2023AI診斷行業市場發展現狀前景分析

• 吳亞楠 2023年7月4日 來源：互聯網 846 52
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AI+醫學影像的商業化進程依托于人才、數據開放、產品精進、商業模式探索、市場教育等方面，缺一不可。

AI診斷是一種利用計算機輔助診斷的新技術，實現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、臨床研究數據和病例等醫療大數據，針對每個患者進行各項評估，為醫生提供以證據為基礎的疾病診斷和治療建議。

AI模型使用“新冠肺炎癥狀研究”應用程序中的數據，通過比較人們的癥狀和傳統新冠肺炎測試提供的結果來預測某人是否可能感染新冠肺炎，有望為難以獲得測試機會的人群提供幫助，他們即將在英國和美國開展兩項臨床試驗。

根據中研普華研究院撰寫的《2023-2028年中國AI診斷行業市場深度調研及投資策略預測報告》顯示：

2023AI診斷行業市場發展現狀前景分析

AI診斷效果與人工接近，而時間大幅縮短。根據同濟大學附屬同濟醫院做的一項研究顯示，在良惡性病變鑒別方面，AI模型的靈敏度為100%，優于病理醫師的99.65%，但特異度和準確度分別為97.7%和99.1%，低于病理醫師的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師相比差異無統計學意義,但重疊率低于病理醫師。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師。

從市場集中度來看，未來，我國臨床檢驗設備及試劑行業還會有大量的本土企業和外資企業進入，行業競爭將越來越激烈。

隨著國家對審批注冊及生產經營各個環節監管力度的加大，大批小企業將退出市場競爭，以產品研發水平和質量管理為核心的大企業會盡享政策紅利，臨檢診斷設備行業市場集中度將有所提升。

臨檢診斷設備行業下游臨床質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，臨床質譜檢測篩查的重要性不言而喻。

根據供需關系，AI新藥研發產業鏈大致可分為：上游主要為數據資源、數據科學處理工具和AI技術開發基礎工具等的供應商;中游主要包括基于分析、預測、篩選等功能的大數據和人工智能軟件，醫藥科研輔助平臺，自動化實驗室以及AI智能制藥精控系統;下游主要是CRO服務企業、制藥和生物技術企業和藥物研發科研院校等。

目前中國病理AI診斷領域百花齊放，各家公司爭相布局病理AI。人工智能醫學影像產品正陸續取得醫療器械三類證，獲得在三甲醫院等醫療機構使用和銷售的資格。2020年8家拿證，2021年6家拿證。在肺部、心血管、眼底骨骼、頭頸各細分賽道下各有2-3個產品拿證，競爭格局初現。

醫院作為AI醫學影像產品的主要采購方，由于預算值以及運營壓力等因素，當前階段仍以免費試用、聯合開發作為主要采購方式。當前階段，AI醫學影像產品進入醫保的可能性較小，可考慮商業保險等市場化的支付方式。

未來，AI+醫學影像的商業化進程依托于人才、數據開放、產品精進、商業模式探索、市場教育等方面，缺一不可。

AI診斷行業投資前景

AI醫療產業主要包括上游基礎層，中游技術層，下游應用層。行業巨頭偏向基礎層，在算力等領域已呈寡頭局面，技術壁壘較高，具有高投入高收益特點，市場格局較為穩固;在技術層中，基于深度學習的計算機視覺發展快，目前各大科技企業與物聯網巨頭已基本完成布局;應用層可觸達全醫療服務場景，為當前大量互聯網醫療與傳統醫療公司涌入的賽道。

AI賦能醫療提升服務效率，涉及院前、院中、院后全流程。“AI+醫療”是指在協助人或解放人的狀態下，以人工智能為核心干預技術手段介入傳統的院內外醫療環節，以提升院內外醫療服務效率效果為目的，從而產生相應軟硬件產品的新型醫療應用技術。業內人士認為，AI大模型的應用有望顯著緩解醫療行業痛點，隨著應用場景的進一步深化，醫療行業智能化時代有望正式開啟，行業長期機遇巨大。

AI診斷行業報告對中國AI診斷行業的發展現狀、競爭格局及市場供需形勢進行了具體分析，并從行業的政策環境、經濟環境、社會環境及技術環境等方面分析行業面臨的機遇及挑戰。還重點分析了重點企業的經營現狀及發展格局，并對未來幾年行業的發展趨向進行了專業的預判。

本報告同時揭示了AI診斷市場潛在需求與潛在機會，為戰略投資者選擇恰當的投資時機和公司領導層做戰略規劃提供準確的市場情報信息及科學的決策依據，同時對政府部門也具有極大的參考價值。

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