人工智能医学影像行业市场分析报告2024年

2024年人工智能医学影像行业市场分析报告汇报人：XXX日期：XXX1contents目录行业发展概述行业环境分析行业现状分析行业格局及趋势12342Part01行业发展概述行业定义行业发展历程行业产业链3行业定义医学影像指为了医疗或医学研究，对人体或人体某部分，以非侵入方式取得内部组织影像的技术与处理过程。它包含以下两个相对独立的研究方向:医学成像系统和医学图像处理。前者指图像成的过程，后者指对已经获得的图像做进一步的处理。人工智能医学影像指在医学影像的基础上，人工智能技术在依赖于成像数据的医学领域如放射学、病理学、皮肤病学和眼科学等学科进行应用。由于人工智能可在数据中进行复杂模式的识别，并以自动化方式提供定量评估，人工智能医学影像在临床工作流程中，可为医生提供辅助，有助于形成更准确的放射学评估。4行业产业链中国AI医学影像上游硬件多有老牌的硬件设备商占据市场份额，中游制造业多领域、多病种呈现百花齐放格局，下游应用场景多在医疗和大健康方面原材料、电路技术、算法数据学术平台研发、生产、推广医疗机构、保险公司、C端患者产业链概述5行业产业链原材料、电路技术、算法数据学术平台产业链上游研发、生产、推广产业链中游医疗机构、保险公司、C端患者产业链下游6Part02行业环境分析行业政治环境行业经济环境行业社会环境行业驱动因素7行业政治环境描述工信部:《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划了2018-2020年)》:提出要助推人工智能应用场景落地，特别是在智慧医疗领域，支持智能医疗系统等产品的研制及产业化鼓励开发数字化医疗影像设备、分析系统、诊断系统、健康检测系统等智能医疗设备。:《新一代人工智能发展规划》:提出到2020年,人工智能产业竞争力进入国际第一方阵,力争培育全球领先的人工暂能优秀企业指出要围绕医疗等关乎民生的刚性需求先行发展,为大众提供更高效多元的智慧医疗服务，鼓励了人工智能医学影像行业的长远发展。:《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》:提出规范和推动健康医疗大数据融合共享、开放应用明确支持研发健康医疗相关的人工智能技术。发改委:《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》:中国首次单独为人工智能发展提出具体策略方案，旨在充分发挥人工智能技术创新的引领作用,打造人工智能基础资源与创新平台,人工智能产业体系、创新服务体系、标准化体系基本建立，基础核心技术有所交破,总体技术和产业发展与国际同步，应用及系系统级技术布局领先。#主要写行业政策文件及其主要内容8行业政治环境11部门2部门3部门《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划了2018-2020年)》:提出要助推人工智能应用场景落地，特别是在智慧医疗领域，支持智能医疗系统等产品的研制及产业化鼓励开发数字化医疗影像设备、分析系统、诊断系统、健康检测系统等智能医疗设备。《新一代人工智能发展规划》:提出到2020年,人工智能产业竞争力进入国际第一方阵,力争培育全球领先的人工暂能优秀企业指出要围绕医疗等关乎民生的刚性需求先行发展,为大众提供更高效多元的智慧医疗服务，鼓励了人工智能医学影像行业的长远发展。《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》:提出规范和推动健康医疗大数据融合共享、开放应用明确支持研发健康医疗相关的人工智能技术。工信部9行业政治环境2发展先进技术,重点加强云计算、智能计算、机器学习等技术研发及应用。重点发展大数据驱动的类人工智能技术方法;在基于大数据分析的类人工智能方向去的重要突破．实现类人视觉、类人听觉、类人语言处理和类人思维，资产智能产业的发展。《"十三五"国家科技创新规划》加强类人智能、自然交互与虚拟现实等技术研究,推动宽带移动互联网、云计算、物联网、大数据、高性能计算、移动智能终端等技术研发和综合应用.《国家驱动创新发展战略纲要》加快人工智能核心技术突破,促进人工智能在智能家居、智能终端、智能汽车、机器人等领域的推广应用，培育若干引领全球人工智能发展的骨千企业和创新团队，形成创新活跃、开放合作、协同发展的产业生态.《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》加快信息网络新技术开发应用.重点突破大数据和云计算关键技术、自主可控操作系统、高端工业和大型管理软件、新兴领域人工智能技术。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》1001020304行业经济环境目前我国医学影像数据的年增长率约为30%，而放射科医师数量的年增长率为1%，其间的差距是29%，放射科医师的数量增长远不及影像数据的增长。以病理切片为例，据国家卫健委统计，我国病理注册医生在1万人左右，按照每百张床配备1-2名病理医生的标准计算，全国病理科医生缺口可能达3万-4万人，目前，全国有近40%的手术未进行病理切片分析。11社会环境1社会环境2行业社会环境中国医学影像数据总量巨大，但利用效率较低。据权威调查数据显示，医疗行业非结构化数据占整个数据量的90%左右，医疗行业的非结构化数据主要包括医疗PACS系统产生的医学影像，比如DR、CT、MRI等。而且，中国医学影像数据仍以每年30%以上的增速在增长。而医学影像已经成为人工智能在医疗应用最热门的领域之一。国内有83家企业将人工智能应用于医疗领域，主要布局在医学影像、病历/文献分析和虚拟助手三个应用场景，而其中涉足医学影像类的企业数量达到40家，远高于其他应用场景的企业数量。12行业社会环境中国医学影像数据总量巨大，但利用效率较低。据权威调查数据显示，医疗行业非结构化数据占整个数据量的90%左右，医疗行业的非结构化数据主要包括医疗PACS系统产生的医学影像，比如DR、CT、MRI等。而且，中国医学影像数据仍以每年30%以上的增速在增长。中国每年的基础数据量超过欧美，特别是根据众多人口数量获得的医疗和健康数据，但是这些海量数据缺乏一个统一标准、跨平台分享的生态环境，大多数都是数据孤岛，利用率和利用价值不高。13行业驱动因素1234人工智能医学影像行业作为人工智能医疗行业的细分行业之一属于新兴高新技术产业，相关产业包括医疗大数据产业、医疗互联网产业等。中国政府及有关部门已陆续出台关于扶持人工智能医学影像产业及其相关产业的政策，为人工智能医学影像产业的发展构建良好的宏观环境。2016年是人工智能+医疗在国内形成投资风口的元年有27家企业在2016年进行融资，其中16家企业融资金额在千万级人民币或美元以上，医疗大数据公司碳云智能融资金额高达10亿人民币。截至2017年8月31日，国内83家企业的融资总额已经接近42亿人民币。人工智能与医学影像的高契合度使人工智能技术落地实际应用场景成为可能，推动人工智能医学影像行业的开创和发展。在中国市场内，不仅有多家人工智能技术领先企业组建医学影像应用开发团队，行业内多家初创企业集中开发人工智能医学影像设备，也引来资本市场的关注。医学影像成为人工智能技术落地医疗领域的主要突破口，人工智能医学影像迎来增长契机.早期医疗图像诊断设备大多是采用FPGA处理器进行运算低功耗优势显著。过去一般使用MCU或DSP来处理医疗图像，由于MCU和DSP都是串行器件，开发人员需要使用FPGA来进行硬件加速以获得医疗成像应用所需的处理能力和清晰度，FPGA能处理图像算法里大规模的并行处理需求。目前国内也有一些企业利用FPGA+深度学习技术，实现医学影像智能诊断，例如医学影像AI企业健培科技自主研发了基于FPGA架构的影像分析，在满足性能要求的前提下具备低功耗的优势。14Part03行业现状分析行业现状行业痛点15行业现状自2003年，中国电子病历系统开始在全国范围内覆盖以来，中国医疗行业数据开始积累，数字化的实验室幻灯片，高分辨率的放射图像、视频形成的数据量增长迅速，为机器学习在医疗行业落地提供了数据支持。2014年，全球医疗保健数据量为224EB，数据量年增长率为48%。这意味着到2023年，这个数字将达到7,715EB。医疗数据量的持续性高速增长，意味医学影像数据的积累不断增加，将加速人工智能医学影像的技术升级。16行业市场情况人工智能与医学领域的结合点众多，AI医学影像是AI医疗发展的重要组成部分，AI医学影像是AI医疗的第二细分市场，市场占比约为25%。Al医学影像的主要用在医疗健康市场和大健康场景中，医疗健康场景主要应用于协助医生进行疾病监测及诊断,大健康场景主要用于健康风险评估。总体来说:中国AI医学影像市场规模将从2021年的2亿元增至2025年1376亿元，2021年至2025年的复合增长率为104%。如果计算2021年到2030年的中国AI医学影像市场规模,其复合增长率则为60%，至2030年中国AI医学影像市场规模为9231亿元。17行业市场规模2020年人工智能医学影像在医院的的市场规模为12亿元，2021年将达到94亿元，增速为96%。当前AI产品商业落地的主要场景为三级医院，基层医院市场空间大，但落地仍需很长时间。人工智能医学影像企业当前60%-70%的营收来自同医学影像设备厂商合作，30%-40%来自企业层面自建团队销售。18流通环节有待完善人工智能医学影像产品种类繁多，消费数量较大，质量参差不齐，试剂流通管理难以完善，导致人工智能医学影像行业目前在流通领域还面临许多问题。（1）在产品的流通中，许多环节缺少安全的冷链和冷库设施供应。在目前运输多为汽车和铁路运输的情况下，人工智能医学影像行业生产企业普遍采用运输箱内置冰冻袋的冷藏方式，在高温天气或长距离运输的情况下无法确保运输温度的稳定，影响试剂的安全性。（2）监管人员技术水平有待提高。人工智能医学影像产品是一种高技术含量的产品，产品研发涉及生物学、信息技术、电子技术、工程学等多项学科，而目前从事人工智能医学影像行业的人员50%以上是工商、质检管理等专业背景的人员，缺少必要的专业技术知识。知识背景的不匹配使得管理流程漏洞频发，人工智能医学影像行业整体监管水平有待提高。（3）中间环节加价严重。出于安全的考虑，国家对人工智能医学影像行业进出口标准与流程严格把控，环节复杂，中间环节加价严重，代理公司的介入可能使产品出厂价格上涨至少一倍以上，导致产品市场竞争力下降，阻碍本土人工智能医学影像行业企业的国际化进程。流通环节问题中间环节加价严重供应链质量监管行业发展建议缺乏标准化高质量训练集人工智能医学影像模型要求大量数据训练以输出高质量结果，尽管当前中国医学影像数据量多，但大部分数据来源不明。三甲医院数据开放因政策原因仍存在一定难度，导致标准化、高质量、高量级的医学影像数据获取难度大。医学影像数据涉及病种单一，部分疾病数据量不足，数据库各学科分布不均衡，皆成为人工智能医学影像设备技术升级的阻碍；缺乏统一行业标准当前行业对基于病种的医学影像及疾病征象缺乏统一认识，各家人工智能医学影像企业采用的数据训练集标准多样，系统偏差较大，不利于同行业间交流；缺乏统一行业标准医学影像数据的使用不可追溯来源，因此缺乏合法性和可分享性，业内缺乏对医学影像数据使用标准的判断依据，在现有的法律基础上寻找合规使用和分享数据的渠道迫在眉睫。20123Part04行业竞争格局及趋势行业发展趋势行业竞争格局行业代表企业21&&&行业竞争格局概述行业竞争格局概述中国政府正大力推动社会资本进入人工智能医学影像行业，对人工智能医学影像行业产品需求被迅速拉动，需求量呈现上升趋势，人工智能医学影像行业企业进军国民经济大产业的战略窗口期已经来临。人工智能医学影像行业各业态企业竞争激烈，当前，市场上50%以上的人工智能医学影像行业企业有外资介入，包括中外独（合）资、台港澳与境内合资、外商独资等，纯内资本土人工智能医学影像行业企业数目较少，约占人工智能医学影像行业企业总数的25%。此外，商业银行逐步进入人工智能医学影像行业，兴业银行、中心银行、民生银行等先后成立金融公司，涉足设备融资租赁业务。中国本土人工智能医学影像行业企业根据租赁公司股东背景及运营机制的不同又可以划分为厂商系、独立系和银行系三类三类人工智能医学影像行业企业各有优劣势：（1）人工智能医学影像行业企业具有设备技术优势，主要与母公司设备销售联动，以设备、耗材的销售利润覆盖融资租赁成本；（2）独立系人工智能医学影像行业企业产业化程度高，易形成差异化商业模式，提供专业化的融资租赁服务；（3）银行系人工智能医学影像行业企业背靠银行股东，能够以较低成本获取资金，且在渠道体系等方面具备一定优势。行业竞争格局人工智能医学影像市场竞争者众多，但尚未出现占据绝对优势地位的头部企业。中国研究开发人工智能医学影像的企业主要分为两大类:独立研发团队组成的创业企业，如图玛深维、推想科技、深睿医疗等，主要聚焦于应用层建设，基于场景或行业数据，提供解决方案。2016年下半年以来，此类初创企业广受资本市场青睐。资金实力较为雄厚的科技企业，如IBMWatson、谷歌、腾讯、阿里、科大讯飞等。此类企业在人工智能基础技术上有长期的布局和投资，开始在医疗领域寻求落地场景，针对人工智能医学影像进行产品研发；23行业竞争格局独立研发团队组成的创业企业，如图玛深维、推想科技、深睿医疗等，主要聚焦于应用层建设，基于场景或行业数据，提供解决方案。2016年下半年以来，此类初创企业广受资本市场青睐。竞争格局1资金实力较为雄厚的科技企业，如IBMWatson、谷歌、腾讯、阿里、科大讯飞等。此类企业在人工智能基础技术上有长期的布局和投资，开始在医疗领域寻求落地场景，针对人工智能医学影像进行产品研发；竞争格局224行业发展趋势描述加快行业标准和法律法规的制定:人工智能医学影像行业作为新兴行业，中国政府及有关部门仍未出台具体的行业标准及监管政策。未来，政府及有关部分需加快制定和完善相关行业标准及法律法规，规范人工智能医学影像产品的研发、生产、推广、销售和使用全过程，促进人工智能医学影像行业有序、长远发展。加速应用场景落地:人工智能医学影像行业技术发展已日趋成熟，进入稳定发展阶段，当前市场对人工智能医学影像企业的评判重点由技术转移至产品的应用场景落地。优化人工智能医学影像设备功能，丰富产品的场景落地经验，提升场景应用影响力，成为未来人工智能医学影像企业的发展重点。明确商业模式和盈利模式:人工智能医学影像技术日渐完善，产品的应用场景落地能力正逐步增强，人工智能医学影像企业形成清晰的商业模式，探索稳定的盈利来源，是未来行业规模化发展的前提。市场需求提升、技术进步、政策支持:人工智能医学影像的出现解决了传统医学影像的行业痛点，市场需求提升。医疗数据的逐年增长，为人工智能医学影像的技术升级提供基础支持。人工智能成为中国国家战略之一，拉动人工智能医学影像行业发展。25行业发展趋势人工智能医学影像行业作为新兴行业，中国政府及有关部门仍未出台具体的行业标准及监管政策。未来，政府及有关部分需加快制定和完善相关行业标准及法律法规，规范人工智能医学影像产品的研发、生产、推广、销售和使用全过程，促进人工智能医学影像行业有序、长远发展。人工智能医学影像行业技术发展已日趋成熟，进入稳定发展阶段，当前市场对人工智能医学影像企业的评判重点由技术转移至产品的应用场景落地。优化人工智能医学影像设备功能，丰富产品的场景落地经验，提升场景应用影响力，成为未来人工智能医学影像企业的发展重点。人工智能医学影像技术日渐完善，产品的应用场景落地能力正逐步增强，人工智能医学影像企业形成清晰的商业模式，