健康界：2022中国AI医学影像行业研究报告（25页）.pdf

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1、健康界研究院2022中国AI医学影像行研报告核心观点核心观点 AI在医学影像领域的主要应用包括病灶识别与标注、靶区自动勾勒与自适应放疗、影像三维重建等。医学影像成为AI医疗商业化第一峰：2019-2021年市场规模从1.6亿元增长至5.9亿元，年复合增速92.0%，预测2025年市场规模将达到80亿元；12345 医学影像成中国AI医疗最成熟应用领域。截至目前，肺部、脑部、眼底、骨折、心血管等领域AI产品共有27款获批医疗器械三类证，其中，AI技术在肺部疾病识别（肺结节/肺炎）应用较为成熟，产品获批数量最多；多方力量合力推动：AI诊断产品落地需联合医师、医疗机构、监管部门等各界力量与专业知识，

2、在社区医院、等级医院、专科医院等不同机构进行探索试点，建立不同诊断场景与流程下的规范机制与性能标准。由单病种识别向多病种识别全面发展：随着AI对医学影像数据的不断挖掘利用，将从单病种识别向多病种识别扩展，赋能慢病诊疗管理；目录CONTNETS产业综述市场现状场景应用010203典型案例04定义：借助AI技术辅助医学影像临床诊断和早期筛查AI医学影像：通过计算机视觉技术对医学影像进行快速读片和智能诊断，用以解决病灶识别与标注等多种医学影像需求，使医学影像的采集和和输出更加精准和高效 影像分类 目标检测 图像分割 影像检索AI医学影像使用场景影像类型分类、目标区域/病灶分类器官/组织标记定位、病灶

3、检测器官解构的结构分析、病灶区域分割基于内容的影像检索 病灶筛选 靶区勾勒 器脏三维成像 病理分析 影像定量分析人工智能（AI）机器学习深度学习计算机科学的一个认知，通过智能系统模拟人类智能，达到机器展示人类智能目的，例如：图像分析和语言识别通过机器编程，人为干预特定层次结构，从数据或经验中学习，从大量的数据和经验中提取知识并运用，生成预测模仿人类大脑神经元连接开发算法，实现智能执行任务目的，数据提取更加智能化，消除大部分人为干预，提高准确性发展历程：中国AI医学影像进入价值验证和模式探索新阶段初创企业出现资本进入海外产品雏形出现认知较为初期初 始 技 术价 值 验 证概 念 兴 起模 式 探

4、 索出现大量初创公司产业链上下游入局增多资本进入加速行业认知提升企业出现优胜劣汰资本冷静部分企业获取优质数据资源、企业间产品价值逐渐拉开距离产品价值被验证监管政策逐步完善头部企业开始探索产品定价和商业模式构建2013年2016年2019年2021年AI医学影像是人工智能技术切入医疗的起点，近年来发展进程加快，但总体还处于生命周期导入阶段资料来源：健康界研究院分析产品应用及优势：AI影像诊断目前主要应用于放射科资料来源：健康界研究院分析AI影像辅助诊断产品应用范围不断扩大，覆盖放射科、眼科、超声科、病理科、皮肤科、脑电图室等，其中以放射科为主X线成像CT成像PET-CT超声成像核磁共振成像按照成

5、像原理分类按照应用科室和数据形式分类应用科室数据形式涉及病种放射科CT/MR/X-ray/DSA等几乎覆盖全身，肺部、肝部、头部、乳腺、结肠、食管、骨等内分泌科/眼科眼底彩超内分泌科的糖网和眼科的白内障、青光眼、黄斑变性等超声科B超几乎覆盖全身，颅脑、心脏、血管、肝、胆、胰、脾、胃肠、胸腔等病理科病理切片各类癌症皮肤科皮肤镜多种皮肤病心功能科/心内科心电图心律失常、心肌缺血等脑电图室脑电图癫痫、脑血管疾病等AI政策驱动：国家高度支持AI医学影像行业的发展文件名称时间部门重要意义关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见2018.4国务院健全“互联网+医疗健康”服务体系。从医疗、公共卫生、家庭医生签

6、约、药品供应保障、医保结算、医学教育和科普、人工智能应用等方面推动互联网与医疗健康服务相融合科技部关于支持北京建设国家新一代人工智能创新发展试验区的函2019.2科技部充分发挥北京在人工智能领域国内顶尖研究机构众多、专家团队聚集等优势，加大人工智能研发部署力度，力争在人工智能理论、技术和应用方面取得一批国际领先成果，打造全球人工智能技术创新策源地，支撑引领北京壮大高精尖产业、实现高质量发展。深度学习辅助决策医疗器械软件的审评要点及相关说明2019.6国家药品监督管理局审评要点基于深度学习技术特点，结合软件的预期用途、使用场景和核心功能，重点关注软件的数据质量控制、算法泛化能力和临床使用风险肺炎