2020年，中国医学影像市场规模将达6000亿~8000亿
今年年中发布的《医疗影像的市场图谱和行业发展分析》报告指出，按照我国过去5年的医疗整体支出，预计到2020年中国医学影像市场规模将达6000亿至8000亿左右。
医学影像产品包括X线、CT、磁共振、超声、PET等等，主要提供两种服务：一是医疗服务上的诊断和治疗，二是用于科研。
从医学影像产业链来看，如果以患者为导向，主要分为六部分：
一是医学影像设备及耗材；
二是影像信息化系统；
三是独立第三方影像中心；
四是远程影像服务；
五是医学影像+人工智能；
六是影像医生（公立、民营医院）。
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“医疗政策大年”的政策红利
从2013年到2017年，国务院、发改委、国家食品药品监督总局、卫计委共发文12次，涉及医学影像行业的政策涉及医学影像设备、独立影像中心、线上影像平台、影像信息化等方面。
一是鼓励公立医院采购国产医疗设备，扶持民营医院新增设备需求；
二是加强医疗信息化建设基础，构建云端医疗数据库，推动医疗大数据的应用开发等；
三是全面推进分级诊疗，鼓励民营资本流入建设独立检查检验中心、远程医疗。
从2012年医改以来，国家相关部门连续出台了一系列的医疗行业相关政策，直至今年被称为“医疗政策大年”，政策逐步成为推动医疗行业发展成长的主推手。
人口老龄化、对于医疗服务更高质量的需求促使医学影像行业保持长期景气，医疗影像领域持续成为近年来的投资并购热点。
业内专家认为，医学影像产业发展趋势主要有四个方面：
一是医学影像产品（技术）国产替代。目前低端设备包括一部分的中端设备国产设备可以替代，但是大部分的高端设备还有很大挑战，大概还需要5到10年的努力。
二是独立医学影像进入了快速发展时期。
另外，医学影像信息化及云平台建设以及智能诊断也是大势所趋。
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医疗影像投融资哪个领域最热？
《医疗影像的市场图谱和行业发展分析》报告统计，国内医疗影像领域的投融资到目前为止在国内能够查到交易记录的一共是85笔，60%的医疗影像领域的创业公司处于发展早期（A轮及之前阶段），融资金额较大，多在千万级和亿级。
北京、广东和浙江是影像这一类企业的创业的集聚地，如果把长三角浙江、江苏、上海加在一起，地域分布占比变成了1/3、1/3、1/3。
近年来，行业内业态也有所变化，相互跨界增多。
包括互联网公司的介入：阿里健康涉足影像信息化市场和独立影像中心；
跨领域的介入：地产、保险金融行业公司从独立医学影像中心切入；
产业链本身的融合：影像设备厂商利用自身设备优势向产业链下游拓展，如独立影像中心、影像信息化、远程影像平台等。
对应产业链的各部分来看：
一是医学影像的成像设备，国内目前在这一领域的公司共有402家，但市场份额仅10%，而且以中低端市场为主。眼科、牙科等专科影像设备提供者相对较少，但这个领域的患者端市场增长明显。
二是医学影像的系统公司一共是209家，但公司众多、地域分散、竞争激励、市场集中度低。真正形成特别大规模的很少，从医院投入和市场规模来看，医疗机构在信息化上的投资占比只有0.5%~0.8%，大医院最高不超过2%，但发达国家是3%~5%水平。未来机会会向云端发展、智能化、专科领域方向发展。”
三是远程影像服务公司，共有90家。医疗资源分布不均是未来远程影像服务主要的内在驱动力，业内人士认为，相比互联网医院的诊疗或者病理，影像的远程诊疗的方式更容易开展。
四是独立影像中心有14家，投资机构背景主要有三类，分别是医疗机构托管运营商，影像设备研发和代理商和第三方机构，如保险、地产等。未来独立影像中心行业规模在500亿-600亿之间，省市级、县级市的独立影像中心规模分别约200多、300多亿。
第五是医学影像+人工智能，一共23家。“大数据+人工智能”是未来医疗发展的方向，对于第三方影像中心来说也是核心技术。
市场规模增速背后，挑战与机遇并存。从医疗影像市场情况看，目前国内80%的CT市场、90%的超声波仪器市场、90%的磁共振设备均被国外品牌占据。
传统上的三巨头“GPS”（GE、飞利浦和西门子）占据了70%左右的市场，其他国外品牌占到10~20%。
另一方面，中国目前从事医疗影像领域的公司，包括生产产品及提供服务的大概有800家。在临床诊疗和影像检查结合越来越紧密，中高端影像设备市场长期被外资品牌垄断，影像信息化、数据共享程度低，支持远程会诊、转诊、影像数据开发弱以及影像医师从数量到质量都有很大缺口的情况下。
业内人士认为，“未来医疗影像设备能不能打破技术壁垒，是国产品牌能不能从中低端红海市场突围步入高端蓝海市场的关键。”
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未来新趋势：人工智能+医学影像
人工智能与医学影像的结合，已经成为医生诊断、治疗工作的一种必备手段。人工智能+医学影像是计算机在医学影像的基础上，通过深度学习与大数据技术等，完成对影像的分类、目标检测、图像分割和检索工作，协助医生完成诊断、治疗工作的一种辅助工具。
人工智能在医疗影像领域的应用场景可以分为两类：机器看片和机器阅片，重点是用来提升医生看病效率和准确率。
自2012年深度学习技术被引入到图像识别数据集ImageNet（做为测试标准）之后，其识别率近年来屡创新高，并且在某些领域达到或超过人类水平。
从事医学影像、肿瘤放射以及生物信息方面的研究超过20多年的斯坦福大学终身教授、斯坦福大学医学物理部主任邢磊认为，将来每个放射科医生手机或电脑终端都应该有一个智能分析决策的APP，“人工智能将扮演辅助分析决策的角色”。
目前医学影像已经成为人工智能在医疗应用中最热门的领域之一。据统计，2016年以来，已有近20家人工智能+医学影像公司先后获得投资。中国医学装备协会理事长、原卫生部规财司司长赵自林认为，人工智能在提高健康医疗服务的效率和疾病诊断准确率等方面上“具有天然优势”。
在深度学习算法和大数据技术等的强力推动下，各种旨在提高医疗体验以及降低医疗成本的先进应用正在应运而生，这其中包括医疗诊断、辅助治疗与健康管理、药物研发等。“抛开政府背书，人工智能也正迎来技术创新红利，尽管人工智能还处于技术创新期，但人工智能的基础已经充实。”
延伸阅读：国外公司“先行者”
国外涉及人工智能结合医学影像的公司相对起步较早，尤其是IBMWaston、Enlitic、Arterys等。
IBM-Waston公司无疑是人工智能在医疗领域应用的先锋，IBM-Waston先后于收购了医疗影像分析公司Merge Healthcare和医疗数据公Truven Health Analytics，促使IBM-Waston在人工智能+医学影像这一块业务上获得了巨大的优势。
2017年2月，IBM推出了第一个认知影像产品——IBM-Watson Imaging Clinical Review，帮助医务人员实施一种基于人群的个性化治疗方案。
Enlitic是一家国际知名的医学影像公司，致力于运用人工智能及机器学习等前沿技术来辅助医疗诊断。公司采用时下最先进的深度学习算法对医学图像、诊断书、临床试验等大量医疗数据进行挖掘，实现了快速、准确、可行的健康诊断。
据Enlitic介绍，该公司开发的恶性肿瘤检测系统的精度超过放射技师，该公司开发的系统的肺癌检出精度比一名放射技师检查肺癌的精度高5成以上。目前，该公司已和多家医院及科研机构开展合作。
VoxelCloud主要利用人工智能技术，深度挖掘海量医疗影像和临床数据，助力医生对疾病进行精准、及时、高效的分析和诊断。VoxelCloud目前的产品覆盖肺癌、心血管疾病、眼疾疾病等领域。
Arterys的主营业务是为医疗机构提供更精准的3D心血管影像，并提供量化分析。于2016年获得了1200万美元的A轮融资，并与GE医疗合作开发了颠覆现有心脏MRI的4DFlow，它不仅能够从任意角度呈现心脏的3D结构，还加入了时间这第四个维度，使得血液流动随着时间变化的情况也可以完全呈现。
这款软件于2016年11月正式获得了FDA的审批，用于心血管疾病患者核磁图像的数据分析，进行全自动而且可编辑的心室分割，它的准确度可与有经验的医生进行的手动分割媲美。
来源：本文资料整理自网络，筑医台资讯精编出品。
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