未來趨勢中，生成式人工智能将給AI醫學影像企業帶來指數級增長，而綜合類的醫學人工智能模型與醫 學影像領域的結合将釋放巨大的潛力。是以，AI醫學影像企業将依托生态路線加速自身造血速度，提升商業化落地的能力。
中國人工智能醫學影像市場環境分析
内外由于老齡化大環境、醫療資源配置設定不均以及醫學影像領域存在較大的缺口等原因，使得醫學影像醫生承擔較大的醫療壓力
老年人口患慢性病患病比例增速明顯，根據流行病學資料調查顯示，2018年老年人慢病患病率為62.3%，對比2008年的46.8%，十年間增長了15.5%。同時，由于醫療資源分布不均，導緻目前仍有大量患者湧入三級醫院，為三級醫院的影像科醫生的工作帶來很大負擔。
根據資料統計，目前大陸醫學影像資料年增速在30%，而影像科醫生年增速僅為4%，且以CT報告為例，影像科醫生每天需要完成的閱片量在80- 100份，一般來說，簡單的CT影像閱片可能隻需要幾分鐘，而複雜的病例可能需要更長的時間，可能需要花費30分鐘或更長時間。醫學影像醫生面臨較大的工作壓力。
政策支援國産醫學影像裝置發展和人工智能應用，以解決醫療資源短缺問題
根據政府各部門在2022-2023年釋出的醫學影像相關政策可以看出，政策大力推動國産醫學影像裝置的發展，并積極探索人工智能在醫學影像的多個應用場景，以此解決醫療資源緊缺的問題。
同時針對人工智能醫學影像的發展基礎，即影像資料庫以及人工智能算法都提供了政策支援。
各省的數字影像雲建設，為基層遠端閱片以及AI醫學影像産品的應用打下了良好的基礎
目前已有多個省份提供了數字影像服務，患者可選擇在影像雲上儲存自己的影像結果并支付20元左右的金額。影像雲服務的應用落地，為遠端閱片提供了良好的基礎，同時在閱片終端使用AI醫學影像産品能夠有效降低漏診率，幫助影像科醫生減負。
已有70個人工智能醫學影像産品獲得三類證，涵蓋了13種類型
截至2023年7月5日，NMPA共準許了70個三類證，從診療流程上涵蓋了輔助診斷以及輔助治療兩大類，其中輔助診斷包含了冠脈、肺結節、骨折 /骨齡以及眼底等部位；輔助治療主要包含了放射治療的相關産品。
AI醫學影像的落地應用同時向診斷廣度以及臨床深度延伸
由于AI技術在識别複雜的血管環境上具有一定優勢，是以其在頭頸、冠脈部位擁有廣泛的應用場景，根據資料顯示，截至2023年7月，共有13個AI+冠脈産品和6個AI+顱内/頭頸産品獲得了三類證，近兩年獲證速度高于其他部位。
2022-2023年，AI+放射治療産品集中獲證，AI醫學影像應用場景向治療延伸。截至2023年7月，共有6個産品獲得三類證，其中包括2個放射治療輪廓勾畫軟體以及4個放射治療計劃軟體。
2020-2023年間，骨折/骨齡産品密集拿證，其對于基層醫療内檢查檢驗的輔助價值已基本得到驗證。
2022-2023年，共有4款AI+内窺鏡産品密集拿證。人工智能醫學影像輔助檢測的部位應用有所拓展。AI技術在實時動态醫學影像中病竈的捕捉和應用價值得到驗證。
雖然密集獲證，但産品應用較大提升空間。同時AI醫學影像算法監管逐漸完備
2020年，大陸首批人工智能醫療器械行業标準《人工智能醫療器械品質要求與評價 第1部分：術語》和《人工智能醫療器械品質要求與評價 第2 部分：資料集通用要求》已經進入報批階段，後續行業标準仍在不斷被推出。
2022年醫院影像科的調研資料顯示，影像科醫生認為目前AI醫學影像産品存在的最大問題是實際可應用的産品少。AI技術與醫學影像的融合擁有更大的潛力，在減輕醫生工作壓力提升工作效率以及突破醫學難題等方面，仍有較大的發展空間，由此，億歐認為AI醫學影像軟體在産品優化上存在較大空間。
由此，人工智能醫學影像行業發展到産品優化階段
2023年人工智能醫學影像的市場規模預計為24億元
人工智能醫療應用場景廣泛，随着拿證産品數量增多，整體市場規模初顯。現階段，AI醫學影像在醫院内、醫院外以及出海等管道均有商業落地産品，随着生态路線的逐漸建立，未來AI醫學影像市場規模将迎來高速增長。億歐認為，2023年AI醫學影像市場規模為24億元，2030年将達到 137.4億元，年複合增長率為33.8%。
中國人工智能醫學影像産品生命周期評價方法論
人工智能醫學影像産品生命周期的SCCE模型
目前以AI醫學影像為首的醫療人工智能在全球及中國均以進入變局已經發生，産品的種類出現了紮堆拿證上市的情況，參考創新藥或仿制藥的案例，密集的的研發及上市使得企業并不一定可以獲得良好的收入預期。企業的研發投入能否在有限的時間内收回并獲得盈利，已成為其最核心的問題。産品生命周期管理将成為企業成敗關鍵，理性、謹慎、綜合評估一個産品未來的市場空間，有助于企業避免時間與資金的浪費。
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