医学影像行业面临数据大量积累而优质医疗资源不足且分配不均等问题；AI技术将充分利用这些数据进行模型训练，以准确高效地实现对影像的识别与分析，辅助医务工作者进行疾病诊治。
1、医学影像行业痛点
医疗数据大量积累。患者数量增加、设备精度提升以及对更精准诊断的追求是医疗数据大量积累的重要原因。我国出台了一系列促进医疗信息化的政策措施，如鼓励使用
海量医疗数据潜藏着巨大价值，对其的分析将推动疾病诊治、健康管理等各方面的积极发展，而数据间缺乏统一记录和传输标准、医生资源不足等制约了此类资源的利用，因此，开发和应用能对医疗数据进行快速准确分析的软件迫在眉睫
医疗资源不足。• 医生资源不足：根据《中国卫生健康统计年鉴2022》和国家统计局数字推算，2021年中国影像科医生配置约为0.17人/千人。培养一名合格的影像科医生，从本科起算，至少需8至10年之久。增长的医疗需求与医疗资源短缺间存在矛盾；
• 影像数据解读难度大、时间长：医学影像设备出具的报告解读需具备强大专业背景、出具报告过程不智能等影响了影像数据分析的效率。宁波大学附属医院曾统计了影像科医生的工作量：包括处理80至100份CT检查报告，60至80份磁共振成像，或是120至150个超声检查部位。这些工作至少需要耗时10小时；
• 医学影像设备昂贵：医学影像设备价格昂贵。如根据中国政府采购网数据，一台CT设备的中标价格在几百至上千万不等。价格高昂的医学影像设备增加了医疗机构的财务负担且并加剧了医疗资源分配不均的问题；
医疗资源分配不均。我国面临医疗资源总量不足及分布不均的问题，基层医疗机构的服务效能尚待提升，造成了大型医疗机构人满为患，而小型或基层医院则门庭冷落。国家的医疗资源主要集中于公立医院，尤其是三级甲等医院的常规检查部门，经常处于超负荷运转状态。而另一方面，一些基层医疗单位因无力承担高端检测设备的巨额费用，在医学检测服务上力不从心，陷入了服务供给匮乏的困境。这种两级分化加剧了我国医学影像诊断在供需层面的不匹配状态
2、AI医学影像应用优势
利用数据训练模型：AI通过海量数据的训练，能够不断地学习、优化和提升其性能和精确度。当AI系统接触到更多样化、标注精确的医学影像数据集时，AI系统能更深层次地理解和解析图像特征，精准把握输入图像与预期诊断结果间的复杂联系，确保在多种诊断任务中输出精确且可信度高的结论。此外，AI技术擅长于将原始的非结构化影像数据转换为结构化信息，优化影像质量，比如通过降噪、增强对比度等手段，大幅提高医学影像数据的可用性和诊断价值。
快速准确初读影像：AI能够在分钟级乃至秒级时间内完成对影像资料的分析，这极大地提高了影像学读片效率。同时，随着算法模型的不断迭代与优化，可以识别部分肉眼无法鉴别的病变，在某些特定疾病的诊断精确度上已经能够媲美经验丰富的专业医生，展现了极高的诊断效能。尤为重要的是，AI具有长时间高质量工作的独特优势，不受外界因素干扰、时刻保持高效的工作状态，这对于提高医学影像阅片的效率与质量，确保诊断结果的稳定性与可靠性具有重要意义。
辅助基层医生阅片：AI辅助诊断系统的使用可以为经验不足的影像科医生提供帮助，提高其阅片效率。AI系统经过训练后对疾病诊断的准确率不断提升，有效降低影像科医生漏诊的概率。而对经验不足医生尤其是基层医生的帮助将缓解医学影像人才紧张状况，为促进医疗资源的均衡分配与医疗服务的质量升级开辟新径。
通过在线AI云质控、远程AI图像处理以及三维可视化技术，能够突破地域限制，开展远程医疗，帮助基层医院完成以往难以独立完成的诊断和治疗任务。为边远地区的居民提供了优质医疗资源，使其能够“足不出乡”享受到更好的医疗服务。
AI赋能影像技术不仅提高了医务人员的工作效率，并且可以协助医生正确地评估和预测病情。
医生和AI是相互促进的共生关系。医生可以利用AI影像技术正确诊断评估患者病情，还可以根据AI影像技术结果的解读为患者做出疾病治疗方案和预后处理。
3、AI医学影像行业产业图谱分析
AI医疗影像领域的上游主要是由软件开发商构成，例如联影智能、深睿医疗、推想医疗等。这些企业在构建AI医疗影像解决方案时，通过算力支撑对海量医疗数据进行处理，以开发先进的针对具体医疗应用场景的用户交互友好的软件系统。其开发的算法与软件通过与自产硬件设备的深度融合，或与其他硬件制造商的合作，或是直接市场化销售软件产品，来实现商业价值的转化。
中游集中了如GE、西门子、飞利浦等老牌医疗硬件设备制造商。这些企业在人工智能软件开发方面的能力相对薄弱，且搭建完整的自主研发路线意味着巨大的成本投入，因此他们倾向于与专业的软件开发企业合作。例如，2021年GE医疗就与医准智能、数坤科技、深睿医疗、推想医疗、科亚医疗等多家软件企业建立了战略合作伙伴关系，共同推进医疗影像技术的创新与应用。
最终，这些人工智能医学影像软件，不论是通过独立软件销售还是与医疗硬件设备的捆绑，被广泛应用于医院、高校及科研机构、体检中心和第三方影像诊断机构中，为医生提供辅助诊断工具，助力于各种疾病的快速准确识别与评估。
4、AI医学影像商业化路径
我国AI医学影像软件企业的商业化路径主要有作为医疗器械直接销售和根据诊断量或使用量收取服务费的形式。从行业目前的发展情况来看，AI医学影像产品主要是以医疗器械的形式被引入医疗机构。展望未来，随着产品功能的持续增强及对基层医疗市场的进一步拓展，行业内也将尝试采取按医疗服务收费的分成模式，即按照诊断量或者调用量来进行计费。
目前我国AI医学影像软件主要通过一次性售卖形式进入市场，相关软件或与设备绑定、或独立售卖，为下游的医疗或科研场景提供服务。
5、AI医学影像行业发展驱动因素分析
庞大的人口数量带来的医疗需求增加：中国人口基数庞大，而老年人口更多。根据国家统计局数据，2023 年中国 65 岁以上老龄人口达到 2.17亿，占总人口比重的 15.4%。中国社会保障学会估计，2057 年中国 65 岁以上人口将达 4.25 亿人的峰值，占总人口比重的32.9%~37.6%。随着人口老龄化的日益加剧，医疗健康领域正面临前所未有的挑战与变革，老年人口的增加带动了对医疗资源和服务需求的全方位增长。对疾病筛查、诊断、预防、治疗和预后技术与设备的需求日益迫切，对个性化治疗方案呼吁逐渐强烈。
数据化与信息化带来的医疗数据大量积累：当前，随着5G、物联网等技术在中国的快速发展，数据传输的速度和稳定性得到了显著提升，医疗行业已累积起庞大的临床数据量，并建立起国家级的数据采集及整合机制，确保了数据的持续积累与更新，为人工智能技术的应用奠定了坚实的数据库基础。数据作为一种关键生产要素内含巨大的价值潜力，基于这一认识，中国在2019年首次将数据与劳动、资本、土地、知识、技术和管理共同定义为国家经济体系中的六大核心生产要素，标志着数据正式成为塑造经济格局的新动力。
医疗资源不足和分配不均：根据中国统计年鉴显示，2022年中国共有各类医院100多万所，其中基层医疗卫生机构占比近95%，中国执业（助理）医师数量超过400万。但我国人口基数庞大，平均每千人仅配置不到4名医师，而这一数字在我国农村地区更少，每千人仅配置2.5名医师。中国影像科、病理科与超声医师均短缺明显。
根据《2022中国卫生健康统计年鉴》、国家统计局数字并结合行业专家观点推算，2021年中国影像科医生配置仅为0.17人/千人；中国注册病理医师仅有20,400名，而实际需求超过10万名； 中国注册超声医生仅12万人，而中国的超声设备超20万台。 优质医疗资源不足，且分配不均、布局结构不合理影响着医疗卫生服务的公平和效率，同时也使重大疾病预防控制任务艰巨和对突发公共卫生事件难以应对。这一现状推动着智能化、自动化和远程医疗的发展。
政策规范与鼓励支持：中国积极推动智慧医疗发展，已出台多项政策支持智慧医疗、远程医疗及数据医疗的发展，促进医疗设备智能化升级，提高数字医疗设备、物联网设备、智能健康产品等设备的生产制造水平，促进健康医疗智能装备产业升级。相关政策明确了AI医疗软件的管理规范，加强数据安全与隐私保护，同时鼓励医疗机构采纳互联网技术，实现资源上下联动、信息共享及高效协同作业，推进分级诊疗体系，倡导“基层检查、上级诊断”模式，旨在优化医疗资源分布，提升医疗服务效率与质量。
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