AI診斷行業(yè)現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)分析2024

• 陳觀秋 2024年3月26日 來(lái)源：深圳特區(qū)報(bào) 百度 780 47
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以大模型為代表的生成式AI正加速與各行各業(yè)深度融合，關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)規(guī)模已突破10萬(wàn)億，催生出規(guī)模可觀的數(shù)字經(jīng)濟(jì)新業(yè)態(tài)、新場(chǎng)景和新模式。其中，尤以智能制造、能源、金融、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域的人工智能商業(yè)化應(yīng)用最為活躍。

工信部數(shù)據(jù)顯示，2023年1-10月，國(guó)內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展勢(shì)頭向好，核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到5,000億元。從企業(yè)數(shù)量上看，截至2024年1月，國(guó)內(nèi)人工智能相關(guān)企業(yè)為157.18萬(wàn)家。2021年-2023年，國(guó)內(nèi)人工智能企業(yè)數(shù)量分別增加36.36萬(wàn)家、42.71萬(wàn)家、52.92萬(wàn)家，同比增長(zhǎng)87.11%、17.47%、23.91%。

其中，以大模型為代表的生成式AI正加速與各行各業(yè)深度融合，關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)規(guī)模已突破10萬(wàn)億，催生出規(guī)模可觀的數(shù)字經(jīng)濟(jì)新業(yè)態(tài)、新場(chǎng)景和新模式。其中，尤以智能制造、能源、金融、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域的人工智能商業(yè)化應(yīng)用最為活躍。

人工智能(AI)技術(shù)一直是當(dāng)前科技領(lǐng)域的熱門話題。在醫(yī)療行業(yè)中，利用AI技術(shù)進(jìn)行疾病診斷和醫(yī)療治療已經(jīng)成為一種趨勢(shì)。目前，許多大型科技公司和醫(yī)療機(jī)構(gòu)都已經(jīng)投入了大量資金和人力資源，推動(dòng)AI技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)中的發(fā)展。

海外“AI+醫(yī)療”發(fā)展相對(duì)成熟，已推出AI影像、診斷、制藥、管理、機(jī)器人等產(chǎn)品。歐美等海外的“AI+醫(yī)療”產(chǎn)品研發(fā)相對(duì)領(lǐng)先，通過(guò)AI賦能，一方面提高醫(yī)療效率、降低醫(yī)療成本;另一方面提高醫(yī)療質(zhì)量，為患者帶來(lái)更好的治療效果。

從目前海外產(chǎn)品成果來(lái)看，AI已經(jīng)在輔助診斷、藥物開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)管理、臨床決策等多個(gè)領(lǐng)域取得了一定的成果。

AI診斷是一種利用計(jì)算機(jī)輔助診斷的新技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了診斷的智能化和自動(dòng)化。

AI診斷行業(yè)現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)分析

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(shù)據(jù)和病例等醫(yī)療大數(shù)據(jù)，針對(duì)每個(gè)患者進(jìn)行各項(xiàng)評(píng)估，為醫(yī)生提供以證據(jù)為基礎(chǔ)的疾病診斷和治療建議。AI通過(guò)對(duì)患者指標(biāo)進(jìn)行分析解讀，可以更好地規(guī)劃病人的治療方案，并為醫(yī)生提供做出好決策所需要的所有信息。

AI診斷效果與人工接近，而時(shí)間大幅縮短。根據(jù)同濟(jì)大學(xué)附屬同濟(jì)醫(yī)院做的一項(xiàng)研究顯示，在良惡性病變鑒別方面，AI模型的靈敏度為100%，優(yōu)于病理醫(yī)師的99.65%，但特異度和準(zhǔn)確度分別為97.7%和99.1%，低于病理醫(yī)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(yī)師相比差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,但重疊率低于病理醫(yī)師。在診斷時(shí)間方面，AI模型的單視野圖像診斷用時(shí)明顯短于病理醫(yī)師。

根據(jù)世衛(wèi)組織發(fā)布的《2023年全球結(jié)核病報(bào)告》，2023年全球新增約1060萬(wàn)結(jié)核病患者，死亡人數(shù)約為130萬(wàn)人。我國(guó)2022年估算的結(jié)核病新發(fā)患者數(shù)為74.8萬(wàn)，估算結(jié)核病發(fā)病率為52/10萬(wàn)，在30個(gè)結(jié)核病高負(fù)擔(dān)國(guó)家中排名第3。

據(jù)中研產(chǎn)業(yè)研究院《2023-2028年中國(guó)AI診斷行業(yè)市場(chǎng)深度調(diào)研及投資策略預(yù)測(cè)報(bào)告》分析：

目前，人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)圖像處理方面取得了巨大進(jìn)步，已經(jīng)可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)胸部X光片等醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行輔助處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)肺結(jié)核的計(jì)算機(jī)輔助診斷。

AI技術(shù)能夠?qū)Ψ谓Y(jié)核的典型病變進(jìn)行明確診斷，對(duì)非典型病變提出可能性診斷，縮小了鑒別診斷范圍。在大規(guī)模的篩查中，其能夠快速排除健康人群，更高效實(shí)現(xiàn)肺結(jié)核的快速篩查，有效提高醫(yī)生診療水平和效率，彌補(bǔ)基層醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源短缺問(wèn)題。

不過(guò)，AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用也面臨著一些問(wèn)題和挑戰(zhàn)。比如說(shuō)，現(xiàn)有的AI技術(shù)并不能完全代替醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療，因?yàn)樗鼈兛赡軙?huì)出現(xiàn)一些錯(cuò)誤或者漏診。此外，由于AI技術(shù)的復(fù)雜性和安全性問(wèn)題，醫(yī)療機(jī)構(gòu)需要投入大量的人工成本，或者選擇外包醫(yī)療服務(wù)，這些都會(huì)增加醫(yī)療服務(wù)的成本。

報(bào)告根據(jù)AI診斷行業(yè)的發(fā)展軌跡及多年的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，對(duì)中國(guó)AI診斷行業(yè)的內(nèi)外部環(huán)境、行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展?fàn)顩r、市場(chǎng)供需、競(jìng)爭(zhēng)格局、標(biāo)桿企業(yè)、發(fā)展趨勢(shì)、機(jī)會(huì)風(fēng)險(xiǎn)、發(fā)展策略與投資建議等進(jìn)行了分析，并重點(diǎn)分析了我國(guó)AI診斷行業(yè)將面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，對(duì)AI診斷行業(yè)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)及前景作出審慎分析與預(yù)測(cè)。

想要了解更多AI診斷行業(yè)詳情分析，可以點(diǎn)擊查看中研普華研究報(bào)告《2023-2028年中國(guó)AI診斷行業(yè)市場(chǎng)深度調(diào)研及投資策略預(yù)測(cè)報(bào)告》。

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  2023-2028年中國(guó)AI診斷行業(yè)市場(chǎng)深度調(diào)研及投資策略預(yù)測(cè)報(bào)告

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