醫(yī)學(xué)影像AI進入后深度學(xué)習(xí)時代,給我們怎樣的想象
"隨著人口老齡化的加劇以及民眾健康意識的提升,醫(yī)學(xué)影像檢查次數(shù)每年以超過30%的速度增加,而影像科醫(yī)生每年的增長速度不到5%,這里面存在著嚴重的供需失衡。
深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像領(lǐng)域的突破使得在醫(yī)療影像中應(yīng)用AI技術(shù)進行輔助診斷即將普及,在后深度學(xué)習(xí)時代,醫(yī)學(xué)影像AI現(xiàn)階段能解決什么問題?其中又有哪些瓶頸?未來會帶給我們怎樣的想象?無數(shù)的問號等待揭曉。"
醫(yī)學(xué)影像AI的市場規(guī)模
據(jù)《醫(yī)療影像的市場圖譜和行業(yè)發(fā)展分析》推算,2020 年我國醫(yī)學(xué)影像市場規(guī)模將達到6000 - 8000 億人民幣,其中即便診斷環(huán)節(jié)只占20%左右,也是一個千億級別的市場。
根據(jù)Global Market Insight的數(shù)據(jù)統(tǒng)計:藥物研發(fā)在全球醫(yī)療AI市場中的份額最大,占比達到35%;智能醫(yī)學(xué)影像市場則為第二大細分市場,并將以超過40%的增速發(fā)展,在2024年達到25億美元規(guī)模,占比25%。
目前醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的年增長率約為30%,而放射科醫(yī)師數(shù)量的年增長率只有4.1%,放射科醫(yī)師數(shù)量增長遠不及影像數(shù)據(jù)增長。
除了既有市場帶來的新需求,醫(yī)聯(lián)體建設(shè)的推進和第三方醫(yī)學(xué)影像服務(wù)市場的發(fā)展也為市場帶來了新的機會。
市場的供需不平衡,與AI技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域應(yīng)用的巨大可能,推動了大量創(chuàng)業(yè)團隊涌入醫(yī)學(xué)影像AI的領(lǐng)域。有數(shù)據(jù)顯示,中國人工智能+醫(yī)學(xué)影像的活躍企業(yè)已經(jīng)超過 70 家。
據(jù)國家衛(wèi)計委統(tǒng)計,我國病理注冊醫(yī)生在1萬人左右,按照每百張床配備2名病理醫(yī)生的標準計算,全國病理科醫(yī)生缺口達4萬人。所以通過AI的方式輔助影像科醫(yī)師進行診斷將滿足市場剛需。
智能影像識別分類多空間大
智能影像識別市場分類多、空間大,人工智能方法在醫(yī)學(xué)圖像處理中的應(yīng)用十分廣泛,涉及醫(yī)學(xué)圖像分割、圖像配準、圖像融合、圖像壓縮、圖像重建等多個領(lǐng)域。
①放射類:通過射線成像了解人體內(nèi)部的病變情況,形成影像。對該影像智能識別的目的在于標注病灶位置。
②放療類:在制定放療方案之前,醫(yī)生需要通過成像設(shè)備對靶區(qū)進行定位,從而形成影像。對該影像智能識別的目的在于進行靶區(qū)自動勾畫,由于放療需要殺死細胞,病變區(qū)域勾勒的越準確越好,對智能影像識別準確率要求高。
③手術(shù)類:對CT等影像通過3D可視化等技術(shù),進行三維重建,幫助醫(yī)生進行手術(shù)前規(guī)劃,確保手術(shù)的精確性。
④病理類:病理診斷是最終確診環(huán)節(jié),MRI、CT、B超等影像判讀的正確與否要參考病理診斷的結(jié)果。傳統(tǒng)的病歷檢驗是醫(yī)生在顯微鏡下直接讀取病歷涂片,現(xiàn)在數(shù)字化病理系統(tǒng)使得AI讀片成為可能。
醫(yī)療影像AI算法的變化
醫(yī)學(xué)影像并不是AI應(yīng)用的第一個場景,許多企業(yè)的AI技術(shù)源于計算機視覺的遷移,并在此基礎(chǔ)上根據(jù)病種的特征進行訓(xùn)練、優(yōu)化。遷移算法的優(yōu)勢在于開發(fā)者可以迅速切入醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,能加速醫(yī)療AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。
今年算法的變化主要變化在兩個方面,一方面,傳統(tǒng)遷移算法通過數(shù)據(jù)與實驗不斷優(yōu)化,魯棒性、準確率等指標都有明顯上升;另一方面,部分AI影像企業(yè)拒絕使用開源算法,而選擇針對AI影像自建算法。
兩種模式有擁有各自的優(yōu)勢,但要完全突破現(xiàn)有AI技術(shù)的瓶頸,或許單單的算法并不能完全解決問題,從基因等其他因素出發(fā),全方位的看待問題,或許是另一條出路。
變現(xiàn)場景和商業(yè)模式多樣化
僅就醫(yī)療圖像智能識別而言,潛在的變現(xiàn)方式包括:作為單獨的軟件模塊向醫(yī)療機構(gòu)銷售、與PACS等系統(tǒng)合成向醫(yī)療機構(gòu)銷售;與CT、X光機等設(shè)備合作形成軟硬件一體化解決方案向醫(yī)療機構(gòu)銷售;通過遠程醫(yī)療等方式服務(wù)基層醫(yī)療機構(gòu);通過互醫(yī)療影像創(chuàng)業(yè)公司處于發(fā)展初期。
目前國內(nèi)在該領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司大概為59家。隨著行業(yè)的發(fā)展,市場參與者的數(shù)量將首先不斷提升,最后由分散走向集中。隨著行業(yè)數(shù)據(jù)整合與共享機制的建立、模型訓(xùn)練的成熟、商業(yè)模式的確立,以及部分企業(yè)CFDA認證的率先通過,先發(fā)企業(yè)將逐步建立技術(shù)壁壘和商業(yè)壁壘,推動市場走向集中。

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