人工智能医学影像主要包括人工特征工程和深度学习算法两种技术类别。人工特征工程是根据数学方程(如肿瘤纹理)定义的，通过计算机程序量化，将原始数据转化为特征的工程。深度学习算法则自动从数据中学习特征表示，无需人类专家干预。
人工智能医学影像临床应用可延伸场景包括疾病检出、多为定量、精准诊断、治疗评估。
场景分类 |
场景职能 |
疾病检出 |
帮助医生提高早诊率，减少误诊率 |
在肺癌筛查、骨折筛查、AD、视网膜病变和病理诊断等领域已应用于临床 |
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多维定量 |
为精准医学提供技术支撑 |
用于病变特征提取、病灶自动分割等 |
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精确诊断 |
可精准判断肿瘤良恶性 |
为疾病进行精准的分级、分期，节省医生诊断时间 |
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治疗评估 |
可为患者进行预后测算、术前设计和疗效评估 |
目前市场上的人工智能医学影像主要以疾病维度进行区分。胸部方面，集中在肺结节检测和良恶性鉴别;神经系统方面，脑出血检测和定量以及AD预测;骨关节方面，包括骨折和骨龄的检测;心血管方面，包括冠脉等相应产品的雏形；其他领域，视网膜病变和皮肤癌诊断等。
疾病部位 |
疾病维度 |
胸部 |
集中在肺结节检测和良恶性鉴别 |
神经系统 |
脑出血检测和定量以及AD预测 |
骨关节 |
包括骨折和骨龄的检测 |
心血管 |
包括冠脉等相应产品的雏形 |
其他领域 |
视网膜病变和皮肤癌诊断等 |
得益于国家相关政策的支持，我国人工智能医学影像行业快速发展。2016年5月，国家发展改革委、科技部、工业和信息化部制定的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》是中国首次单独为人工智能发展提出具体策略方案，旨在充分发挥人工智能技术创新的引领作用，打造人工智能基础资源与创新平台，人工智能产业体系、创新服务体系、标准化体系基本建立，基础核心技术有所突破，总体技术和产业发展与国际同步，应用及系系统级技术布局领先。
2017年12月，工业和信息化部在《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》中提出要助推人工智能应用场景落地，特别是在智慧医疗领域，支持智能医疗系统等产品的研制及产业化；鼓励开发数字化医疗影像设备、分析系统、诊断系统、健康检测系统等智能医疗设备。
时间 |
政策名称 |
制定部门 |
主要内容 |
2016年5月 |
《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》 |
国家发展改革委、科技部、工业和信息化部 |
中国首次单独为人工智能发展提出具体策略方案，旨在充分发挥人工智能技术创新的引领作用，打造人工智能基础资源与创新平台，人工智能产业体系、创新服务体系、标准化体系基本建立，基础核心技术有所突破，总体技术和产业发展与国际同步，应用及系系统级技术布局领先。 |
2016年6月 |
《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》 |
国务院 |
提出规范和推动健康医疗大数据融合共享、开放应用；明确支持研发健康医疗相关的人工智能技术。 |
2017年7月 |
《新一代人工智能发展规划》 |
国务院 |
提出到2020年，人工智能产业竞争力进入国际第一方阵，力争培育全球领先的人工智能优秀企业；指出要围绕医疗等关乎民生的刚性需求先行发展,为大众提供更高效多元的智慧医疗服务，鼓励了人工智能医学影像行业的长远发展。 |
2017年12月 |
《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》 |
工业和信息化部 |
提出要助推人工智能应用场景落地，特别是在智慧医疗领域，支持智能医疗系统等产品的研制及产业化；鼓励开发数字化医疗影像设备、分析系统、诊断系统、健康检测系统等智能医疗设备。 |
在良好的宏观环境下，当前我国人工智能医学影像行业已经形成了完整的产业链。我国人工智能医学影像行业产业链上游为人工智能医学影像软硬件提供商和算法数据平台，中游为人工智能医学影像制造企业，下游为消费端。
近年来，我国人工智能医学影像行业市场规模呈增长态势。根据数据显示，2018年我国人工智能医学影像行业市场规模为49.7亿元，较上年同比增长52.9%；2019年我国人工智能医学影像行业市场规模为**亿元，较上年同比增长**%。
从竞争格局来看，我国人工智能医学影像行业参与者众多，但尚未出现龙头企业，市场集中度较低。当前我国人工智能医学影像行业相关企业主要分为资金实力较为雄厚的科技企业和独立研发团队组成的创业企业。资金实力较为雄厚的科技企业代表包括IBM Watson、谷歌、腾讯、阿里、科大讯飞等，独立研发团队组成的创业企业主要包括图玛深维、推想科技、深睿医疗等。
类别 |
企业名称 |
基本情况 |
资金实力较为雄厚的科技企业 |
IBM Watson |
IBM Watson是认知计算系统的杰出代表，也是一个技术平台。认知计算代表一种全新的计算模式，它包含信息分析，自然语言处理和机器学习领域的大量技术创新，能够助力决策者从大量非结构化数据中揭示非凡的洞察。 |
谷歌 |
谷歌公司成立于1998年9月4日，由拉里·佩奇和谢尔盖·布林共同创建，被公认为全球最大的搜索引擎公司。谷歌是一家位于美国的跨国科技企业，业务包括互联网搜索、云计算、广告技术等，同时开发并提供大量基于互联网的产品与服务，其主要利润来自于AdWords等广告服务。 |
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腾讯 |
深圳市腾讯计算机系统有限公司成立于1998年11月，由马化腾、张志东、许晨晔、陈一丹、曾李青五位创始人共同创立。是中国最大的互联网综合服务提供商之一，也是中国服务用户最多的互联网企业之一。 |
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阿里 |
阿里巴巴集团经营多项业务，另外也从关联公司的业务和服务中取得经营商业生态系统上的支援。业务和关联公司的业务包括：淘宝网、天猫、聚划算、全球速卖通、阿里巴巴国际交易市场、1688、阿里妈妈、阿里云、蚂蚁金服、菜鸟网络等。 |
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科大讯飞 |
科大讯飞股份有限公司（IFLYTEK CO.LTD.），前身安徽中科大讯飞信息科技有限公司，公司总部在合肥，成立于1999年12月30日，2014年4月18日变更为科大讯飞股份有限公司，专业从事智能语音及语言技术研究、软件及芯片产品开发、语音信息服务及电子政务系统集成。拥有灵犀语音助手，讯飞输入法等优秀产品。 |
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独立研发团队组成的创业企业 |
图玛深维 |
图玛深维成立于2015年，是一家专注于研发世界顶尖智能医学影像医疗辅助诊断系统及配套多元解决方案的高新技术企业。目前产品涵盖肺结节、胸部疾病、肝病、乳腺癌、脑卒中、脑肿瘤等较为完整的医学影像辅助诊断产品体系，公司一直致力将人工智能深度学习应用于人体多部位、全流程、多科室辅助诊断覆盖并向病理、基因、药物等场景应用扩展。 |
推想科技 |
推想科技是一家人工智能医疗创新高科技企业，是全球唯一获批拥有欧盟CE认证、日本PMDA医疗器械认证、美国FDA认证和中国NMPA首张肺部AI三类证的四大市场准入的AI医疗公司，秉承“用AI建设人类健康命运共同体”的信念，利用深度学习技术，发展包括AI部署管理平台、AI大数据挖掘科研平台及AI临床应用平台在内的医疗AI全流程平台，打造医疗质控、健康管理以及科研创新等医疗AI产品。 |
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深睿医疗 |
深睿医疗旗舰产品Dr.Wise人工智能医学辅助诊断系统运用国际前沿技术，使人工智能医学影像诊断达到先进水平，在各系统疾病的精确诊断方面处于行业前列，为医生进一步诊疗决策提供临床建议。目前广泛应用于肺癌早期筛查、乳腺癌早期筛查、脑卒中辅助评估、儿童生长发育评估等方面的决策与随访。 |
中国报告网是观研天下集团旗下的业内资深行业分析报告、市场深度调研报告提供商与综合行业信息门户。《2020年中国人工智能医学影像产业分析报告-市场竞争现状与发展前景研究》涵盖行业最新数据，市场热点，政策规划，竞争情报，市场前景预测，投资策略等内容。更辅以大量直观的图表帮助本行业企业准确把握行业发展态势、市场商机动向、正确制定企业竞争战略和投资策略。本报告依据国家统计局、海关总署和国家信息中心等渠道发布的权威数据，以及我中心对本行业的实地调研，结合了行业所处的环境，从理论到实践、从宏观到微观等多个角度进行市场调研分析。
它是业内企业、相关投资公司及政府部门准确把握行业发展趋势，洞悉行业竞争格局，规避经营和投资风险，制定正确竞争和投资战略决策的重要决策依据之一。本报告是全面了解行业以及对本行业进行投资不可或缺的重要工具。观研天下是国内知名的行业信息咨询机构，拥有资深的专家团队，多年来已经为上万家企业单位、咨询机构、金融机构、行业协会、个人投资者等提供了专业的行业分析报告，客户涵盖了华为、中国石油、中国电信、中国建筑、惠普、迪士尼等国内外行业领先企业，并得到了客户的广泛认可。
本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国家统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。本研究报告采用的行业分析方法包括波特五力模型分析法、SWOT分析法、PEST分析法，对行业进行全面的内外部环境分析，同时通过资深分析师对目前国家经济形势的走势以及市场发展趋势和当前行业热点分析，预测行业未来的发展方向、新兴热点、市场空间、技术趋势以及未来发展战略等。
【报告大纲】
第一章 2017-2020年中国人工智能医学影像行业发展概述
第一节 人工智能医学影像行业发展情况概述
一、人工智能医学影像行业相关定义
二、人工智能医学影像行业基本情况介绍
三、人工智能医学影像行业发展特点分析
第二节 中国人工智能医学影像行业上下游产业链分析
一、产业链模型原理介绍
二、人工智能医学影像行业产业链条分析
三、中国人工智能医学影像行业产业链环节分析
1、上游产业
2、下游产业
第三节 中国人工智能医学影像行业生命周期分析
一、人工智能医学影像行业生命周期理论概述
二、人工智能医学影像行业所属的生命周期分析
第四节 人工智能医学影像行业经济指标分析
一、人工智能医学影像行业的赢利性分析
二、人工智能医学影像行业的经济周期分析
三、人工智能医学影像行业附加值的提升空间分析
第五节 中国人工智能医学影像行业进入壁垒分析
一、人工智能医学影像行业资金壁垒分析
二、人工智能医学影像行业技术壁垒分析
三、人工智能医学影像行业人才壁垒分析
四、人工智能医学影像行业品牌壁垒分析
五、人工智能医学影像行业其他壁垒分析
第二章 2017-2020年全球人工智能医学影像行业市场发展现状分析
第一节 全球人工智能医学影像行业发展历程回顾
第二节 全球人工智能医学影像行业市场区域分布情况
第三节 亚洲人工智能医学影像行业地区市场分析
一、亚洲人工智能医学影像行业市场现状分析
二、亚洲人工智能医学影像行业市场规模与市场需求分析
三、亚洲人工智能医学影像行业市场前景分析
第四节 北美人工智能医学影像行业地区市场分析
一、北美人工智能医学影像行业市场现状分析
二、北美人工智能医学影像行业市场规模与市场需求分析
三、北美人工智能医学影像行业市场前景分析
第五节 欧盟人工智能医学影像行业地区市场分析
一、欧盟人工智能医学影像行业市场现状分析
二、欧盟人工智能医学影像行业市场规模与市场需求分析
三、欧盟人工智能医学影像行业市场前景分析
第六节 全球人工智能医学影像行业重点企业分析
第七节 2021-2026年世界人工智能医学影像行业分布走势预测
第八节 2021-2026年全球人工智能医学影像行业市场规模预测
第三章 中国人工智能医学影像产业发展环境分析
第一节 我国宏观经济环境分析
一、中国GDP增长情况分析
二、工业经济发展形势分析
三、社会固定资产投资分析
四、全社会消费品人工智能医学影像总额
五、城乡居民收入增长分析
六、居民消费价格变化分析
七、对外贸易发展形势分析
第二节 中国人工智能医学影像行业政策环境分析
一、行业监管体制现状
二、行业主要政策法规
第三节 中国人工智能医学影像产业社会环境发展分析
一、人口环境分析
二、教育环境分析
三、文化环境分析
四、生态环境分析
五、消费观念分析
第四章 中国人工智能医学影像行业运行情况
第一节 中国人工智能医学影像行业发展状况情况介绍
一、行业发展历程回顾
二、行业创新情况分析
三、行业发展特点分析
第二节 中国人工智能医学影像行业市场规模分析
第三节 中国人工智能医学影像行业供应情况分析
第四节 中国人工智能医学影像行业需求情况分析
第五节 中国人工智能医学影像行业供需平衡分析
第六节 中国人工智能医学影像行业发展趋势分析
第五章 中国人工智能医学影像所属行业运行数据监测
第一节 中国人工智能医学影像所属行业总体规模分析
一、企业数量结构分析
二、行业资产规模分析
第二节 中国人工智能医学影像所属行业产销与费用分析
一、流动资产
二、销售收入分析
三、负债分析
四、利润规模分析
五、产值分析
第三节 中国人工智能医学影像所属行业财务指标分析
一、行业盈利能力分析
二、行业偿债能力分析
三、行业营运能力分析
四、行业发展能力分析
第六章 2017-2020年中国人工智能医学影像市场格局分析
第一节 中国人工智能医学影像行业竞争现状分析
一、中国人工智能医学影像行业竞争情况分析
二、中国人工智能医学影像行业主要品牌分析
第二节 中国人工智能医学影像行业集中度分析
一、中国人工智能医学影像行业市场集中度分析
二、中国人工智能医学影像行业企业集中度分析
第三节 中国人工智能医学影像行业存在的问题
第四节 中国人工智能医学影像行业解决问题的策略分析
第五节 中国人工智能医学影像行业竞争力分析
一、生产要素
二、需求条件
三、支援与相关产业
四、企业战略、结构与竞争状态
五、政府的作用
第七章 2017-2020年中国人工智能医学影像行业需求特点与动态分析
第一节 中国人工智能医学影像行业消费市场动态情况
第二节 中国人工智能医学影像行业消费市场特点分析
一、需求偏好
二、价格偏好
三、品牌偏好
四、其他偏好
第三节 人工智能医学影像行业成本分析
第四节 人工智能医学影像行业价格影响因素分析
一、供需因素
二、成本因素
三、渠道因素
四、其他因素
第五节 中国人工智能医学影像行业价格现状分析
第六节 中国人工智能医学影像行业平均价格走势预测
一、中国人工智能医学影像行业价格影响因素
二、中国人工智能医学影像行业平均价格走势预测
三、中国人工智能医学影像行业平均价格增速预测
第八章 2017-2020年中国人工智能医学影像行业区域市场现状分析
第一节 中国人工智能医学影像行业区域市场规模分布
第二节 中国华东地区人工智能医学影像市场分析
一、华东地区概述
二、华东地区经济环境分析
三、华东地区人工智能医学影像市场规模分析
四、华东地区人工智能医学影像市场规模预测
第三节 华中地区市场分析
一、华中地区概述
二、华中地区经济环境分析
三、华中地区人工智能医学影像市场规模分析
四、华中地区人工智能医学影像市场规模预测
第四节 华南地区市场分析
一、华南地区概述
二、华南地区经济环境分析
三、华南地区人工智能医学影像市场规模分析
四、华南地区人工智能医学影像市场规模预测
第九章 2017-2020年中国人工智能医学影像行业竞争情况
第一节 中国人工智能医学影像行业竞争结构分析（波特五力模型）
一、现有企业间竞争
二、潜在进入者分析
三、替代品威胁分析
四、供应商议价能力
五、客户议价能力
第二节 中国人工智能医学影像行业SWOT分析
一、行业优势分析
二、行业劣势分析
三、行业机会分析
四、行业威胁分析
第三节 中国人工智能医学影像行业竞争环境分析（PEST）
一、政策环境
二、经济环境
三、社会环境
四、技术环境
第十章 人工智能医学影像行业企业分析（随数据更新有调整）
第一节 企业
一、企业概况
二、主营业务
三、发展现状
四、优劣势分析
第二节 企业
一、企业概况
二、主营业务
三、发展现状
四、优劣势分析
第三节 企业
一、企业概况
二、主营业务
三、发展现状
四、优劣势分析
第四节 企业
一、企业概况
二、主营业务
三、发展现状
四、优劣势分析
第五节 企业
一、企业概况
二、主营业务
三、发展现状
四、优劣势分析
第十一章 2021-2026年中国人工智能医学影像行业发展前景分析与预测
第一节 中国人工智能医学影像行业未来发展前景分析
一、人工智能医学影像行业国内投资环境分析
二、中国人工智能医学影像行业市场机会分析
三、中国人工智能医学影像行业投资增速预测
第二节 中国人工智能医学影像行业未来发展趋势预测
第三节 中国人工智能医学影像行业市场发展预测
一、中国人工智能医学影像行业市场规模预测
二、中国人工智能医学影像行业市场规模增速预测
三、中国人工智能医学影像行业产值规模预测
四、中国人工智能医学影像行业产值增速预测
五、中国人工智能医学影像行业供需情况预测
第四节 中国人工智能医学影像行业盈利走势预测
一、中国人工智能医学影像行业毛利润同比增速预测
二、中国人工智能医学影像行业利润总额同比增速预测
第十二章 2021-2026年中国人工智能医学影像行业投资风险与营销分析
第一节 人工智能医学影像行业投资风险分析
一、人工智能医学影像行业政策风险分析
二、人工智能医学影像行业技术风险分析
三、人工智能医学影像行业竞争风险分析
四、人工智能医学影像行业其他风险分析
第二节 人工智能医学影像行业企业经营发展分析及建议
一、人工智能医学影像行业经营模式
二、人工智能医学影像行业销售模式
三、人工智能医学影像行业创新方向
第三节 人工智能医学影像行业应对策略
一、把握国家投资的契机
二、竞争性战略联盟的实施
三、企业自身应对策略
第十三章 2021-2026年中国人工智能医学影像行业发展战略及规划建议
第一节 中国人工智能医学影像行业品牌战略分析
一、人工智能医学影像企业品牌的重要性
二、人工智能医学影像企业实施品牌战略的意义
三、人工智能医学影像企业品牌的现状分析
四、人工智能医学影像企业的品牌战略
五、人工智能医学影像品牌战略管理的策略
第二节 中国人工智能医学影像行业市场的重点客户战略实施
一、实施重点客户战略的必要性
二、合理确立重点客户
三、对重点客户的营销策略
四、强化重点客户的管理
五、实施重点客户战略要重点解决的问题
第三节 中国人工智能医学影像行业战略综合规划分析
一、战略综合规划
二、技术开发战略
三、业务组合战略
四、区域战略规划
五、产业战略规划
六、营销品牌战略
七、竞争战略规划
第十四章 2021-2026年中国人工智能医学影像行业发展策略及投资建议
第一节 中国人工智能医学影像行业产品策略分析
一、服务产品开发策略
二、市场细分策略
三、目标市场的选择
第二节 中国人工智能医学影像行业定价策略分析
第三节 中国人工智能医学影像行业营销渠道策略
一、人工智能医学影像行业渠道选择策略
二、人工智能医学影像行业营销策略
第四节 中国人工智能医学影像行业价格策略
第五节 观研天下行业分析师投资建议
一、中国人工智能医学影像行业重点投资区域分析
二、中国人工智能医学影像行业重点投资产品分析
图表详见正文······
