马化腾、库克等大佬纷纷入局，医疗影像＋人工智能会成为下个风口吗？

导读：近日，腾讯公司首款将人工智能技术运用到医疗领域的产品“腾讯觅影”迎来升级，从医学影像应用扩展到腾讯AI Lab技术支持的AI辅助诊断。它主要被用来对食管癌、肺结节、糖尿病视网膜病变等疾病进行筛查。那么，医学影像诊断行业到底是怎么运营的？它有哪些痛点？人工智能为医学影像行业带来哪些新的曙光？

医学影像诊断行业到底是怎么运营的？

医学影像行业产业链

医学影像产业主要分为两个部分：

1.上游影像设备。包括零部件厂商、整机厂商、配套软件，最终服务对象是医院及影像科医生。

2.下游为影像诊断。包括医生、影像中心、影像耗材、远程诊断服务等，在影像设备产出图像的基础上，附加医生的劳动成本，最终服务对象是患者。

在全球的医疗影像设备市场中，老牌医学影像设备公司占据了超过90%的市场份额，排在前三位的企业，分别是西门子、通用电气和飞利浦。

在国内的医疗影像设备市场中，跨国企业占据了75%以上的市场份额，前三大厂商在 中高端市场的份额甚至超过 80%。在基层市场，国产设备有着较为明显的价格优势，市场占有率较高，分级诊疗带来的基层需求释放也给国产设备厂商带来新增量空间。同时，随着研发积累和技术进步，国产设备厂商的竞争力也有了较大提升，在中高端设备上开始发力，有望逐步实现全面国产替代。

虞涤新 果睿投资董事长、前德隆集团执行总裁

医学影像诊断行业有哪些痛点？

1. 医生缺口大，误诊率高、效率低

随着医学影像需求的增长，放疗科、病理科的医生缺口增大，特别是具有丰富临床经验的医生十分短缺。如病理科，在中国大概平均7万人才有一位病理医生，而在美国是2000人就有一位病理医生。因为医生数量的不足，导致病理科医生的工作量繁重，超负荷的工作也会导致误诊率和漏诊率的提高。

2.分析工作繁琐重复，极度消耗精力

以肺结节检测为例，一家三甲医院平均每天接待200例左右的肺结节筛查患者，每位患者在检查环节会产生 200-300 张的CT影像，放射科医生每天至少需要阅读4万张影像，任务繁重，大量消耗精力。

3.信息化程度偏低

由于中国信息化建设较晚， 医学影像数据共享度仍较低。数据显示，我国医院医学影像存档建设水平在 50%-60%，而美国达到了近 100%的水平。我国医学影像信息化程度偏低，影像诊断能力仍有着较大的提升需求。

人工智能会给医疗影像诊断带来什么？

1.提高影像医生诊断效率

利用图像识别技术对患者的影像进行识别，标注病灶关键信息，给出初步诊断结果，助力影像医生诊断效率的大幅提升。

2.降低复杂疾病的误诊率

基于深度学习不断优化，通过大量已有的影像数据和临床诊断信息，训练人工智能系统，使其具备独立诊断疾病的能力。在目前诊疗体系的基础上，进一步降低复杂疾病的误诊率，从而带来医学影像总体诊断水平的提升。

3.有助于医院整体诊疗水平的大幅提升

医院可以实现云平台支持，系统性地降低医院成本。目前，基层医院提供的影像诊疗质量较低，甚至不能提供。现在通过人工智能影像服务，有助于整体诊疗水平的大幅提升。

人工智能在医学影像领域会快速发展

目前 AI 医学影像在多个疾病领域，其准确率已达到，甚至超过专家水平，并且诊断效率大幅高于人工。在技术和市场需求的双重驱动下，人工智能在医学影像领域会快速发展。