根據(jù)《衛(wèi)生健康統(tǒng)計年鑒2022》和統(tǒng)計 局?jǐn)?shù)字推算, 2021年影像科醫(yī)生配置約為 0.17人/千人, 且地區(qū)分配嚴(yán)重不均; 同時, 患者 數(shù)量增加、 設(shè)備精度提升以及對更準(zhǔn)確診斷的追求使得我國醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)大量積累人工智能可以充分利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練, 以準(zhǔn)確G效 地實(shí)現(xiàn)對影像的識別與分析, 輔助醫(yī)務(wù)工作者進(jìn) 行疾病診治, 加快實(shí)現(xiàn)醫(yī)療資源上下貫通、 信息 互通共享、 業(yè)務(wù)G效協(xié)同, 推進(jìn) 基層檢查、 上 J診斷" , 提G診療效率

截至2024年6月 , 已有92款人工智能醫(yī)學(xué)影像輔助診斷軟件獲批NMPA三類醫(yī)療器械證。 涵 蓋心血管疾病 (27款) 、肺部疾病 (24款) 、腦 血管疾病 (13款) 、骨科檢查 (10款) 、 眼底疾 病 (9款) 、 乳腺疾病 (2款) 等。 這些產(chǎn)品涵蓋 多疾病L域、 多種設(shè)備類型, 可實(shí)現(xiàn)圖像質(zhì)量改 善、病灶識別與重構(gòu)、 疾病分期與分J、 疾病進(jìn) 展預(yù)測等功能, 提G了醫(yī)學(xué)診斷效率、 減輕了醫(yī)生工作負(fù)擔(dān)、促進(jìn)了醫(yī)療資源均衡分配

醫(yī)療需求的增加、 醫(yī)療數(shù)據(jù)大量積累與我國出色 醫(yī)療資源不足且分配不均的矛盾推動AI醫(yī)學(xué)影像 行業(yè)快速發(fā)展 企業(yè)與G校、科研機(jī)構(gòu)、 醫(yī)療機(jī) 構(gòu)等密切合作, 加速技術(shù)迭代升J, 促進(jìn)產(chǎn)品推 陳出新, 不斷滿足更多臨床需求 多項政策的出 臺和資本的持續(xù)青睞也將進(jìn)一步推動AI醫(yī)學(xué) 影像行業(yè)發(fā)展。

附件：AI醫(yī)學(xué)影像行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與未來趨勢藍(lán)皮書-92款人工智能醫(yī)學(xué)影像輔助診斷軟件獲批