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AI醫學影像賽道市場前景廣闊
2021年10月11日 | 點擊數:136 | 【】【】【

   在AI醫療領域,AI醫學影像是市場關注度最高,賽道公司最多,也是人工智能應用領域最重要的賽場,2020年有10多家AI醫學影像產品獲得注冊證,而今年關于AI醫學影像的融資上市消息更是熱度不斷。


AI醫學影像的定義和技術


"AI醫學影像"是指充分利用AI在感覺認知和深度學習的技術優勢,將其應用在醫學影像領域,實現機器對醫學影像的分析判斷,是協助醫生完成診斷、治療工作的一種輔助工具,幫助醫生更快的獲取影像信息,進行定量分析,提升醫生看圖、讀圖的效率,協助發現隱藏病灶,從而達到提高診斷效率和準確率的目的。


AI在醫學影像的技術流程主要分為兩部分:一是圖像識別,應用于感知環節,其主要目的是將影像這類非機構化數據進行分析,獲取一些有意義的信息;二是深度學習,應用于學習和分析環節,是AI應用的最核心環節,通過大量的影像數據和診斷數據,不斷對神經元網絡進行深度學習訓練,促使其掌握“診斷”的能力。


目前國家高度支持AI醫學影像行業的發展。2016年以來,國務院及其有關部門不斷出臺政策支持AI醫學影像行業的發展,包括對技術研發的支持政策,就相關技術和產品提出健康信息化、醫療大數據、智能健康管理等具體應用,并針對醫療、健康及養老方面提出較為明確的人工智能應用方向。


針對性政策涉醫學影像數據、相關技術研發、加快技術產品化等,包括推動醫療大數據的應用開發,全面推進分級診斷,鼓勵人工智能領軍企業搭建開源,制定通用標準等。在醫療改革、政策限制放開等利好因素的驅動下,AI醫學影像也逐步邁入快速發展期。


AI醫學影像技術的應用和優勢


目前人工智能方法在醫學圖像處理中的應用涉及醫學圖像分割、圖像配準、圖像融合、圖像壓縮、圖像重建等多個領域。醫療影像智能識別按照應用領域,可以分為以下三類:


(一)病灶識別與標注:針對醫學影像進行圖像分割、特征提取、定量分析、對比分析等工作。針對X線、CT、核磁共振等醫學影像的病灶自動識別與標注系統,大幅提升影像醫生診斷效率,同時可以幫助醫生發現難以用肉眼發現和判斷的早期病灶,降低假陰性診斷結果的發生概率。目前系統對十萬張以上的影像進行處理,用時僅數秒之間。


(二)靶區自動勾畫與自適應放療:針對腫瘤放療環節的影像進行處理。靶區自動勾畫及自適應放療產品幫助放療科醫生對200-450張CT片進行自動勾畫,時間大大縮短到30分鐘一套。在患者15-20次上機照射過程中間不斷識別病灶位置變化以達到自適應放療,有效減少射線對病人健康組織的傷害。


(三)影像三維重建:在人工智能進行識別的基礎上進行三維重建,針對手術環節的應用;基于灰度統計量的配準算法和基于特征點的配準算法,解決斷層圖像配準問題,節省配準時間,提高配準效率。


相對于人工閱片,AI閱片具備比較優勢,主要體現在:人工閱片具有主觀性高、重復性低、定量及信息利用度不足、耗時及勞動強度和知識經驗的傳承困難等問題;而AI閱片具有高效率、低成本等優勢(見表1)。未來,隨著相關產品的成熟,將帶動識別率的提升,AI閱片的精準度也將形成比較優勢。

表1

表1

AI醫學影像市場分析


目前我國醫學影像市場依然存在醫生缺口大、誤診率高、信息化程度低等問題,隨著分級診療下沉、醫療政策改革、信息化程度加速推動,AI醫學影像市場將迎來快速發展。


第一,我國影像科醫生數量增長遠不及影像數據增長,醫學影像醫生缺口很大。我國醫學影像數據年增長為30%,而放射科醫生數量年增長僅為4%,且醫生從業需要長時間的培訓和學習,隨著分級診療的推進和基層醫療需求的釋放,未來處理醫學影像數據的壓力會越來越大。


第二,醫學影像診斷誤診率高、效率低。依靠經驗所做的判斷容易造成誤診,缺乏量化的標準,而大部分誤診主要發生在基層醫療機構。


第三,醫學信息化程度偏低,由于我國信息化建設較晚,醫學影像數據共享度仍然較低。


人工智能的發展大大加快了醫學影像診斷速度,提升了影像診斷的精準度,能夠解決醫學影像大數據人工處理中存在的大部分問題,利用AI的感覺認知能力對患者的影像進行識別,獲取重要信息,可為經驗不足的醫生提供幫助,提高其判讀醫學影像的效率。同時基于深度學習通過大量已有的影像數據和臨床診斷信息訓練人工智能系統,使其具備診斷疾病的能力,輔助臨床診斷,降低漏診誤診的概率。


在良好的宏觀環境下,當前我國人工智能醫學影像行業已經形成了完整的產業鏈。上游市場參與者包括醫學影像領域的上游硬件和軟件提供商以及AI技術所需要的硬件設備、云服務、算法、數據等平臺提供商;中游環節主體是AI醫學影像制造企業,類型主要有設備型企業、技術型企業和互聯網科技巨頭三大類,業務涉及產品研發、生產和推廣;下游市場可觸及醫學影像產業鏈多個環節,包括各級醫療機構、終端患者和醫保、商保等保險機構。


近年來,我國AI醫學影像行業市場正在進入商業化階段,預計未來10年會呈現快速增長態勢。根據數據顯示,2019年AI醫學影像市場達到1億元規模,去年行業市場規模為3億元,相比去年同比三倍增長,預計2030年人工智能醫學影像市場規模(醫療健康場景)將達423億元,CAGR超過60%(見圖1)。從競爭格局來看,我國人工智能醫學影像行業參與者和創業企業眾多,但尚未出現龍頭企業,市場集中度較低。

圖2

圖1


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