AI醫(yī)學影像行業(yè)全景解析：現狀、趨勢與競爭格局
1、行業(yè)概述
AI醫(yī)學影像是指利用人工智能技術（如深度學習、機器學習等）對醫(yī)學影像數據進行分析和解讀，輔助醫(yī)生進行疾病診斷、治療規(guī)劃和預后評估。AI醫(yī)學影像的核心是通過算法自動識別影像中的病變區(qū)域，提供定量分析和診斷建議。
醫(yī)學診斷服務在人工智能技術的發(fā)展中受益匪淺。醫(yī)學診斷在醫(yī)療健康領域占據關鍵地位，為臨床決策提供依據，其效率和準確性至關重要?，F代醫(yī)檢依賴大型自動化設備，產生大量多模態(tài)數據。在個性化醫(yī)療、資源配置優(yōu)化和檢驗技術不斷更新的背景下，醫(yī)學檢驗面臨數據維度豐富、可及性增強和持續(xù)優(yōu)化的新要求。人工智能技術具備強大的數據處理與分析能力、高效的精準判讀能力和嚴謹的邏輯推理能力，并能不斷自我優(yōu)化，以不同形式融入產品設計并觸達終端用戶。因此，醫(yī)學診斷服務是顯著受益于人工智能技術的領域之一，主要體現在：AI輔助判讀促進檢驗降本增效，以及大模型推理助力檢驗醫(yī)師精準診斷。
近年來，中國高度重視AI醫(yī)學影像產業(yè)的發(fā)展，出臺了一系列支持政策。這些政策主要集中在推動技術創(chuàng)新、規(guī)范行業(yè)發(fā)展、促進臨床應用和保障數據安全等方面，為AI醫(yī)學影像的發(fā)展提供了有力支持，同時規(guī)范了行業(yè)秩序，推動了技術的落地和普及。
近兩年AI醫(yī)學影像相關政策
資料來源：普華有策
2、發(fā)展現狀
醫(yī)學影像是AI在醫(yī)療健康領域中最為成熟的應用之一。AI能夠優(yōu)化醫(yī)學成像系統和圖像處理，為醫(yī)生提供更準確的放射性評估輔助。具體應用包括：（1）病灶識別與標注，通過分析X線、CT、核磁共振等圖像，發(fā)現肉眼難以識別的細節(jié)，輔助影像醫(yī)生診斷；（2）靶區(qū)勾畫，精確勾畫病變器官，提高放療質量和效率；（3）影像設備的圖像重建，利用算法呈現高劑量CT的高質量圖像。
目前，國產醫(yī)學影像設備借助AI算法，以“精準診斷+快速響應”的優(yōu)勢，實現了基層普及，有效解決了醫(yī)療資源分布不均的問題。數據顯示，截至2024年6月，中國已有92款人工智能醫(yī)學影像輔助診斷軟件獲得NMPA三類醫(yī)療器械注冊證，主要覆蓋心血管疾病、肺部疾病、腦血管疾病、骨科檢查、眼底疾病、乳腺疾病等領域。其中，心血管疾病27款，占比29.3%；肺部疾病24款，占比26.1%；腦血管疾病和骨科檢查分別為13款和10款。
目前已有多家從事“AI+醫(yī)學影像”的企業(yè)成功上市或提交招股書，包括但不限于鷹瞳科技-B、數坤科技、推想醫(yī)療、聯影醫(yī)療等。
3、發(fā)展趨勢
（1）市場需求爆發(fā)
基層醫(yī)療資源匱乏，基層醫(yī)療機構診斷能力不足，AI醫(yī)學影像可輔助基層醫(yī)生提高篩查效率。隨著人口老齡化加劇，截至2024年底，中國60歲及以上老年人口達到3.1億，占全國總人口的22%；65歲及以上人口為2.2023億，占全國人口的15.6%。預計到2035年，60歲以上人口占比將超過30%，進入重度老齡化階段。老齡化社會帶來癌癥、心腦血管疾病等高發(fā)疾病篩查需求，推動了AI醫(yī)學影像的強烈需求。此外，醫(yī)院面臨人力資源短缺，AI醫(yī)學影像可自動完成初篩，釋放醫(yī)生精力處理復雜病例。AI輔助閱片可降低重復檢查率，節(jié)省醫(yī)保支出。
（2）AI醫(yī)學影像技術突破
深度學習算法在醫(yī)學影像識別和分割方面取得了顯著突破，能夠高精度識別病變區(qū)域。未來，隨著算法的持續(xù)優(yōu)化，識別和分割精度將進一步提升，尤其在復雜病例中的應用。多模態(tài)融合技術在復雜疾病診斷中表現出色，如腫瘤的精準定位和分期。未來，多模態(tài)影像融合技術將進一步發(fā)展，結合更多類型的影像數據和臨床信息，提供更精準的診斷結果。隨著數據量的增加和云計算技術的發(fā)展，AI模型的訓練和優(yōu)化將更加高效，診斷能力將進一步提升。
（3）AI醫(yī)學影像應用場景擴大
AI醫(yī)學影像在腫瘤早期篩查和診斷中具有重要應用前景。例如，《柳葉刀-數字醫(yī)療》指出，隨著AI的發(fā)展，AI輔助乳腺鉬靶X線攝影檢查正逐漸成為新選擇。與放射科醫(yī)生的標準雙人讀片相比，AI輔助篩查顯著提高了癌癥檢出率，并減少了44.3%的讀片工作量。此外，AI輔助冠脈CTA分析評估冠脈狹窄和血流儲備分數（FFR），將成為心血管疾病診斷的重要手段。AI醫(yī)學影像在腦卒中、腦腫瘤等神經系統疾病的快速診斷和治療規(guī)劃中亦有廣闊前景，同時在骨科、眼科、兒科等領域的應用也將逐步拓展。
4、行業(yè)競爭格局
AI影像診斷賽道整體上處于發(fā)展階段，賽道已經愈發(fā)趨向成熟，玩家競爭愈發(fā)激烈。自2020年AI影像診斷產品第一次獲批三類醫(yī)療器械以來，AI影像診斷技術仍在快速迭代，盡管賽道內已經出現了如鷹瞳科技、腦動極光等上市企業(yè)，但隨著各家AI醫(yī)學影像的產品接連獲批，新的疾病領域應用場景正在不斷涌現，各大廠商仍持續(xù)投入研發(fā)以保持技術領先，賽道內競爭將愈發(fā)激烈。
不同疾病領域，主要企業(yè)分析
資料來源：普華有策
《2025-2031年AI醫(yī)學影像行業(yè)深度調研及投資前景預測報告》涵蓋行業(yè)全球及中國發(fā)展概況、供需數據、市場規(guī)模，產業(yè)政策/規(guī)劃、相關技術/專利，競爭格局、上游原材料情況、下游主要應用市場需求規(guī)模及前景、區(qū)域結構、市場集中度、重點企業(yè)/玩家，企業(yè)占有率、行業(yè)特征、驅動因素、市場前景預測、進出口數量/金額/地區(qū)/國家、投資策略、主要壁壘構成、相關風險等內容。同時北京普華有策信息咨詢有限公司還提供市場專項調研項目、產業(yè)研究報告、產業(yè)鏈咨詢、項目可行性研究報告、專精特新小巨人認證、市場占有率報告、十五五規(guī)劃、項目后評價報告、BP商業(yè)計劃書、產業(yè)圖譜、產業(yè)規(guī)劃、藍白皮書、國家級制造業(yè)單項冠軍企業(yè)認證、IPO募投可研、IPO工作底稿咨詢等服務。（PHPOLICY:GYF）