度國內(nèi)AI醫(yī)學(xué)影像行業(yè)未來發(fā)展計劃趨勢分析

醫(yī)^學(xué)力行^業(yè)/未/來^發(fā)計人趨丿勢丿分析醫(yī)^學(xué)力行^業(yè)/未/來^發(fā)計人趨丿勢丿分析2017年中國AI+醫(yī)學(xué)影像行業(yè)將來發(fā)展趨向剖析2017年12月27日政策、技術(shù)兩重驅(qū)動，“AI+醫(yī)學(xué)影像”蓄勢待發(fā)一、國家高度支持，詳細(xì)家產(chǎn)培植政策有望加快出臺國務(wù)出臺系列政策支持醫(yī)學(xué)影像行業(yè)的發(fā)展。從2013年到2017年，國務(wù)院、發(fā)改委、國家食品藥品監(jiān)察總局、衛(wèi)計委不停出臺政策支持醫(yī)學(xué)影像行業(yè)的發(fā)展。針對性政策涉及：醫(yī)學(xué)影像設(shè)施、獨立影像中心、線上影像平臺、影像信息化，包含鼓舞公立醫(yī)院采買國產(chǎn)醫(yī)療設(shè)施、扶助民營醫(yī)院新增設(shè)施需求；增強醫(yī)療信息化建設(shè)基礎(chǔ)，建立云端醫(yī)療數(shù)據(jù)庫，推動醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用開發(fā)等；全面推動分級診斷，鼓舞民營資本流入建設(shè)獨立檢查查驗中心、遠(yuǎn)程醫(yī)療等。國家對醫(yī)療領(lǐng)域提出人工智能發(fā)展要求。2016年以來，國家關(guān)于醫(yī)療領(lǐng)域提出明確的人工智能發(fā)展要求，包含對技術(shù)研發(fā)的支持政策，就有關(guān)技術(shù)和產(chǎn)品提出健康信息化、醫(yī)療大數(shù)據(jù)、智能健康管理等詳細(xì)應(yīng)用，并針對醫(yī)療、健康及養(yǎng)老方面提出較為明確的人工智能應(yīng)用方向。2017年7月，國務(wù)院公布《新一代人工智能規(guī)劃》，人工智能上漲至國家戰(zhàn)略層面，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用有望進(jìn)入新的迅速發(fā)展階段。國家對醫(yī)療領(lǐng)域提出人工智能發(fā)展要求*t■務(wù)解靜哲廳關(guān)-空糊提越康匪療術(shù)-生靜三第柑*t■務(wù)解靜哲廳關(guān)-空糊提越康匪療術(shù)-生靜三第柑D）打印憧術(shù)’IE碩UI人.大型策丹設(shè)可殊戢說番型韜關(guān)^型傳總總件?于加僅■fta?醫(yī)工給曾wtu.tSKJSiSt助嚴(yán)卸叩曼?（剛Sfll衛(wèi)葷惟掘并于印發(fā)^+=五’全■人口店?啊機規(guī)暫的-充殳片科人工祈悒曲r現(xiàn)實.4aai耀用拭離人募先謨技術(shù)曲帝產(chǎn)制希人口誕MH鳥?；赦?魄療尢旳電Si用*總?cè)疗恚狠v袒愛m酉手Hi,mksikw葉課.產(chǎn)品舞希（匕數(shù)據(jù)根源：公然資料整理目前，國家政策高度支持醫(yī)學(xué)影像行業(yè)以及“AI+醫(yī)療”的發(fā)展，接下來，估計國家將在《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》等家產(chǎn)指導(dǎo)性文件的基礎(chǔ)上，出臺一批詳細(xì)的家產(chǎn)推動措施，針對“AI+醫(yī)學(xué)影像”行業(yè)的詳細(xì)培植政策也有望合時推出，促使人工智能在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的應(yīng)用與發(fā)展。二、算力算法迅速迭代，“AI+醫(yī)療影像”期望大數(shù)據(jù)引爆醫(yī)學(xué)影像在醫(yī)療AI領(lǐng)域技術(shù)成熟度最高，有望最初實現(xiàn)商業(yè)化。動脈網(wǎng)蛋殼研究院公布“人工智能+醫(yī)療技術(shù)成熟度散布曲線”，“AI+醫(yī)療影像”在醫(yī)療領(lǐng)域成熟度最高，在曲線上處于過高希望的峰值地點。其判斷依照為：）從醫(yī)療影像類的公司入駐醫(yī)院數(shù)目來看，目前國內(nèi)科研能力較強，醫(yī)療水平靠前的大型醫(yī)院幾乎都已經(jīng)和公司開始了有關(guān)的臨床實驗，首批種子用戶活躍度已經(jīng)達(dá)到了巔峰；）有關(guān)領(lǐng)域的大規(guī)模媒體報大概出此刻2015?2017年，目前在一個安穩(wěn)的巔峰期。我們以為，人工智能在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域熱度較高一方面是技術(shù)貯備相對豐富，特別是靜態(tài)圖像辨別趕快的迅速發(fā)展以及2017年以來AI應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像多個領(lǐng)域辨別正確度的大幅提升，另一方面則是AI+醫(yī)學(xué)影像的商業(yè)模式可行性相對較高。人工智能+醫(yī)療技術(shù)成熟度散布■5一-wE■5一-wE*雷判阿1gym?5-lQfftSif*?『E舞麗臧（6JiHQ/科擇I?片的光軻宦OKI數(shù)據(jù)根源：公然資料整理算法、算力和數(shù)據(jù)被以為是人工智能的三大核心因素，數(shù)據(jù)量的增添、運算力的提高和深度學(xué)習(xí)算法的優(yōu)化將帶來人工智能效率的連續(xù)提高。目前醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域算法迅速打破，算力連續(xù)增添，怎樣獲取足夠豐富且高質(zhì)量的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)成為提高診斷正確度的最重點因素。1、大批深度學(xué)習(xí)平臺和框架開源降低技術(shù)門檻人工智能的核心之一是算法，深度學(xué)習(xí)是目前最重要的人工智能算法之一。深度學(xué)習(xí)以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，由計算機自動生成特點量，不需要人來設(shè)計特點量，而是由計算機自動獲取高層特點量，深度學(xué)習(xí)代表的“特點表示學(xué)習(xí)”是一次歷史性的打破。深度學(xué)習(xí)是人工智能技術(shù)的歷史性打破耳?車特?fù)Q

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H耽移風(fēng)ft曲^vmBlZ數(shù)據(jù)根源：公然資料整理圖像辨別是深度學(xué)習(xí)等AI技術(shù)進(jìn)步最快的領(lǐng)域之一，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）以及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）等深度學(xué)習(xí)算法利用數(shù)據(jù)量以及計算量作為模型驅(qū)動力，經(jīng)過感覺野和權(quán)值共享減少了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要訓(xùn)練的參數(shù)個數(shù)，最后實現(xiàn)了超越傳統(tǒng)方法的圖像辨別性能。2015年ResNet算法辨別錯誤率已經(jīng)降低至3.57%,低于人眼5.1%的辨別錯誤率，深度學(xué)習(xí)算法在圖像辨別領(lǐng)域已經(jīng)達(dá)到初步適用階段。2010-2015年ImageNetILSVRC大賽冠軍團(tuán)隊辨別分類的錯誤率jd%jd%201020112012201320M2015深度學(xué)習(xí)能夠自動找尋特點，有不一樣來自不一樣的部位，201020112012201320M2015深度學(xué)習(xí)能夠自動找尋特點，有不一樣來自不一樣的部位，特別合用于“數(shù)據(jù)根源：公然資料整理|AI+醫(yī)療影像”診斷。醫(yī)學(xué)影像圖像經(jīng)過深度學(xué)習(xí)提取最主要的特點，它也能夠?qū)膊》诸?，做圖像分類與辨別。無需人為干預(yù)，深度學(xué)習(xí)算法就能夠從醫(yī)學(xué)影像中找出很多復(fù)雜程度極高，難以用語言詳細(xì)描繪出的對照特點。在AI與醫(yī)療場景的聯(lián)合中，鑒于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的醫(yī)療影像的辨別與剖析，可能會在整個智能醫(yī)療、精確醫(yī)療領(lǐng)域中搶先進(jìn)入大規(guī)模應(yīng)用階段。大批深度學(xué)習(xí)平臺及框架開源降低基礎(chǔ)算法實現(xiàn)的技術(shù)門檻。跟著深度學(xué)習(xí)理論和工程技術(shù)系統(tǒng)的成熟，包含經(jīng)過云服務(wù)或許開源的方式向行業(yè)輸出技術(shù)，先進(jìn)的算法被封裝為易于使用的產(chǎn)品和服務(wù)。最近幾年來，科技巨頭開源了大批深度學(xué)習(xí)的工具包，比如Google的TensorFlow,Facebook的TorchNet，微軟的CNTK等等，這些開源包大幅降低了應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法的難度，創(chuàng)業(yè)公司也能夠利用這些開源包將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到醫(yī)學(xué)影像診斷領(lǐng)域，基礎(chǔ)算法的實現(xiàn)門檻大幅降低，可更為高效的專注于應(yīng)用層面的算法優(yōu)化。2、AI辦理器技術(shù)向高性能、低功耗的方向發(fā)展表現(xiàn)一個芯片實質(zhì)應(yīng)用成效利害的因素主要就是它的性能和功耗。目前，業(yè)內(nèi)幾乎所有的主流芯片廠商如NVIDIA、Movidius、Intel、海思等都著手推出鑒于深度學(xué)習(xí)的芯片。AI芯片比賽愈演愈烈，芯片業(yè)巨頭和研究機構(gòu)向來在探究人工智能芯片的解決路徑。相對谷歌、蘋果來說，處于家產(chǎn)鏈更上游的英特爾、英偉達(dá)等芯片廠商的加入，讓AI芯片領(lǐng)域的爭斗更為出色。整體來看，目古人工智能芯片的技術(shù)路徑主要有三種種類。繞一是以英特爾為代表的，環(huán)繞CPU/FPGA布局人工智能芯片。在人工智能領(lǐng)域，英特爾望依賴強盛的服務(wù)器芯片業(yè)務(wù)作為支撐，并以研發(fā)加收買的方式來開發(fā)定制的芯片來滿足人工智能芯片的特別需求。英特爾這兩年就以167億美元收買了FPGA領(lǐng)域的Altera公司、153億美元收買了自動駕駛方案供給商Mobileye、億美元收買深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的NervanaSystems。這幾起收買使得英特爾能夠推出CPU+FPGA的異構(gòu)方案，更好的適應(yīng)人工智能時代的定制化計算。根研究，F(xiàn)PGA和GPU履行算法單次迭代的時間優(yōu)于CPU。在一項FPGA以及CPU、GPU履行GaxPy算法每次迭代的能源耗費試驗中，CPU與GPU的能耗是相仿的，而FPGA的能耗不過CPU與GPU的8%左右。

FPGA硬件架構(gòu)Input/OutputBlocks^.11■<■■■■■■I■M■■數(shù)據(jù)根源：公然資料整理二是以英偉達(dá)公司為代表，環(huán)繞GPU布局人工智能芯片。英偉達(dá)已經(jīng)推出了新一代的GPU，取名Volta號稱史上最強的GPU加快器，擁有強盛的深度學(xué)習(xí)慣能。英偉達(dá)表示，有關(guān)于以前的GPU產(chǎn)品，最新的Volta能夠讓深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練加速提咼12倍、推理速度數(shù)據(jù)根源：公然資料整理6倍。ftt.CPU和GPU表現(xiàn)出特別不一樣的架構(gòu)ftt.數(shù)據(jù)根源：公然資料整理三是以谷歌公司為代表，經(jīng)過專用辦理器布局人工智能芯片。2016年谷歌公布的第一代TPU芯片，主要在谷歌數(shù)據(jù)中心和包含AlphaGo這樣的人工智能產(chǎn)品中間使用，主攻運算性能。2017年谷歌在I/O開發(fā)者大會上推出了第二代TPU芯片，只管在一些應(yīng)用上利用率很低，TPU均勻比目前的常用GPU快15~30倍，性能功耗比超出約30~80倍。醫(yī)^學(xué)力行^業(yè)/未/來^發(fā)計人趨丿勢丿分析|醫(yī)^學(xué)力行^業(yè)/未/來^發(fā)計人趨丿勢丿分析|醫(yī)^學(xué)力行^業(yè)/未/來^發(fā)計人趨丿勢丿分析|醫(yī)^學(xué)力行^業(yè)/未/來^發(fā)計人趨丿勢丿分析|TPU,GPU,CPU和改良的TPU的性能對照J(rèn)502Q0J502Q0■TPU^GPUtlPU/CPl；■TPUGPL溝TP5CPU?GPV/CPU■I數(shù)據(jù)根源：公然資料整理初期醫(yī)療圖像診斷設(shè)施大多是采納FPGA辦理器進(jìn)行運算，低功耗優(yōu)勢明顯。過去一般使用MCU或DSP來辦理醫(yī)療圖像，因為MCU和DSP都是串行器件，開發(fā)人員需要使用FPGA來進(jìn)行硬件加快以獲取醫(yī)療成像應(yīng)用所需的辦理能力和清楚度，F(xiàn)PGA能辦理圖像算法里大規(guī)模的并行辦理需求。目前國內(nèi)也有一些公司利用FPGA+深度學(xué)習(xí)技術(shù)，實現(xiàn)醫(yī)學(xué)影像智能診斷，比如醫(yī)學(xué)影像AI公司健培科技自主研發(fā)了鑒于FPGA架構(gòu)的影像剖析，在知足性能要求的前提下具備低功耗的優(yōu)勢。GPU作為高性能計算機集群協(xié)辦理器，峰值性能優(yōu)于FPGA，在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域應(yīng)用也愈來愈寬泛。跟著運算量的大幅度增添，F(xiàn)PGA已難以對付，引入善于于并行運算的GPU進(jìn)行協(xié)運算特別必需，醫(yī)療成像是較早利用GPU通用計算能力加快性能的商業(yè)應(yīng)用之一。越來越多CT機、超聲波診斷設(shè)施搭載了NVIDIA的GPU，CT、MRI、超聲波、內(nèi)窺鏡、病理影像診斷中均可用到GPU協(xié)運算。在一些醫(yī)療影像應(yīng)用中，計算機需要辦理大批的高精度CT或許MRI圖像?；颊咝枰杆?、精確并且舒坦的診斷，而醫(yī)生則需要能夠?qū)崿F(xiàn)高效診斷的工具。將宏大的服務(wù)器陣列引入臨床設(shè)施特別困難，但GPU和Tesla的強盛計算能力使得供給小型的并行計算模塊成為可能。GPU的通用計算性能，能夠讓科研人員以比辦理器快數(shù)十倍甚至上百倍的速度辦理圖像。所以，醫(yī)生能夠?qū)崿F(xiàn)及時查察CT和MRI的3D合成圖像，或許在不損失檢查影像畫質(zhì)的狀況下能夠使系統(tǒng)更快地運轉(zhuǎn)。經(jīng)過這些迅速獲取的結(jié)果，醫(yī)生能夠檢查病患組織的狀態(tài)并做出診斷，而無需活體檢查和外科辦理。FPGA與GPU性能與功耗對照剖析一FPGAGPU功耗低高靈巧性高，可編程低峰值性能低'高冋均勻性能取決于FPGA加快器架構(gòu)上的優(yōu)勢能否能填補運轉(zhuǎn)速度上的劣勢數(shù)據(jù)根源：公然資料整理可見，F(xiàn)PGA、GPU等芯片應(yīng)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域已有著較長的歷史，實質(zhì)上，初期的高端醫(yī)學(xué)影像設(shè)施中也擁有有必定的協(xié)助診斷功能，人工智能在該領(lǐng)域的應(yīng)用其實不突兀，而是在協(xié)助能力方面有了質(zhì)的提高。3、高質(zhì)量數(shù)據(jù)獲取和標(biāo)明能力是AI醫(yī)學(xué)影像公司的核心競爭力之一系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)能力提高需要經(jīng)過相當(dāng)數(shù)目和質(zhì)量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，深度學(xué)習(xí)算法的魯棒性、泛化能力大小很大程度取決于數(shù)據(jù)訓(xùn)練的量級。數(shù)據(jù)質(zhì)量更是人工智能計算和學(xué)習(xí)能力的保障，醫(yī)療數(shù)據(jù)之于醫(yī)療診斷的重要性，就像道路測試之于無人駕駛汽車，所以，在算力和算法連續(xù)迅速進(jìn)步的基礎(chǔ)上，獲取相當(dāng)數(shù)目的高質(zhì)量數(shù)據(jù)成為醫(yī)學(xué)影像人工智能領(lǐng)域最重要的競爭力。“互聯(lián)網(wǎng)+”推動醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)爆炸。醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)量極大，一個癌癥患者的基因組就相當(dāng)于半個TB數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)+推動了以電子病歷記錄為代表的集中化醫(yī)療數(shù)據(jù)量快速增添，美國醫(yī)療機構(gòu)使用電子病歷記錄的比率從2004年的21%增添至2015年的87%；醫(yī)院供給數(shù)字化醫(yī)療信息的能力相同也在增添——從2013年到現(xiàn)在增添了7倍。總結(jié)來看，全世界醫(yī)療數(shù)據(jù)量從2013年以來的年增添率達(dá)到了48%。全世界醫(yī)療數(shù)據(jù)量2013年以來年增添率達(dá)48%』列■出巧卜數(shù)據(jù)根源：公然資料整理2020年人類醫(yī)療數(shù)據(jù)總量展望（萬億GB）數(shù)據(jù)根源：公然資料整理2020年人類醫(yī)療數(shù)據(jù)總量展望（萬億GB）454卩454卩-從GammjPB.已通勢桓Ktei+.屮廉市（-從GammjPB.已通勢桓Ktei+.屮廉市（TtMO方人口）弓眸^iSSJIOPBSftHA數(shù)據(jù)量大亦T|?醫(yī)療重尊眾殍邙二二屛&片在幽話擁施務(wù)

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處理快砂團(tuán)再前掏中的蜃皆的趙礎(chǔ)值肘押尋丼礫fiumK皿si立融鹹帕》隔?weiifi?F-tK,數(shù)據(jù)根源：公然資料整理中國醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)總量巨大，但利用效率較低。據(jù)威望檢查數(shù)據(jù)顯示，醫(yī)療行業(yè)非構(gòu)造化數(shù)據(jù)占整個數(shù)據(jù)量的90%左右，醫(yī)療行業(yè)的非構(gòu)造化數(shù)據(jù)主要包含醫(yī)療PACS系統(tǒng)產(chǎn)生的醫(yī)學(xué)影像，比方DR、CT、MRI等。并且，中國醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)仍以每年30%以上的增速在增添。中國每年的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)量超出歐美，特別是依據(jù)眾多人口數(shù)目獲取的醫(yī)療和健康數(shù)據(jù)，可是這些海量數(shù)據(jù)缺少一個一致標(biāo)準(zhǔn)、跨平臺分享的生態(tài)環(huán)境，大部分都是數(shù)據(jù)孤島，利用率和利用價值不高。我國醫(yī)療數(shù)據(jù)特點in%.Owl化M戸于籌啟丟?*舉繪為化城沁炯L文新軸削g眇旳rd和FDF丈蘇in%.數(shù)據(jù)根源：公然資料整理過去，醫(yī)學(xué)影像行業(yè)在高質(zhì)量數(shù)據(jù)獲取和標(biāo)明上有著較大挑戰(zhàn)。1）高質(zhì)量數(shù)據(jù)獲取難度大：一方面，高質(zhì)量影像數(shù)據(jù)集中在少量三甲醫(yī)院，這些醫(yī)院在數(shù)據(jù)共享方面大多較為守舊，不一樣醫(yī)療機構(gòu)的數(shù)據(jù)極少能夠?qū)崿F(xiàn)互通，缺少有效的數(shù)據(jù)共享體制；另一方面，只管我國已經(jīng)累積了大批醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，醫(yī)學(xué)影像行業(yè)因為其需要使用電子設(shè)施的特征，數(shù)據(jù)格式也較于其余醫(yī)學(xué)領(lǐng)域相對標(biāo)準(zhǔn)，可是過往醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，特別是影像所對應(yīng)的臨床診斷報告信息，沒有以正確的標(biāo)準(zhǔn)化的形式記錄甚至缺失的問題，對數(shù)據(jù)質(zhì)量造成較大影響。2）數(shù)據(jù)標(biāo)明成本高：數(shù)據(jù)辦理中80%的時間都是在做數(shù)據(jù)預(yù)辦理工作，標(biāo)明的正確性關(guān)乎結(jié)果的正確性，訓(xùn)練的每張圖片都需要經(jīng)過專業(yè)人員標(biāo)明，將來2-5年小樣本學(xué)習(xí)在理論層面或?qū)⒂兴蚱疲墒嵌虝r間內(nèi)數(shù)據(jù)的標(biāo)明仍舊需要耗資大批的精力。所以，影像數(shù)據(jù)的獲取能力與標(biāo)明能力已經(jīng)成為AI醫(yī)學(xué)影像公司的核心競爭力之一。國內(nèi)外公司基本都處于采集影像數(shù)據(jù)的階段，以不停豐富病種多樣性和擴大影像數(shù)據(jù)規(guī)模，進(jìn)而優(yōu)化影像智能診斷的正確度。醫(yī)學(xué)影像人工智能學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)主要有兩大獲取門路：一是是國家/政府的公共數(shù)據(jù)，如美國聯(lián)邦政府在數(shù)據(jù)平臺開放了來自多個領(lǐng)域的13萬個數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)，包含醫(yī)療、商業(yè)、農(nóng)業(yè)、教育等領(lǐng)域，我國和其余國家也陸續(xù)開放了部分領(lǐng)域的公共數(shù)據(jù)。二是家產(chǎn)合作，獲取脫敏數(shù)據(jù)。人工智能創(chuàng)業(yè)公司經(jīng)過和行業(yè)公司，以及家產(chǎn)鏈上游的數(shù)據(jù)公司成立合作獲取脫敏數(shù)據(jù)，比方和醫(yī)院成立合作關(guān)系。IBMWatson一開始就是經(jīng)過和紀(jì)念斯隆凱特琳癌癥中心合作獲取病歷、文件等數(shù)據(jù)。醫(yī)院是目前最大的醫(yī)療數(shù)據(jù)集聚地，所以與大型醫(yī)療機構(gòu)擁有深度合作關(guān)系的公司占有先發(fā)優(yōu)勢。跟著醫(yī)療入大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和規(guī)模將實現(xiàn)迅速提高，有望引爆“AI性療影像”行業(yè)的發(fā)展。三、科技巨頭加快賽馬圈地，創(chuàng)業(yè)公司獲資本喜愛“AI+醫(yī)療影像”市場百花怒放，目前還沒有出現(xiàn)占有絕對優(yōu)勢地位的領(lǐng)跑公司。市場參加者主要分為兩類：一是科技巨頭，包含IBM、谷歌、微軟、亞馬遜、阿里、騰訊等，這些公司在人工智能基礎(chǔ)技術(shù)有著長久的布局和投資，在醫(yī)學(xué)影像應(yīng)用層面獲得打破具備必定的優(yōu)勢；二是醫(yī)學(xué)影像人工智能創(chuàng)業(yè)公司，創(chuàng)業(yè)公司主要聚焦于應(yīng)用層的建設(shè)，鑒于場景或行業(yè)數(shù)據(jù)，供給最后的解決方案。1、科技巨頭搶灘，加快布局“AI+醫(yī)學(xué)影像”市場科技巨頭紛繁以“AI+醫(yī)學(xué)影像”為打破口布局醫(yī)療領(lǐng)域，2017年以來更是表現(xiàn)出加快發(fā)展的趨向，英特爾、阿里、騰訊均公布了“AI+醫(yī)學(xué)影像”有關(guān)產(chǎn)品。1）2017年初，英特爾與有關(guān)機構(gòu)合作研發(fā)的一套鑒于超聲影像的甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性的協(xié)助診斷系統(tǒng)――“DE-超聲機器人”在部分醫(yī)院開始臨床試點；7月，英特爾與愛爾眼科等公司共同簽署人工智能眼科疾病辨別解決方案，從辦理器和硬件角度支持眼科圖像診斷。2）除了與因特爾合作推出產(chǎn)品，依賴高性能的計算環(huán)境、云平臺及深度學(xué)習(xí)技術(shù)優(yōu)勢，阿里健康聯(lián)手萬里云于2017年7月正式對外公布AI醫(yī)療產(chǎn)品“DoctorYou”，該產(chǎn)品的CT肺結(jié)節(jié)智能檢測引擎是阿里健康進(jìn)入實質(zhì)應(yīng)用的第一個醫(yī)療AI產(chǎn)品。3）騰訊也在2017年8月發(fā)起人工智能醫(yī)學(xué)影像聯(lián)合實驗室，并宣布其首個AI醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品“騰訊覓影”，協(xié)助初期食道癌等疾病的篩查。別的，谷歌、IBM、百度等巨頭都在醫(yī)學(xué)影像AI領(lǐng)域著手布局。2、創(chuàng)業(yè)公司受資本喜愛，“AI+醫(yī)學(xué)影像”成投資新風(fēng)口動脈網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2016年是人工智能醫(yī)療在國內(nèi)形成投資風(fēng)口的元年，有27家公司在2016年進(jìn)行融資，此中16家公司融資本額在千萬級人民幣或美元以上，醫(yī)療大數(shù)據(jù)公司碳云智能融資本額高達(dá)10億人民幣。截止2017年8月31日，國內(nèi)83家企業(yè)的融資總數(shù)已經(jīng)靠近42億人民幣。

國內(nèi)醫(yī)療人工智能歷年融資狀況（百萬元人民幣）20001342,13數(shù)據(jù)根源：公然資料整理而