AI驱动医学影像行业深度变革

文章作者：人气：发表时间：2021-09-10 13:53:00

近年来，随着人工智能（AI）技术在医学影像领域的逐步应用，鼓励医疗器械行业创新发展相关政策的不断落地，致力提升医疗机构服务水平的医学影像新业态崭露头角，尤其是以AI医学影像产品为代表的诊断设备，成为医疗器械行业发展热点。

　　AI赋能传统产业链延伸

　　AI医学影像设备属于高端医疗器械，具有多学科交叉、知识密集、附加值高等特点。医学影像产业链涉及基础工业、制造业、影像学、医疗机构、互联网等多个行业。当影像数据积累到一定规模，产业链将延伸至AI领域，研发形成影像智能诊断应用，进一步促进医学影像诊断设施及服务等发展。

　　医学影像产业链上游是化工、金属、通讯等行业，这些行业的技术进步将推动医学影像行业的发展或变革。

　　产业链中游是医学影像诊断服务及基础设施行业，包括医学影像成像设备企业等。现阶段，中游市场规模最大。

　　产业链下游则涉及各级医疗机构与衍生服务机构。其中，公立医院是医学影像设备企业的主要客户，线上影像平台及独立影像中心是下游市场未来主要增长力量。

　　目前我国的优质医疗资源普遍集中在三级医院，而独立影像中心的发展有利于实现优质医疗资源的整合分配，促进医疗资源分配合理化。受制于政策、成本等因素，部分基层医疗机构配置大型医学影像设备能力有限，部分临床需求得不到满足，独立影像中心则可以很好地解决这一问题。独立影像中心一方面可以减轻三级医院负荷，另一方面也能提高基层医疗机构服务能力，进一步促进医学影像行业快速发展。现阶段，我国独立影像中心尚处于初步发展阶段，未来随着政策的加持、慢性疾病管理需求的增多及老年人口数量的上升，市场将迎来广阔的发展空间。独立影像中心属于重资产模式，需要采购大量医学影像设备，有利于驱动医学影像设备行业的发展，这将成为倒推中游市场规模增长的关键因素。

　　线上影像平台通过云平台提供远程阅片等服务，很好地满足了患者与临床医生的多样化需求。依托于AI、云计算、大数据等新技术，线上影像平台近年来成长迅速，下游市场的消费需求旺盛。新模式的加入延伸了传统产业链，也扩大了产业的整体规模。

　　建立标准化、大样本数据库势在必行

　　数据是AI医学影像设备的核心资源，仅掌握算法但数据数量和质量不足，也无法获得较好的训练效果。目前，数据获取渠道受阻、行业标准模糊、数据使用机制不明等因素，一定程度上限制了AI医学影像行业的发展。为更好地推动行业健康快速发展，需建立起一系列有效解决方案，通过合理的数据分享机制，建立标准化、大样本的数据库。

　　一是畅通有效标准训练数据的获得渠道。同其他行业相比，医学影像行业在高质量数据获取上有着天然劣势：一方面，高质量影像数据集中在三甲医院，不同医疗机构间缺乏有效的数据互通机制，数据很难实现共享；另一方面，我国医疗数据量虽然庞大，但其中80%是非结构化数据，限制了AI在医学影像行业的进一步应用。此外，训练数据集应根据适用范围，涵盖体检、筛查、门诊和实验室等不同场景的图像，而目前国内尚无规范化设计的有效数据库。因此，畅通有效标准训练数据的获得渠道对于AI医学影像行业的高质量发展起到关键作用。

　　二是完善行业标准。AI技术的本质，决定了算法训练与产品测试使用的数据集，对AI医学影像设备全生命周期的质量控制和风险管理具有重要意义。在获取到有效数据的基础上，深度学习技术才能结合先验知识对模型进行正确训练，且训练集需要事先标注。不同机构数据质量和规模参差不齐，缺乏统一的标注扫描技术、处理手段、标准和共识，易导致产品存在质量安全风险和“水土不服”现象。因此，需通过统一行业标准加强引导和规范，如加强训练数据集标注者队伍的资质认定，统一图像征象认识、标注方法、分割方法、量化方法等，避免产品在实际应用过程中存在标准不统一等情况。

　　三是建立有效的数据保护和监管机制。医疗单位不愿开放和分享数据，很大程度上是出于信息安全的考虑。目前，可以开放使用的数据类型，以及数据的归属和伦理问题尚不明确。同时，数据的使用缺乏有效的保护和监管机制。因此，需完善相关法律法规，明确数据的使用规范，确保数据质量标准化、可溯源。

　　行业面临升级与重塑

　　未来，在AI技术的赋能下，医学影像行业将进一步转型升级。同时，随着AI技术的发展及数据应用机制的成熟，行业集中度也将逐步提升。

　　AI技术对行业的升级作用将更加显著

　　当下，医疗行业的数据量迅速增加，AI医学影像产品技术优化速度将得到提升，进一步推动医学影像行业的升级。

　　AI技术可以对复杂的数据进行识别，并能自动作出定量评估，可以辅助临床医生诊断，有助于形成更准确的放射学评估结果。就医学影像领域而言，基于技术类别，AI技术衍生出两大基础应用：一是数据感知，即通过图像识别技术对医学影像进行分析，获取有效信息；二是数据训练，即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，优化其诊断能力。因此，相比于传统医学影像设备，AI医学影像设备优势明显，医生对AI医学影像设备的使用需求不断提升。

　　此外，AI医疗应用领域中，医学影像是投资金额最高、投资轮次最多、应用最成熟的热门领域之一，资本市场对AI医学影像行业的高度认可与大力支持，将会加速相关技术的成熟与应用场景的落地，助推医学影像行业转型升级。

　　行业集中度逐步提高

　　目前，AI医学影像行业竞争格局分散，原因主要有以下几方面：

　　一是数据分散。正如前文所述，我国大多数医疗影像数据来自医院，且影像数据分散在不同医院中，导致AI医学影像模型难以得到有效训练，影响实际应用效果。

　　二是病种分散。虽然底层代码可以复用，但不同病种需要不同的标注数据训练不同的模型。虽然也有企业着力针对多病种进行产品研发，但总的来看，不同病种模型具有不同的特点，导致行业发展初期参与者相对分散的行业格局。

　　三是变现场景、商业模式具有多样化特征。以医疗图像智能识别技术为例，潜在的变现方式包括：作为单独的软件模块向医疗机构销售、与影像归档和通信系统（PACS）等系统组合向医疗机构销售、与影像设备合作形成软硬件一体化解决方案向医疗机构销售、通过远程医疗等方式服务基层医疗机构，以及通过互联网医疗等方式直接服务于患者等多种途径。场景和商业模式的多样化导致AI医学影像行业细分赛道众多，企业在各自赛道展开竞争。

　　未来，随着行业数据整合与共享机制的建立、模型训练方式的成熟、商业模式的确立，以及越来越多产品的获批，在“场景+数据+算法”上有优势的先发企业将逐步建立起技术壁垒和商业壁垒，AI医学影像行业将逐步走向集中。

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