3.智能医疗影像产业链概况与医疗影像辅助诊断系统，包括：智能医疗影像整体产业结构概况、医疗影像的先行者“医疗影像辅助诊断系统”、医疗影像辅助诊断未来发展趋势与政策支持、AI医疗影像辅助诊断8大优势与解决的问题。

4.医疗影像行业典型“独角兽”企业与发展动向，科技巨头抢滩加速布局“AI+医学影像”市场；医疗影像行业典型“独角兽”企业。

5.AI+医疗影像深度融合，带来行业迎发展新机遇。AI+医疗影像成为行业发展趋势、医疗影像行业新的市场趋势正在形成、自主核心技术驱动国产设备脱颖而出、人才是关键驱动力。

医学影像是指为了医学及医疗研究，对人体或者人体某部分，以非侵入的方式获取内部组

织影像的技术与处理过程，包含医学成像系统和医学图像处理。伴随着影像技术的不断提高以及医疗诊断需求的不断扩大，促使更多的医疗影像设备投入到各个科室临床使用当中，在疾病筛查与诊断环节中发挥重要作用。

在新形势下，我国医疗人工智能的发展面临着机遇和挑战，技术能力不断增强，但产品和服务仍需完善。

一、我国医疗影像行业短板与服务模式痛点

我国医疗影像行业各方面全面落后于美国，存在巨大的发展机会。

1.1、我国医学影像的误诊率远高于美国

美国每年的误诊人数达到了1200万；而据中国医学会的误诊数据资料显示，中国临床医疗中每年的误诊人数约为5700万人，总误诊率为27.8%，其中恶性肿瘤平均误诊率为40%，器官异位误诊率为60%，而这些误诊主要发生在基层医疗机构。

1.2、影像的信息化基础建设水平远低于美国

据数据显示，2015年我国医院的PACS系统（影像归档和通信系统）的建设水平是50%-60%，远低于美国几乎100%的建设水平。中国的医学影像正在逐渐从传统的胶片过渡到电子影像胶片，并且影像数据的共享程度低；而美国传统胶片已经成为历史，几乎所有医院都可以提供影像数据，并且支持共享。

1.3、影像增速与医师增速存在巨大缺口，带来人工智能影像诊断的需求

据统计，美国和中国的影像数据年增长率将分别达到63.1%和30%。但美国和中国放射科医生的年增长率仅有2.2%和4.1%，远远低于影像数据的增长。这将大大增加影像医师的工作量，并有可能会引起影像医师的判断准确性下降。鉴于人工智能对医疗影像可以弥补两者之间速度的不匹配，医疗影像的智能诊断的需求有望被带动起来。

1.4、我国医疗影像服务模式成为医患痛点

在我国对患者来说，“看病难、看病贵”是其主要的面临的问题。看病难是由我国优质医疗资源过于集中和医师的水平参次不奇所导致基层医院误诊率高、大医院排队时间又长等问题所引起的；看病贵则由于医疗影像数据不能共享且过往影像资料存储难，导致重复拍片，增加患者就医的成本。对于影像医师来说，最大的痛点在于误诊率高和收入较低。

二、宏观背景：社会需求、政策导向、技术突破下的医疗影像发展动向

2.1、社会医疗需求：人口总量及老龄化数量增多、消费升级带动医疗影像产业发展

（1）我国人口总数不断增加，造成对医疗的需求量不断增大；

（2）中国人口老龄化趋势加速行业扩容。疾病高发的老年群体，使得人均医疗的需求增大；

（3）人均GDP的提高带来消费升级。居民的生活水平提高，使得居民对更好、更高的医疗服务的生活需求增加。医疗服务的全面升级，也增加了人们对医疗影像的需求。

但同时，医疗需求的不断增加也造成了医疗负担、供给不足的局面。造成影响检查等待时间长、误诊率高、肤质质量差等问题。而影响信息化、独立影像中心、远程诊断及影响智能诊断的应用通过增加供给、再分配医疗资源、提高工作效率等手段可以改善这种局面。

2.2、政策东风助力医疗影像行业发展

近年来，国家针对医疗行业发展的相关政策层出不穷，对医疗行业的扶持力度逐年增加，政策红利释放的集中阶段。整个外界环境为其发展提供了肥沃的土壤基础。其中，对医疗影像行业的助力主要包括：

（1）重点发展高性能诊疗设备以及远程医疗等移动医疗产品；

（2）支持第三方机构及跨医院的医疗数据共享交换标准体系；

（3）鼓励建立医疗大数据及远程医疗的应用；

（4）推进互联网医疗密集的产业扶持；

（5）鼓励终端企业与医疗机构对接；

（6）推进医疗影像辅助诊断系统的产品化及临床辅助应用等。

2015年，《中国制造》中提到，要重点发展影像、医用机器人等高性能诊疗设备以及远程医疗等移动医疗产品。

《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》中指出，支持第三方机构构建医学影像、健康档案、检验报告、电子病历等医疗信息共享服务平台，逐步建立跨医院的医疗数据共享交换标准体系。

2016年，国务院出台了《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，强调要深化健康医疗大数据应用，全面建立远程医疗应用体系。

《智能硬件产业创新发展专项行动（2016-2018年）》的通知中提出，面向百姓对健康监护、远程诊疗、居家养老等方面需求，发展智能家庭诊疗设备、智能健康监护设备、智能分析诊断设备的开发及应用。鼓励终端企业与医疗机构对接，着力提升产品质量性能及数据可信度，加强不同设备及系统间接口、协议和数据的互联互通，推动智能硬件与数字化医疗器械及相关医疗健康服务平台的数据集成。

2017年，《新一代人工智能发展规划的通知》中提出，推广应用人工智能治疗新模式新手段，建立快速精准的智能医疗体系。探索智慧医院建设，开发人机协同的手术机器人、智能诊疗助，研发柔性可穿戴。生物兼容的生理监测系统，研发人机协同临床智能诊疗方案，实现智能影像识别、病例分型和智能多学科会诊。

《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》中指出，推动医学影像数据采集标准化与规范化，支持脑、肺、眼、骨、心脑血管、乳腺等典型疾病领域的医学影像辅助诊断技术研发，加快医疗影像辅助诊断系统的产品化及临床辅助应用。《计划》要求，到2020年，国内先进的多模态医学影像辅助诊断系统对以上典型疾病的检出率超过95%，假阴性率低于1%，假阳性率低于5%。

由此可见，国家政策是医疗影像行业变革的主要推动力，红利遍及产业链各细分领域，有利于整体行业的快速发展。对于具有核心竞争力的医疗影像设备企业，以及下游拥有优质客户资源及诊断能力的服务及平台，有望受政策红利的驱动。

2.3、技术突破推动影像设备发展

现代医学影像学的发展，已由传统单一普通的检查，形成包括：UI、CT、CR、PET及PACS等多种技术组成的医学影像学体系。医疗影像的技术方向包括：

（1）由单一形态学影像检查向“多形态+多功能”的融合影像发展；

（2）由大型设备转向小型、简单便捷的传遍化仪器转变；

（3）提高数据存储和处理能力，降低成本，提供快捷、准确的影像信息；

（4）在云计算PACS系统的推动下，影像科室以高效率、无胶片方式运作；

（5）大数据分析带来更智能化、精准的医学影像诊断，可减少医生的误差。

医学影像技术的不断丰富，将从辅助检查变为现代医学最重要的临床诊断和鉴别诊断的方法。同时，计算机、通讯技术在医疗影像方面的发展，将解决医学影像图像获取、传输、显示、存贮、共享、管理、分析等问题。技术的突破将带来更先进、便利医疗影像诊断设备，为临床诊疗提供极大的便利，增强对设备的需求及依赖，带动影响设备的发展。

三、智能医疗影像产业链概况与医疗影像辅助诊断系统

3.1、智能医疗影像整体产业结构概况

从产业结构来看，智能医疗影像行业上游主要为设备制造所需要的原材料及相关的技术，包括电子配件、线材耗件、温控系统等。行业中游为医疗影像设备的研发、生产和销售，其设备主要包括磁共振成像设备（MRI）；电子计算机断层扫描（CT）以及正电子发射型计算机断层显像仪（PET/CT）；X射线设备以及影像辅助诊断设备等。目前，此领域的市场规模最大。行业下游主要包括影像诊断服务机构及平台，包括基层、高等级的医院，独立的第三方影像中心以及远程诊断平台等。

医疗行业产业链

由此可见，诊断机构体系的多样化及专业化，有利于打破传统影像诊断产业的格局，实现基层分级诊疗及专业化的诊断与疾病管理。基于影像大数据的分析和管理，人工智能与影像诊断的完美结合则较大程度上提升诊断效率以及准确性，同样也成为未来医疗影像行业发展的主要领域之一。

3.2、医疗影像的先行者“医疗影像辅助诊断系统”

2017年国家出台政策指出信息技术与制造技术深度融合为主线，推动新一代人工智能技术的产业化与集成应用，发展高端智能产品。同时，计划明确提到，推动医学影像数据采集标准化与规范化，支持脑、肺、眼、骨、心脑血管、乳腺等典型疾病领域的医学影像辅助诊断技术研发，加快医疗影像辅助诊断系统的产品化及临床辅助应用。

医疗影像辅助诊断系统是借助医疗影像辅助诊断设备及人工智能技术与医疗影像数据的结合进行快速读片及智能诊断。对于人工智能诊断而言，算法是智能诊断的技术核心，而医疗影像大数据则是智能诊断的基础，同时，医疗影像数据是医疗数据的重要组成部分，在临床，医疗影像是协助医生判断病情的重要信息。从数量上看超过90%以上的医疗数据都是影像数据，从产生数据的设备来看包括CT、X光、MRI、PET 等医疗影像数据。

人工智能技术在医疗影像的应用主要通过计算机视觉技术对医疗影像进行快速读片和智能诊断。人工智能在医学影像中应用主要分为两部分：一是感知数据，即通过图像识别技术对医学影像进行分析，获取有效信息；二是数据学习、训练环节，通过深度学习海量的影像数据和临床诊断数据，不断对模型进行训练，促使其掌握诊断的结合场景包括肺癌检查、糖网眼底检查、食管癌检查以及部分疾病的核医学检查和病理检查等。

医疗影像辅助诊断设备市场当前形势：医疗影像诊断设备属于中高端医疗设备，主要为临床诊断、治疗提供重要保障，也为临床科学研究提供重要平台，常用的医疗影像诊断设备包括：X线机、磁共振成像（MRI）设备、计算机断层扫描（CT）设备、超声成像设备（USG）以及核医学影像设备（NMI）等。

3.3、医疗影像辅助诊断未来发展趋势与政策支持

政策支持进口设备逐渐被取代 从政策来看，2014年是国内医疗影像诊断设备行业变革的重要一年。国家战略层面的大力支持、一系列新政策的出台促进国内医院采用国产设备替代进口设备。从市场格局来看，在中低端产品市场中，国内企业的核心技术在不断进步与成长，目前已实现了部分国产替代化；且高端产品的竞争力也在不断提升。

高端医疗设备技术取得突破国内实力企业相继涌现 在技术方面，国内企业在常规影像诊断设备领域的产品质量已能够满足国内临床需求，另外在一些高端医疗设备也取得了突破，比如1.5T超导磁共振成像系统、64层计算机断层扫描仪等大型设备实现成功上市，打破了国外品牌的垄断。目前国内涌现出部分技术实力领先、渠道丰富的医疗影像诊断设备企业，包括上海联影、华润万东、东软集团、杭州美诺瓦医疗、迈瑞医疗、上海医疗器械厂、深圳安科等，该类企业生产的产品已具备了进口替代的实力。

国内医疗影像设备市场规模逐年增长 据统计，2017年我国医疗器械市场规模约为4176亿元，比上一年增长了480亿元。其中，医学影像诊断设备在我国医疗器械细分市场中规模最大，占据38%的份额。随着我国基础医疗影像设备市场的需求的不断增长、我国设备生产技术不断成熟、人才以及资金的积累及行业集中度快速提升，医疗器械市场规模正不断扩张。

3.4、AI医疗影像辅助诊断八大优势与解决的问题

随着人工智能在医学辅助诊断领域的应用不断深入，目前医疗行业长期存在优质医生资源分配不均，诊断误诊漏诊率较高，医疗费用成本过高，放射科、病理科等科室医生培养周期长，医生资源供需缺口大等问题。随着近些年深度学习技术的不断进步，人工智能逐步从前沿技术转变为现实应用。

1）实现影像报告的智能诊断

在目前优质医师资源缺失，医疗服务资源不均衡的环境下，开辟出新的解决方案。首先，医院的影像数据极多，且数据均为标准化存储，从机器的角度讲，便于机器的阅读，促进了行业的融合及发展。医学影像在实践中需要优化深度学习的方法，同时积累大量优质数据，其次需要高性能的计算环境。

2）提高影像医生诊断效率

利用图像识别技术对患者的影像进行识别，标注病灶关键信息，给出初步诊断结果，助力影像医生诊断效率的大幅提升。

3）降低复杂疾病的误诊率

基于深度学习不断优化，通过大量已有的影像数据和临床诊断信息，训练人工智能系统，使其具备独立诊断疾病的能力。在目前诊疗体系的基础上，进一步降低复杂疾病的误诊率，从而带来医学影像总体诊断水平的提升。

4）提高医院的医疗水平

通过数字化，可以大大简化医生的工作流程，把更多的时间和精力放在诊断上，有助于提高医院的诊断水平。同时各种图像处理技术的引进使得以往难以察觉的病变变得清晰可见。方便的以往病历的调阅还使得医生能够参考借鉴以前的经验作出更准确的诊断。数字化存储还使得远程医疗成为可能。

5）缓解放射科医生供需不平衡、压力大的问题

据统计，医学影像数据年增长率为63%，而放射科医生数量年增长率仅为2%，放射科医生供给缺口很大。从而导致放射科医师在未来处理影像数据的压力会越来越大。人工智能辅助诊断技术应用在某些特定病种领域，甚至可以代替医生完成疾病筛查任务，这将缓解放射科医生供需及压力大的问题。

6）为医院提供资源积累

对于一个医院而言，典型的病历图像和报告是非常宝贵的资源，而无失真的数字化存储和在专家系统下做出的规范的报告是医院的宝贵的技术积累。

7）减少物料及管理成本

引入PACS系统后，图像均采用数字化存储，节省了大量的纸张，胶片等。数字化存储带来的另外一个好处就是不失真，同时占地小，节省了大量的介质管理费用。

8）充分利用本院资源和其他医院资

通过远程医疗，可以促进医院之间的技术交流，同时互补互惠互利，促进双方发展。

四、医疗影像行业典型“独角兽”企业与发展动向

4.1、科技巨头抢滩加速布局“AI+医学影像”市场

国内科技巨头近几年也纷纷开始在人工智能+医疗影像领域布局，各家公司均投入大量资金与资源，驱动着全新的医疗产业链诞生。

（1）阿里健康与浙江大学医学院附属第一医院、浙江大学第二附属医院等医院、上海交通大学医学院附属新华医院以及第三方医学影像中心建立了合作伙伴关系，重点打造医学影像智能诊断平台，提供三维影像重建、远程智能诊断等服务。

（2）2017年11月腾讯首款将人工智能技术运用到医疗领域的产品腾讯觅影迎来重大升级，从医学影像应用扩展到腾讯AI LAB技术支持的AI辅助诊断。这也是继腾讯入选“首批国家人工智能开放创新平台名单”并主导建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台后，在AI+医疗产品上做的重大升级。

（3）科大讯飞在医疗AI方面也取得重大突破。目前科大讯飞的布局主要分四个方向，智慧医院，智医助理、人工智能影像辅助诊断和人工智能辅助诊疗中心。在2017年年8月份，科大讯飞在比赛中刷新了全球肺结节测试世界纪录，准确率达到94.1%。科大讯飞的人工智能技术已达到三甲医院医生平均水平。目前科大讯飞在安徽开通了人工智能在线诊疗平台，可以对全省41个县市提供实时帮助。

4.2、医疗影像行业典型“独角兽”企业

上海联影医疗科技有限公司

联影医疗是中国唯一自主研发、生参全线大型高端医疗影像设备的高新技术企业，于2011年正式成立,总部位于上海嘉定。联影通过自主创新为医疗机构提供高端医疗设备和信息化的解决方案、精准医学诊断服务、大数据以及人工智能服务，三大业务板块彼此串联，形成生态。

联影现已搭建起部件(C0)、计算机断层扫描(CT)、分子影像(M)、磁共振(MR)、放疗(RT)、医疗软件(HS)、X射线(XR)七大产品事业部、联影研究院(CRC)、联影美国子公司、联影武汳子公司和辐射全球的联影研岌中心。凝聚全球精英人オ,打造世界级的中国医疗设备公司汇医慧影的产品主要包括：人工智能影像云平台、深度学习科研平台、患者管理系统。影像云平台推出临床应用层面的计算机智能诊断。

2017年9月，联影医疗完成A轮融资近34亿，投后估值约334亿人民币，这是目前为止，中国医疗设备行业最大单笔私募融资。

深证迈瑞生物医疗电子股份有限公司

迈瑞是中国领先的高科技医疗设备研发制造厂商，同时也是全球医疗设备的创新领导者之一。自1991年成立以来，迈瑞公司始终致力于临床医疗设备的研发和制造。时至今日，迈瑞公司在全球范围内的销售已扩展至190多个国家和地区。

迈瑞医疗作为国内最大、全球领先的医疗器械以及解决方案供应商正在打破这一窘境。迈瑞产品已经覆盖三大主要领域：生命信息与支持、体外诊断、医学影像，公司拥有国内同行业中最全的产品线，以安全、高效、易用的“一站式”整体解决方案满足临床需求。通过前沿技术创新，提供更完善的产品解决方案，帮助世界改善医疗条件、提高诊疗效率。根据标普旗下数据库列出的2015年全球医疗器械百强排行中，迈瑞位列世界医疗器械第43名，是前50名中唯一上榜的中国企业。迈瑞在医疗影像方面的产品包括：台式彩超DC-80、DC-8PRO、便携彩超M9、TE7、黑白超声DP-7700、DP-7T、超生管理系统DS-88等。

目前，迈瑞医疗最新估值已达560亿元，为医疗行业的“独角兽”企业。

五、AI+医疗影像深度融合，行业迎发展新机遇

AI+医疗影像成为行业发展趋势。随着近些年深度学习技术的不断进步，人工智能逐步从前沿技术转变为现实应用。在医疗健康行业，人工智能的应用场景越发丰富，人工智能技术也逐渐成为影响医疗行业发展，提升医疗服务水平的重要因素。

国务院发布《新一代人工智能发展规划》要求推广应用人工智能治疗新模式新手段，建立快速精准的智能医疗体系。探索智慧医院建设，开发人机协同的手术机器人、智能诊疗助手，研发柔性可穿戴、生物兼容的生理监测系统，研发人机协同临床智能诊疗方案，实现智能影像识别、病理分型和智能多学科会诊。基于人工智能开展大规模基因组识别、蛋白组学、代谢组学等研究和新药研发，推进医药监管智能化。加强流行病智能监测和防控。《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》中要求，到2020年，国内先进的多模态医学影像辅助诊断系统对以上典型疾病的检出率超过95%，假阴性率低于1%，假阳性率低于5%。

未来，人工智能技术将在医疗领域被广泛应用，尤其在辅助诊断、药物研究、医学影像、基因科学等细分的医疗场景。通过人工智能在医疗影像的应用，可以提高医疗诊断准确率与效率；提高患者自诊比例，降低患者对医生的需求量；辅助医生进行病变检测，实现疾病早期筛查；大幅提高新药研发效率，降低制药时间与成本。

医疗影像行业新的市场趋势正在形成。医疗影像新的市场趋势正在形成，包括新一代医疗消费行为趋势、以患者为中心的医疗服务变革趋势、对数据价值挖掘的预期、对影像数据进行存储管理的需求等。既往痛点结合新的市场需求趋势，形成了产业创新的内在驱动力。

国务院发布《关于促进和规范健康医疗大数据应用的发展意见》明确指出健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源，要深化在临床诊疗、器械药品研发、医疗保险等方面的应用，助推产业形成及快速发展，包括医疗信息化及医疗数据收集、融合、共享、分析应用等领域。《关于积极推进“互联网+”行动指导意见》指出，支持第三方机构构建医疗影像、健康档案、检验报告、电子病历等医疗信息共享服务平台，逐步建立跨医院的医疗数据共享交换标准体系。

影像智能诊断分析、影像远程诊断、第三方独立影像中心等能很好地解决患者所面临的“看病难、看病贵”问题和影像医师误诊率高的痛点。未来，医疗影像行业逐渐形成数据共享、机构间深度合作、远程诊断及第三方独立影像中心的发展趋势。

自主核心技术驱动，国产设备脱颖而出。近年来国家对国产医疗影像设备的政策支持与鼓励力度逐渐加强。随着分级诊疗的深入推进，以及政策的扶持推动，拥有优质产品、自主核心技术的国内设备制造企业在国产替代化趋势中脱颖而出，占据较高的市场份额。从技术角度来讲，其发展的核心主。要为动态成像技术，从而实现透视与高清抓拍相结合成像，达到精准成像的效果，已成为前沿的临床应用技术。

《“十三五”卫生与健康科技创新专项规划》对推进医学人工智能的技术发展指明了具体方向：开展医学大数据分析和机器学习等技术研究，开发集中式智能和分布式智能等多种技术方案，重点支持机器智能辅助个性化诊断、精准治疗辅助决策支持系统、辅助康复和照看等研究，支撑智慧医疗发展。《中国制造2025》指出，重点发展影像、医用机器人等高性能诊疗设备，远程诊疗等移动医疗产品。河北省委省政府出台《关于进一步深化公立医院综合改革的指导意见》，明确表示：公立医院优先配备国产医用设备，在保障医疗质量的前提下，优先采购和使用国产医用耗材。

国内企业的核心技术在不断进步与成长，目前已实现了部分国产替代化。随着分级诊疗的深入推进，以及政策的扶持推动，拥有优质产品、自主核心技术的国内设备制造企业在国产替代化趋势中脱颖而出，占据较高的市场份额。未来，国产设备替代最关键的还是国内企业的技术创新能力，真正的专注于技术研发，才能打破国外巨头的垄断地位，打通整个医疗影像设备市场。对于具有强研发能力和创新技术的厂商将在医疗影像行业占有一席之地。

人才是关键驱动力。AI影像行业壁垒较高，且AI人才缺口较大，尤其是懂AI和医疗影像的全方位人才缺乏，进入较难。目前，我国从事人工智能行业的从业人员数不足5万人，每年通过高校培养出来的技术人员也不足2000人，人工智能人才缺口较大。

《新一代人工智能发展规划的通知》指出，建立人工智能学科，鼓励高校在原有的基础上拓宽人工智能专业教育内容，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式。《高等学校人工智能创新行动计划》中明确了，到2020年，基本完成适应新一代人工智能发展的高校科技创新体系和学科体系的优化布局，高校在新一代人工智能基础理论和关键技术研究等方面取得新突破，人才培养和科学研究的优势进一步提升，并推动人工智能技术广泛应用。《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》中指出，贯彻落实《制造业人才发展规划指南》，深化人才体系机制改革。鼓励领先企业、行业服务机构等培育高水平的人工智能人才队伍，面向重点行业提供行业解决方案，推广行业最佳应用实践。

未来，AI的复合型人才将成为医疗影像行业发展的关键，加大人才引进力度，提升医学和人工智能等专业在高等教育中的影响，鼓励优秀学子投身医疗影像领域将成为行业发展的趋势。

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