人工智能+X，如何找寻这个X？出行驾驶、金融、医疗？各个行业都有机会，但应该怎么切入呢？今天来了解一下，在人工智能+医疗最活跃的领域是医疗影像的AI辅助分析，这个基本市场究竟有多大，又有哪些传统玩家？

当我们将目光聚焦于医疗健康领域，人工智能已经应用在疾病辅助诊断等许多方面，尤其是人工智能与医学影像的结合，被认为是最有可能先发展起来的领域。

据国金证券调查，目前我国影像市场规模在2000多亿元，省会城市的影像中心规模在250-300亿，县级市影像中心规模在300多亿。

在我国，面对这个上千亿元的大蛋糕，再加上政策形式的加持，很多资本企业已经把第三方影像中心作为了战略目标之一。有保险金融、互联网、地产、医疗企业等，逐渐进入巨头通过资本战略布局的阶段。

目前，国外早已出现了一批将人工智能用于医疗影像的明星公司，如Enlitic、Butterfly Network、VisExcell、VoxelCloud等。在医疗智能领域深耕最久的IBM，也在去年8月斥资10亿美元收购了医疗影像处理与加工公司Merge，欲将其技术整合进IBM Watson认知智能系统。

国内也不甘落后，特别是自去年以来，一批初创公司陆续成立，如Deepcare、推想科技、图玛森维等。同时，以医疗影像云平台起家的公司也逐渐涉足人工智能领域，比如医渡云与汇医慧影。

国内目前从事医疗影像智能分析的公司不多，CAIA根据公开资料，从众多医疗科技公司中，整理了十多家较为明确涉足将人工智能用于分析医疗影像，从而提高诊断效率和精确性的公司。从这些公司的情况，我们可以一窥国内在这一领域的现状。

国内人工智能+医疗影像公司一览

根据上表中的统计，从成立时间上看，2016年就有5家公司成立；其余公司也集成在2012-2015年成立，但初期多提供影像云服务，智能业务也多在今年开始拓展。

相比之下，国内也并不落后，上文提到的几家国外公司中，仅Butterfly Network成立较早，是在2011年，其余公司也仅2年左右。

影像需求与医生数量的错位，导致医生负荷过重，影响诊断效果，而这其中就有人工智能发挥的空间。而美国哈佛医学院参与进行的智能诊断临床试验显示，人工智能辅助医生进行乳腺癌诊断可以将误诊率从4%降低到0.5%。不断增长的需求与技术的进步，基本可以解释医疗影像领域人工智能类公司的崛起。

第一，影像数据获取更容易。相比于病历数据动辄三五年的时间跨度，影像学数据则只是“一秒钟”。对于数据公司而言，获得上百万张片子难度不算很大，但是有几十万份完整的结构化的病人病历就不容易了。

第二，影像数据处理难度更小。一份病历要包含的信息至少有病史、病人信息、症状、治疗手段、愈后恢复等方面，而影像学的数据就是一张片子。

第三，影像数据重要。影像检测信息是最直观反映病人病情信息的数据，也是医生确定治疗方案的最直接依据。

医疗数据中有90%来自于医学影像，并且我国医学影像的数据正以30%的年增长率逐年增长，相比之下，影像科医生的增长速度和工作效率是不足以应对这样的增长趋势，这将给医生带来巨大的压力。

另一方面，目前医学影像数据大部分仍然需要人工分析，最明显的缺陷就是不精准，依靠经验所做的判断容易造成误诊。

人工智能依靠强大的图像识别和深度学习技术，将很好地解决医学影像大数据人工处理中存在的两大问题，大大提高数据分析的效率和准确性，减轻医生的压力，同时提高诊疗的效率和准确率。

第一，影像科医疗资源在中国非常短缺。

相比发达国家，中国影像科医疗资源短缺严重。一方面，医学影像的阅读需要长时间专业经验的积累，也就是说影像科医生的培养周期相对较长；另一方面，影像科在医院内部地位、收入不高，愿意从事影像学的医生越来越少。

而智能影像检测软件能从效率与精度两个方面改善这样的局面。智能软件可以快速处理片子，甚至比医生更快，还可以减少人为操作的误判率。美国哈佛医学院参与的智能诊断临床试验显示，人工智能辅助医生进行乳腺癌诊断可以将误诊率从 4% 降低到 0.5%。

第二，第三方检测机构在近年的兴起。

第三方检测机构在这里是指独立于医院体系的医学影像中心，比如如上海全景这样的企业。相比于医院内的检测，第三方检测机构的效率更高，可以充分利用社区资源，不牵扯医生利益，是大势所趋。今年全国各省市陆续放开了独立医学影像中心的政策限制，其中江西省行动最快，上半年已经批准了三家独立医学影像中心。

第三方检测机构想要开展影像检测业务，必须取得资质认证，资质认证包括一定级别的器材与人员。而专业人员培训周期长，智能图像诊断的需求就一下子上来了。

总结：AI+医疗影像的发展目前还仍处于跑马圈地的时代，如何在资源整合中寻求自身竞争优势，如何从战略上快速布局，从管理上提升效率和服务质量，将会决定谁能真正成为下一阶段诸侯争霸中的一员。

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