2023AI診斷行業(yè)市場發(fā)展現(xiàn)狀前景分析

• 吳亞楠 2023年7月4日 來源：互聯(lián)網(wǎng) 846 52
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AI+醫(yī)學(xué)影像的商業(yè)化進(jìn)程依托于人才、數(shù)據(jù)開放、產(chǎn)品精進(jìn)、商業(yè)模式探索、市場教育等方面，缺一不可。

AI診斷是一種利用計(jì)算機(jī)輔助診斷的新技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了診斷的智能化和自動化。AI診斷依靠收集全球海量的健康或疾病的信息、臨床研究數(shù)據(jù)和病例等醫(yī)療大數(shù)據(jù)，針對每個患者進(jìn)行各項(xiàng)評估，為醫(yī)生提供以證據(jù)為基礎(chǔ)的疾病診斷和治療建議。

AI模型使用“新冠肺炎癥狀研究”應(yīng)用程序中的數(shù)據(jù)，通過比較人們的癥狀和傳統(tǒng)新冠肺炎測試提供的結(jié)果來預(yù)測某人是否可能感染新冠肺炎，有望為難以獲得測試機(jī)會的人群提供幫助，他們即將在英國和美國開展兩項(xiàng)臨床試驗(yàn)。

根據(jù)中研普華研究院撰寫的《2023-2028年中國AI診斷行業(yè)市場深度調(diào)研及投資策略預(yù)測報(bào)告》顯示：

2023AI診斷行業(yè)市場發(fā)展現(xiàn)狀前景分析

AI診斷效果與人工接近，而時間大幅縮短。根據(jù)同濟(jì)大學(xué)附屬同濟(jì)醫(yī)院做的一項(xiàng)研究顯示，在良惡性病變鑒別方面，AI模型的靈敏度為100%，優(yōu)于病理醫(yī)師的99.65%，但特異度和準(zhǔn)確度分別為97.7%和99.1%，低于病理醫(yī)師的99.3%和99.5%。在惡性病變圖像方面，AI模型的重疊面積與病理醫(yī)師相比差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,但重疊率低于病理醫(yī)師。在診斷時間方面，AI模型的單視野圖像診斷用時明顯短于病理醫(yī)師。

從市場集中度來看，未來，我國臨床檢驗(yàn)設(shè)備及試劑行業(yè)還會有大量的本土企業(yè)和外資企業(yè)進(jìn)入，行業(yè)競爭將越來越激烈。

隨著國家對審批注冊及生產(chǎn)經(jīng)營各個環(huán)節(jié)監(jiān)管力度的加大，大批小企業(yè)將退出市場競爭，以產(chǎn)品研發(fā)水平和質(zhì)量管理為核心的大企業(yè)會盡享政策紅利，臨檢診斷設(shè)備行業(yè)市場集中度將有所提升。

臨檢診斷設(shè)備行業(yè)下游臨床質(zhì)譜檢測且極大降低了假陽性的判斷。截止到目前為止，總確診12例，確診率為1/4030，治療有效率為100%。按照梅州的出生量，每年至少新增12例遺傳代謝病患兒，是較高的比例，臨床質(zhì)譜檢測篩查的重要性不言而喻。

根據(jù)供需關(guān)系，AI新藥研發(fā)產(chǎn)業(yè)鏈大致可分為：上游主要為數(shù)據(jù)資源、數(shù)據(jù)科學(xué)處理工具和AI技術(shù)開發(fā)基礎(chǔ)工具等的供應(yīng)商;中游主要包括基于分析、預(yù)測、篩選等功能的大數(shù)據(jù)和人工智能軟件，醫(yī)藥科研輔助平臺，自動化實(shí)驗(yàn)室以及AI智能制藥精控系統(tǒng);下游主要是CRO服務(wù)企業(yè)、制藥和生物技術(shù)企業(yè)和藥物研發(fā)科研院校等。

目前中國病理AI診斷領(lǐng)域百花齊放，各家公司爭相布局病理AI。人工智能醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品正陸續(xù)取得醫(yī)療器械三類證，獲得在三甲醫(yī)院等醫(yī)療機(jī)構(gòu)使用和銷售的資格。2020年8家拿證，2021年6家拿證。在肺部、心血管、眼底骨骼、頭頸各細(xì)分賽道下各有2-3個產(chǎn)品拿證，競爭格局初現(xiàn)。

醫(yī)院作為AI醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品的主要采購方，由于預(yù)算值以及運(yùn)營壓力等因素，當(dāng)前階段仍以免費(fèi)試用、聯(lián)合開發(fā)作為主要采購方式。當(dāng)前階段，AI醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品進(jìn)入醫(yī)保的可能性較小，可考慮商業(yè)保險(xiǎn)等市場化的支付方式。

未來，AI+醫(yī)學(xué)影像的商業(yè)化進(jìn)程依托于人才、數(shù)據(jù)開放、產(chǎn)品精進(jìn)、商業(yè)模式探索、市場教育等方面，缺一不可。

AI診斷行業(yè)投資前景

AI醫(yī)療產(chǎn)業(yè)主要包括上游基礎(chǔ)層，中游技術(shù)層，下游應(yīng)用層。行業(yè)巨頭偏向基礎(chǔ)層，在算力等領(lǐng)域已呈寡頭局面，技術(shù)壁壘較高，具有高投入高收益特點(diǎn)，市場格局較為穩(wěn)固;在技術(shù)層中，基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺發(fā)展快，目前各大科技企業(yè)與物聯(lián)網(wǎng)巨頭已基本完成布局;應(yīng)用層可觸達(dá)全醫(yī)療服務(wù)場景，為當(dāng)前大量互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療與傳統(tǒng)醫(yī)療公司涌入的賽道。

AI賦能醫(yī)療提升服務(wù)效率，涉及院前、院中、院后全流程?！癆I+醫(yī)療”是指在協(xié)助人或解放人的狀態(tài)下，以人工智能為核心干預(yù)技術(shù)手段介入傳統(tǒng)的院內(nèi)外醫(yī)療環(huán)節(jié)，以提升院內(nèi)外醫(yī)療服務(wù)效率效果為目的，從而產(chǎn)生相應(yīng)軟硬件產(chǎn)品的新型醫(yī)療應(yīng)用技術(shù)。業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，AI大模型的應(yīng)用有望顯著緩解醫(yī)療行業(yè)痛點(diǎn)，隨著應(yīng)用場景的進(jìn)一步深化，醫(yī)療行業(yè)智能化時代有望正式開啟，行業(yè)長期機(jī)遇巨大。

AI診斷行業(yè)報(bào)告對中國AI診斷行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、競爭格局及市場供需形勢進(jìn)行了具體分析，并從行業(yè)的政策環(huán)境、經(jīng)濟(jì)環(huán)境、社會環(huán)境及技術(shù)環(huán)境等方面分析行業(yè)面臨的機(jī)遇及挑戰(zhàn)。還重點(diǎn)分析了重點(diǎn)企業(yè)的經(jīng)營現(xiàn)狀及發(fā)展格局，并對未來幾年行業(yè)的發(fā)展趨向進(jìn)行了專業(yè)的預(yù)判。

本報(bào)告同時揭示了AI診斷市場潛在需求與潛在機(jī)會，為戰(zhàn)略投資者選擇恰當(dāng)?shù)耐顿Y時機(jī)和公司領(lǐng)導(dǎo)層做戰(zhàn)略規(guī)劃提供準(zhǔn)確的市場情報(bào)信息及科學(xué)的決策依據(jù)，同時對政府部門也具有極大的參考價值。

未來，AI診斷行業(yè)發(fā)展前景如何?想了解關(guān)于更多行業(yè)專業(yè)分析，請點(diǎn)擊《2023-2028年中國AI診斷行業(yè)市場深度調(diào)研及投資策略預(yù)測報(bào)告》。

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  2023-2028年中國AI診斷行業(yè)市場深度調(diào)研及投資策略預(yù)測報(bào)告

  AI診斷是一種利用計(jì)算機(jī)輔助診斷的新技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了診斷的智能化和自動化。AI診斷依靠收集全球海量的健康或疾病的信息、臨床研究數(shù)據(jù)和病例等醫(yī)療大數(shù)據(jù)，針對每個患者進(jìn)行各項(xiàng)評估，為醫(yī)生提供以...

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