人工智能医学影像产业竞争分析报告2024年-2026年

2024年-2026年人工智能医学影像产业竞争分析报告汇报人：赖怡宜2024-08-01人工智能医学影像定义产业链发展历程政治环境商业模式政治环境目录经济环境社会环境技术环境发展驱动因素行业壁垒行业风险行业现状目录行业痛点问题及解决方案行业发展趋势前景机遇与挑战竞争格局行业定义01什么是人工智能医学影像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。定义产业链02原材料、电路技术、算法数据学术平台上游研发、生产、推广中游医疗机构、保险公司、C端患者下游产业链010203发展历程0304政治环境FROMBAIDUWENKUCHAPTER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政治环境1政治环境工信部《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。政治环境《"十三五"国家科技创新规划》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.《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》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.《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》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。05商业模式FROMBAIDUWENKUCHAPTER06经济环境FROMBAIDUWENKUCHAPTER我国经济不断发展，几度赶超世界各国，一跃而上，成为GDP总量仅次于美国的唯一一个发展中国家。我国经济赶超我国人口基数大，改革开放后人才竞争激烈，大学生就业情况一直困扰着我国发展过程中。就业问题挑战促进社会就业公平问题需持续关注并及时解决，个人需提前做好职业规划与人生规划重中之重。公平就业关注经济环境07社会环境FROMBAIDUWENKUCHAPTER总体发展稳中向好我国总体发展稳中向好，宏观环境稳定繁荣，对于青年人来说，也是机遇无限的时代。关注就业公平与提前规划促进社会就业公平问题需持续关注并及时解决，对于个人来说提前做好职业规划、人生规划也是人生发展的重中之重。就业问题与人才竞争我国人口基数大，就业问题一直是发展过程中面临的挑战，人才竞争激烈，大学生毕业后就业情况、失业人士困扰国家发展。政治体系与法治化进程自改革开放以来，政治体系日趋完善，法治化进程也逐步趋近完美，市场经济体系也在不断蓬勃发展。中国当前的环境下描述了当前技术发展的日新月异，包括人工智能、大数据、云计算等前沿技术的涌现。技术环境需求增长、消费升级、技术创新等是行业发展的主要驱动因素，推动了行业的进步。发展驱动因素行业壁垒包括资金、技术、人才、品牌、渠道等方面的优势，提高了新进入者的难度。行业壁垒我国经济不断发展08技术环境FROMBAIDUWENKUCHAPTER技术驱动技术环境的发展为行业带来了新的机遇，是行业发展的重要驱动力。创新动力技术环境的不断创新和进步，为行业的创新发展提供了有力支持。人才需求技术环境的发展促进了人才的需求和流动，为行业的人才队伍建设提供了机遇。团队建设技术环境的发展要求企业加强团队建设，提高员工的技能和素质，以适应快速变化的市场需求。合作与交流技术环境的发展促进了企业间的合作与交流，推动了行业的整体发展。技术环境010203040509发展驱动因素FROMBAIDUWENKUCHAPTER发展驱动因素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。2016年是人工智能+医疗在国内形成投资风口的元年低功耗优势显著。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。早期医疗图像诊断设备大多是采用FPGA处理器进行运算10行业壁垒FROMBAIDUWENKUCHAPTER11行业风险FROMBAIDUWENKUCHAPTER12行业现状FROMBAIDUWENKUCHAPTER市场情况描述行业现状自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。行业现状01市场份额变化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。行业现状02市场情况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。13行业痛点FROMBAIDUWENKUCHAPTER14问题及解决方案FROMBAIDUWENKUCHAPTER问题及解决方案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。15行业发展趋势前景FROMBAIDUWENKUCHAPTER发展趋势前景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。行业发展趋势前景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。行业发展趋势前景01020304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。16机遇与挑战FROMBAIDUWENKUCHAPTER17竞争格局FROMBAIDUWENKUCHAPTER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；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