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{调取该文章的TAG关键词}|医疗资源缺口巨大，AI将如何赋能医学影像发展？( 五 )


四是缺乏有效的保护和监管 。
各家医疗单位的数据不愿开放和分享，很大程度上是基于信息安全的因素 。目前没有法律规定何种数据可以开放使用，数据的归属和伦理问题尚不明确 。同时，数据的使用缺乏有效的保护和监管机制 。解决上述问题有几种途径：首先，加强行业法律法规的制定；其次公司数据库的图像质量应该标准化，同时可溯源；再次，通过合理的数据分享机制，建立标准化、大样本的数据中心，为人工智能提供适合训练的高质量数据，使其在医疗领域的应用具备更多的可能性 。
05、中美医学影像行业对比我国医疗影像行业远落后于美国，差距主要表现在以下几方面：
（1）诊断设备研发和创新不足，市场被外资品牌垄断；
（2）影像信息化建设较晚且尚未完成，目前影像数据共享程度低，不能有效支持远程会诊、转诊、影像数据开发应用等；
（3）我国第三方独立影像中心市场几乎空白，而美国已出现多个连锁品牌的独立影像中心巨头；
（4）影像教育及认证制度不完善，影像医师诊断水平参差不齐；
（5）阅片免费，影像医师收入低，作为临床科室的辅助科室，价值不被认可现象严重 。
表4：中美医疗影像行业对比
{调取该文章的TAG关键词}|医疗资源缺口巨大，AI将如何赋能医学影像发展？
文章图片

总体来看，我国影像产业发展机会较多，未来产业结构也将进一步丰富 。
通过与美国影像行业的发展现状相比，笔者认为，我国第三方独立影像中心、远程影像诊断、影像设备、信息化等领域均有发展机会 。
06、AI医学影像未来发展趋势1、人工智能对行业升级的作用将更加显著
医疗行业数据量迅速增长，加速了人工智能医学影像的产品技术优化，推动人工智能医学影像行业的升级，由于人工智能可在数据中进行复杂模式的识别，并以自动化方式提供定量评估，人工智能医学影像在临床工作流程中，可为医生提供辅助，有助于形成更准确的放射学评估 。
基于技术类别，人工智能在医学影像领域衍生出两大基础应用：（1）数据感知，即通过图像识别技术对医学影像进行分析，获取有效信息；（2）数据训练，即通过深度学习海量的影像数据和临床诊断数据，不断对模型进行训练，促使其掌握诊断能力 。
人工智能医学影像对比传统医学影像的优势明显，因此产品面世早期，广受各级医疗机构青睐，医生对人工智能医学影像设备的使用需求不断提升，人工智能医学影像行业因此发展前景广阔 。目前，中国有超过百家企业将人工智能应用于医疗领域 。
人工智能医疗应用领域中，医学影像是投资金额最高、投资轮次最多、应用最成熟的热门领域，
但由于法律法规风险、评价标准不明确等因素，2020年之前，我国尚未有一张三类AI软件注册证，产品大多停留在申报阶段，产品应用领域主要集中在CT（肺结节）、眼底彩照（糖尿病视网膜病变）等 。未来，资本市场对人工智能医学影像的高度认可与大力支持，将会加速相关技术成熟与应用场景落地，助推医学影像设备产业转型升级 。
2、市场发展初期相对分散，未来有望逐步走向集中
当前AI医学影像市场比较分散，原因主要有：
一是数据分散 。
我国第三方医学影像中心大多数医疗影像数据来源于医院，但大量影像数据额分散在不同的三级医院体系中，因此智能医学影像模型难以得到有效的训练，即使实验室准确率高，也很难在实际应用中取得很好的效果 。

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