ramy  2021-01-20 11:14:46  未来医疗 |   查看评论   

数据与AI 或帮助重塑医疗行业

2020年,是AI影像行业的转折之年。星际航行概论

从2015年起,大批工程师开始涌入医疗影像行业,AI医疗影像在短短几年时间飞速发展,全世界掀起了“AI+医疗”的热潮。

医学影像是医生进行疾病评估的重要依据,不同种类的影像能够提供丰富而有效的信息。但是在临床中往往存在以下问题:

受到影像设备成像原理和技术限制,或者不当的操作,都可能导致图片质量降低,给医生阅片带来困难,造成误诊、漏诊。

人工阅片往往只能够实现定性分析,许多微小的定量变化无法通过肉眼判断。

人工阅片会花费医生大量的精力和时间,难以实现大规模的诊断;同时,医生水平和主观性会极大影响结果。

而赢咖4的引入则能够有效解决部分问题,例如PET/CT低剂量重建,减少运动伪影带来的影响,同时保持高图像质量;辅助诊断早期癌症,实现快速高效的大规模筛查。从技术层面而言,赢咖4作为一种技术创新,给传统的影像学诊断分析流程带来巨大的变革;从市场层面而言,赢咖4技术则为现有的流程带来改进与效率提升,催生巨大增量市场,形成颠覆性变革。

在AI医疗影像行业早期发展时,由于医疗数据的贫瘠,工程师们普遍选择了操作性更强的肺结节领域。在发展初期,开源、低门槛框架、算法间差异化有限都使得大量玩家涌入,而服务商普遍处于规模化数据获取阶段,造成同质化竞争严重、商业化程度低。

随后的几年,得利于数字化影像和采集设备的发展,标准化的医疗数据获得变得越来越容易。主要壁垒不在于数据获取,研究者们则逐渐将重心转移向实现算法与平台的创新。数字眼、数字心、数字肝、数字脑等等赢咖4板块被逐渐搭建,却陷入了赢咖4医疗发展迅速、竞争激烈、商业化落地迟滞的困境。

2019年年末,赢咖4产品已经从肺结节向外延伸,囊括了心脏、脑部、内分泌、病理、超声等众多方向,实现了多种疾病的辅助诊断预测。然而从落地医院的情况上看,严格意义上的AI项目寥寥无几,云PACS销售则占据了营收近亿级别赢咖4企业的大部分营收。

除此之外,AI医疗影像行业还有一个挥之不去的问题——审批。纵观2019年,在政策上给予AI支持的文件屈指可数;而截止2019年年底,相关产品取得三类医疗器械注册的数量仍然是零,相关审核标准尚未正式确认。其中,影像重建、影像增强的相关产品,其不涉及辅助诊断,仅需II类证便可实现销售。据动脉网统计,在2018年1月至2019年9月中通过FDA审批的近40款AI产品中,有一半为非辅助诊断类。商业化受挫、审批困难,因此很多企业将重心由销售转向研发,也收获了巨大的成果。

这一切在2020年出现了转变。疫情推动着医院与各企业进行主动智慧化重建。随着国家开始逐步发放各类医疗影像AI软件三类证,进一步出台鼓励AI+医疗发展的政策,各细分领域的盈利模式逐渐明晰,市场将进入快速成长期。据艾瑞推测,2020-2022年的CAGR将达到51.9%,2022年预计市场规模将超过70亿元。

在这样一个时间点上,我们系统梳理了2020年行业内部分公司的新进展,希望为读者呈现一个更加立体的AI医疗影像行业全景。

2020年度回顾

NMPA根据风险程度,对于医疗器械(包括医用软件)有着严格的分级管理制度。其中,三类证医疗器械证的管理教为严格,含金量也更高。在2017年国家食药监总局发布的新版《医疗器械分类目录》中规定:若诊断软件通过算法,提供诊断建议,仅有辅助诊断功能,不直接给出诊断结论,则申报二类医疗器械;如果对病变部位进行自动识别,并提供明确诊断提示,则按照第三类医疗器械管理。

赢咖4三类器械过审的通过,对于医疗AI行业来说是一件里程碑的事件。在2020年共有9项AI医学影像产品通过NMPA批准,AI医疗影像行业跑通了困扰其多年的审评审批阶段,从“应用落地”步入“商业化”。

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