未来我国AI医学影像行业综合发展趋势图文深度分析报告
（20180915）
政策、技术双重驱动，“AI医学影像”蓄势待发
一、国家高度支持，具体产业扶植政策有望加速出台
国务出台系列政策支持医学影像行业的发展。从2013年到2017年，国务院、发改委、国家食品药品监督总局、卫计委不断出台政策支持医学影像行业的发展。针对性政策涉及：医学影像设备、独立影像中心、线上影像平台、影像信息化，包括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；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；全面推进分级诊断，鼓励民营资本流入建设独立检查检验中心、远程医疗等。
国家对医疗领域提出人工智能发展要求。2016年以来，国家对于医疗领域提出明确的人工智能发展要求，包括对技术研发的支持政
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f策，就相关技术和产品提出健康信息化、医疗大数据、智能健康管理等具体应用，并针对医疗、健康及养老方面提出较为明确的人工智能应用方向。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能规划》，人工智能上升至国家战略层面，人工智能在医疗领域的应用有望进入新的快速发展阶段。
国家对医疗领域提出人工智能发展要求
目前，国家政策高度支持医学影像行业以及“AI医疗”的发展，接下来，预计国家将在《新一代人工智能发展规划》等产业指导性文件的基础上，出台一批具体的产业推进措施，针对“AI医学影像”行业的具体扶植政策也有望适时推出，促进人工智能在医学影像领域的应用与发展。
二、算力算法快速迭代，“AI医疗影像”期待大数据引爆
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f医学影像在医疗AI领域技术成熟度最高，有望最先实现商业化。动脉网蛋壳研究院发布“人工智能医疗技术成熟度分布曲线”，“AI医疗影像”在医疗领域成熟度最高，在曲线上处于过高期望的峰值位置。其判断依据为：
1）从医疗影像类的企业入驻医院数量来看，目前国内科研能力较强，医疗水平靠前的大型医院几乎都已经和企业开始了相关的临床实验，首批种子用户活跃度已经达到了顶峰。
2）相关领域的大规模媒体报大约出现在2015～2017年，目前在一个平稳的高峰期。我们认为，人工智能在医学影像领域热度较高一方面是技术储备相对丰富，特别是静态图像识别尽快的快速发展以及2017年以来AI应用于医学影像多个领域识别准确度的大幅提升，另一方面则是AI医学影像的商业模式可行性相对较高。
人工智能医疗技术成熟度分布
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f算法、算力和数据被认为是人工智能的三大核心要素，数据r