（转自：普华有策）

AI医学影像行业全景解析：现状、趋势与竞争格局

1、行业概述

AI医学影像是指利用人工智能技术（如深度学习、机器学习等）对医学影像数据进行分析和解读，辅助医生进行疾病诊断、治疗规划和预后评估。AI医学影像的核心是通过算法自动识别影像中的病变区域，提供定量分析和诊断建议。

医学诊断服务在人工智能技术的发展中受益匪浅。医学诊断在医疗健康领域占据关键地位，为临床决策提供依据，其效率和准确性至关重要。现代医检依赖大型自动化设备，产生大量多模态数据。在个性化医疗、资源配置优化和检验技术不断更新的背景下，医学检验面临数据维度丰富、可及性增强和持续优化的新要求。人工智能技术具备强大的数据处理与分析能力、高效的精准判读能力和严谨的逻辑推理能力，并能不断自我优化，以不同形式融入产品设计并触达终端用户。因此，医学诊断服务是显著受益于人工智能技术的领域之一，主要体现在：AI辅助判读促进检验降本增效，以及大模型推理助力检验医师精准诊断。

近年来，中国高度重视AI医学影像产业的发展，出台了一系列支持政策。这些政策主要集中在推动技术创新、规范行业发展、促进临床应用和保障数据安全等方面，为AI医学影像的发展提供了有力支持，同时规范了行业秩序，推动了技术的落地和普及。

近两年AI医学影像相关政策

2、发展现状

医学影像是AI在医疗健康领域中最为成熟的应用之一。AI能够优化医学成像系统和图像处理，为医生提供更准确的放射性评估辅助。具体应用包括：（1）病灶识别与标注，通过分析X线、CT、核磁共振等图像，发现肉眼难以识别的细节，辅助影像医生诊断；（2）靶区勾画，精确勾画病变器官，提高放疗质量和效率；（3）影像设备的图像重建，利用算法呈现高剂量CT的高质量图像。

目前，国产医学影像设备借助AI算法，以“精准诊断+快速响应”的优势，实现了基层普及，有效解决了医疗资源分布不均的问题。数据显示，截至2024年6月，中国已有92款人工智能医学影像辅助诊断软件获得NMPA三类医疗器械注册证，主要覆盖心血管疾病、肺部疾病、脑血管疾病、骨科检查、眼底疾病、乳腺疾病等领域。其中，心血管疾病27款，占比29.3%；肺部疾病24款，占比26.1%；脑血管疾病和骨科检查分别为13款和10款。

目前已有多家从事“AI+医学影像”的企业成功上市或提交招股书，包括但不限于鹰瞳科技-B、数坤科技、推想医疗、联影医疗等。

3、发展趋势

（1）市场需求爆发

基层医疗资源匮乏，基层医疗机构诊断能力不足，AI医学影像可辅助基层医生提高筛查效率。随着人口老龄化加剧，截至2024年底，中国60岁及以上老年人口达到3.1亿，占全国总人口的22%；65岁及以上人口为2.2023亿，占全国人口的15.6%。预计到2035年，60岁以上人口占比将超过30%，进入重度老龄化阶段。老龄化社会带来癌症、心脑血管疾病等高发疾病筛查需求，推动了AI医学影像的强烈需求。此外，医院面临人力资源短缺，AI医学影像可自动完成初筛，释放医生精力处理复杂病例。AI辅助阅片可降低重复检查率，节省医保支出。

（2）AI医学影像技术突破

深度学习算法在医学影像识别和分割方面取得了显著突破，能够高精度识别病变区域。未来，随着算法的持续优化，识别和分割精度将进一步提升，尤其在复杂病例中的应用。多模态融合技术在复杂疾病诊断中表现出色，如肿瘤的精准定位和分期。未来，多模态影像融合技术将进一步发展，结合更多类型的影像数据和临床信息，提供更精准的诊断结果。随着数据量的增加和云计算技术的发展，AI模型的训练和优化将更加高效，诊断能力将进一步提升。

（3）AI医学影像应用场景扩大

AI医学影像在肿瘤早期筛查和诊断中具有重要应用前景。例如，《柳叶刀-数字医疗》指出，随着AI的发展，AI辅助乳腺钼靶X线摄影检查正逐渐成为新选择。与放射科医生的标准双人读片相比，AI辅助筛查显著提高了癌症检出率，并减少了44.3%的读片工作量。此外，AI辅助冠脉CTA分析评估冠脉狭窄和血流储备分数（FFR），将成为心血管疾病诊断的重要手段。AI医学影像在脑卒中、脑肿瘤等神经系统疾病的快速诊断和治疗规划中亦有广阔前景，同时在骨科、眼科、儿科等领域的应用也将逐步拓展。

4、行业竞争格局

AI影像诊断赛道整体上处于发展阶段，赛道已经愈发趋向成熟，玩家竞争愈发激烈。自2020年AI影像诊断产品第一次获批三类医疗器械以来，AI影像诊断技术仍在快速迭代，尽管赛道内已经出现了如鹰瞳科技、脑动极光等上市企业，但随着各家AI医学影像的产品接连获批，新的疾病领域应用场景正在不断涌现，各大厂商仍持续投入研发以保持技术领先，赛道内竞争将愈发激烈。

不同疾病领域，主要企业分析

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