在老龄化和医疗资源不足的背景下,医生们承受着巨大的工作压力. 为了缓解这种压力,影像管理系统并满足人们对医疗服务的需求,政策方面开始支持国产医学影像设备和人工智能(AI)产品的落地应用. 目前已有70个AI医学影像产品获得了三类证书,这意味着AI医学影像正处于一个优化的阶段. 根据亿欧的预测,到2023年,人工智能医学影像的市场规模将达到24亿元.
AI医学影像等医疗人工智能已经进入一个变局期,产品种类越来越多,但研发投入和收益之间并不一定匹配. 因此,产品的生命周期管理成为企业成功与否的关键因素,其中包括科研基础、临床评价、商业落地和生态格局等方面. 企业应该在理性、谨慎、综合评估产品未来市场空间,以避免浪费时间和资金.
为了加速自身的发展速度并提高商业化落地的能力,AI医学影像企业可以依托以下七个生态路线:
未来,生成式人工智能将为AI医学影像企业带来指数级增长的机遇,而将综合类的医学人工智能模型与医学影像领域相结合将释放巨大的潜力. 因此,AI医学影像企业需要依托生态路线加速自身的发展,并提升商业化落地的能力.
根据最新报告显示,截至2023年7月,已有70个人工智能医学影像产品获得了三类证书. 这些产品涵盖了13种不同类型的应用,包括辅助诊断和辅助治疗两大类. 在辅助诊断方面,包括冠脉、肺结节、骨折/骨龄和眼底等部位。而辅助治疗方面主要涉及放射治疗相关的产品。
由于AI技术在复杂血管环境的识别方面具有一定优势,因此在头颈和冠脉部位具有广泛的应用场景. 截至2023年7月,已有13个AI+冠脉产品和6个AI+颅内/头颈产品获得了三类证书,其获证速度高于其他部位。在2022年至2023年期间,AI+放射治疗产品获得了集中的认证,这表明AI医学影像的应用场景正在向治疗方向延伸. 截至2023年7月,共有6个产品获得了三类证书,其中包括2个放射治疗轮廓勾画软件和4个放射治疗计划软件.
在过去的几年中,骨折/骨龄产品获得了密集的认证,其对基层医疗中的检查检验提供了辅助价值。而在2022年至2023年期间,影像管理系统共有4款AI+内窥镜产品获得了认证,影像管理系统这说明人工智能在辅助检测方面的应用范围正在扩大. AI技术在实时动态医学影像中病灶的捕捉和应用价值也得到了验证.
总的来说,AI医学影像产品的应用仍有提升空间. 企业需要不断优化产品,并合理评估产品的商业化前景,以确保自身的发展和成功.
AI医学影像的未来发展前景广阔。随着技术的不断创新和生态路线的不断构建,AI医学影像企业将能够实现持续发展,并在医疗领域发挥重要的作用。因此,企业应该积极探索市场机遇,加速产品的研发和商业化进程,以满足人们对高质量医疗服务的需求.
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