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2022中国AI医学影像
行研报告
核心观点
•AI在医学影像领域的主要应用包括病灶识别与标注、靶区自动勾勒与自适应放疗、影
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像三维重建等。
•医学影像成中国AI医疗最成熟应用领域。截至目前，肺部、脑部、眼底、骨折、心血
2管等领域AI产品共有27款获批医疗器械三类证，其中，AI技术在肺部疾病识别（肺结
节/肺炎）应用较为成熟，产品获批数量最多；
核心
观点3•医学影像成为AI医疗商业化第一峰：2019-2021年市场规模从1.6亿元增长至5.9亿元，
年复合增速92.0%，预测2025年市场规模将达到80亿元；
•由单病种识别向多病种识别全面发展：随着AI对医学影像数据的不断挖掘利用，将从
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单病种识别向多病种识别扩展，赋能慢病诊疗管理；
•多方力量合力推动：AI诊断产品落地需联合医师、医疗机构、监管部门等各界力量与
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专业知识，在社区医院、等级医院、专科医院等不同机构进行探索试点，建立不同诊
断场景与流程下的规范机制与性能标准。
01产业综述
02市场现状
目录
03场景应用
CONTNETS
04典型案例
定义：借助AI技术辅助医学影像临床诊断和早期筛查
AI医学影像：通过计算机视觉技术对医学影像进行快速读片和智能诊断，用以解决病灶识别与标注等多种医学影像需求，使医学影
像的采集和和输出更加精准和高效
人工智能（AI）机器学习深度学习
计算机科学的一个认知，通过通过机器编程，人为干预特定模仿人类大脑神经元连接开发
智能系统模拟人类智能，达到层次结构，从数据或经验中学算法，实现智能执行任务目的，
机器展示人类智能目的，例如：习，从大量的数据和经验中提数据提取更加智能化，消除大
图像分析和语言识别取知识并运用，生成预测部分人为干预，提高准确性
AI
医学影像使用场景
•影像分类•影像类型分类、目标区•病灶筛选
域/病灶分类
•目标检测•器官/组织标记定位、•靶区勾勒
•图像分割病灶检测•器脏三维成像
•器官解构的结构分析、
•影像检索
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