AI醫(yī)學影像技術在醫(yī)療健康市場和大健康場景中扮演著日益重要的角色。在醫(yī)療健康市場中，AI醫(yī)學影像主要用于輔助醫(yī)生進行疾病監(jiān)測與診斷，提高診斷的準確性和效率。而在大健康場景中，它則主要被用于健康風險評估，幫助人們更好地了解自己的身體狀況，預防潛在的健康問題。
   隨著中國醫(yī)療系統對醫(yī)學影像需求的持續(xù)增長，影像醫(yī)生短缺的問題也日益凸顯。面對這一挑戰(zhàn)，人工智能的應用為醫(yī)學影像分析帶來了革命性的變革。通過深度學習等先進技術，AI能夠高效地處理和分析大量的醫(yī)學影像數據，從而大大減輕醫(yī)生的工作負擔，提高診斷的準確性和效率。
   因此，人工智能在醫(yī)學影像領域的應用不僅解決了醫(yī)生短缺的問題，還推動了我國AI醫(yī)學影像行業(yè)市場規(guī)模的快速增長。隨著技術的不斷進步和應用的深入拓展，AI醫(yī)學影像將在未來的醫(yī)療健康市場和大健康場景中發(fā)揮更加重要的作用。
   統計數據顯示，2019年中國AI醫(yī)學影像行業(yè)市場規(guī)模0.55億元，2023年中國AI醫(yī)學影像行業(yè)市場規(guī)模9.75億元。
   通過更高級別的數據分析，AI能夠深入挖掘并提取出疾病背后的隱含關聯因素，從而輔助醫(yī)生對疾病狀況進行更為精準的分析和診斷。AI醫(yī)學影像技術依賴于深度學習，而深度學習技術的核心是高質量、大規(guī)模、多樣性的數據集。只有擁有足夠數量和質量的數據，才能確保算法得到充分的訓練，從而獲得理想的診斷效果。隨著數據量的不斷累積和數據質量的穩(wěn)步提升，AI醫(yī)學影像產品的精確度也在逐步增強，為患者提供更加精準、可靠的診斷和治療方案，從而極大地提升了醫(yī)療服務的水平和效果。
   市場需求的不斷增長正在推動AI醫(yī)學影像產品類型向多元化方向發(fā)展。當前，許多AI醫(yī)學影像產品主要依賴于單病種圖像標注形成的模型，這限制了它們應對復雜多變病種醫(yī)學影像的能力。像乳腺癌等尚未得到充分開發(fā)的領域，卻蘊含著巨大的市場潛力和創(chuàng)新機會，為行業(yè)帶來了新的增長點。
   此外，這些AI醫(yī)學影像產品常常與放射、超聲等科室中的CT、MR等大型影像設備協同工作，形成了一種軟硬件緊密結合的產品模式。這種模式已經逐漸成為醫(yī)療機構的優(yōu)選方案，因為它們不僅作為高效的輔助工具，還能作為醫(yī)院固定資產的一部分，從而更容易獲得醫(yī)院的認可與接受。同時，這種軟硬件結合的模式也是目前AI醫(yī)學影像產業(yè)實現商業(yè)變現最為成功和有效的路徑之一。
   相比之下，純軟件形式的AI醫(yī)學影像產品由于對適配性要求較高，且面臨審評和入院機制的挑戰(zhàn)，其推廣和應用過程相對較長。因此，軟硬件協同推廣的策略不僅能向醫(yī)院提供更為全面、高效的解決方案，還能極大地推動AI醫(yī)學影像產品在醫(yī)療機構中的普及與應用，從而為醫(yī)療行業(yè)的數字化轉型注入強勁動力，助力行業(yè)實現更高層次的發(fā)展。
   預測，2024-2030年中國AI醫(yī)學影像行業(yè)市場規(guī)模平穩(wěn)上升。預測，2030年中國AI醫(yī)學影像行業(yè)市場規(guī)模358.47億元。