医疗影像AI势不可挡 政策、资本等强劲助力应用落地

医疗影像AI应用前景广阔

医疗影像AI辅助诊断产品主要通过计算机视觉技术对医疗影像进行快速读片和智能诊断，其兴起主要是为了解决医疗行业的两大痛点：一是医疗供需不平衡；二是影像医生水平层次不齐且资源分布不均。

例如，人工阅片通常主观性较高、重复性低、定量及信息利用耗时长，具有劳动强度和知识经验等问题。而医疗影像AI阅片则可以实现高效率和低成本，并随着产品越来越成熟，精准度也有望展现优势，能够极大地辅助医疗需求，缓解和解决各方痛点。

目前，医疗影像AI应用科室可以分为放射科、内分泌科/眼科、超声科、病理科、皮肤科、心内科及脑电图室等，行业开发比较集中的在放射科和眼科，涉及病种包括肺部结节、乳腺疾病、糖尿病视网膜病变等。

由于应用前景广阔，医疗影像AI开发火热。根据GlobalMarketInsight数据显示，按照人工智能+医疗的应用场景划分，药物研发在全球医疗AI市场中占比35%市场份额最大，智能医学影像市场为第二大细分市场，并将以超40%增速发展，在2024年达到25亿美元规模，占比25%。

中国市场同样如此，国内83家企业正在探索人工智能医疗领域，主要布局在疾病风险管理、医学影像及诊断、医院管理等八大应用场景，医学影像及诊断在国内也为第二大布局领域，占比24%。

多因素助力影像AI落地

——政策因素

自2015年提出“中国制造2025”以来，人工智能相关政策自上而下发酵，人工智能产业进入了“黄金窗口期”。2017年之后，国务院、文化部、科技部等国家机关密集发布人工智能相关政策，相比过去更加务实，规划更明确，操作性文件内容更多。

2017年7月，国务院正式发布《新一代人工智能发展规划》，明确到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，并提出六个方面的重点任务，其中提到：“研发人机协同临床智能诊疗方案，实现智能影像识别、病理分型和智能多学科会诊。”

随着政策强劲助力人工智能，医疗影像AI有望率先受益，成为最快落地的应用之一。

——资本因素

2018年上半年，AI医疗融资数量为21起，涉及金额为16.1亿元。其中，AI影像仍为最热赛道，上半年融资数量达15起，融资金额13.1亿元，远高于文本挖掘与知识图谱、制药科技其余两个赛道。

——企业因素

资本市场展现出人工智能+医疗影像的高度认可，科技巨头也纷纷加码。例如，腾讯启动“腾爱医疗”战略，成立AI医疗影像联合实验室；同时公布了其首个AI医疗影像产品“腾讯觅影”，辅助早期食道癌等径的筛查，筛查一个内镜检查用时不到4秒，对早期食管癌的发现准确率高达90%。

除了科技巨头，医疗产业链企业同样极为看好医疗影像AI前景。例如，东软集团联手联众医疗，将在辽宁搭建省级医疗影像云平台；同时公司全球核磁共振研发中心落户上海，驱动磁共振等高端医疗设备国产本土化进程，并面向全球输出人工智能医疗影像解决方案。

——技术因素

首先，影像有庞大的数据基础，结构化程度高，处理难度相对较低。现代医学是建立在实验室基础上的循证医学，医生的诊疗结论很大程度上建立在相应的诊断数据上。影像资料是重要的诊断依据，医疗行业90%的数据都来源于医学影像。并且，影像可以标准化地通过PACS进行储存、传输和读取。大量的、可分享、可分析的影像底层数据为发展影像AI打下坚实的基础。相比于CADx辅助诊疗，CADe图像检测技术相对容易训练和开发。

其次，2012年以来深度学习技术被引入图像识别数据集，识别率近年得到飞跃式发展，各类医学图像识别赛或活动中人工智能运用都展现出商业化潜质，各类疾病检出率都已在85%以上，甚至从单一病种识别向多病种识别转变。

更多数据参考前瞻产业研究院发布的《2018-2023年中国医疗人工智能行业市场前景预测与投资战略规划分析报告》。

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