近年来,AI科技浪潮席卷全球。在医疗领域,“医疗+AI”也并非新鲜组合。AI诊断是一种利用计算机辅助诊断的新技术,实现了诊断的智能化和自动化。AI诊断依靠收集全球海量的健康或疾病的信息、临床研究数据和病例等医疗大数据,针对每个患者进行各项评估,为医生提供以证据为基础的疾病诊断和治疗建议。
AI通过对患者指标进行分析解读,可以更好地规划病人的治疗方案,并为医生提供做出好决策所需要的所有信息。
AI诊断行业产业链结构
上游技术层:包括AI算法、芯片、传感器等核心技术的研发,这些技术为AI诊断提供了强大的计算和数据处理能力。例如,AI问诊行业的发展就依赖于深度学习和自然语言处理技术的进步。
中游产品层:专注于AI诊断产品的开发和生产,涵盖医学影像诊断、智能问诊、健康管理等多个领域。这些产品利用上游技术,为患者提供高效、准确的诊断服务。据统计,AI问诊市场规模在近年来快速增长,预计2027年将达到362.5亿元。
下游应用层:将AI诊断产品应用于实际医疗场景,如医院、诊所等。这一环节是AI诊断技术与医疗服务的结合点,直接影响患者的就医体验和诊断效果。
2024中国AI诊断行业市场发展现状及未来前景趋势分析
人工智能可以“收集”眼科医生无法识别的细微信息,通过大数据模型“分析”某种疾病患者视网膜变化,最终完成具有明确标记的疾病检测任务。在发展程度相对较低地区,不是所有医生的水平都达到了极高水平,所以AI将会先超过一部分医生的水平,在这种情况下“AI医生”将在某些地区扮演较为重要的角色,而就顶级医院而言,当AI超过优秀医生能力时,AI将慢慢演变为医生学习及模仿的对象,从而更好地辅助医生的工作。
《2023医疗健康AI大模型行业研究报告》数据显示,截至2023年10月,国内累计公开的大模型数量达到238个,其中,医疗大模型近50个,涉及患者问诊、医生助手、药物研发、健康科普等多个领域。
医疗健康领域是人工智能(AI)极具前景的应用场景之一。特别是在我国,注册执业病理医生面临严重的供需不平衡。据估计,我国实际需要的病理医生数量在9.5万至19万人之间,然而截至2020年,我国在册的病理医生仅有2.04万人,这一显著的需求缺口给医疗系统带来了巨大压力。病理AI技术的出现为解决这一问题提供了新的途径。通过利用AI技术,病理医生的阅片速度可以得到大幅提高,病理诊断效率也将显著增强,从而有效弥补病理医生的数量不足,为病理诊断行业的持续发展注入新的活力。
AI诊断技术主要集中在医学影像分析、病理学和基因组学等方面,其中医学影像分析是最为突出的领域之一。通过深度学习算法,AI能够高效处理和分析大量医学影像数据,如X光片、MRI和CT扫描图像等,识别疾病特征并提供诊断建议。
尽管AI诊断在技术上取得了显著进展,但仍面临数据安全和隐私保护、标准化和监管等挑战。未来,随着技术的进一步成熟和应用场景的拓展,AI诊断有望在提高医疗效率、降低成本和改善患者就医体验等方面发挥更大作用。中国作为全球最大的医疗市场之一,AI诊断技术也备受关注,市场规模同样呈现出快速增长的趋势。专家预计,未来10年中国“AI+医疗”市场规模年均复合增速将超过30%。