放射科医生的“第三只眼”——AI医学影像行业现状和未来

来源：诗迈医药研究院

在中国AI医疗发展中，AI医学影像是人工智能切入医疗的起点，也是人工智能医疗发展最快的领域之一。

AI医学影像是指基于医学影像数据，使用人工智能技术实现其医疗用途的医疗器械产品。从用途角度可以分为辅助决策和非辅助决策两大类。其中，辅助决策是指通过提供诊疗活动建议辅助用户进行医疗决策，如通过病灶特征识别、病灶性质判定等进行辅助诊断和治疗。非辅助决策是指仅提供流程优化、诊疗驱动等医疗参考信息而不进行医疗决策。

01行业发展驱动因素：国家支持力度持续加大与巨大的潜在市场需求“两驾马车”不断驱动AI医学影像向前发展。

政策支持力度不断加大。自2016年以来，我国发布一系列相关政策和指导原则，以支持“AI+医疗”产业发展，其中多次明确提到促进AI与医学影像行业融合发展。

助力解决行业市场痛点。中国医学影像数据年增长率达到40%，放射科医生年增长率仅有4.1%,远远低于影像数据的增长速度。与日俱增的医学影像岗位需求和缓慢增速的医学影像医生两者存在较大的差距，同时人工阅片与AI阅片效率差别加剧了AI医学影像的市场需求。

以肺结节检测为例，三甲医院接待约200例/天的筛查者，每个患者约产生200—300张CT影像，放射科医生每天需要阅读4—6万张影像，任务繁重。而Al医学影像系统对十万张以上的影像进行处理，用时仅数秒之间；两者处理速度悬殊。

02企业竞争格局：国内AI医学影像企业市场竞争格局仍处于多头竞争、行业集中度较低的状态，且大都在1-2个细分领域内进行产品布局

AI医学影像产业因其高应用价值和广泛覆盖范围，吸引了众多跨领域企业的积极参与。AI医学影像制造企业主要划分为设备型企业、互联网巨头企业以及技术型企业这三大类别。这些企业主导着产品的研发、生产及市场推广，展现出强烈的创新活力。它们已成为推动医学影像诊疗效率与质量提升，以及医疗服务水平提高的关键动力。大部分企业AI+医学影像注册产品在1-3个，且大部分都在同一细分领域内，暂时没有公司同时拥有超出两个身体器官的产品。

03产品竞争格局：产品分布在多重领域，主要聚焦眼底、肺部、心血管、头颈以及骨骼等部位，功能包含标记灶识别与标注、影像三维重建和靶区自动勾画、辅助诊断辅助检测等

经过严格的评审与监管流程，我国在2020年1月成功颁发了首个AI医学影像三类医疗器械注册证，标志着我国在该领域取得了突破性的进展。根据公开数据整理，截至2022年，我国已有58家国产三类医疗器械企业获得批准，共计推出88款创新产品，涵盖了心脑血管（27个）、肺部（16个）、放射治疗（11个）、眼底（9个）等多个医疗领域。这些产品已广泛应用于三甲医院、体检中心、社区医疗中心、康复医疗机构、专科医疗机构以及远程诊疗等多个场景，充分展示了我国AI医疗器械技术的先进性和实用性。这一系列的成果标志着我国AI医疗器械审批工作已迈入新的阶段，预示着后续产品的性能稳定性以及获得审批的概率将会得到进一步提升。

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04未来发展趋势：AI医学影像将向着质量精度更高、产品类型更多元、应用范围更广不断迈进，从更高维度来分析数据和提取重要特征，展现疾病背后的隐含关联因素，辅助医生对疾病状况进行更精准的分析诊断。

数据要素的增强有望进一步提升AI医学影像产品的精确度。AI医学影像依赖于深度学习技术，而深度学习技术则需要高质量、大规模、多样性的数据集来提升其算法的准确性。仅仅掌握算法而缺乏足够数量和质量的数据，将难以获得理想的训练效果。随着数据量的增加和数据质量的提升，AI医学影像产品的精确度将有望进一步提高。

市场需求的推动将促进AI医学影像产品类型走向多元化。目前，AI医学影像产品大多基于单病种图像标注形成的模型，这使得其难以应对多种病种的医学影像问题。此外，肺部、心脑血管等领域的市场竞争已相当激烈，产品同质化问题严重，而乳腺癌等领域尚待开发，具备巨大的市场潜力。随着产品多元化的推进，AI医学影像有望扩大应用场景，实现对多个部位和病种的全面覆盖，从而进一步提高诊断效率和诊断质量。

软硬件协同推广有望加速AI医学影像产品在医院的应用。AI医学影像产品主要应用于放射、超声等科室，与CT、MR等大型影像设备配合使用。这种软硬件结合的产品能够成为医疗机构的固定资产，更容易获得医院的认可，也是目前AI医学影像产业商业变现最成功的模式。相比之下，纯软件形式的产品对适配性要求较高，且相关的审评和入院机制尚待探索，其推广和应用之路还相对漫长。通过软硬件协同推广，将为医院提供更全面、高效的解决方案，推动AI医学影像产品在医疗机构的广泛应用。

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