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我国人工智能医学影像应用场景、驱动因素、市场规模及企业布局分析

字体大小: 2021-09-03 15:03

中国报告网提示:医疗器械产品注册三类证是由国家药监局颁发的医疗器械许可证,相比于二类证,三类证的审核将更加严格。

       一、人工智能医学影像应用场景

       人工智能在医学影像中的应用,其作用大体上可分为两个层面:一是增强成像效果,包括摄影和图像处理,提供更加能够诊断疾病的影像;二是分析诊断,利用人工智能技术对影像进行分析,从而给出诊断结论。人工智能在医学影像的临床应用可衍生为以下场景:疾病检出、多维定量、精准诊断、治疗评估。

人工智能医学影像临床使用场景分类

场景分类

场景职能

疾病检出

·帮助医生提高早诊率,减少误诊率

·在肺癌筛查、骨折筛查、AD、视网膜病变和病理诊断等领域已应用于临床

多维定量

·为精准医疗提供技术支撑

·用于病变特征提取、病灶自动分割等

精准诊断

·可精准判断肿瘤良恶性

·为疾病进行精准的分级、分期,节省医生诊断时间

治疗评估

·可谓患者进行预后测算、术前设计和疗效评估

资料来源:观研天下整理

       二、中国人工智能医学影像行业驱动因素

       1、人工智能落地医学影像难度较小

       医学影像学科成为人工智能落地医疗领域的主要突破口,引起医疗行业多方重视,人工智能医学影像行业迎来增长契机。

       医学影像学科作为人工智能落地医疗领域的主要突破口,其各项特征,形成人工智能医学影像行业开创与发展的重要基础:(1)影像数据获取难度小:相比于病历数据需要三至五年累积期,影像数据的获取耗时大幅缩短,此外,对比获取完整的结构性病人病例,大批量提取影像数据的难度相对较小,为人工智能落地医学影像学科形成铺垫;(2)影像处理难度小:相比于病人病例囊括的多种信息,如病人信息、病史、症状、治疗手段、愈后恢复等,医学影像即简单的图片数据,信息集成度和标准化程度高,降低了数据处理难度,方便辅助诊断模型的构建以及后期的机器阅读,大幅提升了人工智能技术数据训练的便利性;(3)影像数据本身的重要性:影像检测信息可直观反映病人病情信息,是医生确定治疗方案的直接依据,人工智能技术与医学影像的融合必然得到医疗界的重视,有利于后期人工智能医学影像行业的发展。

       人工智能与医学影像的高契合度,使人工智能技术落地实际应用场景成为可能,推动人工智能医学影像行业的开创和发展。在中国市场内,不仅有多家人工智能技术领先企业组建医学影像应用开发团队,行业内多家初创企业集中开发人工智能医学影像设备,也引来资本市场的关注。医学影像成为人工智能技术落地医疗领域的主要突破口,人工智能医学影像迎来增长契人工智能与医学影像的高契合度,使人工智能技术落地实际应用场景成为可能,推动人工智能医学影像行业的开创和发展。在中国市场内,不仅有多家人工智能技术领先企业组建医学影像应用开发团队,行业内多家初创企业集中开发人工智能医学影像设备,也引来资本市场的关注。医学影像成为人工智能技术落地医疗领域的主要突破口,人工智能医学影像迎来增长契机。

       2、产品优势明显,使用需求提升

       人工智能医学影像设备优势明显,各级医疗机构的场景使用需求不断提升,是人工智能医学影像行业发展的内在动力。

       人工智能医学影像对比传统医学影像具有以下优势:(1)信息呈现:人工智能医学影像设备能完成脏器的定位、分类以及分工,并自动将可疑位置进行标注,为医生判断排除干扰项,更为直接地呈现影像信息;(2)阅片方式:传统阅片方式中,医生需要逐张查看影像资料,凭借经验进行判断,阅片时间长,平均每位学科医生查看一套PET影像所需时间达10分钟以上,并且需要反复观看确认,人工智能医学影像设备可在短时间内进行独立完成初步筛选、判断,再交由医生完成最终诊断,缩短医生阅片时间,提高诊断效率;(3)分析方式:传统医学影像判断中,医生的定性分析占比较大,而定量分析难以通过肉眼进行,人工智能医学影像的应用能帮助医生进行定量分析,完善诊断结果;(4)准确率:传统阅片方式存在个体差异问题,医生阅片能力高低依赖个人经验,加上长时间阅片容易产生疲劳,导致阅片准确率下降,相比人工智能医学影像,机器阅片具有全面性,可完整并毫无遗漏地观察整张切片,亦具有稳定性,其诊断结果可保持完全客观、稳定和复观,不会受疲劳状态影响判断。

       人工医学影像对比传统医学影像的优势明显,因此产品面世早期,广受各级医疗机构青睐,医生对人工智能医学影像设备的使用需求不断提升,人工智能医学影像行业因此迅速发展。

       3、医疗行业数据量增长迅速

       医疗行业数据量迅速增长,加速了人工智能医学影像的产品技术优化,推动人工智能医学影像行业的升级。

       数据是人工智能快速发展的核心要素之一,深度学习和机器学习等人工智能技术的进步,需要依靠大量的数据训练,提升模型的鲁棒性和泛化能力,达到高质量输出的结果,实现超越传统方法的图像识别性能。而人工智能医学影像的技术进步,则离不开医疗行业的数据支持。自2003年,中国电子病历系统在全国范围内覆盖以来,中国医疗行业数据开始积累,数字化的实验室幻灯片,高分辨率的放射图像、视频形成的数据量增长迅速,为机器学习在医疗行业落地提供数据支持。2014年,全球医疗报价数据量为226.4EB,预计数据量年增长率为48%,意味着到2023年,这个数字将达到7714.5EB。医疗数据量的持续性高速增长,意味医学影像数据的积累不断增加,将加速人工智能医学影像的技术升级。

       医疗大数据逐渐发展成为高附加值的信息资产,国家已陆续出台医疗大数据发展的相关政策。人工智能医学影像企业依靠对海量、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储、深度学习和开发,推动了人工智能医学影像的技术进步,成为行业高速发展的重要基础。

       三、我国人工智能医学影像市场规模

       现阶段,AI医学影像在院端已获得一定的收入。在人工智能医疗应用场景增加、医疗行业数据量增长、产品价值被认可、市场需求不断提升等因素驱动下,我国人工智能医学影像医院端市场规模有望保持高速增长,2023年市场规模有望突破20亿元。

2019-2023年中国人工智能医学影像市场规模-医院端
 
数据来源:观研天下整理

       四、我国人工智能医学影像企业融资、拿证、布局情况

       2016-2018年的融资轮次中,天使轮及A轮占比较高,尤其在2017年达到顶峰。2018年之后,由于人工智能医学影像产品在价值验证阶段遇冷,医院端对人工智能影像产品的接受度并不如预期。2019年开始,随着部分企业基础数据质量的提升及算法的不断改进优化,外加大量的科研合作,产品被市场认可度提升。2020年开始,B、C以及D轮的企业占比明显增加。

2016-2021年我国人工智能医学影像企业融资情况
 
数据来源:观研天下整理

       医疗器械产品注册三类证是由国家药监局颁发的医疗器械许可证,相比于二类证,三类证的审核将更加严格。2020年迎来了密集的发证期,一年内共有8家企业的人工智能医学影像产品取得了医疗器械注册三类证。此外,各细分领域均有2-3款拿证产品,肺部、心血管及眼底赛道竞争格局初现

2020-2021年人工智能医学影像产品拿证情况
 
数据来源:观研天下整理

人工智能医学影像产品三类证拿证情况

病种

拿证产品

企业

拿证日期

肺部

肺结节CT影像辅助检测软件

深睿医疗

2020

肺炎CT影像辅助分诊与评估软件

深睿医疗

2021

肺炎CT影像辅助分诊与评估软件

推想科技

2021

肺结节CT影像辅助检测软件

推想科技

2020

肺结节CT影像辅助检测软件

联影智能

2021

心血管

冠脉CT造影图像血管狭窄辅助分诊软件

数坤科技

2020

冠脉血流储备分数计算软件

科亚医疗

2020

冠状动脉CT血流储备分数计算软件

睿心医疗

2021

糖尿病视网膜病变眼底图像辅助诊断软件

鹰瞳医疗

2020

糖尿病视网膜病变眼底图像辅助诊断软件

硅基智能

2020

糖尿病视网膜病变眼底图像辅助诊断软件

致远慧图

2021

骨骼

骨折CT影像辅助检测软件

联影智能

2020

儿童手部X射线影像骨龄辅助评估软件

依图科技

2021

骨折X射线图像辅助检测软件

汇医慧影

2021

头颈

颅内肿瘤磁共振影像辅助诊断软件

安德医智

2020

资料来源:观研天下整理

       尚未取得三类证的企业也抓紧布局,从布局领域来看,多数企业选择布局肺部及头部产品,这两个赛道竞争激烈。

人工智能医学影像行业企业布局情况

资料来源:观研天下整理(TC)


          更多深度内容,请查阅观研报告网:

        《2021年中国人工智能医学影像行业分析报告-行业规模与发展趋势
        《2020年中国人工智能医学影像产业分析报告-市场竞争现状与发展前景研究

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