醫(yī)學(xué)影像AI進(jìn)入后深度學(xué)習(xí)時(shí)代,給我們?cè)鯓拥南胂?/p>
"隨著人口老齡化的加劇以及民眾健康意識(shí)的提升,醫(yī)學(xué)影像檢查次數(shù)每年以超過30%的速度增加,而影像科醫(yī)生每年的增長(zhǎng)速度不到5%,這里面存在著嚴(yán)重的供需失衡。
深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像領(lǐng)域的突破使得在醫(yī)療影像中應(yīng)用AI技術(shù)進(jìn)行輔助診斷即將普及,在后深度學(xué)習(xí)時(shí)代,醫(yī)學(xué)影像AI現(xiàn)階段能解決什么問題?其中又有哪些瓶頸?未來(lái)會(huì)帶給我們?cè)鯓拥南胂螅繜o(wú)數(shù)的問號(hào)等待揭曉。"
醫(yī)學(xué)影像AI的市場(chǎng)規(guī)模
據(jù)《醫(yī)療影像的市場(chǎng)圖譜和行業(yè)發(fā)展分析》推算,2020 年我國(guó)醫(yī)學(xué)影像市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到6000 - 8000 億人民幣,其中即便診斷環(huán)節(jié)只占20%左右,也是一個(gè)千億級(jí)別的市場(chǎng)。
根據(jù)Global Market Insight的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì):藥物研發(fā)在全球醫(yī)療AI市場(chǎng)中的份額最大,占比達(dá)到35%;智能醫(yī)學(xué)影像市場(chǎng)則為第二大細(xì)分市場(chǎng),并將以超過40%的增速發(fā)展,在2024年達(dá)到25億美元規(guī)模,占比25%。
目前醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的年增長(zhǎng)率約為30%,而放射科醫(yī)師數(shù)量的年增長(zhǎng)率只有4.1%,放射科醫(yī)師數(shù)量增長(zhǎng)遠(yuǎn)不及影像數(shù)據(jù)增長(zhǎng)。
除了既有市場(chǎng)帶來(lái)的新需求,醫(yī)聯(lián)體建設(shè)的推進(jìn)和第三方醫(yī)學(xué)影像服務(wù)市場(chǎng)的發(fā)展也為市場(chǎng)帶來(lái)了新的機(jī)會(huì)。
市場(chǎng)的供需不平衡,與AI技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域應(yīng)用的巨大可能,推動(dòng)了大量創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)涌入醫(yī)學(xué)影像AI的領(lǐng)域。有數(shù)據(jù)顯示,中國(guó)人工智能+醫(yī)學(xué)影像的活躍企業(yè)已經(jīng)超過 70 家。
據(jù)國(guó)家衛(wèi)計(jì)委統(tǒng)計(jì),我國(guó)病理注冊(cè)醫(yī)生在1萬(wàn)人左右,按照每百?gòu)埓才鋫?名病理醫(yī)生的標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算,全國(guó)病理科醫(yī)生缺口達(dá)4萬(wàn)人。所以通過AI的方式輔助影像科醫(yī)師進(jìn)行診斷將滿足市場(chǎng)剛需。
智能影像識(shí)別分類多空間大
智能影像識(shí)別市場(chǎng)分類多、空間大,人工智能方法在醫(yī)學(xué)圖像處理中的應(yīng)用十分廣泛,涉及醫(yī)學(xué)圖像分割、圖像配準(zhǔn)、圖像融合、圖像壓縮、圖像重建等多個(gè)領(lǐng)域。
①放射類:通過射線成像了解人體內(nèi)部的病變情況,形成影像。對(duì)該影像智能識(shí)別的目的在于標(biāo)注病灶位置。
②放療類:在制定放療方案之前,醫(yī)生需要通過成像設(shè)備對(duì)靶區(qū)進(jìn)行定位,從而形成影像。對(duì)該影像智能識(shí)別的目的在于進(jìn)行靶區(qū)自動(dòng)勾畫,由于放療需要?dú)⑺兰?xì)胞,病變區(qū)域勾勒的越準(zhǔn)確越好,對(duì)智能影像識(shí)別準(zhǔn)確率要求高。
③手術(shù)類:對(duì)CT等影像通過3D可視化等技術(shù),進(jìn)行三維重建,幫助醫(yī)生進(jìn)行手術(shù)前規(guī)劃,確保手術(shù)的精確性。
④病理類:病理診斷是最終確診環(huán)節(jié),MRI、CT、B超等影像判讀的正確與否要參考病理診斷的結(jié)果。傳統(tǒng)的病歷檢驗(yàn)是醫(yī)生在顯微鏡下直接讀取病歷涂片,現(xiàn)在數(shù)字化病理系統(tǒng)使得AI讀片成為可能。
醫(yī)療影像AI算法的變化
醫(yī)學(xué)影像并不是AI應(yīng)用的第一個(gè)場(chǎng)景,許多企業(yè)的AI技術(shù)源于計(jì)算機(jī)視覺的遷移,并在此基礎(chǔ)上根據(jù)病種的特征進(jìn)行訓(xùn)練、優(yōu)化。遷移算法的優(yōu)勢(shì)在于開發(fā)者可以迅速切入醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,能加速醫(yī)療AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。
今年算法的變化主要變化在兩個(gè)方面,一方面,傳統(tǒng)遷移算法通過數(shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)不斷優(yōu)化,魯棒性、準(zhǔn)確率等指標(biāo)都有明顯上升;另一方面,部分AI影像企業(yè)拒絕使用開源算法,而選擇針對(duì)AI影像自建算法。
兩種模式有擁有各自的優(yōu)勢(shì),但要完全突破現(xiàn)有AI技術(shù)的瓶頸,或許單單的算法并不能完全解決問題,從基因等其他因素出發(fā),全方位的看待問題,或許是另一條出路。
變現(xiàn)場(chǎng)景和商業(yè)模式多樣化
僅就醫(yī)療圖像智能識(shí)別而言,潛在的變現(xiàn)方式包括:作為單獨(dú)的軟件模塊向醫(yī)療機(jī)構(gòu)銷售、與PACS等系統(tǒng)合成向醫(yī)療機(jī)構(gòu)銷售;與CT、X光機(jī)等設(shè)備合作形成軟硬件一體化解決方案向醫(yī)療機(jī)構(gòu)銷售;通過遠(yuǎn)程醫(yī)療等方式服務(wù)基層醫(yī)療機(jī)構(gòu);通過互醫(yī)療影像創(chuàng)業(yè)公司處于發(fā)展初期。
目前國(guó)內(nèi)在該領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司大概為59家。隨著行業(yè)的發(fā)展,市場(chǎng)參與者的數(shù)量將首先不斷提升,最后由分散走向集中。隨著行業(yè)數(shù)據(jù)整合與共享機(jī)制的建立、模型訓(xùn)練的成熟、商業(yè)模式的確立,以及部分企業(yè)CFDA認(rèn)證的率先通過,先發(fā)企業(yè)將逐步建立技術(shù)壁壘和商業(yè)壁壘,推動(dòng)市場(chǎng)走向集中。
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