|
今年年中發(fā)布的《醫(yī)療影像的市場圖譜和行業(yè)發(fā)展分析》報告指出，按照我國過去5年的醫(yī)療整體支出，預計到2020年中國醫(yī)學影像市場規(guī)模將達6000億至8000億左右。 醫(yī)學影像產品包括X線、CT、磁共振、超聲、PET等等，主要提供兩種服務：一是醫(yī)療服務上的診斷和治療，二是用于科研。 從醫(yī)學影像產業(yè)鏈來看，如果以患者為導向，主要分為六部分：
1 “醫(yī)療政策大年”的政策紅利 從2013年到2017年，國務院、發(fā)改委、國家食品藥品監(jiān)督總局、衛(wèi)計委共發(fā)文12次，涉及醫(yī)學影像行業(yè)的政策涉及醫(yī)學影像設備、獨立影像中心、線上影像平臺、影像信息化等方面。
從2012年醫(yī)改以來，國家相關部門連續(xù)出臺了一系列的醫(yī)療行業(yè)相關政策，直至今年被稱為“醫(yī)療政策大年”，政策逐步成為推動醫(yī)療行業(yè)發(fā)展成長的主推手。 人口老齡化、對于醫(yī)療服務更高質量的需求促使醫(yī)學影像行業(yè)保持長期景氣，醫(yī)療影像領域持續(xù)成為近年來的投資并購熱點。 業(yè)內專家認為，醫(yī)學影像產業(yè)發(fā)展趨勢主要有四個方面：
2 醫(yī)療影像投融資哪個領域最熱？ 《醫(yī)療影像的市場圖譜和行業(yè)發(fā)展分析》報告統(tǒng)計，國內醫(yī)療影像領域的投融資到目前為止在國內能夠查到交易記錄的一共是85筆，60%的醫(yī)療影像領域的創(chuàng)業(yè)公司處于發(fā)展早期（A輪及之前階段），融資金額較大，多在千萬級和億級。 北京、廣東和浙江是影像這一類企業(yè)的創(chuàng)業(yè)的集聚地，如果把長三角浙江、江蘇、上海加在一起，地域分布占比變成了1/3、1/3、1/3。 近年來，行業(yè)內業(yè)態(tài)也有所變化，相互跨界增多。
對應產業(yè)鏈的各部分來看： 一是醫(yī)學影像的成像設備，國內目前在這一領域的公司共有402家，但市場份額僅10%，而且以中低端市場為主。眼科、牙科等專科影像設備提供者相對較少，但這個領域的患者端市場增長明顯。 二是醫(yī)學影像的系統(tǒng)公司一共是209家，但公司眾多、地域分散、競爭激勵、市場集中度低。真正形成特別大規(guī)模的很少，從醫(yī)院投入和市場規(guī)模來看，醫(yī)療機構在信息化上的投資占比只有0.5%~0.8%，大醫(yī)院最高不超過2%，但發(fā)達國家是3%~5%水平。未來機會會向云端發(fā)展、智能化、?？祁I域方向發(fā)展?！?/span> 三是遠程影像服務公司，共有90家。醫(yī)療資源分布不均是未來遠程影像服務主要的內在驅動力，業(yè)內人士認為，相比互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院的診療或者病理，影像的遠程診療的方式更容易開展。 四是獨立影像中心有14家，投資機構背景主要有三類，分別是醫(yī)療機構托管運營商，影像設備研發(fā)和代理商和第三方機構，如保險、地產等。未來獨立影像中心行業(yè)規(guī)模在500億-600億之間，省市級、縣級市的獨立影像中心規(guī)模分別約200多、300多億。 第五是醫(yī)學影像+人工智能，一共23家?！按髷?shù)據(jù)+人工智能”是未來醫(yī)療發(fā)展的方向，對于第三方影像中心來說也是核心技術。 市場規(guī)模增速背后，挑戰(zhàn)與機遇并存。從醫(yī)療影像市場情況看，目前國內80%的CT市場、90%的超聲波儀器市場、90%的磁共振設備均被國外品牌占據(jù)。 傳統(tǒng)上的三巨頭“GPS”（GE、飛利浦和西門子）占據(jù)了70%左右的市場，其他國外品牌占到10~20%。 另一方面，中國目前從事醫(yī)療影像領域的公司，包括生產產品及提供服務的大概有800家。在臨床診療和影像檢查結合越來越緊密，中高端影像設備市場長期被外資品牌壟斷，影像信息化、數(shù)據(jù)共享程度低，支持遠程會診、轉診、影像數(shù)據(jù)開發(fā)弱以及影像醫(yī)師從數(shù)量到質量都有很大缺口的情況下。 業(yè)內人士認為，“未來醫(yī)療影像設備能不能打破技術壁壘，是國產品牌能不能從中低端紅海市場突圍步入高端藍海市場的關鍵。” 3 未來新趨勢：人工智能+醫(yī)學影像 人工智能與醫(yī)學影像的結合，已經成為醫(yī)生診斷、治療工作的一種必備手段。人工智能+醫(yī)學影像是計算機在醫(yī)學影像的基礎上，通過深度學習與大數(shù)據(jù)技術等，完成對影像的分類、目標檢測、圖像分割和檢索工作，協(xié)助醫(yī)生完成診斷、治療工作的一種輔助工具。 人工智能在醫(yī)療影像領域的應用場景可以分為兩類：機器看片和機器閱片，重點是用來提升醫(yī)生看病效率和準確率。 自2012年深度學習技術被引入到圖像識別數(shù)據(jù)集ImageNet（做為測試標準）之后，其識別率近年來屢創(chuàng)新高，并且在某些領域達到或超過人類水平。 從事醫(yī)學影像、腫瘤放射以及生物信息方面的研究超過20多年的斯坦福大學終身教授、斯坦福大學醫(yī)學物理部主任邢磊認為，將來每個放射科醫(yī)生手機或電腦終端都應該有一個智能分析決策的APP，“人工智能將扮演輔助分析決策的角色”。 目前醫(yī)學影像已經成為人工智能在醫(yī)療應用中最熱門的領域之一。據(jù)統(tǒng)計，2016年以來，已有近20家人工智能+醫(yī)學影像公司先后獲得投資。中國醫(yī)學裝備協(xié)會理事長、原衛(wèi)生部規(guī)財司司長趙自林認為，人工智能在提高健康醫(yī)療服務的效率和疾病診斷準確率等方面上“具有天然優(yōu)勢”。 在深度學習算法和大數(shù)據(jù)技術等的強力推動下，各種旨在提高醫(yī)療體驗以及降低醫(yī)療成本的先進應用正在應運而生，這其中包括醫(yī)療診斷、輔助治療與健康管理、藥物研發(fā)等?！?strong>拋開政府背書，人工智能也正迎來技術創(chuàng)新紅利，盡管人工智能還處于技術創(chuàng)新期，但人工智能的基礎已經充實。” 來源：本文資料整理自網(wǎng)絡，筑醫(yī)臺資訊精編出品。 |
|
|
