人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與市場前景分析報(bào)告

人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與市場前景分析報(bào)告匯報(bào)人：張瑞仁日期：2022-12-21目錄CONTENTS01020304人工智能醫(yī)學(xué)影像格局與發(fā)展趨勢人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)概述人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)環(huán)境人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)現(xiàn)狀第一章人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)概述行業(yè)定義人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)定義醫(yī)學(xué)影像指為了醫(yī)療或醫(yī)學(xué)研究，對人體或人體某部分，以非侵入方式取得內(nèi)部組織影像的技術(shù)與處理過程。它包含以下兩個相對獨(dú)立的研究方向:醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)和醫(yī)學(xué)圖像處理。前者指圖像成的過程，后者指對已經(jīng)獲得的圖像做進(jìn)一步的處理。人工智能醫(yī)學(xué)影像指在醫(yī)學(xué)影像的基礎(chǔ)上，人工智能技術(shù)在依賴于成像數(shù)據(jù)的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域如放射學(xué)、病理學(xué)、皮膚病學(xué)和眼科學(xué)等學(xué)科進(jìn)行應(yīng)用。由于人工智能可在數(shù)據(jù)中進(jìn)行復(fù)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(xué)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(zhǔn)確的放射學(xué)評估。發(fā)展歷程1234研發(fā)探索（2010年至2014年）2010年，中國各級醫(yī)療機(jī)構(gòu)開始采用電子病歷，患者的病歷資料被保存在醫(yī)院系統(tǒng)中，盡管各級醫(yī)療機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)仍未打通，但電子病歷的實(shí)施為醫(yī)療大數(shù)據(jù)的發(fā)展帶來數(shù)據(jù)積累，為后期機(jī)器深度學(xué)習(xí)提供資料輔助。行業(yè)爆發(fā)（2015年至2017年）理性發(fā)展（2018年至今）2015年起，在政策利好和人工智能醫(yī)學(xué)影像技術(shù)取得新進(jìn)展的背景下，人工智能醫(yī)學(xué)影像企業(yè)陸續(xù)成立，如圖瑪深維、推想科技等，推出人工智能醫(yī)學(xué)影像設(shè)備。同年，資本開始布局人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)，中國市場發(fā)生人工智能醫(yī)學(xué)領(lǐng)域融資交易10起，融資額超6,000萬人民幣，融資企業(yè)包括醫(yī)聯(lián)、云醫(yī)、匯醫(yī)慧影等。2018年，人工智能醫(yī)學(xué)影像設(shè)備的弊端開始顯現(xiàn)，部分醫(yī)院認(rèn)為產(chǎn)品未能實(shí)質(zhì)性降低工作強(qiáng)度，人工智能醫(yī)學(xué)影像結(jié)果呈現(xiàn)許多“假陽性”現(xiàn)象，未能幫助降低誤診率。同時，產(chǎn)品設(shè)計(jì)過于工程化，與醫(yī)生的實(shí)際操作需求不符，提升了醫(yī)生的使用時間成本。以上問題導(dǎo)致醫(yī)生群體以及各級醫(yī)療機(jī)構(gòu)對產(chǎn)品的熱情度下降，資本市場同時進(jìn)入冷靜期。產(chǎn)業(yè)鏈上游人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)上游龍頭企業(yè)已開始對產(chǎn)業(yè)鏈進(jìn)行延伸，逐漸進(jìn)軍原材料生產(chǎn)領(lǐng)域，以規(guī)避高額進(jìn)口原料的成本支出，攫取上游毛利。此外，伴隨著上游原料生產(chǎn)企業(yè)的重組進(jìn)程加快以及中國市場參與者技術(shù)水平的提高，人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)上游原材料供應(yīng)有望朝著專業(yè)化和規(guī)?；姆较蚶^續(xù)發(fā)展，逐漸搶奪外資企業(yè)在行業(yè)內(nèi)的話語權(quán)。產(chǎn)業(yè)鏈中游人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)中游企業(yè)原材料大部分依靠進(jìn)口，主要原因是下游消費(fèi)終端為保障科研成果，對行業(yè)產(chǎn)品的質(zhì)量穩(wěn)定性要求較高，因此，中游科研用制備廠商更傾向于選擇儀器先進(jìn)、供應(yīng)鏈穩(wěn)定的進(jìn)口原材料供應(yīng)商。企業(yè)產(chǎn)品價(jià)格主要受市場供求關(guān)系的影響。由于人工智能醫(yī)學(xué)影像企業(yè)的產(chǎn)品毛利較高，原材料價(jià)格波動不會對企業(yè)的盈利能力產(chǎn)生重大影響。產(chǎn)業(yè)鏈下游人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)下游企業(yè)市場空間廣闊、銷售范圍廣、用戶分散、單批數(shù)量少、銷售單價(jià)高等特點(diǎn)。隨著全球范圍內(nèi)生物醫(yī)藥行業(yè)研究的深入及產(chǎn)業(yè)化程度的提升，中國行業(yè)產(chǎn)品種類進(jìn)一步豐富，應(yīng)用領(lǐng)域持續(xù)增加，個性化、高端化的產(chǎn)品將逐漸獲得更廣闊的應(yīng)用空間。第二章人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)發(fā)展環(huán)境政治環(huán)境1《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計(jì)劃了2018-2020年)》提出要助推人工智能應(yīng)用場景落地，特別是在智慧醫(yī)療領(lǐng)域，支持智能醫(yī)療系統(tǒng)等產(chǎn)品的研制及產(chǎn)業(yè)化鼓勵開發(fā)數(shù)字化醫(yī)療影像設(shè)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(shè)備?！缎乱淮斯ぶ悄馨l(fā)展規(guī)劃》提出到2020年,人工智能產(chǎn)業(yè)競爭力進(jìn)入國際第一方陣,力爭培育全球領(lǐng)先的人工暫能優(yōu)秀企業(yè)指出要圍繞醫(yī)療等關(guān)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(wù)，鼓勵了人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)的長遠(yuǎn)發(fā)展。《關(guān)于促進(jìn)和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的指導(dǎo)意見》提出規(guī)范和推動健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)融合共享、開放應(yīng)用明確支持研發(fā)健康醫(yī)療相關(guān)的人工智能技術(shù)。政治環(huán)境2《"十三五"國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》發(fā)展先進(jìn)技術(shù),重點(diǎn)加強(qiáng)云計(jì)算、智能計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)研發(fā)及應(yīng)用。重點(diǎn)發(fā)展大數(shù)據(jù)驅(qū)動的類人工智能技術(shù)方法;在基于大數(shù)據(jù)分析的類人工智能方向去的重要突破．實(shí)現(xiàn)類人視覺、類人聽覺、類人語言處理和類人思維，資產(chǎn)智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?！秶因?qū)動創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略綱要》加強(qiáng)類人智能、自然交互與虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)研究,推動寬帶移動互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、高性能計(jì)算、移動智能終端等技術(shù)研發(fā)和綜合應(yīng)用.《國務(wù)院關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導(dǎo)意見》加快人工智能核心技術(shù)突破,促進(jìn)人工智能在智能家居、智能終端、智能汽車、機(jī)器人等領(lǐng)域的推廣應(yīng)用，培育若干引領(lǐng)全球人工智能發(fā)展的骨千企業(yè)和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)，形成創(chuàng)新活躍、開放合作、協(xié)同發(fā)展的產(chǎn)業(yè)生態(tài).《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃綱要》加快信息網(wǎng)絡(luò)新技術(shù)開發(fā)應(yīng)用.重點(diǎn)突破大數(shù)據(jù)和云計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)、自主可控操作系統(tǒng)、高端工業(yè)和大型管理軟件、新興領(lǐng)域人工智能技術(shù)。經(jīng)濟(jì)環(huán)境目前我國醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的年增長率約為30%，而放射科醫(yī)師數(shù)量的年增長率為1%，其間的差距是25.9%，放射科醫(yī)師的數(shù)量增長遠(yuǎn)不及影像數(shù)據(jù)的增長。以病理切片為例，據(jù)國家衛(wèi)健委統(tǒng)計(jì)，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(biāo)準(zhǔn)計(jì)算，全國病理科醫(yī)生缺口可能達(dá)3萬-4萬人，目前，全國有近40%的手術(shù)未進(jìn)行病理切片分析。社會環(huán)境10102而醫(yī)學(xué)影像已經(jīng)成為人工智能在醫(yī)療應(yīng)用最熱門的領(lǐng)域之一。國內(nèi)有83家企業(yè)將人工智能應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域，主要布局在醫(yī)學(xué)影像、病歷/文獻(xiàn)分析和虛擬助手三個應(yīng)用場景，而其中涉足醫(yī)學(xué)影像類的企業(yè)數(shù)量達(dá)到40家，遠(yuǎn)高于其他應(yīng)用場景的企業(yè)數(shù)量。中國醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)總量巨大，但利用效率較低。據(jù)權(quán)威調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，醫(yī)療行業(yè)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占整個數(shù)據(jù)量的90%左右，醫(yī)療行業(yè)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要包括醫(yī)療PACS系統(tǒng)產(chǎn)生的醫(yī)學(xué)影像，比如DR、CT、MRI等。而且，中國醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)仍以每年30%以上的增速在增長。社會環(huán)境2LOGO中國醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)總量巨大，但利用效率較低。據(jù)權(quán)威調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，醫(yī)療行業(yè)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占整個數(shù)據(jù)量的90%左右，醫(yī)療行業(yè)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要包括醫(yī)療PACS系統(tǒng)產(chǎn)生的醫(yī)學(xué)影像，比如DR、CT、MRI等。而且，中國醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)仍以每年30%以上的增速在增長。中國每年的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)量超過歐美，特別是根據(jù)眾多人口數(shù)量獲得的醫(yī)療和健康數(shù)據(jù)，但是這些海量數(shù)據(jù)缺乏一個統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、跨平臺分享的生態(tài)環(huán)境，大多數(shù)都是數(shù)據(jù)孤島，利用率和利用價(jià)值不高。行業(yè)驅(qū)動因素人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)作為人工智能醫(yī)療行業(yè)的細(xì)分行業(yè)之一屬于新興高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，相關(guān)產(chǎn)業(yè)包括醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)、醫(yī)療互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)等。中國政府及有關(guān)部門已陸續(xù)出臺關(guān)于扶持人工智能醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)業(yè)及其相關(guān)產(chǎn)業(yè)的政策，為人工智能醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)業(yè)的發(fā)展構(gòu)建良好的宏觀環(huán)境。人工智能與醫(yī)學(xué)影像的高契合度使人工智能技術(shù)落地實(shí)際應(yīng)用場景成為可能，推動人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)的開創(chuàng)和發(fā)展。在中國市場內(nèi)，不僅有多家人工智能技術(shù)領(lǐng)先企業(yè)組建醫(yī)學(xué)影像應(yīng)用開發(fā)團(tuán)隊(duì)，行業(yè)內(nèi)多家初創(chuàng)企業(yè)集中開發(fā)人工智能醫(yī)學(xué)影像設(shè)備，也引來資本市場的關(guān)注。醫(yī)學(xué)影像成為人工智能技術(shù)落地醫(yī)療領(lǐng)域的主要突破口，人工智能醫(yī)學(xué)影像迎來增長契機(jī).行業(yè)驅(qū)動因素2016年是人工智能+醫(yī)療在國內(nèi)形成投資風(fēng)口的元年有27家企業(yè)在2016年進(jìn)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(shù)據(jù)公司碳云智能融資金額高達(dá)10億人民幣。截至2017年8月31日，國內(nèi)83家企業(yè)的融資總額已經(jīng)接近42億人民幣。早期醫(yī)療圖像診斷設(shè)備大多是采用FPGA處理器進(jìn)行運(yùn)算低功耗優(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(jìn)行硬件加速以獲得醫(yī)療成像應(yīng)用所需的處理能力和清晰度，F(xiàn)PGA能處理圖像算法里大規(guī)模的并行處理需求。目前國內(nèi)也有一些企業(yè)利用FPGA+深度學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)影像智能診斷，例如醫(yī)學(xué)影像AI企業(yè)健培科技自主研發(fā)了基于FPGA架構(gòu)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。第三章人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)現(xiàn)狀行業(yè)現(xiàn)狀自2003年，中國電子病歷系統(tǒng)開始在全國范圍內(nèi)覆蓋以來，中國醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)開始積累，數(shù)字化的實(shí)驗(yàn)室幻燈片，高分辨率的放射圖像、視頻形成的數(shù)據(jù)量增長迅速，為機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療行業(yè)落地提供了數(shù)據(jù)支持。2014年，全球醫(yī)療保健數(shù)據(jù)量為226.4EB，數(shù)據(jù)量年增長率為48%。這意味著到2023年，這個數(shù)字將達(dá)到7,715EB。醫(yī)療數(shù)據(jù)量的持續(xù)性高速增長，意味醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的積累不斷增加，將加速人工智能醫(yī)學(xué)影像的技術(shù)升級。行業(yè)現(xiàn)狀人工智能與醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的結(jié)合點(diǎn)眾多，AI醫(yī)學(xué)影像是AI醫(yī)療發(fā)展的重要組成部分，AI醫(yī)學(xué)影像是AI醫(yī)療的第二細(xì)分市場，市場占比約為25%。Al醫(yī)學(xué)影像的主要用在醫(yī)療健康市場和大健康場景中，醫(yī)療健康場景主要應(yīng)用于協(xié)助醫(yī)生進(jìn)行疾病監(jiān)測及診斷,大健康場景主要用于健康風(fēng)險(xiǎn)評估?？傮w來說:中國AI醫(yī)學(xué)影像市場規(guī)模將從2021年的8.2億元增至2025年1376億元，2021年至2025年的復(fù)合增長率為104%。如果計(jì)算2021年到2030年的中國AI醫(yī)學(xué)影像市場規(guī)模,其復(fù)合增長率則為60%，至2030年中國AI醫(yī)學(xué)影像市場規(guī)模為9231億元。行業(yè)現(xiàn)狀2020年人工智能醫(yī)學(xué)影像在醫(yī)院的的市場規(guī)模為12億元，2021年將達(dá)到5.94億元，增速為96%。當(dāng)前AI產(chǎn)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(xué)影像企業(yè)當(dāng)前60%-70%的營收來自同醫(yī)學(xué)影像設(shè)備廠商合作，30%-40%來自企業(yè)層面自建團(tuán)隊(duì)銷售。行業(yè)熱點(diǎn)人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)具有市場空間廣闊、銷售范圍廣、用戶分散、單批數(shù)量少、銷售單價(jià)高等特點(diǎn)。熱點(diǎn)二科研服務(wù)市場持續(xù)增長熱點(diǎn)一人工智能醫(yī)學(xué)影像應(yīng)用領(lǐng)域廣泛熱點(diǎn)三行業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量整體提高人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量有待提升制約人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)發(fā)展。行業(yè)內(nèi)產(chǎn)品質(zhì)量參差不齊，導(dǎo)致研究結(jié)果可靠性難以保證，產(chǎn)品喪失市場競爭力。人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)難形成統(tǒng)一的監(jiān)督管理規(guī)范,產(chǎn)品質(zhì)量主要靠企業(yè)自主檢測保障，監(jiān)管難度大。中國人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)產(chǎn)品主要集中在中低端領(lǐng)域，高端領(lǐng)域被外資企業(yè)壟斷，產(chǎn)品品質(zhì)有待進(jìn)一步提升。人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)技術(shù)提升，多元化科研服務(wù)平臺持續(xù)擴(kuò)張，促進(jìn)高價(jià)值服務(wù)企業(yè)品牌形成。行業(yè)產(chǎn)品化發(fā)展，集研發(fā)、生產(chǎn)、銷售于一體的綜合性科研服務(wù)企業(yè)逐漸增多。行業(yè)制約因素醫(yī)學(xué)影像醫(yī)生缺口大，加之需求差異化，影像診斷效率低從人均上來說，中國大概平均七萬人才有一位醫(yī)生,而在美國是平均兩千人一位醫(yī)生，兩者差距明顯。美國的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)年增長率達(dá)到了61%，中國增速也達(dá)到了40%。美國和中國放射科醫(yī)生的年增長率分別僅僅只有2%和1%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于影像數(shù)據(jù)的增長。與日俱增的AI醫(yī)學(xué)影像崗位需求和緩慢增速的，與能夠?qū)I(yè)操作和看懂AI醫(yī)學(xué)影像的醫(yī)生兩者存在較大的差距。有報(bào)道顯示，從影像誤診人數(shù)來看，美國每年的誤診人數(shù)達(dá)到了200萬，中國每年誤診人數(shù)高達(dá)570萬/年。根據(jù)中國醫(yī)學(xué)協(xié)會公布的一則誤診數(shù)據(jù)顯示，中國臨床醫(yī)療總誤診率為27.8%，其中鼻咽癌為37.5%，胰腺癌則為38%，惡性腫瘤、白血病和肺結(jié)核平均誤診率為40%，胃結(jié)核為41%，器官異位誤診率則高達(dá)6O%。此外，這些誤診主要發(fā)生在基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)，醫(yī)生缺口大且質(zhì)量參次不齊，造成如此高的誤診率，侵害了患者健康和利益。誤診率較美國高出500%以上高端產(chǎn)品發(fā)展落后在中低端產(chǎn)品領(lǐng)域，仍然有較大比例的產(chǎn)品依賴于進(jìn)口渠道。此外，人工智能醫(yī)學(xué)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(fèi)端對進(jìn)口科研用檢測試劑的依賴，不利于人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)的發(fā)展產(chǎn)品質(zhì)量問題前期籌劃活動執(zhí)行效果評估質(zhì)量參差不齊行業(yè)監(jiān)管難度大高端產(chǎn)品發(fā)展落后人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)缺乏完備的質(zhì)量控制和質(zhì)量保證體系，生產(chǎn)商缺乏統(tǒng)一的生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)，行業(yè)內(nèi)產(chǎn)品質(zhì)量良莠不齊，導(dǎo)致產(chǎn)品的可靠性難以保證，喪失產(chǎn)品市場競爭力。中國國家政府秉承創(chuàng)新開放的態(tài)度，支持和鼓勵科學(xué)研究創(chuàng)新，對科學(xué)研究試驗(yàn)不設(shè)置嚴(yán)格限制，因此，人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)不存在統(tǒng)一的監(jiān)督管理規(guī)范，產(chǎn)品質(zhì)量主要依靠生產(chǎn)企業(yè)自主檢測，人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量的監(jiān)管難度加大在中低端產(chǎn)品領(lǐng)域，仍然有較大比例的產(chǎn)品依賴于進(jìn)口渠道。此外，人工智能醫(yī)學(xué)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(fèi)端對進(jìn)口科研用檢測試劑的依賴，不利于人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)的發(fā)展行業(yè)發(fā)展建議LOGO缺乏標(biāo)準(zhǔn)化高質(zhì)量訓(xùn)練集人工智能醫(yī)學(xué)影像模型要求大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練以輸出高質(zhì)量結(jié)果，盡管當(dāng)前中國醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)量多，但大部分?jǐn)?shù)據(jù)來源不明。三甲醫(yī)院數(shù)據(jù)開放因政策原因仍存在一定難度，導(dǎo)致標(biāo)準(zhǔn)化、高質(zhì)量、高量級的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)獲取難度大。醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)涉及病種單一，部分疾病數(shù)據(jù)量不足，數(shù)據(jù)庫各學(xué)科分布不均衡，皆成為人工智能醫(yī)學(xué)影像設(shè)備技術(shù)升級的阻礙；缺乏統(tǒng)一行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)當(dāng)前行業(yè)對基于病種的醫(yī)學(xué)影像及疾病征象缺乏統(tǒng)一認(rèn)識，各家人工智能醫(yī)學(xué)影像企業(yè)采用的數(shù)據(jù)訓(xùn)練集標(biāo)準(zhǔn)多樣，系統(tǒng)偏差較大，不利于同行業(yè)間交流；缺乏有效保護(hù)和監(jiān)督醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的使用不可追溯來源，因此缺乏合法性和可分享性，業(yè)內(nèi)缺乏對醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)使用標(biāo)準(zhǔn)的判斷依據(jù)，在現(xiàn)有的法律基礎(chǔ)上尋找合規(guī)使用和分享數(shù)據(jù)的渠道迫在眉睫。第四章人工智能醫(yī)學(xué)影像格局與發(fā)展趨勢競爭格局競爭格局1獨(dú)立研發(fā)團(tuán)隊(duì)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(yīng)用層建設(shè)，基于場景或行業(yè)數(shù)據(jù)，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。

競爭格局2資金實(shí)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(chǔ)技術(shù)上有長期的布局和投資，開始在醫(yī)療領(lǐng)域?qū)で舐涞貓鼍?，針對人工智能醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行產(chǎn)品研發(fā)；行業(yè)發(fā)展趨勢LOGO人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)作為新興行業(yè)，中國政府及有關(guān)部門仍未出臺具體的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)及監(jiān)管政策。未來，政府及有關(guān)部分需加快制定和完善相關(guān)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)及法律法規(guī)，規(guī)范人工智能醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品的研發(fā)、生產(chǎn)、推廣、銷售和使用全過程，促進(jìn)人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)有序、長遠(yuǎn)發(fā)展。加快行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和法律法規(guī)的制定加速應(yīng)用場景落地明確商業(yè)模式和盈利模式市場需求提升、技術(shù)進(jìn)步、政策支持人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)技術(shù)發(fā)展已日趨成熟，進(jìn)入穩(wěn)定發(fā)展階段，當(dāng)前市場對人工智能醫(yī)學(xué)影像企業(yè)的評判重點(diǎn)由技術(shù)轉(zhuǎn)移至產(chǎn)品的應(yīng)用場景落地。優(yōu)化人工智能醫(yī)學(xué)影像設(shè)備功能，豐富產(chǎn)品的場景落地經(jīng)驗(yàn)，提升場景應(yīng)用影響力，成為未來人工智能醫(yī)學(xué)影像企業(yè)的發(fā)展重點(diǎn)。人工智能醫(yī)學(xué)影像技術(shù)日漸完善，產(chǎn)品的應(yīng)用場景落地能力正逐步增強(qiáng)，人工智能醫(yī)學(xué)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