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。
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。
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。
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
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。
行业分析报告是决策者了解行业信息、掌握行业现状、判断行业趋势的重要参考依据。随着国内外经济形势调整，未来我国各行业的发展都将进入新阶段，决策和判断也需要更加谨慎。在信息时代中谁掌握更多的行业信息，谁将在未来竞争和发展中处于更有利的位置。
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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
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
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年 |
| 肺炎CT影像辅助分诊与评估软件 |
深睿医疗 |
2021年 |
|
| 肺炎CT影像辅助分诊与评估软件 |
推想科技 |
2021年 |
|
| 肺结节CT影像辅助检测软件 |
推想科技 |
2020年 |
|
| 肺结节CT影像辅助检测软件 |
联影智能 |
2021年 |
|
| 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年 |
| 冠脉血流储备分数计算软件 |
科亚医疗 |
2020年 |
|
| 冠状动脉CT血流储备分数计算软件 |
睿心医疗 |
2021年 |
|
| 糖尿病视网膜病变眼底图像辅助诊断软件 |
鹰瞳医疗 |
2020年 |
|
| 糖尿病视网膜病变眼底图像辅助诊断软件 |
硅基智能 |
2020年 |
|
| 糖尿病视网膜病变眼底图像辅助诊断软件 |
致远慧图 |
2021年 |
|
| 骨骼 |
骨折CT影像辅助检测软件 |
联影智能 |
2020年 |
| 儿童手部X射线影像骨龄辅助评估软件 |
依图科技 |
2021年 |
|
| 骨折X射线图像辅助检测软件 |
汇医慧影 |
2021年 |
|
| 头颈 |
颅内肿瘤磁共振影像辅助诊断软件 |
安德医智 |
2020年 |
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）
行业分析报告是决策者了解行业信息、掌握行业现状、判断行业趋势的重要参考依据。随着国内外经济形势调整，未来我国各行业的发展都将进入新阶段，决策和判断也需要更加谨慎。在信息时代中谁掌握更多的行业信息，谁将在未来竞争和发展中处于更有利的位置。
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