2022年人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)市場研究報(bào)告

2022年人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)市場研究報(bào)告行業(yè)現(xiàn)狀發(fā)展歷程驅(qū)動(dòng)因素行業(yè)痛點(diǎn)產(chǎn)業(yè)鏈行業(yè)環(huán)境目錄01、行業(yè)概述

02、發(fā)展環(huán)境03、行業(yè)現(xiàn)狀

04、行業(yè)痛點(diǎn)

05、行業(yè)前景趨勢行業(yè)概述行業(yè)定義行業(yè)發(fā)展歷程行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈01行業(yè)定義醫(yī)學(xué)影像指為了醫(yī)療或醫(yī)學(xué)研究，對(duì)人體或人體某部分，以非侵入方式取得內(nèi)部組織影像的技術(shù)與處理過程。它包含以下兩個(gè)相對(duì)獨(dú)立的研究方向:醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)和醫(yī)學(xué)圖像處理。前者指圖像成的過程，后者指對(duì)已經(jīng)獲得的圖像做進(jìn)一步的處理。人工智能醫(yī)學(xué)影像指在醫(yī)學(xué)影像的基礎(chǔ)上，人工智能技術(shù)在依賴于成像數(shù)據(jù)的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域如放射學(xué)、病理學(xué)、皮膚病學(xué)和眼科學(xué)等學(xué)科進(jìn)行應(yīng)用。由于人工智能可在數(shù)據(jù)中進(jìn)行復(fù)雜模式的識(shí)別，并以自動(dòng)化方式提供定量評(píng)估，人工智能醫(yī)學(xué)影像在臨床工作流程中，可為醫(yī)生提供輔助，有助于形成更準(zhǔn)確的放射學(xué)評(píng)估。發(fā)展歷程研發(fā)探索（2010年至2014年）：2010年，中國各級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)開始采用電子病歷，患者的病歷資料被保存在醫(yī)院系統(tǒng)中，盡管各級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)仍未打通，但電子病歷的實(shí)施為醫(yī)療大數(shù)據(jù)的發(fā)展帶來數(shù)據(jù)積累，為后期機(jī)器深度學(xué)習(xí)提供資料輔助。行業(yè)爆發(fā)（2015年至2017年）：2015年起，在政策利好和人工智能醫(yī)學(xué)影像技術(shù)取得新進(jìn)展的背景下，人工智能醫(yī)學(xué)影像企業(yè)陸續(xù)成立，如圖瑪深維、推想科技等，推出人工智能醫(yī)學(xué)影像設(shè)備。同年，資本開始布局人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)，中國市場發(fā)生人工智能醫(yī)學(xué)領(lǐng)域融資交易10起，融資額超6,000萬人民幣，融資企業(yè)包括醫(yī)聯(lián)、云醫(yī)、匯醫(yī)慧影等。理性發(fā)展（2018年至今）：2018年，人工智能醫(yī)學(xué)影像設(shè)備的弊端開始顯現(xiàn)，部分醫(yī)院認(rèn)為產(chǎn)品未能實(shí)質(zhì)性降低工作強(qiáng)度，人工智能醫(yī)學(xué)影像結(jié)果呈現(xiàn)許多“假陽性”現(xiàn)象，未能幫助降低誤診率。同時(shí)，產(chǎn)品設(shè)計(jì)過于工程化，與醫(yī)生的實(shí)際操作需求不符，提升了醫(yī)生的使用時(shí)間成本。以上問題導(dǎo)致醫(yī)生群體以及各級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)對(duì)產(chǎn)品的熱情度下降，資本市場同時(shí)進(jìn)入冷靜期。：發(fā)展環(huán)境政策環(huán)境經(jīng)濟(jì)環(huán)境社會(huì)環(huán)境02PartOne政策環(huán)境1提出到2020年,人工智能產(chǎn)業(yè)競爭力進(jìn)入國際第一方陣,力爭培育全球領(lǐng)先的人工暫能優(yōu)秀企業(yè)指出要圍繞醫(yī)療等關(guān)乎民生的剛性需求先行發(fā)展,為大眾提供更高效多元的智慧醫(yī)療服務(wù)，鼓勵(lì)了人工智能醫(yī)學(xué)影像行亞的長遠(yuǎn)發(fā)展。國務(wù)院《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃了2018-2020年)》《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》工信部《關(guān)于促進(jìn)和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的指導(dǎo)意見》國務(wù)院提出要助推人工智能應(yīng)用場景落地，特別是在智慧醫(yī)療領(lǐng)域，支持智能醫(yī)療系統(tǒng)等產(chǎn)品的研制及產(chǎn)業(yè)化鼓勵(lì)開發(fā)數(shù)字化醫(yī)療影像設(shè)備、分析系統(tǒng)、診斷系統(tǒng)、健康檢測系統(tǒng)等智能醫(yī)療設(shè)備。提出規(guī)范和推動(dòng)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)融合共享、開放應(yīng)用明確支持研發(fā)健康醫(yī)療相關(guān)的人工智能技術(shù)。《"十三五"國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》加強(qiáng)類人智能、自然交互與虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)研究,推動(dòng)寬帶移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、高性能計(jì)算、移動(dòng)智能終端等技術(shù)研發(fā)和綜合應(yīng)用.加快信息網(wǎng)絡(luò)新技術(shù)開發(fā)應(yīng)用.重點(diǎn)突破大數(shù)據(jù)和云計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)、自主可控操作系統(tǒng)、高端工業(yè)和大型管理軟件、新興領(lǐng)域人工智能技術(shù)。發(fā)展先進(jìn)技術(shù),重點(diǎn)加強(qiáng)云計(jì)算、智能計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)研發(fā)及應(yīng)用。重點(diǎn)發(fā)展大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的類人工智能技術(shù)方法;在基于大數(shù)據(jù)分析的類人工智能方向去的重要突破．實(shí)現(xiàn)類人視覺、類人聽覺、類人語言處理和類人思維，資產(chǎn)智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。《國務(wù)院關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的指導(dǎo)意見》加快人工智能核心技術(shù)突破,促進(jìn)人工智能在智能家居、智能終端、智能汽車、機(jī)器人等領(lǐng)域的推廣應(yīng)用，培育若干引領(lǐng)全球人工智能發(fā)展的骨千企業(yè)和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)，形成創(chuàng)新活躍、開放合作、協(xié)同發(fā)展的產(chǎn)業(yè)生態(tài).《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃綱要》《國家驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略綱要》政策環(huán)境2社會(huì)環(huán)境中國醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)總量巨大，但利用效率較低。據(jù)權(quán)威調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，醫(yī)療行業(yè)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占整個(gè)數(shù)據(jù)量的90%左右，醫(yī)療行業(yè)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要包括醫(yī)療PACS系統(tǒng)產(chǎn)生的醫(yī)學(xué)影像，比如DR、CT、MRI等。而且，中國醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)仍以每年30%以上的增速在增長。而醫(yī)學(xué)影像已經(jīng)成為人工智能在醫(yī)療應(yīng)用最熱門的領(lǐng)域之一。國內(nèi)有83家企業(yè)將人工智能應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域，主要布局在醫(yī)學(xué)影像、病歷/文獻(xiàn)分析和虛擬助手三個(gè)應(yīng)用場景，而其中涉足醫(yī)學(xué)影像類的企業(yè)數(shù)量達(dá)到40家，遠(yuǎn)高于其他應(yīng)用場景的企業(yè)數(shù)量。社會(huì)環(huán)境中國醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)總量巨大，但利用效率較低。據(jù)權(quán)威調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，醫(yī)療行業(yè)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占整個(gè)數(shù)據(jù)量的90%左右，醫(yī)療行業(yè)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要包括醫(yī)療PACS系統(tǒng)產(chǎn)生的醫(yī)學(xué)影像，比如DR、CT、MRI等。而且，中國醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)仍以每年30%以上的增速在增長。中國每年的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)量超過歐美，特別是根據(jù)眾多人口數(shù)量獲得的醫(yī)療和健康數(shù)據(jù)，但是這些海量數(shù)據(jù)缺乏一個(gè)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、跨平臺(tái)分享的生態(tài)環(huán)境，大多數(shù)都是數(shù)據(jù)孤島，利用率和利用價(jià)值不高。經(jīng)濟(jì)環(huán)境目前我國醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的年增長率約為30%，而放射科醫(yī)師數(shù)量的年增長率為1%，其間的差距是25.9%，放射科醫(yī)師的數(shù)量增長遠(yuǎn)不及影像數(shù)據(jù)的增長。以病理切片為例，據(jù)國家衛(wèi)健委統(tǒng)計(jì)，我國病理注冊(cè)醫(yī)生在1萬人左右，按照每百張床配備1-2名病理醫(yī)生的標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算，全國病理科醫(yī)生缺口可能達(dá)3萬-4萬人，目前，全國有近40%的手術(shù)未進(jìn)行病理切片分析。行業(yè)現(xiàn)狀分析03PartOne行業(yè)現(xiàn)狀分析中國人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)起步較晚，得益于國家相關(guān)政策支持與技術(shù)的進(jìn)步，本土人工智能醫(yī)學(xué)影像企業(yè)崛起，目前已進(jìn)入穩(wěn)步發(fā)展階段。2015年，中國人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)市場開始成型，市場規(guī)模約為10.9億元人民幣，2018年，中國人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)市場規(guī)模增長至49.7億元人民幣，年復(fù)合增長率高達(dá)65.8%。未來五年，中國人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)市場規(guī)模仍將保持49%的年復(fù)合增長率繼續(xù)增長，并于2023年達(dá)到307.0億元人民幣規(guī)模。行業(yè)現(xiàn)狀分析2020年人工智能醫(yī)學(xué)影像在醫(yī)院的的市場規(guī)模為12億元，2021年將達(dá)到5.94億元，增速為96%。當(dāng)前AI產(chǎn)品商業(yè)落地的主要場景為三級(jí)醫(yī)院，基層醫(yī)院市場空間大，但落地仍需很長時(shí)間。人工智能醫(yī)學(xué)影像企業(yè)當(dāng)前60%-70%的營收來自同醫(yī)學(xué)影像設(shè)備廠商合作，30%-40%來自企業(yè)層面自建團(tuán)隊(duì)銷售。屬于新興高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，相關(guān)產(chǎn)業(yè)包括醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)、醫(yī)療互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)等。中國政府及有關(guān)部門已陸續(xù)出臺(tái)關(guān)于扶持人工智能醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)業(yè)及其相關(guān)產(chǎn)業(yè)的政策，為人工智能醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)業(yè)的發(fā)展構(gòu)建良好的宏觀環(huán)境。人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)作為人工智能醫(yī)療行業(yè)的細(xì)分行業(yè)之一國務(wù)院發(fā)布政策、十四五規(guī)劃、政府報(bào)告、領(lǐng)導(dǎo)講話等都有對(duì)人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)做了一些綱領(lǐng)性的指導(dǎo)，合理的解讀能夠?yàn)樾袠I(yè)做了好的發(fā)展指引。優(yōu)勢競爭，長期盈利，依托中國，布局全球，立足核心能力，全力獲取顯著競爭優(yōu)勢，創(chuàng)造得到廣泛認(rèn)可、深入人心的價(jià)值，通過成為“難以替代者”品牌致勝，涌現(xiàn)一批市場競爭力突出的全球性與區(qū)域性中國品牌，以持續(xù)正現(xiàn)金流實(shí)現(xiàn)長期盈利，這才是行業(yè)企業(yè)的發(fā)展之道。有27家企業(yè)在2016年進(jìn)行融資，其中16家企業(yè)融資金額在千萬級(jí)人民幣或美元以上，醫(yī)療大數(shù)據(jù)公司碳云智能融資金額高達(dá)10億人民幣。截至2017年8月31日，國內(nèi)83家企業(yè)的融資總額已經(jīng)接近42億人民幣。人工智能與醫(yī)學(xué)影像的高契合度有27家企業(yè)在2016年進(jìn)行融資，其中16家企業(yè)融資金額在千萬級(jí)人民幣或美元以上，醫(yī)療大數(shù)據(jù)公司碳云智能融資金額高達(dá)10億人民幣。截至2017年8月31日，國內(nèi)83家企業(yè)的融資總額已經(jīng)接近42億人民幣。2016年是人工智能+醫(yī)療在國內(nèi)形成投資風(fēng)口的元年低功耗優(yōu)勢顯著。過去一般使用MCU或DSP來處理醫(yī)療圖像，由于MCU和DSP都是串行器件，開發(fā)人員需要使用FPGA來進(jìn)行硬件加速以獲得醫(yī)療成像應(yīng)用所需的處理能力和清晰度，F(xiàn)PGA能處理圖像算法里大規(guī)模的并行處理需求。目前國內(nèi)也有一些企業(yè)利用FPGA+深度學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)影像智能診斷，例如醫(yī)學(xué)影像AI企業(yè)健培科技自主研發(fā)了基于FPGA架構(gòu)的影像分析，在滿足性能要求的前提下具備低功耗的優(yōu)勢。早期醫(yī)療圖像診斷設(shè)備大多是采用FPGA處理器進(jìn)行運(yùn)算驅(qū)動(dòng)因素70%50%2016年是人工智能+醫(yī)療在國內(nèi)形成投資風(fēng)口的元年低功耗優(yōu)勢顯著。過去一般使用MCU或DSP來處理醫(yī)療圖像，由于MCU和DSP都是串行器件，開發(fā)人員需要使用FPGA來進(jìn)行硬件加速以獲得醫(yī)療成像應(yīng)用所需的處理能力和清晰度，F(xiàn)PGA能處理圖像算法里大規(guī)模的并行處理需求。目前國內(nèi)也有一些企業(yè)利用FPGA+深度學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)影像智能診斷，例如醫(yī)學(xué)影像AI企業(yè)健培科技自主研發(fā)了基于FPGA架構(gòu)的影像分析，在滿足性能要求的前提下具備低功耗的優(yōu)勢。有27家企業(yè)在2016年進(jìn)行融資，其中16家企業(yè)融資金額在千萬級(jí)人民幣或美元以上，醫(yī)療大數(shù)據(jù)公司碳云智能融資金額高達(dá)10億人民幣。截至2017年8月31日，國內(nèi)83家企業(yè)的融資總額已經(jīng)接近42億人民幣。驅(qū)動(dòng)因素2早期醫(yī)療圖像診斷設(shè)備大多是采用FPGA處理器進(jìn)行運(yùn)算行業(yè)痛點(diǎn)及發(fā)展建議行業(yè)痛點(diǎn)行業(yè)發(fā)展建議04PartOne行業(yè)痛點(diǎn)質(zhì)量參差不齊人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)缺乏完備的質(zhì)量控制和質(zhì)量保證體系，生產(chǎn)商缺乏統(tǒng)一的生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)，行業(yè)內(nèi)產(chǎn)品質(zhì)量良莠不齊，導(dǎo)致產(chǎn)品的可靠性難以保證，喪失產(chǎn)品市場競爭力行業(yè)監(jiān)管難度大高端產(chǎn)品發(fā)展落后政府秉承創(chuàng)新開放的態(tài)度，支持和鼓勵(lì)科學(xué)研究創(chuàng)新，對(duì)科學(xué)研究試驗(yàn)不設(shè)置嚴(yán)格限制，因此，人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)不存在統(tǒng)一的監(jiān)督管理規(guī)范，產(chǎn)品質(zhì)量主要依靠生產(chǎn)企業(yè)自主檢測，人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量的監(jiān)管難度加大在中低端產(chǎn)品領(lǐng)域，仍然有較大比例的產(chǎn)品依賴于進(jìn)口渠道。此外，人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)企業(yè)缺乏創(chuàng)新研發(fā)能力以及仿制能力，加重下游消費(fèi)端對(duì)進(jìn)口科研用檢測試劑的依賴，不利于人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)的發(fā)展發(fā)展建議1發(fā)展建議2發(fā)展建議3缺乏標(biāo)準(zhǔn)化高質(zhì)量訓(xùn)練集人工智能醫(yī)學(xué)影像模型要求大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練以輸出高質(zhì)量結(jié)果，盡管當(dāng)前中國醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)量多，但大部分?jǐn)?shù)據(jù)來源不明。三甲醫(yī)院數(shù)據(jù)開放因政策原因仍存在一定難度，導(dǎo)致標(biāo)準(zhǔn)化、高質(zhì)量、高量級(jí)的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)獲取難度大。醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)涉及病種單一，部分疾病數(shù)據(jù)量不足，數(shù)據(jù)庫各學(xué)科分布不均衡，皆成為人工智能醫(yī)學(xué)影像設(shè)備技術(shù)升級(jí)的阻礙；缺乏統(tǒng)一行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)當(dāng)前行業(yè)對(duì)基于病種的醫(yī)學(xué)影像及疾病征象缺乏統(tǒng)一認(rèn)識(shí)，各家人工智能醫(yī)學(xué)影像企業(yè)采用的數(shù)據(jù)訓(xùn)練集標(biāo)準(zhǔn)多樣，系統(tǒng)偏差較大，不利于同行業(yè)間交流；缺乏有效保護(hù)和監(jiān)督醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的使用不可追溯來源，因此缺乏合法性和可分享性，業(yè)內(nèi)缺乏對(duì)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)使用標(biāo)準(zhǔn)的判斷依據(jù)，在現(xiàn)有的法律基礎(chǔ)上尋找合規(guī)使用和分享數(shù)據(jù)的渠道迫在眉睫。行業(yè)發(fā)展建議行業(yè)前景及競爭格局行業(yè)前景行業(yè)競爭格局行業(yè)標(biāo)桿企業(yè)05PartOne人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)技術(shù)發(fā)展已日趨成熟，進(jìn)入穩(wěn)定發(fā)展階段，當(dāng)前市場對(duì)人工智能醫(yī)學(xué)影像企業(yè)的評(píng)判重點(diǎn)由技術(shù)轉(zhuǎn)移至產(chǎn)品的應(yīng)用場景落地。優(yōu)化人工智能醫(yī)學(xué)影像設(shè)備功能，豐富產(chǎn)品的場景落地經(jīng)驗(yàn)，提升場景應(yīng)用影響力，成為未來人工智能醫(yī)學(xué)影像企業(yè)的發(fā)展重點(diǎn)。加速應(yīng)用場景落地01020304人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)作為新興行業(yè)，中國政府及有關(guān)部門仍未出臺(tái)具體的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)及監(jiān)管政策。未來，政府及有關(guān)部分需加快制定和完善相關(guān)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)及法律法規(guī)，規(guī)范人工智能醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品的研發(fā)、生產(chǎn)、推廣、銷售和使用全過程，促進(jìn)人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)有序、長遠(yuǎn)發(fā)展。加快行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和法律法規(guī)的制定人工智能醫(yī)學(xué)影像技術(shù)日漸完善，產(chǎn)品的應(yīng)用場景落地能力正逐步增強(qiáng)，人工智能醫(yī)學(xué)影像企業(yè)形成清晰的商業(yè)模式，探索穩(wěn)定的盈利來源，是未來行業(yè)規(guī)?；l(fā)展的前提。明確商業(yè)模式和盈利模式人工智能醫(yī)學(xué)影像的出現(xiàn)解決了傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)影像的行業(yè)痛點(diǎn)，市場需求提升。醫(yī)療數(shù)據(jù)的逐年增長，為人工智能醫(yī)學(xué)影像的技術(shù)升級(jí)提供基礎(chǔ)支持。人工智能成為中國國家戰(zhàn)略之一，拉動(dòng)人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)發(fā)展。市場需求提升、技術(shù)進(jìn)步、政策支持行業(yè)趨勢人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化與定制化界限被打破，未來趨于融合。標(biāo)準(zhǔn)化加微定制的產(chǎn)品戰(zhàn)略，有效平衡企業(yè)操作層面與消費(fèi)者需求層面的矛盾讓消費(fèi)者既擁有足夠的確定性，也有足夠的彈性。人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用使得實(shí)際操作和施工賦能方式深入介入，使得平臺(tái)從簡單的流量供給入口轉(zhuǎn)變?yōu)楣ぞ吖┙o、技術(shù)供給、工人供給的模式。中國消費(fèi)升級(jí)倒逼人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)提高服務(wù)質(zhì)量，用戶需求從獲取公司信息并與公司對(duì)接暢通轉(zhuǎn)變?yōu)楦幼⒅伢w驗(yàn)注重實(shí)際的效果，滿足用戶需求，提供個(gè)性化定制服務(wù)，成為人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)新的發(fā)展方向.行業(yè)面臨洗牌標(biāo)準(zhǔn)化趨勢融合行業(yè)平臺(tái)職能轉(zhuǎn)化注重用戶體驗(yàn)行業(yè)趨勢由于新冠疫情對(duì)經(jīng)濟(jì)的巨大沖擊，各行各業(yè)都面臨資源重新洗牌，因此人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)也進(jìn)入洗牌期。下游企業(yè)缺乏核心技術(shù)。投資融資主要集中于行業(yè)主流企業(yè)，對(duì)中小企業(yè)面臨巨大挑戰(zhàn)。獨(dú)立研發(fā)團(tuán)隊(duì)組成的創(chuàng)業(yè)企業(yè)，如圖瑪深維、推想科技、深睿醫(yī)療等，主要聚焦于應(yīng)用層建設(shè)，基于場景或行業(yè)數(shù)據(jù)，提供解決方案。2016年下半年以來，此類初創(chuàng)企業(yè)廣受資本市場青睞。資金實(shí)力較為雄厚的科技企業(yè)，如IBMWatson、谷歌、騰訊、阿里、