未来，生成式人工智能将推动AI医学影像企业的指数级增长，而综合性医学人工智能模型与医学影像领域的结合将释放巨大潜力。为加速自身商业化落地能力，AI医学影像企业将依托生态路线。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末201份人工智能医学相关行业研究报告。
由于老龄化加剧、医疗资源分配不均和医学影像领域人才短缺等原因，医学影像医生承受着巨大的工作压力。老年人群中慢性病患病率迅速增长，据流行病学数据调查显示，2018年老年人慢病患病率为62.3%，比2008年的46.8%上升了15.5%。同时，由于医疗资源分布不均，大量患者涌入三级医院，给影像科医生带来巨大的工作负担。
据统计，我国医学影像数据每年增长30%，而影像科医生年增速仅为4%。以CT报告为例，影像科医生每天需要完成80-100份阅片量，简单的CT影像阅片可能需要几分钟，而复杂病例可能需要花费30分钟或更长时间。因此，医学影像医生面临着巨大的工作压力。
AI技术在识别复杂的血管环境方面具有优势，使其在头颈、冠脉部位得到广泛应用。据数据显示，截至2023年7月，已有13个AI+冠脉产品和6个AI+颅内/头颈产品获得了三类认证，且近两年的认证速度超过了其他部位。
在2022至2023年期间，AI+放射治疗产品得到了集中认证，标志着AI医学影像的应用场景向治疗领域延伸。截至2023年7月，共有6个产品获得了三类认证，其中包括2个放射治疗轮廓勾画软件和4个放射治疗计划软件。