2022-2025年人工智能医学影像市场分析及未来发展趋势报告

2022-2025年人工智能医学影像市场分析及未来发展趋势报告日期：2022-10-22目录1234行业概述行业现状分析行业痛点及发展建议行业格局及前景趋势CONTENTS1行业概述行业定义行业发展历程行业政策、经济、社会环境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。人工智能医学影像行业定义行业定义01020304研发探索（2010年至2014年）2010年，中国各级医疗机构开始采用电子病历，患者的病历资料被保存在医院系统中，尽管各级医疗机构的系统仍未打通，但电子病历的实施为医疗大数据的发展带来数据积累，为后期机器深度学习提供资料辅助。行业爆发（2015年至2017年）2015年起，在政策利好和人工智能医学影像技术取得新进展的背景下，人工智能医学影像企业陆续成立，如图玛深维、推想科技等，推出人工智能医学影像设备。同年，资本开始布局人工智能医学影像行业，中国市场发生人工智能医学领域融资交易10起，融资额超6,000万人民币，融资企业包括医联、云医、汇医慧影等。理性发展（2018年至今）2018年，人工智能医学影像设备的弊端开始显现，部分医院认为产品未能实质性降低工作强度，人工智能医学影像结果呈现许多“假阳性”现象，未能帮助降低误诊率。同时，产品设计过于工程化，与医生的实际操作需求不符，提升了医生的使用时间成本。以上问题导致医生群体以及各级医疗机构对产品的热情度下降，资本市场同时进入冷静期。发展历程行业PEST-政策分析《"十三五"国家科技创新规划》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.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。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。《国家驱动创新发展战略纲要》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.《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》《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》行业PEST-》行业政策工信部国务院《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》《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亚的长远发展。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。国务院行业社会环境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。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。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。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25.9%，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。行业经济环境2人工智能医学影像行业现状分析人工智能医学影像产业链人工智能医学影像行业驱动因素人工智能医学影像行业现状分析人工智能医学影像行业市场规模行业现状中国人工智能医学影像行业起步较晚，得益于国家相关政策支持与技术的进步，本土人工智能医学影像企业崛起，目前已进入稳步发展阶段。2015年，中国人工智能医学影像行业市场开始成型，市场规模约为10.9亿元人民币，2018年，中国人工智能医学影像行业市场规模增长至49.7亿元人民币，年复合增长率高达65.8%。未来五年，中国人工智能医学影像行业市场规模仍将保持49%的年复合增长率继续增长，并于2023年达到307.0亿元人民币规模。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5.94亿元，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。人工智能医学影像行业驱动因素行业驱动因素1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。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人工智能医学影像行业驱动因素行业驱动因素2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.人工智能与医学影像的高契合度低功耗优势显著。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。2016年是人工智能+医疗在国内形成投资风口的元年3行业痛点及发展建议行业痛点行业发展建议行业痛点人工智能医学影像行业缺乏完备的质量控制和质量保证体系，生产商缺乏统一的生产标准，行业内产品质量良莠不齐，导致产品的可靠性难以保证，丧失产品市场竞争力质量参差不齐政府秉承创新开放的态度，支持和鼓励科学研究创新，对科学研究试验不设置严格限制，因此，人工智能医学影像行业不存在统一的监督管理规范，产品质量主要依靠生产企业自主检测，人工智能医学影像行业产品质量的监管难度加大行业监管难度大政府秉承创新开放的态度，支持和鼓励科学研究创新，对科学研究试验不设置严格限制，因此，人工智能医学影像行业不存在统一的监督管理规范，产品质量主要依靠生产企业自主检测，人工智能医学影像行业产品质量的监管难度加大高端产品发展落后复合型人才稀缺人工智能医学影像行业深陷人才困境。行业发展缺乏人才支撑，团队模式的培育机制弊端明显导致人工智能医学影像行业企业专业人才留存难度加大，制约人工智能医学影像行业企业扩张。人工智能医学影像行业对从业人员的业务素质要求高，主要表现在以下三方面从业人员需要具备行业基础知识和法律知识，为企业客户提供全面、可靠、专业、多样的解决方案。从业人员需要懂行业的专业知识，包括：人工智能医学影像行业产品得用途与优缺点，行业特征、市场环境和产业战略规划等。从业人员需要具有优秀的营销谈判能力、风控反控能力及报告沟通能力。目前该行业在人才招聘时能够匹配上述要求的人才寥寥无几，限制行业发展。由于复合型人才稀缺，人工智能医学影像行业企业通常采用团队培育的方式进行专业能力建设，而该模式亦存在一定的弊端，企业的中高端人才若大量流失，初级员工的业务技能培训将面临能力传承的断层，导致企业人才培养难度加大，制约人工智能医学影像行业企业发展。质量提升在资本的加持下，人工智能医学影像的跑马圈地仍在持续，预计2021年将会更加残酷和激烈。同时，在线教育也面临着更严格的监管，合规成本提升。人工智能医学影像行业产品品种多、批量小、附加值高，产品质量要求也较为严格。人工智能医学影像行业市场产品质量参差不齐，假冒伪劣等乱象仍普遍存在，严重阻碍人工智能医学影像行业发展进步。未来，提升人工智能医学影像行业产品质量是发展人工智能医学影像行业的核心任务，具体措施可分为以下两大部分：（1）政府方面：政府应当制定行业生产标准，规范人工智能医学影像行业生产流程，并成立相关部门，对科研用人工智能医学影像行业的研发、生产、销售等各个环节进行监督，形成统一的监督管理体系，完善试剂流通环节的基础设施建设，重点加强冷链运输环节的基础设施升级，保证人工智能医学影像行业产品的质量，促进行业长期稳定的发展；（2）生产企业方面：人工智能医学影像行业生产企业应严格遵守行业生产规范，保证产品质量的稳定性。目前市场上已有多个本土人工智能医学影像行业企业加强生产质量的把控，对标优质、高端的进口产品，并凭借价格优势逐步替代进口。此外，人工智能医学影像行业企业紧跟行业研发潮流，加大创新研发力度，不断推出新产品，进一步扩大市场占有率，也是未来行业发展的重要趋势提升产品质量生产企业方面政府方面新鲜有趣的玩法与促销节日的紧密融合将有效增加用户黏性，随着网民的社交、娱乐需求在电商场景不断得到释放，电商平台应推出更多贴合用户口味的创意玩法，从而推动促销节日的高效传播与转化。促销节日的实惠程度关系用户消费意愿，未来促销节日应回归促销的本质，避免过多噱头和复杂规则影响消费体验，努力实现让用户获益、厂家增收的共赢效果。2019年中国电商促销节日用户消费意愿影响因素占比全面增值服务1199增值服务提高产品定制服务需求日益多样化行业同质化竞争严重人工智能医学影像行业企业服务模式单一。面对各级消费群体日益多样的服务需求，人工智能医学影像行业企业提供全面增值服务，构建综合服务体系，形成核心竞争力，是当前人工智能医学影像行业发展的必然趋势。人工智能医学影像行业企业的转型压力主要源于以下三大方面：单一的资金提供方角色仅能为人工智能医学影像行业企业提供“净利差”的盈利模式，人工智能医学影像行业同质化竞争日趋严重，利润空间不断被压缩，企业业务收入因此受影响，商业模式亟待转型除传统的人工智能医学影像行业需求外，设备管理、服务解决方案、贷款解决方案、结构化融资方案、专业咨询服务等方面多方位综合性的增值服务需求也逐步增强中国本土人工智能医学影像行业龙头企业开始在定制型服务领域发力，巩固行业地位多元化融资渠道丰富企业的债券种类关键词一深化与核心银行的合作关系关键词二拓展银行关系渠道关键词三人工智能医学影像行业企业在保证间接融资渠道通畅的同时，能够综合运用发债和资产证券化等方式促进自身融资渠道的多元化，降低对单一产品和市场的依赖程度，实现融资地域的分散化，从而降低资金成本，提升企业负债端的市场竞争力。以远东宏信为例，公司依据自身战略发展需求，坚持“资源全球化”战略，结合实时国内外金融环境，有效调整公司直接融资和间接融资的分布结构，在融资成本方面与同业相比优势突出企业获取各业态银行如国有银行、政策性银行、外资银行以及其他中资行的授信额度，确保了银行贷款资金来源的稳定性可持续公司债等创新产品，扩大非公开定向债务融资工具（PPN）、公司债等额度获取，形成了公司债、PPN、中期票据、短融、超短融资等多产品、多市场交替发行的新局面；人工智能医学影像行业需要通过杠杆推动业务运转，从负债端看，人工智能医学影像行业企业的融资能力对资金成本和资金流动性具有决定性作用，因此，人工智能医学影像行业企业打通多元化融资渠道，提高资金周转率，将是促进人工智能医学影像行业业务发展的重要举措。融资渠道拓展的主要方式主要包括以下三点：

拓展技术服务领域人工智能医学影像行业属于领域中发展最快的细分领域之一，随着人工智能医学影像的市场环境日趋成熟，行业竞争日趋激烈，多家人工智能医学影像企业开始扩张产品相关服务领域，提升企业的行业竞争力，主要举措包括：提高产品定制服务能力提升技术服务能力供科研咨询服务人工智能医学影像行业企业开始在定制型服务领域发力，巩固行业地位人工智能医学影像行业企业面向多元化的科研实验需求，建立多种技术服务平台，向客户提供除了所需的原材料以外的提取、分析等技术服务，形成企业特有竞争力通过进行细化分工，为客户制定科研问题解决方案，使客户能更加专注于其擅长的领域，提高科研效率，且帮助行业大幅节省医学科研投入聚焦投资业务行业资源优势金融资源优势服务优势人工智能医学影像行业厂商长期参与采购与评估，积累了较为丰富的上游厂商资源储备，且与多家厂商建立长期合作关系人工智能医学影像行业商依托本身提供的资金服务，具备融资渠道畅通的资金优势，可为行业建设提供初期资金支持，且可通过杠杆提升资金效率人工智能医学影像行业企业凭借多年的客户服务经验，服务体系日趋完备，信息化服务于一身的综合服务体系，能够进行有效迁移，为投资业务的长期健康发展提供有力支持人工智能医学影像行业头部企业已形成完善的的服务体系，在中国政府逐步放宽企业的准入条件，鼓励并支持的政策背景下，人工智能医学影像行业企业开拓投资业务，通过产融结合向实业运营纵深发展，人工智能医学影像行业未来的重要发展趋势。&&&

页岩气革命后，乙烷价格持续走低。美国是世界上最大的乙烷生产国，也是唯一的乙烷出口国。美国乙烷主要来自湿天然气经过天然气厂分离后得到的天然气液（NGL,Naturalgasliquids）和原油开采副产的凝析油经过炼厂处理后得到的液化炼厂气（LRG,Liquefiedrefinerygases），其中前者贡献了绝大部分。自2010年以来，美国NGL产量几乎翻了一番，超过了天然气产量增长率，并创下了2017年370万桶/天的年度记录。由于页岩气产量不断增加，同时受管道运输中乙烷比例不能超过12%的限制，美国乙烷产量也持续提升。并且乙烷相对较低的热值及沸点使其作为液化燃料无法与丙烷和丁烷竞争，分离费用也降低了其作为管道气的吸引力，乙烷自身产量又高于其它NGL组分，其供给过剩的情况日益凸显。这导致美国乙烷价格在2011年底开始下降，并且在2013年至2015年由于乙烷产量超过消费量，乙烷价格一度低于天然气价格，直到随后乙烷需求增加价格才逐渐回升至2016年平均150美元/吨和2017年平均184美元/吨。2018年6月份开始乙烷价格受供需影响迎来一波大涨，目前处于高位回落阶段。

竞争趋势随着科技不断发展，人工智能医学影像企业对人工智能医学影像行业产品的研发投入不断加大，企业形成自己的技术堡垒是在未来市场中取得市场份额的重要收到，因此技术竞争也是未来行业竞争的重要方向之一。人工智能医学影像行业的竞争促进了产品质量与服务的持续优化与创新，在满足客户需求的同时也给行业服务带来不断的新体验。优质的服务是人工智能医学影像行业竞争的重要焦点与未来趋势。客户是上帝，满足客户的需求是人工智能医学影像行业企业的价值实现，人工智能医学影像行业竞争趋势首先在需求的分析与客户痛点的把握。小众运动场景日益崛起，带动了新的人工智能医学影像行业产品需求。随着行业的竞争不断加剧，企业竞争的本质是人才的竞争，人工智能医学影像行业企业都在不断提升专业员工的技术水平。通过专项培训、高薪招聘吸引高端优质人才加入。人才竞争是未来人工智能医学影像行业竞争的核心点之一。

服务技术需求人才投资机会专家服务模式更侧重借助专家的实际从业经验与洞察，针对企业遇到的实际问题给出一针见血的建议。全方位赋能，尤其是在服务能力的提升上，以更加完善的服务体系建设，为消费者带来更好的产品体验。010203投资机会投资机会投资机会人工智能医学影像行业资源整合人工智能医学影像行业咨询管理人工智能医学影像行业产品服务根据企业的发展战略和市场需求对有关的资源进行重新配置，以突显企业的核心竞争力，并寻求资源配置与客户需求的最佳结合点。目的是要通过组织制度安排和管理运作协调来增强企业的竞争优势，提高客户服务水平。行业发展建议ABC发展建议1发展建议2发展建议3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；缺乏有效保护和监督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。4行业格局及前景趋势行业格局行业发展趋势行业代表企业行业趋势加快行业标准和法律法规的制定加速应用场景落地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。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。市场需求提升、技术进步、政策支持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。同质化竞争激烈价格战授信加大行业并购新进企业（1）价格战引发收益率报价逐年下降：部分人工智能医学影像行业公司为抓住优质客户资源，依靠价格战取得竞争优势，导致行业毛利率下降，选择合作企业时“唯价格论”，不利于行业良性发展；（2）过高授信加大财务风险：人工智能医学影像行业公司对各家医院的总体授信额度偏高，甚至超过医院的偿还能力，为自身带来较大财务风险，不利于企业的长期发展。未来，人工智能医学影像行业行业要想获得突破，首先需要企业间形成差异化竞争优势。人工智能医学影像行业受经济周期影响较弱，于人工智