2022年人工智能醫(yī)學影像行業(yè)市場前景分析報告

2022年人工智能醫(yī)學影像行業(yè)市場前景分析報告目錄CONTENTS3452行業(yè)發(fā)展環(huán)境行業(yè)現狀分析行業(yè)競爭格局及趨勢行業(yè)標桿企業(yè)1行業(yè)綜述人工智能醫(yī)學影像行業(yè)綜述行業(yè)定義行業(yè)產業(yè)鏈行業(yè)發(fā)展歷程&&&人工智能醫(yī)學影像行業(yè)定義醫(yī)學影像指為了醫(yī)療或醫(yī)學研究，對人體或人體某部分，以非侵入方式取得內部組織影像的技術與處理過程。它包含以下兩個相對獨立的研究方向:醫(yī)學成像系統(tǒng)和醫(yī)學圖像處理。前者指圖像成的過程，后者指對已經獲得的圖像做進一步的處理。人工智能醫(yī)學影像指在醫(yī)學影像的基礎上，人工智能技術在依賴于成像數據的醫(yī)學領域如放射學、病理學、皮膚病學和眼科學等學科進行應用。由于人工智能可在數據中進行復雜模式的識別，并以自動化方式提供定量評估，人工智能醫(yī)學影像在臨床工作流程中，可為醫(yī)生提供輔助，有助于形成更準確的放射學評估。人工智能醫(yī)學影像行業(yè)發(fā)展環(huán)境行業(yè)政策環(huán)境行業(yè)經濟環(huán)境行業(yè)社會環(huán)境行業(yè)政策環(huán)境6工信部國務院國務院《關于促進和規(guī)范健康醫(yī)療大數據應用發(fā)展的指導意見》提出要助推人工智能應用場景落地，特別是在智慧醫(yī)療領域，支持智能醫(yī)療系統(tǒng)等產品的研制及產業(yè)化鼓勵開發(fā)數字化醫(yī)療影像設備、分析系統(tǒng)、診斷系統(tǒng)、健康檢測系統(tǒng)等智能醫(yī)療設備。提出到2020年,人工智能產業(yè)競爭力進入國際第一方陣,力爭培育全球領先的人工暫能優(yōu)秀企業(yè)指出要圍繞醫(yī)療等關乎民生的剛性需求先行發(fā)展,為大眾提供更高效多元的智慧醫(yī)療服務，鼓勵了人工智能醫(yī)學影像行亞的長遠發(fā)展。提出規(guī)范和推動健康醫(yī)療大數據融合共享、開放應用明確支持研發(fā)健康醫(yī)療相關的人工智能技術。《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》《促進新一代人工智能產業(yè)發(fā)展三年行動計劃了2018-2020年)》行業(yè)政策環(huán)境《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》《"十三五"國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》7發(fā)展先進技術,重點加強云計算、智能計算、機器學習等技術研發(fā)及應用。重點發(fā)展大數據驅動的類人工智能技術方法;在基于大數據分析的類人工智能方向去的重要突破．實現類人視覺、類人聽覺、類人語言處理和類人思維，資產智能產業(yè)的發(fā)展。加快人工智能核心技術突破,促進人工智能在智能家居、智能終端、智能汽車、機器人等領域的推廣應用，培育若干引領全球人工智能發(fā)展的骨千企業(yè)和創(chuàng)新團隊，形成創(chuàng)新活躍、開放合作、協(xié)同發(fā)展的產業(yè)生態(tài).《國家驅動創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略綱要》《中華人民共和國國民經濟和社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃綱要》加強類人智能、自然交互與虛擬現實等技術研究,推動寬帶移動互聯網、云計算、物聯網、大數據、高性能計算、移動智能終端等技術研發(fā)和綜合應用.加快信息網絡新技術開發(fā)應用.重點突破大數據和云計算關鍵技術、自主可控操作系統(tǒng)、高端工業(yè)和大型管理軟件、新興領域人工智能技術。行業(yè)經濟環(huán)境目前我國醫(yī)學影像數據的年增長率約為30%，而放射科醫(yī)師數量的年增長率為1%，其間的差距是25.9%，放射科醫(yī)師的數量增長遠不及影像數據的增長。以病理切片為例，據國家衛(wèi)健委統(tǒng)計，我國病理注冊醫(yī)生在1萬人左右，按照每百張床配備1-2名病理醫(yī)生的標準計算，全國病理科醫(yī)生缺口可能達3萬-4萬人，目前，全國有近40%的手術未進行病理切片分析。8行業(yè)社會環(huán)境ABCD而醫(yī)學影像已經成為人工智能在醫(yī)療應用最熱門的領域之一。國內有83家企業(yè)將人工智能應用于醫(yī)療領域，主要布局在醫(yī)學影像、病歷/文獻分析和虛擬助手三個應用場景，而其中涉足醫(yī)學影像類的企業(yè)數量達到40家，遠高于其他應用場景的企業(yè)數量。9&&&中國醫(yī)學影像數據總量巨大，但利用效率較低。據權威調查數據顯示，醫(yī)療行業(yè)非結構化數據占整個數據量的90%左右，醫(yī)療行業(yè)的非結構化數據主要包括醫(yī)療PACS系統(tǒng)產生的醫(yī)學影像，比如DR、CT、MRI等。而且，中國醫(yī)學影像數據仍以每年30%以上的增速在增長。行業(yè)社會環(huán)境中國醫(yī)學影像數據總量巨大，但利用效率較低。據權威調查數據顯示，醫(yī)療行業(yè)非結構化數據占整個數據量的90%左右，醫(yī)療行業(yè)的非結構化數據主要包括醫(yī)療PACS系統(tǒng)產生的醫(yī)學影像，比如DR、CT、MRI等。而且，中國醫(yī)學影像數據仍以每年30%以上的增速在增長。中國每年的基礎數據量超過歐美，特別是根據眾多人口數量獲得的醫(yī)療和健康數據，但是這些海量數據缺乏一個統(tǒng)一標準、跨平臺分享的生態(tài)環(huán)境，大多數都是數據孤島，利用率和利用價值不高。人工智能醫(yī)學影像行業(yè)現狀分析01行業(yè)現狀02行業(yè)市場分析03行業(yè)驅動因素04行業(yè)痛點05行業(yè)發(fā)展建議行業(yè)發(fā)展現狀自2003年，中國電子病歷系統(tǒng)開始在全國范圍內覆蓋以來，中國醫(yī)療行業(yè)數據開始積累，數字化的實驗室幻燈片，高分辨率的放射圖像、視頻形成的數據量增長迅速，為機器學習在醫(yī)療行業(yè)落地提供了數據支持。2014年，全球醫(yī)療保健數據量為226.4EB，數據量年增長率為48%。這意味著到2023年，這個數字將達到7,715EB。醫(yī)療數據量的持續(xù)性高速增長，意味醫(yī)學影像數據的積累不斷增加，將加速人工智能醫(yī)學影像的技術升級。行業(yè)市場分析5868億營收10.5%年復合增長率21462億2020資產總額567.6億凈利潤中國人工智能醫(yī)學影像行業(yè)起步較晚，得益于國家相關政策支持與技術的進步，本土人工智能醫(yī)學影像企業(yè)崛起，目前已進入穩(wěn)步發(fā)展階段。2015年，中國人工智能醫(yī)學影像行業(yè)市場開始成型，市場規(guī)模約為10.9億元人民幣，2018年，中國人工智能醫(yī)學影像行業(yè)市場規(guī)模增長至49.7億元人民幣，年復合增長率高達65.8%。未來五年，中國人工智能醫(yī)學影像行業(yè)市場規(guī)模仍將保持49%的年復合增長率繼續(xù)增長，并于2023年達到307.0億元人民幣規(guī)模。2）本土人工智能醫(yī)學影像企業(yè)的研發(fā)技術不斷提高，逐漸發(fā)展擴大，豐富了人工智能醫(yī)學影像行業(yè)產品的種類，擴大了市場規(guī)模；行業(yè)得以保持快速增長，主要因為受到以下三個因素的影響：1）人工智能醫(yī)學影像行業(yè)的發(fā)展需要大量科學實驗的支持，拉動產品的需求提升；3）相關政策的逐漸完善，使得人工智能醫(yī)學影像的監(jiān)管愈加完善，生產、消費、使用流程得到安全保障，促進了行業(yè)的發(fā)展。13行業(yè)發(fā)展現狀2020年人工智能醫(yī)學影像在醫(yī)院的的市場規(guī)模為12億元，2021年將達到5.94億元，增速為96%。當前AI產品商業(yè)落地的主要場景為三級醫(yī)院，基層醫(yī)院市場空間大，但落地仍需很長時間。人工智能醫(yī)學影像企業(yè)當前60%-70%的營收來自同醫(yī)學影像設備廠商合作，30%-40%來自企業(yè)層面自建團隊銷售。驅動因素屬于新興高新技術產業(yè)，相關產業(yè)包括醫(yī)療大數據產業(yè)、醫(yī)療互聯網產業(yè)等。中國政府及有關部門已陸續(xù)出臺關于扶持人工智能醫(yī)學影像產業(yè)及其相關產業(yè)的政策，為人工智能醫(yī)學影像產業(yè)的發(fā)展構建良好的宏觀環(huán)境。國務院發(fā)布政策、十四五規(guī)劃、政府報告、領導講話等都有對人工智能醫(yī)學影像行業(yè)做了一些綱領性的指導，合理的解讀能夠為行業(yè)做了好的發(fā)展指引。優(yōu)勢競爭，長期盈利，依托中國，布局全球，立足核心能力，全力獲取顯著競爭優(yōu)勢，創(chuàng)造得到廣泛認可、深入人心的價值，通過成為“難以替代者”品牌致勝，涌現一批市場競爭力突出的全球性與區(qū)域性中國品牌，以持續(xù)正現金流實現長期盈利，這才是行業(yè)企業(yè)的發(fā)展之道。使人工智能技術落地實際應用場景成為可能，推動人工智能醫(yī)學影像行業(yè)的開創(chuàng)和發(fā)展。在中國市場內，不僅有多家人工智能技術領先企業(yè)組建醫(yī)學影像應用開發(fā)團隊，行業(yè)內多家初創(chuàng)企業(yè)集中開發(fā)人工智能醫(yī)學影像設備，也引來資本市場的關注。醫(yī)學影像成為人工智能技術落地醫(yī)療領域的主要突破口，人工智能醫(yī)學影像迎來增長契機.有27家企業(yè)在2016年進行融資，其中16家企業(yè)融資金額在千萬級人民幣或美元以上，醫(yī)療大數據公司碳云智能融資金額高達10億人民幣。截至2017年8月31日，國內83家企業(yè)的融資總額已經接近42億人民幣。低功耗優(yōu)勢顯著。過去一般使用MCU或DSP來處理醫(yī)療圖像，由于MCU和DSP都是串行器件，開發(fā)人員需要使用FPGA來進行硬件加速以獲得醫(yī)療成像應用所需的處理能力和清晰度，FPGA能處理圖像算法里大規(guī)模的并行處理需求。目前國內也有一些企業(yè)利用FPGA+深度學習技術，實現醫(yī)學影像智能診斷，例如醫(yī)學影像AI企業(yè)健培科技自主研發(fā)了基于FPGA架構的影像分析，在滿足性能要求的前提下具備低功耗的優(yōu)勢。人工智能醫(yī)學影像行業(yè)作為人工智能醫(yī)療行業(yè)的細分行業(yè)之一人工智能與醫(yī)學影像的高契合度2016年是人工智能+醫(yī)療在國內形成投資風口的元年早期醫(yī)療圖像診斷設備大多是采用FPGA處理器進行運算行業(yè)痛點人工智能醫(yī)學影像行業(yè)屬于領域中發(fā)展最快的細分領域之一，隨著人工智能醫(yī)學影像的市場環(huán)境日趨成熟，行業(yè)競爭日趨激烈，行業(yè)存在一下下痛點：行業(yè)監(jiān)管難度大質量參差不齊高端產品發(fā)展落后人工智能醫(yī)學影像行業(yè)缺乏完備的質量控制和質量保證體系，生產商缺乏統(tǒng)一的生產標準，行業(yè)內產品質量良莠不齊，導致產品的可靠性難以保證，喪失產品市場競爭力政府秉承創(chuàng)新開放的態(tài)度，支持和鼓勵科學研究創(chuàng)新，對科學研究試驗不設置嚴格限制，因此，人工智能醫(yī)學影像行業(yè)不存在統(tǒng)一的監(jiān)督管理規(guī)范，產品質量主要依靠生產企業(yè)自主檢測，人工智能醫(yī)學影像行業(yè)產品質量的監(jiān)管難度加大在中低端產品領域，仍然有較大比例的產品依賴于進口渠道。此外，人工智能醫(yī)學影像行業(yè)企業(yè)缺乏創(chuàng)新研發(fā)能力以及仿制能力，加重下游消費端對進口科研用檢測試劑的依賴，不利于人工智能醫(yī)學影像行業(yè)的發(fā)展行業(yè)發(fā)展建議缺乏標準化高質量訓練集人工智能醫(yī)學影像行業(yè)頭部企業(yè)已形成完善的的服務體系，按照科學發(fā)展觀的要求，繼續(xù)堅持政府主導和市場運作相結合、整體規(guī)劃與分步實施相結合、工業(yè)優(yōu)先和協(xié)調發(fā)展相結合、經濟發(fā)展與生態(tài)發(fā)展相結合的原則。針對行業(yè)發(fā)展大膽提出下列發(fā)展建議：人工智能醫(yī)學影像模型要求大量數據訓練以輸出高質量結果，盡管當前中國醫(yī)學影像數據量多，但大部分數據來源不明。三甲醫(yī)院數據開放因政策原因仍存在一定難度，導致標準化、高質量、高量級的醫(yī)學影像數據獲取難度大。醫(yī)學影像數據涉及病種單一，部分疾病數據量不足，數據庫各學科分布不均衡，皆成為人工智能醫(yī)學影像設備技術升級的阻礙；缺乏統(tǒng)一行業(yè)標準缺乏有效保護和監(jiān)督當前行業(yè)對基于病種的醫(yī)學影像及疾病征象缺乏統(tǒng)一認識，各家人工智能醫(yī)學影像企業(yè)采用的數據訓練集標準多樣，系統(tǒng)偏差較大，不利于同行業(yè)間交流；醫(yī)學影像數據的使用不可追溯來源，因此缺乏合法性和可分享性，業(yè)內缺乏對醫(yī)學影像數據使用標準的判斷依據，在現有的法律基礎上尋找合規(guī)使用和分享數據的渠道迫在眉睫。人工智能醫(yī)學影像行業(yè)格局及發(fā)展趨勢行業(yè)競爭格局行業(yè)發(fā)展趨勢&&&競爭焦點價格優(yōu)勢創(chuàng)新能力服務水平競爭焦點從人工智能醫(yī)學影像的價值鏈上看，廠商在研發(fā)、制造和營銷環(huán)節(jié)方面分別有產品設計、技術研發(fā)、供應鏈把控、渠道搭建及品牌塑造五大競爭壁壘。其中研發(fā)壁壘是家用人工智能醫(yī)學影像廠商的核心，決定了產品質量和終端用戶的使用體驗。在此基礎上，廠商的資金實力和用戶規(guī)模為價值鏈的有效循環(huán)提供了支撐。由于僅有單品不足以形成聯動控制，對于人工智能醫(yī)學影像廠商，還要求具備由多種終端產品形成的生態(tài)體系。技術優(yōu)勢19行業(yè)競爭格局競爭格局1競爭格局2資金實力較為雄厚的科技企業(yè)，如IBMWatson、谷歌、騰訊、阿里、科大訊飛等。此類企業(yè)在人工智能基礎技術上有長期的布局和投資，開始在醫(yī)療領域尋求落地場景，針對人工智能醫(yī)學影像進行產品研發(fā)；獨立研發(fā)團隊組成的創(chuàng)業(yè)企業(yè)，如圖瑪深維、推想科技、深睿醫(yī)療等，主要聚焦于應用層建設，基于場景或行業(yè)數據，提供解決方案。2016年下半年以來，此類初創(chuàng)企業(yè)廣受資本市場青睞。行業(yè)發(fā)展趨勢加快行業(yè)標準和法律法規(guī)的制定明確商業(yè)模式和盈利模式人工智能醫(yī)學影像技術日漸完善，產品的應用場景落地能力正逐步增強，人工智能醫(yī)學影像企業(yè)形成清晰的商業(yè)模式，探索穩(wěn)定的盈利來源，是未來行業(yè)規(guī)?；l(fā)展的前提。市場需求提升、技術進步、政策支持人工智能醫(yī)學影像的出現解決了傳統(tǒng)醫(yī)學影像的行業(yè)痛點，市場需求提升。醫(yī)療數據的逐年增長，為人工智能醫(yī)學影像的技術升級提供基礎支持。人工智能成為中國國家戰(zhàn)略之一，拉動人工智能醫(yī)學影像行業(yè)發(fā)展。人工智能醫(yī)學影像行業(yè)作為新興行業(yè)，中國政府及有關部門仍未出臺具體的行業(yè)標準及監(jiān)管政策。未來，政府及有關部分需加快制定和完善相關行業(yè)標準及法律法規(guī)，規(guī)范人工智能醫(yī)學影像產品的研發(fā)、生產、推廣、銷售和使用全過程，促進人工智能醫(yī)學影像行業(yè)有序、長遠發(fā)展。人工智能醫(yī)學影像行業(yè)技術發(fā)展已日趨成熟，進入穩(wěn)定發(fā)展階段，當前市場對人工智能醫(yī)學影像企業(yè)的評判重點由技術轉移至產品的應用場景落地。優(yōu)化人工智能醫(yī)學影像設備功能，豐富產品的場景落地經驗，提升場景應用影響力，成為未來人工智能醫(yī)學影像企業(yè)的發(fā)展重點。加速應用場景落地人工智能醫(yī)學影像行業(yè)標桿企業(yè)行業(yè)標桿企業(yè)1行業(yè)標桿企業(yè)2&&&行業(yè)標桿企業(yè)1蘇州圖瑪深維醫(yī)療科技有限公司（以下簡稱“圖瑪深維”）創(chuàng)立于2015年，是一家專注于研發(fā)智能醫(yī)學影像醫(yī)療輔助診斷系統(tǒng)及配套多元解決方案的高新技術企業(yè)。圖瑪深維將人工智能與深度學習技術引入到智能醫(yī)學診斷和醫(yī)學數據分析領域，研究開發(fā)基于深度學習技術的自動化醫(yī)療診斷與醫(yī)學數據分析系統(tǒng)。圖瑪深維產品應用于各類醫(yī)學圖像分析診斷、顯微鏡下的病理圖像分析等，并向病理、基因、藥物等場景應用擴展，協(xié)助發(fā)現DNA結合的蛋白質序列特異性并協(xié)助基因組診斷，幫助放射科醫(yī)生提高診斷精度和診斷效率，降低診斷成本。行業(yè)標桿企業(yè)2北京推想科技有限公司（以下簡稱“推想科技”），于2016年成立于北京，是一家人工智能醫(yī)學影像診斷系統(tǒng)服務商，應用深度學習技術為醫(yī)學影像輔助篩查提供快捷、準確的解決方案。自主研發(fā)了智能醫(yī)學影像系統(tǒng)INFERVISION，應用場景覆蓋X光、CT、MRI、超聲、病理影像等領域。2017年，推想科技在日本、美國分別成立分公司，2018年，推想科技又一分公司在德國成立，完成了北美、亞太以及歐洲的戰(zhàn)略布局，并在2019年拓展全球更多區(qū)域。推向科技于2017年11月獲得日本東京都國家戰(zhàn)略特區(qū)高新技術企業(yè)認證；人工智能醫(yī)學影像行業(yè)投資分析投資機會投資風險投資收益投資機會專家服務模式更側重借助專家的實際從業(yè)經驗與洞察，針對企業(yè)遇到的實際問題給出一針見血的建議。全方位賦能，尤其是在服務能力的提升上，以更加完善的服務體系建設，為消費者帶來更好的產品體驗。010203投資機會投資機會投資機會26