在AI醫(yī)療領域，AI醫(yī)學影像是市場關注度最高，賽道公司最多，也是人工智能應用領域最重要的賽場，2021年有10多家AI醫(yī)學影像產品獲得注冊證，而今年關于AI醫(yī)學影像的融資上市消息更是熱度不斷。

"AI醫(yī)學影像"是指充分利用AI在感覺認知和深度學習的技術優(yōu)勢，將其應用在醫(yī)學影像領域，實現機器對醫(yī)學影像的分析判斷，是協助醫(yī)生完成診斷、治療工作的一種輔助工具，幫助醫(yī)生更快的獲取影像信息，進行定量分析，提升醫(yī)生看圖、讀圖的效率，協助發(fā)現隱藏病灶，從而達到提高診斷效率和準確率的目的。

AI在醫(yī)學影像的技術流程主要分為兩部分：一是圖像識別，應用于感知環(huán)節(jié)，其主要目的是將影像這類非機構化數據進行分析，獲取一些有意義的信息;二是深度學習，應用于學習和分析環(huán)節(jié)，是AI應用的最核心環(huán)節(jié)，通過大量的影像數據和診斷數據，不斷對神經元網絡進行深度學習訓練，促使其掌握“診斷”的能力。

推想醫(yī)療科技股份有限公司是一家AI醫(yī)療科技公司，致力于開發(fā)部署全院級AI醫(yī)療產品，服務醫(yī)院內多科室醫(yī)生，實現疾病的篩查、診斷、干預、治療、管理及研究。憑借在深度學習技術方面的專業(yè)知識，公司已構建專有的算法，該算法是其AI醫(yī)療產品的基礎。

銥硙醫(yī)療聚焦在中國有接近2億患病人口的中樞神經系統(tǒng)疾病，通過人工智能技術及人群腦影像大數據分析，開發(fā)了腦醫(yī)生智能影像診斷平臺。4年的時間里，腦醫(yī)生踩過坑也走過彎路，經歷了時間的磨煉，最終也已開花結果。

英矽智能在人工智能和新藥開發(fā)方面取得突破——首次將生物學和化學生成學相結合，發(fā)現一種全新機制的用于治療特發(fā)性肺纖維化(IPF)的臨床候選新藥，并成功通過多次人類細胞和動物模型實驗驗證。IPF牽涉多種疾病，影響多個器官(肺、肝和腎)，這一新藥的出現有望解決影響全球成千上萬人的廣泛的未被滿足的醫(yī)療需求。

一般來看，一款新藥的研發(fā)需要經過藥物靶標確定、先導化合物篩選、先導化合物優(yōu)化和臨床試驗等階段。時間成本上，新藥的上市時間要大于10年，資金成為方面，塔夫茨藥物開發(fā)研究中心曾給過一個數據是26億美元。但最終的結果是，在耗費高人力財力之后，只有10%的候選藥物能進入市場，90%的項目流產。

從2016-2017年開始，AI制藥開始吸引了制藥廠和科技巨頭們的關注度。眾所周知，人工智能的發(fā)展依賴于數據，尤其是高質量的大數據集。而藥物發(fā)現過程的每一步都會產生大量數據，這些數據為現代人工智能技術的發(fā)展奠定了基礎?，F在，深度學習模型和自然語言處理技術在建模大型復雜多維數據集如基因組學、蛋白質組學、臨床數據、靶點結構數據和非結構化文本方面的作用是不可小覷的。

人工智能的發(fā)展大大加快了醫(yī)學影像診斷速度，提升了影像診斷的精準度，能夠解決醫(yī)學影像大數據人工處理中存在的大部分問題，利用AI的感覺認知能力對患者的影像進行識別，獲取重要信息，可為經驗不足的醫(yī)生提供幫助，提高其判讀醫(yī)學影像的效率。同時基于深度學習通過大量已有的影像數據和臨床診斷信息訓練人工智能系統(tǒng)，使其具備診斷疾病的能力，輔助臨床診斷，降低漏診誤診的概率。

在良好的宏觀環(huán)境下，當前我國人工智能醫(yī)學影像行業(yè)已經形成了完整的產業(yè)鏈。上游市場參與者包括醫(yī)學影像領域的上游硬件和軟件提供商以及AI技術所需要的硬件設備、云服務、算法、數據等平臺提供商;中游環(huán)節(jié)主體是AI醫(yī)學影像制造企業(yè)，類型主要有設備型企業(yè)、技術型企業(yè)和互聯網科技巨頭三大類，業(yè)務涉及產品研發(fā)、生產和推廣;下游市場可觸及醫(yī)學影像產業(yè)鏈多個環(huán)節(jié)，包括各級醫(yī)療機構、終端患者和醫(yī)保、商保等保險機構。