前言:我国医疗资源缺口大,随着医疗需求的不断增加,AI在医学影像领域的渗透速度加快,目前已覆盖全链条。AI医学影像获新政策支持,行业前景广阔,投融资市场火热。AI医学影像的落地应用需多方参与,行业竞争格局呈现多元化特征。
一、医疗资源缺口大,AI在医学影像领域的渗透速度加快
根据观研报告网发布的《中国AI医学影像行业发展深度研究与投资前景预测报告(2025-2032年)》显示,医学影像是指利用各种成像技术,如X射线、CT(计算机断层扫描)、MRI(磁共振成像)、超声、PET(正电子发射断层扫描)等,对人体内部结构和功能进行成像,以帮助医生进行疾病诊断、治疗规划和疗效评估的医学技术。AI医学影像是指利用深度学习等AI技术,通过训练大量标注过的医学影像数据,使AI模型能够自动识别图像中的异常结构,如肿瘤、骨折或血管病变。
我国医疗资源缺口大,国内每年影像数据增长量高达30%,而放射科医生数量年增长率仅为4.1%,随着医疗需求的不断增加,AI在医学影像领域的渗透速度加快,目前已覆盖全链条。
数据来源:观研天下数据中心整理
在成像环节,深度学习算法被用于优化图像重建和降噪技术,例如通过低剂量CT扫描生成高分辨率影像,在降低辐射风险的同时提升诊断可靠性。在分析环节,AI辅助诊断系统可自动识别病灶特征,如肺结节、乳腺癌病灶的定位和分级,部分系统对微小病变的检出率已超过90%。
截至今年6月,我国已上市92款包含自动检测功能的按照第三类医疗器械管理的AI医学影像软件,覆盖心血管(27款)、肺部(24款)、脑血管(13款)、骨科(10款)、眼底(9款)、乳腺(2款)等疾病领域。
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二、政策推动AI医学影像临床落地,良好前景下投融资市场火热
国家医保局已将AI辅助诊断纳入放射和超声检查的扩展项目,标志着其临床价值获得政策认可。2024年11月,国家医保局发布了《放射检查类医疗服务价格项目立项指南(试行)》及《超声检查类医疗服务价格项目立项指南(试行)》,立项指南在主项目下统一安排“人工智能辅助诊断”的扩展项,医院利用人工智能进行辅助诊断的,执行与主项目相同的价格水平,但不与主项目重复收费,防止额外增加患者负担。新政有望助力AI医学影像临床落地。预计2030年我国AI医学影像市场规模将达358.9亿元,2022-2030年CAGR为72.4%。
放射影像类医疗服务价格项目立项指南
项目名称 | 加收项 | 扩展项 | 计价单位 |
X线摄影成像 | 01床旁X线摄影11动态X线摄影21影像拼接成像 | 01人工智能辅助诊断11口腔曲面体层成像 | 部位·体位 |
X线摄影成像(牙片) | - | 01人工智能辅助诊断 | 部位 |
X线摄影成像(乳腺) | - | 01人工智能辅助诊断 | 单侧 |
X线造影成像 | 01全消化道造影 | 01人工智能辅助诊断11泪道造影12T管造影 | 次 |
CT平扫 | 01能量成像11薄层扫描21冠脉钙化积分 | 01人工智能辅助诊断11口腔颌面锥形束CT(CBCT) | 部位 |
CT增强 | 01能量成像11薄层扫描 | 01人工智能辅助诊断11延迟显像 | 部位 |
CT造影成像(血管) | 01能量成像 | 01人工智能辅助诊断 | 血管 |
CT灌注成像 | 01心电门控 | 01人工智能辅助诊断 | 脏器 |
MR平扫 | 01特殊方式成像11复杂成像21呼吸门控 | 01人工智能辅助诊断 | 部位 |
MR增强 | 01特殊方式成像11心脏21呼吸门控 | 01人工智能辅助诊断 | 部位 |
MR平扫成像(血管) | 01高分辨率血管壁成像11呼吸门控 | 01人工智能辅助诊断 | 血管 |
MR增强成像(血管) | 01高分辨率血管壁成像11呼吸门控21冠状动脉 | 01人工智能辅助诊断 | 血管 |
MR灌注成像 | 01呼吸门控 | 01人工智能辅助诊断11MR动态增强 | 脏器 |
放射性核素平面显像(静态) | 01增加体位11延迟显像 | 01人工智能辅助诊断 | 部位 |
放射性核素平面显像(动态) | 01增加体位11延迟显像 | 01人工智能辅助诊断 | 部位 |
放射性核素平面显像(全身) | 01增加体位11延迟显像 | 01人工智能辅助诊断 | 次 |
SPECT(部位) | 01增加脏器02负荷显像11SPECT/CT图形融合 | 01人工智能辅助诊断 | 次 |
SPECT(全身) | 01增加脏器02负荷显像11SPECT/CT图形融合 | 01人工智能辅助诊断 | 次 |
PET/CT(局部) | - | 01人工智能辅助诊断11延迟显像 | 部位 |
PET/CT(躯干) | 01全身加收 | 01人工智能辅助诊断11延迟显像 | 部位 |
PET/MRI(局部) | - | 01人工智能辅助诊断 | 部位 |
PET/MRI(躯干) | 01全身加收 | 01人工智能辅助诊断 | 部位 |
甲状腺摄碘131试验 | - | - | 次 |
尿碘131排泄试验 | - | - | 次 |
核素标记测定 | - | - | 项 |
肾图 | 01干预肾图 | - | 次 |
资料来源:观研天下整理
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广阔的应用前景使得AI医学影像成为国内医疗行业大热领域之一,投融资事件频繁。2014年1月至2024年6月,国内AI医学影像诊断领域共发生了超过160起融资事件,占AI医疗的85%;融资金额总计超过94亿元,占AI医疗的47%。
数据来源:观研天下数据中心整理
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三、AI医学影像行业参与者分为四类,市场竞争呈现多元化特征
AI医学影像涉及包括软硬件开发、疾病检查与常规体检等在内的庞大产业图谱,实现AI医学影像的落地应用需多方参与,包括设备厂商、纯AI企业、互联网巨头、科研机构等。不同类型企业在技术路径、商业模式和资源整合方面形成差异化竞争态势,AI医学影像行业竞争格局呈现多元化特征。
AI医学影像参与者分类
企业类型 | 代表企业 | 技术壁垒 | 商业化路径 |
设备厂商 | 联影智能、万东医疗 | 设备+AI一体化生态 | 探测器+AI软件捆绑销售 |
纯AI企业 | 推想科技、深瞳科技、数坤科技、依图医疗、数坤科技 | 病灶识别准确率、跨病种泛化能力 | 向医院出售订阅服务 |
互联网巨头 | 腾讯觅影、平安好医生、百度灵医 | 大数据整合、多场景适配 | C端健康管理+B端医院合作 |
科研机构 | 清华大学、中科院自动化所 | 算法底层创新(如小样本学习) | 技术授权+孵化初创企业 |
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