陳觀秋
工信部數據顯示，2023年1-10月，國內人工智能產業發展勢頭向好，核心產業規模達到5,000億元。從企業數量上看，截至2024年1月，國內人工智能相關企業為157.18萬家。2021年-2023年，國內人工智能企業數量分別增加36.36萬家、42.71萬家、52.92萬家，同比增長87.11%、17.47%、23.91%。
其中，以大模型為代表的生成式AI正加速與各行各業深度融合，關聯產業規模已突破10萬億，催生出規模可觀的數字經濟新業態、新場景和新模式。其中，尤以智能制造、能源、金融、醫療、教育等領域的人工智能商業化應用最為活躍。
人工智能(AI)技術一直是當前科技領域的熱門話題。在醫療行業中，利用AI技術進行疾病診斷和醫療治療已經成為一種趨勢。目前，許多大型科技公司和醫療機構都已經投入了大量資金和人力資源，推動AI技術在醫療行業中的發展。
海外“AI+醫療”發展相對成熟，已推出AI影像、診斷、制藥、管理、機器人等產品。歐美等海外的“AI+醫療”產品研發相對領先，通過AI賦能，一方面提高醫療效率、降低醫療成本;另一方面提高醫療質量，為患者帶來更好的治療效果。
從目前海外產品成果來看，AI已經在輔助診斷、藥物開發、數據管理、臨床決策等多個領域取得了一定的成果。
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。
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。
根據世衛組織發布的《2023年全球結核病報告》，2023年全球新增約1060萬結核病患者，死亡人數約為130萬人。我國2022年估算的結核病新發患者數為74.8萬，估算結核病發病率為52/10萬，在30個結核病高負擔國家中排名第3。
據中研產業研究院《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》分析：
目前，人工智能技術在醫學圖像處理方面取得了巨大進步，已經可以通過機器學習技術對胸部X光片等醫學圖像進行輔助處理，實現對肺結核的計算機輔助診斷。
AI技術能夠對肺結核的典型病變進行明確診斷，對非典型病變提出可能性診斷，縮小了鑒別診斷范圍。在大規模的篩查中，其能夠快速排除健康人群，更高效實現肺結核的快速篩查，有效提高醫生診療水平和效率，彌補基層醫療衛生機構優質醫療資源短缺問題。
不過，AI技術在醫療領域中的應用也面臨著一些問題和挑戰。比如說，現有的AI技術并不能完全代替醫生進行診斷和治療，因為它們可能會出現一些錯誤或者漏診。此外，由于AI技術的復雜性和安全性問題，醫療機構需要投入大量的人工成本，或者選擇外包醫療服務，這些都會增加醫療服務的成本。
報告根據AI診斷行業的發展軌跡及多年的實踐經驗，對中國AI診斷行業的內外部環境、行業發展現狀、產業鏈發展狀況、市場供需、競爭格局、標桿企業、發展趨勢、機會風險、發展策略與投資建議等進行了分析，并重點分析了我國AI診斷行業將面臨的機遇與挑戰，對AI診斷行業未來的發展趨勢及前景作出審慎分析與預測。
想要了解更多AI診斷行業詳情分析，可以點擊查看中研普華研究報告《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》。
研究院服務號
中研網訂閱號