2023年AI診斷行業前景預測與市場發展現狀分析

• 劉明月 2023年7月3日 來源：百度百科 中研網 305 12
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AI診斷是一種利用計算機輔助診斷的新技術，實現了診斷的智能化和自動化。AI診斷依靠收集全球海量的健康或疾病的信息、臨床研究數據和病例等醫療大數據，針對每個患者進行各項評估，為醫生提供以證據為基礎的疾病診斷和治療建議。AI通過對患者指標進行分析解讀，可以更好

AI診斷是一種利用計算機輔助診斷的新技術，實現了診斷的智能化和自動化。AI診斷依靠收集全球海量的健康或疾病的信息、臨床研究數據和病例等醫療大數據，針對每個患者進行各項評估，為醫生提供以證據為基礎的疾病診斷和治療建議。AI通過對患者指標進行分析解讀，可以更好地規劃病人的治療方案，并為醫生提供做出好決策所需要的所有信息。

在現代市場經濟活動中，信息已經是一種重要的經濟資源，信息資源的優先占有者勝，反之則處于劣勢。中國每年有近百萬家企業倒閉，對于企業經營而言，因為失誤而出局，極有可能意味著從此退出歷史舞臺。他們的失敗、他們的經驗教訓，可能再也沒有機會轉化為他們下一次的成功了!企業成功的關鍵就在于，是否能夠在需求尚未形成之時就牢牢地鎖定并捕捉到它。那些成功的公司往往都會傾盡畢生的精力及資源搜尋產業的當前需求及前景。

隨著AI診斷行業競爭的不斷加劇，大型企業間并購整合與資本運作日趨頻繁，國內外優秀的AI診斷企業愈來愈重視對行業市場的分析研究，特別是對當前市場環境和客戶需求趨勢變化的深入研究，以期提前占領市場，取得先發優勢。正因為如此，一大批優秀品牌迅速崛起，逐漸成為行業中的翹楚。中研普華利用多種獨創的信息處理技術，對AI診斷行業市場海量的數據進行采集、整理、加工、分析、傳遞，為客戶提供一攬子信息解決方案和咨詢服務，最大限度地降低客戶投資風險與經營成本，把握投資機遇，提高企業競爭力。

國內AI診斷行業前景如何?據中研研究院《2023-2028年中國AI診斷行業市場深度調研及投資策略預測報告》顯示

2023年AI診斷行業發展分析與投資前景預測報告

AI醫療產業主要包括上游基礎層，中游技術層，下游應用層。行業巨頭偏向基礎層，在算力等領域已呈寡頭局面，技術壁壘較高，具有高投入高收益特點，市場格局較為穩固;在技術層中，基于深度學習的計算機視覺發展快，目前各大科技企業與物聯網巨頭已基本完成布局;應用層可觸達全醫療服務場景，為當前大量互聯網醫療與傳統醫療公司涌入的賽道。

英美科學家攜手開發出一種人工智能AI診斷工具，可以根據癥狀預測某人是否可能感染新冠肺炎，相關研究發表于《自然·醫學》雜志。研究人員稱，這款AI模型使用“新冠肺炎癥狀研究”應用程序中的數據，通過比較人們的癥狀和傳統新冠肺炎測試提供的結果來預測某人是否可能感染新冠肺炎，有望為難以獲得測試機會的人群提供幫助，他們即將在英國和美國開展兩項臨床試驗。

全球已有330多萬人下載了“新冠肺炎癥狀研究”程序，并每天使用該應用程序報告自身健康狀況。研究人員分析了該應用程序從250萬名英美用戶收集的數據，這些人定期在該應用程序中記錄其健康狀況，其中約三分之一的用戶記錄了與新冠肺炎相關的癥狀，有18374人報告稱他們接受了冠狀病毒檢測，其中7178人的檢測結果為陽性。

AI在新藥研發過程中通常的路徑為：1)獲取目標訓練數據集;2)建立AI自主學習算法模型;3)多輪訓練以優化模型;4)測試、評估模型;5)基于模型實現分子優化、篩選、預測、分析等。

在這過程中，數據決定了訓練模型的深度，算法決定了效率和產出，算力決定了AI可實現的維度，因此，AIDD主要有三要素：數據、算力和算法。數據上，原始數據通常來自三各方面，已發表論文等形成的公開數據集、與藥企合作獲得的研發數據集和企業自身研發積累的數據集;算力上，GPU(圖形處理器)云計算資源可以為AI制藥企業提供運算支持，但由于本身成本較高，企業也可以通過自身平臺能力搭建擴大算力;算法上，核心創新點在于建模的精度和產生新信息的能力，而隨著ChatGPT、OpenAI等的出現，早期算法開源使得各家企業在算法基本構架上不會有太大差異，主要體現在細節上。

圖表：AI在新藥研發中的應用場景

根據供需關系，AI新藥研發產業鏈大致可分為：上游主要為數據資源、數據科學處理工具和AI技術開發基礎工具等的供應商;中游主要包括基于分析、預測、篩選等功能的大數據和人工智能軟件，醫藥科研輔助平臺，自動化實驗室以及AI智能制藥精控系統;下游主要是CRO服務企業、制藥和生物技術企業和藥物研發科研院校等。

目前中國病理AI診斷領域百花齊放，各家公司爭相布局病理AI。人工智能醫學影像產品正陸續取得醫療器械三類證，獲得在三甲醫院等醫療機構使用和銷售的資格。2020年8家拿證，2021年6家拿證。在肺部、心血管、眼底骨骼、頭頸各細分賽道下各有2-3個產品拿證，競爭格局初現。目前，安必平基于騰訊AILab獨家提供人工智能產品的算法，推出兩款應用于宮頸細胞學的人工智能產品：基于顯微鏡場景智能化產品實視AI和基于掃描儀AI的輔助診斷系統;潤達醫療推出“慧檢”智慧檢驗綜合解決方案等，標志著病理AI領域百花齊放，具有廣闊前景。

圖表：AI醫療影像產品三類證拿證情況(截至2023年3月)

AI診斷效果與人工接近，而時間大幅縮短。根據同濟大學附屬同濟醫院做的一項研究顯示，在良惡性病變鑒別方面，AI模型的靈敏度為100%，優于病理醫師的99.65%，但特異度和準確度分別為97.7%和99.1%，低于病理醫師的99.3%和99.5%。在惡性病變圖像方面，AI模型的重疊面積與病理醫師相比差異無統計學意義,但重疊率低于病理醫師。在診斷時間方面，AI模型的單視野圖像診斷用時明顯短于病理醫師。

從市場集中度來看，未來，我國臨床檢驗設備及試劑行業還會有大量的本土企業和外資企業進入，行業競爭將越來越激烈。當國家準予AI診斷應用于臨床時，則醫生對AI的診斷產生信賴利益，如因AI的診斷錯誤導致后續的治療錯誤而產生醫療損害時，不應由醫生或醫療機構承擔法律責任，而應由AI的產品責任人承擔法律責任。

隨著國家對審批注冊及生產經營各個環節監管力度的加大，大批小企業將退出市場競爭，以產品研發水平和質量管理為核心的大企業會盡享政策紅利，臨檢診斷設備行業市場集中度將有所提升。

臨檢診斷設備行業下游臨床質譜檢測且極大降低了假陽性的判斷。截止到目前為止，總確診12例，確診率為1/4030，治療有效率為100%。按照梅州的出生量，每年至少新增12例遺傳代謝病患兒，是較高的比例，臨床質譜檢測篩查的重要性不言而喻。

AI診斷行業圖表預覽

圖表：國內外AI診斷市場需求情況

圖表：2023-2028年中國AI診斷行業市場規模及增速預測

圖表：2023-2028年AI診斷產值規模預測

圖表：2023-2028年AI診斷企業區域分布

AI診斷行業報告對我國內行業的供需狀況、發展現狀、子行業發展變化等進行了分析，重點分析了國內外內行業的發展現狀、如何面對AI診斷行業的發展挑戰、行業的發展建議、行業競爭力，以及行業的投資分析和趨勢預測等等。報告還綜合了行業的整體發展動態，對AI診斷行業在產品方面提供了參考建議和具體解決辦法。

AI診斷行業研究報告旨在從國家經濟和產業發展的戰略入手，預測未來業務的市場前景，以幫助客戶撥開政策迷霧，尋找行業的投資商機。AI診斷行業報告在大量的分析、預測的基礎上，研究了行業今后的發展與投資策略，為企業在激烈的市場競爭中洞察先機，根據AI診斷行業市場需求及時調整經營策略，為戰略投資者選擇恰當的投資時機和公司領導層做戰略規劃提供了準確的市場情報信息及科學的決策依據。

未來AI診斷行業現狀如何?想了解更多相關內容，請關注或查看中研研究院出版的報告：《2023-2028年中國AI診斷行業市場深度調研及投資策略預測報告》。

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