狂飆：這一影像領域年復合增長34.7%發表時間：2024-08-05 13:36 近年來，人工智能（AI）技術的快速發展和廣泛應用，正不斷推動著各行各業的轉型升級。在醫學成像領域，AI的應用顯著提高了X光、MRI和CT掃描等診斷設備的準確性和效率。 根據最新市場研究報告，全球AI醫療影像市場正經歷顯著增長，預計到2032年市場規模將從2023年的10.156億美元激增至148.268億元，年復合增長率（CAGR）高達34.7%。
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AI影像是人工智能技術在醫療影像領域的應用，通過模擬醫生的視覺和認知過程來分析醫學影像數據。與傳統影像學方法相比，AI影像具有多方面的優勢，過往研究數據顯示： AI在醫療成像中的應用，使得臨床環境中的診斷錯誤率降低了多達15%，顯著提高了診斷的準確性。 通過使用AI進行醫學圖像分析，放射科醫生的閱讀時間可以減少50%，大大提高了工作效率。 AI算法在檢測乳腺X光片中的乳腺癌方面表現出色，準確率高達95%，有效減少了誤診和漏診的情況。 AI成像系統分析醫學圖像的速度比人類放射科醫生快150倍，顯著縮短了診斷時間。 到2023年，AI應用在醫療成像中已識別出超過40,000例早期肺癌病例，比傳統方法更早，改善了患者的治療效果。 在急診科，AI驅動的成像工具將中風診斷的平均時間減少了25分鐘，為患者爭取了寶貴的搶救時間。 將AI集成到醫療成像工作流程中可以為醫療服務提供商節省高達20%的成本，提升了整體運營效率。 AI算法在腦腫瘤檢測中的準確性提高了多達10%，有助于早期發現和治療。 AI驅動的成像技術使接受成像診斷的患者平均住院時間減少了10%，提高了醫療資源的利用效率。 由于早期和準確的檢測，AI在醫療成像中的應用使癌癥患者的五年生存率提高了12%，為患者帶來了更好的治療預后。 由于外國ai影像技術起步早，滲透率相對較高，目前美國約30%的放射科診所都采用了AI技術。據悉，自2019年以來FDA批準的AI驅動診斷成像工具數量每年增加35%，IBM Watson Health、GE Healthcare和飛利浦醫療等公司在這一市場中處于領先地位。 國內雖然起步較晚，但發展速度快。通過邁瑞醫療、深透醫療、聯影醫療等國產品牌的不斷創新和戰略合作，已有70個AI醫學影像產品成功獲得了三類醫療器械認證，主要集中在眼底疾病檢測、肺部疾病診斷、心血管疾病評估、頭頸部疾病識別、骨骼系統分析等疾病領域。 東軟醫療  2018年，東軟醫療聚焦AI技術全棧賦能醫學影像領域，率先將AI輔助診斷真正應用到醫學影像檢查業務流程中。隨后東軟基于創新算法、海量數據和廣泛科研合作，形成了面向疾病的全鏈條人工智能醫學影像解決方案，與首都醫科大學宣武醫院、廣州醫科大學附屬第一醫院等聯合研發出NeuBrainCARE（NBC）、NeuLungCARE-QA（NLC）等醫學影像智能應用，填補國內多項技術空白，有效促進了臨床專科能力的提升。 邁瑞醫療
2023年 9月，邁瑞醫療與騰訊健康達成戰略合作，雙方將在騰訊擅長的大語言模型以及云計算等方面開展更深入的合作，不僅局限于體外診斷，還將拓展到重癥、急診、麻醉等臨床科室，輸出更多有臨床價值的成果。 深透醫療
2023年 9月，深透醫療與全球診斷成像領導者博萊科影像診斷公司（BRACCO IMAGING）在磁共振成像（MRI）領域達成了一項全球協議。博萊科影像診斷將從美國市場開始，通過子公司Bracco Diagnostics Inc銷售深透醫療的產品和服務。通過利用人工智能的力量，實現更準確和高效的圖像解析，進一步增強磁共振成像能力，優化患者的診療。 聯影集團
2024年6月，聯影集團與海爾集團大健康生態品牌盈康生命簽署戰略合作協議。雙方將合作共建“三個中心，一個平臺”，即腫瘤精準診療一體化示范中心、人工智能前沿技術應用示范中心、智慧健康管理中心與數智化軟件平臺。此外，雙方作為醫療AI的先行探索者，將整合臨床實踐經驗和醫療數據管理能力，共同推動人工智能前沿技術從影像到臨床的創新使用。 萬東醫療
推想醫療  GE醫療
2024年3月，GE醫療與馬薩諸塞州綜合醫院擴展了AI合作伙伴關系，將醫學成像基礎模型集成到他們的AI研究中。該合作專注于負責任的AI實踐，旨在提高工作流程效率和成像診斷。自2017年開始的合作繼續加速引入AI驅動的工具，提高運營效率和患者護理結果。 IBM
2024年4月，IBM Watson Health宣布收購醫療成像AI初創公司“Imaging Insight”，旨在擴展其AI驅動診斷工具的組合。此次收購預計將增強IBM在提供先進成像分析和決策支持工具方面的能力，提高放射科部門的診斷準確性和運營效率。 飛利浦醫療
2024年5月，飛利浦醫療推出“AI Imaging Suite”，一個綜合的AI平臺，旨在簡化放射學工作流程。該新產品包括用于自動圖像分析、工作流程編排和實時決策支持的AI算法，提高了臨床環境中的診斷精度和效率。 值得注意的是，近幾年AI大模型已經成為人工智能領域的重要研究方向和熱點話題。大模型，又稱預訓練模型或基礎模型（Foundation models），通過整合各種模態的數據信息，并基于海量數據和超大規模參數進行預訓練（Pre-training），隨后通過微調（Fine-tuning）適應不同領域的任務需求。 在醫療領域，數據本身就具有多模態的特性，這為大模型的應用提供了廣闊空間。大模型的引入進一步推進了智慧醫療、醫療元宇宙以及醫療研究的發展。尤其是在超聲影像領域，AI大模型的應用使影像設備實現智能化升級，更快速、多維度地拓展動態實時超聲AI應用場景，從而提升診斷和治療效率，助力多病種研究和超聲設備的智能化升級。 目前醫療巨頭科技企業與基礎大模型企業積極合作，AI大模型醫療健康生態整下逐步建立。如百度文心一言牽手多家醫療企業，通過類ChatGPT模式加速醫療產業的升級。萬達信息與華為云簽署了盤古大模型合作協議，共同探索AI在醫療領域的深度應用。 未來，隨著AI大模型技術的不斷進步和廣泛應用，智慧醫療和醫療元宇宙的發展將更加迅速。對此，器械之家也將持續關注報道。 |
