AI醫(yī)學(xué)影像是指利用人工智能技術(shù)（如深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等）對醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和解讀，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷、治療規(guī)劃和預(yù)后評估。AI醫(yī)學(xué)影像的核心是通過算法自動識別影像中的病變區(qū)域，提供定量分析和診斷建議。近年來在中國發(fā)展迅速，并展現(xiàn)出廣闊的市場前景。

一、AI醫(yī)學(xué)影像行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

1、醫(yī)學(xué)影像設(shè)備市場規(guī)模

受益于醫(yī)療新基建和政策的驅(qū)動，中國醫(yī)學(xué)影像設(shè)備的市場規(guī)模穩(wěn)健增長。2024年中國醫(yī)學(xué)影像設(shè)備市場規(guī)模約1360億元。2025年中國醫(yī)學(xué)影像設(shè)備市場規(guī)模將達(dá)到1468億元。

2、AI醫(yī)學(xué)影像市場規(guī)模

近年來，AI醫(yī)學(xué)影像市場高速增長，成為AI+醫(yī)療增長最快的細(xì)分市場之一。2024年中國AI醫(yī)學(xué)影像約74.5億元。人工智能在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，場景豐富，市場空間廣闊。2025年中國AI醫(yī)學(xué)影像市場規(guī)模將超150億元，2026年將達(dá)235.7億元。

3、獲批NMPA三類證數(shù)量

AI影像因老齡化、醫(yī)療資源不均等導(dǎo)致醫(yī)生壓力大，在政策支持下獲證產(chǎn)品增多。截至2024年6月，已有92款A(yù)I醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品獲批NMPA三類證，主要涵蓋心血管疾病、肺部疾病、腦血管疾病、骨科檢查、眼底疾病、乳腺疾病等。其中，心血管疾病27款，占比29.3%，肺部疾病24款，占比26.1%。腦血管疾病、骨科檢查分別為13款、10款。

4、獲批NMPA三類證企業(yè)分布

截至2024年6月，深睿醫(yī)療、數(shù)坤科技各有13款A(yù)I醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品獲得NMPA三類證。推想醫(yī)療8款A(yù)I醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品獲得NMPA三類證，聯(lián)影智能7款A(yù)I醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品獲得NMPA三類證。

5、AI醫(yī)學(xué)影像主要玩家

中國AI醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的競爭格局呈現(xiàn)多元化特征，設(shè)備廠商如聯(lián)影智能、萬東醫(yī)療依托硬件優(yōu)勢構(gòu)建"設(shè)備+AI"一體化生態(tài)，通過探測器與AI軟件捆綁銷售搶占市場；純AI企業(yè)推想科技、深瞳科技則以高精度病灶識別和跨病種泛化能力為核心技術(shù)壁壘，主要通過向醫(yī)院提供訂閱服務(wù)實現(xiàn)商業(yè)化；互聯(lián)網(wǎng)巨頭騰訊覓影、平安好醫(yī)生、百度靈醫(yī)則憑借大數(shù)據(jù)整合與多場景適配能力，布局C端健康管理+B端醫(yī)院合作的雙線模式；科研機(jī)構(gòu)如清華大學(xué)、中科院自動化所聚焦算法底層創(chuàng)新（如小樣本學(xué)習(xí)），通過技術(shù)授權(quán)和孵化初創(chuàng)企業(yè)參與產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè)。不同類型企業(yè)在技術(shù)路徑、商業(yè)模式和資源整合方面形成差異化競爭態(tài)勢。

二、AI醫(yī)學(xué)影像行業(yè)發(fā)展前景

1、市場需求爆發(fā)

基層醫(yī)療資源相對匱乏，基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)診斷能力不足，AI醫(yī)學(xué)影像可輔助基層醫(yī)生提高篩查效率。人口老齡化社會加劇，截至2024年底，中國60歲及以上老年人口達(dá)到‌3.1億‌，占全國總?cè)丝诘?#8204;22%；65歲及以上人口數(shù)量為22023萬人，占全國人口的15.6%。預(yù)計到2035年，中國60歲以上人口占比將超過30%，進(jìn)入重度老齡化階段。老齡化社會帶來癌癥、心腦血管疾病等高發(fā)疾病篩查需求，催生了對AI醫(yī)學(xué)影像的強(qiáng)烈需求。此外，醫(yī)院面臨人力資源短缺壓力，AI醫(yī)學(xué)影像可自動完成初篩工作，釋放醫(yī)生精力處理復(fù)雜病例。AI輔助閱片可降低重復(fù)檢查率，節(jié)省醫(yī)保支出。

2、AI醫(yī)學(xué)影像技術(shù)突破

深度學(xué)習(xí)算法在醫(yī)學(xué)影像的識別和分割方面取得了重大突破，能夠高精度地識別病變區(qū)域。未來，隨著算法的不斷優(yōu)化，識別和分割的精度將進(jìn)一步提升，特別是在復(fù)雜病例中的應(yīng)用。多模態(tài)融合技術(shù)在復(fù)雜疾病的診斷中表現(xiàn)出色，如腫瘤的精準(zhǔn)定位和分期。未來，多模態(tài)影像融合技術(shù)將進(jìn)一步發(fā)展，結(jié)合更多類型的影像數(shù)據(jù)和臨床信息，提供更精準(zhǔn)的診斷結(jié)果。隨著數(shù)據(jù)量的增加和云計算技術(shù)的發(fā)展，AI模型的訓(xùn)練和優(yōu)化將更加高效，診斷能力將進(jìn)一步提升。

3、AI醫(yī)學(xué)影像應(yīng)用場景擴(kuò)大

AI醫(yī)學(xué)影像在肺癌、肝癌、乳腺癌等腫瘤的早期篩查和診斷中具有重要應(yīng)用前景。AI輔助冠脈CTA分析，評估冠脈狹窄和血流儲備分?jǐn)?shù)（FFR），將成為心血管疾病診斷的重要手段。AI醫(yī)學(xué)影像在腦卒中、腦腫瘤等神經(jīng)系統(tǒng)疾病的快速診斷和治療規(guī)劃中具有廣闊應(yīng)用前景。AI醫(yī)學(xué)影像在骨科、眼科、兒科等領(lǐng)域的應(yīng)用也將逐步拓展。