AI診斷是一種利用計(jì)算機(jī)輔助診斷的新技術(shù),實(shí)現(xiàn)了診斷的智能化和自動(dòng)化。AI診斷依靠收集全球海量的健康或疾病的信息、臨床研究數(shù)據(jù)和病例等醫(yī)療大數(shù)據(jù),針對(duì)每個(gè)患者進(jìn)行各項(xiàng)評(píng)估,為醫(yī)生提供以證據(jù)為基礎(chǔ)的疾病診斷和治療建議。AI通過對(duì)患者指標(biāo)進(jìn)行分析解讀,可以更好
AI診斷是一種利用計(jì)算機(jī)輔助診斷的新技術(shù),實(shí)現(xiàn)了診斷的智能化和自動(dòng)化。AI診斷依靠收集全球海量的健康或疾病的信息、臨床研究數(shù)據(jù)和病例等醫(yī)療大數(shù)據(jù),針對(duì)每個(gè)患者進(jìn)行各項(xiàng)評(píng)估,為醫(yī)生提供以證據(jù)為基礎(chǔ)的疾病診斷和治療建議。AI通過對(duì)患者指標(biāo)進(jìn)行分析解讀,可以更好地規(guī)劃病人的治療方案,并為醫(yī)生提供做出好決策所需要的所有信息。
在現(xiàn)代市場經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中,信息已經(jīng)是一種重要的經(jīng)濟(jì)資源,信息資源的優(yōu)先占有者勝,反之則處于劣勢。中國每年有近百萬家企業(yè)倒閉,對(duì)于企業(yè)經(jīng)營而言,因?yàn)槭д`而出局,極有可能意味著從此退出歷史舞臺(tái)。他們的失敗、他們的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn),可能再也沒有機(jī)會(huì)轉(zhuǎn)化為他們下一次的成功了!企業(yè)成功的關(guān)鍵就在于,是否能夠在需求尚未形成之時(shí)就牢牢地鎖定并捕捉到它。那些成功的公司往往都會(huì)傾盡畢生的精力及資源搜尋產(chǎn)業(yè)的當(dāng)前需求及前景。
隨著AI診斷行業(yè)競爭的不斷加劇,大型企業(yè)間并購整合與資本運(yùn)作日趨頻繁,國內(nèi)外優(yōu)秀的AI診斷企業(yè)愈來愈重視對(duì)行業(yè)市場的分析研究,特別是對(duì)當(dāng)前市場環(huán)境和客戶需求趨勢變化的深入研究,以期提前占領(lǐng)市場,取得先發(fā)優(yōu)勢。正因?yàn)槿绱?,一大批?yōu)秀品牌迅速崛起,逐漸成為行業(yè)中的翹楚。中研普華利用多種獨(dú)創(chuàng)的信息處理技術(shù),對(duì)AI診斷行業(yè)市場海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、整理、加工、分析、傳遞,為客戶提供一攬子信息解決方案和咨詢服務(wù),最大限度地降低客戶投資風(fēng)險(xiǎn)與經(jīng)營成本,把握投資機(jī)遇,提高企業(yè)競爭力。
國內(nèi)AI診斷行業(yè)前景如何?據(jù)中研研究院《2023-2028年中國AI診斷行業(yè)市場深度調(diào)研及投資策略預(yù)測報(bào)告》顯示
2023年AI診斷行業(yè)發(fā)展分析與投資前景預(yù)測報(bào)告
AI醫(yī)療產(chǎn)業(yè)主要包括上游基礎(chǔ)層,中游技術(shù)層,下游應(yīng)用層。行業(yè)巨頭偏向基礎(chǔ)層,在算力等領(lǐng)域已呈寡頭局面,技術(shù)壁壘較高,具有高投入高收益特點(diǎn),市場格局較為穩(wěn)固;在技術(shù)層中,基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺發(fā)展快,目前各大科技企業(yè)與物聯(lián)網(wǎng)巨頭已基本完成布局;應(yīng)用層可觸達(dá)全醫(yī)療服務(wù)場景,為當(dāng)前大量互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療與傳統(tǒng)醫(yī)療公司涌入的賽道。
英美科學(xué)家攜手開發(fā)出一種人工智能AI診斷工具,可以根據(jù)癥狀預(yù)測某人是否可能感染新冠肺炎,相關(guān)研究發(fā)表于《自然·醫(yī)學(xué)》雜志。研究人員稱,這款A(yù)I模型使用“新冠肺炎癥狀研究”應(yīng)用程序中的數(shù)據(jù),通過比較人們的癥狀和傳統(tǒng)新冠肺炎測試提供的結(jié)果來預(yù)測某人是否可能感染新冠肺炎,有望為難以獲得測試機(jī)會(huì)的人群提供幫助,他們即將在英國和美國開展兩項(xiàng)臨床試驗(yàn)。
全球已有330多萬人下載了“新冠肺炎癥狀研究”程序,并每天使用該應(yīng)用程序報(bào)告自身健康狀況。研究人員分析了該應(yīng)用程序從250萬名英美用戶收集的數(shù)據(jù),這些人定期在該應(yīng)用程序中記錄其健康狀況,其中約三分之一的用戶記錄了與新冠肺炎相關(guān)的癥狀,有18374人報(bào)告稱他們接受了冠狀病毒檢測,其中7178人的檢測結(jié)果為陽性。
AI在新藥研發(fā)過程中通常的路徑為:1)獲取目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;2)建立AI自主學(xué)習(xí)算法模型;3)多輪訓(xùn)練以優(yōu)化模型;4)測試、評(píng)估模型;5)基于模型實(shí)現(xiàn)分子優(yōu)化、篩選、預(yù)測、分析等。
在這過程中,數(shù)據(jù)決定了訓(xùn)練模型的深度,算法決定了效率和產(chǎn)出,算力決定了AI可實(shí)現(xiàn)的維度,因此,AIDD主要有三要素:數(shù)據(jù)、算力和算法。數(shù)據(jù)上,原始數(shù)據(jù)通常來自三各方面,已發(fā)表論文等形成的公開數(shù)據(jù)集、與藥企合作獲得的研發(fā)數(shù)據(jù)集和企業(yè)自身研發(fā)積累的數(shù)據(jù)集;算力上,GPU(圖形處理器)云計(jì)算資源可以為AI制藥企業(yè)提供運(yùn)算支持,但由于本身成本較高,企業(yè)也可以通過自身平臺(tái)能力搭建擴(kuò)大算力;算法上,核心創(chuàng)新點(diǎn)在于建模的精度和產(chǎn)生新信息的能力,而隨著ChatGPT、OpenAI等的出現(xiàn),早期算法開源使得各家企業(yè)在算法基本構(gòu)架上不會(huì)有太大差異,主要體現(xiàn)在細(xì)節(jié)上。
圖表:AI在新藥研發(fā)中的應(yīng)用場景
根據(jù)供需關(guān)系,AI新藥研發(fā)產(chǎn)業(yè)鏈大致可分為:上游主要為數(shù)據(jù)資源、數(shù)據(jù)科學(xué)處理工具和AI技術(shù)開發(fā)基礎(chǔ)工具等的供應(yīng)商;中游主要包括基于分析、預(yù)測、篩選等功能的大數(shù)據(jù)和人工智能軟件,醫(yī)藥科研輔助平臺(tái),自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室以及AI智能制藥精控系統(tǒng);下游主要是CRO服務(wù)企業(yè)、制藥和生物技術(shù)企業(yè)和藥物研發(fā)科研院校等。
目前中國病理AI診斷領(lǐng)域百花齊放,各家公司爭相布局病理AI。人工智能醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品正陸續(xù)取得醫(yī)療器械三類證,獲得在三甲醫(yī)院等醫(yī)療機(jī)構(gòu)使用和銷售的資格。2020年8家拿證,2021年6家拿證。在肺部、心血管、眼底骨骼、頭頸各細(xì)分賽道下各有2-3個(gè)產(chǎn)品拿證,競爭格局初現(xiàn)。目前,安必平基于騰訊AILab獨(dú)家提供人工智能產(chǎn)品的算法,推出兩款應(yīng)用于宮頸細(xì)胞學(xué)的人工智能產(chǎn)品:基于顯微鏡場景智能化產(chǎn)品實(shí)視AI和基于掃描儀AI的輔助診斷系統(tǒng);潤達(dá)醫(yī)療推出“慧檢”智慧檢驗(yàn)綜合解決方案等,標(biāo)志著病理AI領(lǐng)域百花齊放,具有廣闊前景。
圖表:AI醫(yī)療影像產(chǎn)品三類證拿證情況(截至2023年3月)
AI診斷效果與人工接近,而時(shí)間大幅縮短。根據(jù)同濟(jì)大學(xué)附屬同濟(jì)醫(yī)院做的一項(xiàng)研究顯示,在良惡性病變鑒別方面,AI模型的靈敏度為100%,優(yōu)于病理醫(yī)師的99.65%,但特異度和準(zhǔn)確度分別為97.7%和99.1%,低于病理醫(yī)師的99.3%和99.5%。在惡性病變圖像方面,AI模型的重疊面積與病理醫(yī)師相比差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,但重疊率低于病理醫(yī)師。在診斷時(shí)間方面,AI模型的單視野圖像診斷用時(shí)明顯短于病理醫(yī)師。
從市場集中度來看,未來,我國臨床檢驗(yàn)設(shè)備及試劑行業(yè)還會(huì)有大量的本土企業(yè)和外資企業(yè)進(jìn)入,行業(yè)競爭將越來越激烈。當(dāng)國家準(zhǔn)予AI診斷應(yīng)用于臨床時(shí),則醫(yī)生對(duì)AI的診斷產(chǎn)生信賴?yán)?,如因AI的診斷錯(cuò)誤導(dǎo)致后續(xù)的治療錯(cuò)誤而產(chǎn)生醫(yī)療損害時(shí),不應(yīng)由醫(yī)生或醫(yī)療機(jī)構(gòu)承擔(dān)法律責(zé)任,而應(yīng)由AI的產(chǎn)品責(zé)任人承擔(dān)法律責(zé)任。
隨著國家對(duì)審批注冊(cè)及生產(chǎn)經(jīng)營各個(gè)環(huán)節(jié)監(jiān)管力度的加大,大批小企業(yè)將退出市場競爭,以產(chǎn)品研發(fā)水平和質(zhì)量管理為核心的大企業(yè)會(huì)盡享政策紅利,臨檢診斷設(shè)備行業(yè)市場集中度將有所提升。
臨檢診斷設(shè)備行業(yè)下游臨床質(zhì)譜檢測且極大降低了假陽性的判斷。截止到目前為止,總確診12例,確診率為1/4030,治療有效率為100%。按照梅州的出生量,每年至少新增12例遺傳代謝病患兒,是較高的比例,臨床質(zhì)譜檢測篩查的重要性不言而喻。
AI診斷行業(yè)圖表預(yù)覽
圖表:國內(nèi)外AI診斷市場需求情況
圖表:2023-2028年中國AI診斷行業(yè)市場規(guī)模及增速預(yù)測
圖表:2023-2028年AI診斷產(chǎn)值規(guī)模預(yù)測
圖表:2023-2028年AI診斷企業(yè)區(qū)域分布
AI診斷行業(yè)報(bào)告對(duì)我國內(nèi)行業(yè)的供需狀況、發(fā)展現(xiàn)狀、子行業(yè)發(fā)展變化等進(jìn)行了分析,重點(diǎn)分析了國內(nèi)外內(nèi)行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、如何面對(duì)AI診斷行業(yè)的發(fā)展挑戰(zhàn)、行業(yè)的發(fā)展建議、行業(yè)競爭力,以及行業(yè)的投資分析和趨勢預(yù)測等等。報(bào)告還綜合了行業(yè)的整體發(fā)展動(dòng)態(tài),對(duì)AI診斷行業(yè)在產(chǎn)品方面提供了參考建議和具體解決辦法。
AI診斷行業(yè)研究報(bào)告旨在從國家經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略入手,預(yù)測未來業(yè)務(wù)的市場前景,以幫助客戶撥開政策迷霧,尋找行業(yè)的投資商機(jī)。AI診斷行業(yè)報(bào)告在大量的分析、預(yù)測的基礎(chǔ)上,研究了行業(yè)今后的發(fā)展與投資策略,為企業(yè)在激烈的市場競爭中洞察先機(jī),根據(jù)AI診斷行業(yè)市場需求及時(shí)調(diào)整經(jīng)營策略,為戰(zhàn)略投資者選擇恰當(dāng)?shù)耐顿Y時(shí)機(jī)和公司領(lǐng)導(dǎo)層做戰(zhàn)略規(guī)劃提供了準(zhǔn)確的市場情報(bào)信息及科學(xué)的決策依據(jù)。
未來AI診斷行業(yè)現(xiàn)狀如何?想了解更多相關(guān)內(nèi)容,請(qǐng)關(guān)注或查看中研研究院出版的報(bào)告:《2023-2028年中國AI診斷行業(yè)市場深度調(diào)研及投資策略預(yù)測報(bào)告》。
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2023-2028年中國無菌服行業(yè)深度調(diào)研與發(fā)展趨勢預(yù)測研究報(bào)告
無菌服行業(yè)研究報(bào)告主要分析了無菌服行業(yè)的國內(nèi)外發(fā)展概況、行業(yè)的發(fā)展環(huán)境、市場分析(市場規(guī)模、市場結(jié)構(gòu)、市場特點(diǎn)等)、競爭分析(行業(yè)集中度、競爭格局、競爭組群、競爭因素等)、產(chǎn)品價(jià)格...
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