近年来，人工智能（AI）技术的快速发展和广泛应用，正不断推动着各行各业的转型升级。在医学成像领域，AI的应用显著提高了X光、MRI和CT扫描等诊断设备的准确性和效率。

根据最新市场研究报告，全球AI医疗影像市场正经历显著增长，预计到2032年市场规模将从2023年的10.156亿美元激增至148.268亿美元，年复合增长率（CAGR）高达34.7%。

• 从成像方式角度来看，CT扫描占据最大的市场份额，为37.4%；X光显示出快速增长，复合年增长率为37.1%。

• 从应用领域分析，神经学在使用中占据主导地位，份额为39.8%；乳腺筛查是增长最快的应用，复合年增长率为36.4%。

• 以技术角度分析，深度学习技术在市场中占据58.8%的份额，自然语言处理（NLP）则是增长最快的技术，年复合增长率为37.6%。

• 终端市场方面，医院是AI成像技术的主要用户，占53.7%的市场份额，而诊断成像中心以35.6%的年复合增长率迅速扩展。

AI影像是人工智能技术在医疗影像领域的应用，通过模拟医生的视觉和认知过程来分析医学影像数据。与传统影像学方法相比，AI影像具有多方面的优势，过往研究数据显示：

AI在医疗成像中的应用，使得临床环境中的诊断错误率降低了多达15%，显著提高了诊断的准确性。

通过使用AI进行医学图像分析，放射科医生的阅读时间可以减少50%，大大提高了工作效率。

AI算法在检测乳腺X光片中的乳腺癌方面表现出色，准确率高达95%，有效减少了误诊和漏诊的情况。

AI成像系统分析医学图像的速度比人类放射科医生快150倍，显著缩短了诊断时间。

到2023年，AI应用在医疗成像中已识别出超过40,000例早期肺癌病例，比传统方法更早，改善了患者的治疗效果。

在急诊科，AI驱动的成像工具将中风诊断的平均时间减少了25分钟，为患者争取了宝贵的抢救时间。

将AI集成到医疗成像工作流程中可以为医疗服务提供商节省高达20%的成本，提升了整体运营效率。

AI算法在脑肿瘤检测中的准确性提高了多达10%，有助于早期发现和治疗。

AI驱动的成像技术使接受成像诊断的患者平均住院时间减少了10%，提高了医疗资源的利用效率。

由于早期和准确的检测，AI在医疗成像中的应用使癌症患者的五年生存率提高了12%，为患者带来了更好的治疗预后。

由于外国ai影像技术起步早，渗透率相对较高，目前美国约30%的放射科诊所都采用了AI技术。据悉，自2019年以来FDA批准的AI驱动诊断成像工具数量每年增加35%，IBM Watson Health、GE Healthcare和飞利浦医疗等公司在这一市场中处于领先地位。

国内虽然起步较晚，但发展速度快。通过迈瑞医疗、深透医疗、联影医疗等国产品牌的不断创新和战略合作，已有70个AI医学影像产品成功获得了三类医疗器械认证，主要集中在眼底疾病检测、肺部疾病诊断、心血管疾病评估、头颈部疾病识别、骨骼系统分析等疾病领域。

东软医疗

2018年，东软医疗聚焦AI技术全栈赋能医学影像领域，率先将AI辅助诊断真正应用到医学影像检查业务流程中。随后东软基于创新算法、海量数据和广泛科研合作，形成了面向疾病的全链条人工智能医学影像解决方案，与首都医科大学宣武医院、广州医科大学附属第一医院等联合研发出NeuBrainCARE（NBC）、NeuLungCARE-QA（NLC）等医学影像智能应用，填补国内多项技术空白，有效促进了临床专科能力的提升。

迈瑞医疗

2023年 9月，迈瑞医疗与腾讯健康达成战略合作，双方将在腾讯擅长的大语言模型以及云计算等方面开展更深入的合作，不仅局限于体外诊断，还将拓展到重症、急诊、麻醉等临床科室，输出更多有临床价值的成果。

深透医疗

2023年 9月，深透医疗与全球诊断成像领导者博莱科影像诊断公司（BRACCO IMAGING）在磁共振成像（MRI）领域达成了一项全球协议。博莱科影像诊断将从美国市场开始，通过子公司Bracco Diagnostics Inc销售深透医疗的产品和服务。通过利用人工智能的力量，实现更准确和高效的图像解析，进一步增强磁共振成像能力，优化患者的诊疗。

联影集团

2024年6月，联影集团与海尔集团大健康生态品牌盈康生命签署战略合作协议。双方将合作共建“三个中心，一个平台”，即肿瘤精准诊疗一体化示范中心、人工智能前沿技术应用示范中心、智慧健康管理中心与数智化软件平台。此外，双方作为医疗AI的先行探索者，将整合临床实践经验和医疗数据管理能力，共同推动人工智能前沿技术从影像到临床的创新使用。

万东医疗

推想医疗2023年7月，推想医疗公布了影像AI技术迁移的最新成果——AI手术机器人“龙点睛®穿刺手术机器人”，并以此强势破局介入科、肿瘤科、胸外科，显露出其“全院级AI”的野心。随后11月，武汉经开区与推想医疗签署投资协议，将在武汉经开区开展AI手术机器人产研业务，打造“五大基地”及“两大园区”——包括AI手术机器人研发基地、生产基地、临床基地、服务基地和培训基地。

GE医疗

2024年3月，GE医疗与马萨诸塞州综合医院扩展了AI合作伙伴关系，将医学成像基础模型集成到他们的AI研究中。该合作专注于负责任的AI实践，旨在提高工作流程效率和成像诊断。自2017年开始的合作继续加速引入AI驱动的工具，提高运营效率和患者护理结果。

IBM

2024年4月，IBM Watson Health宣布收购医疗成像AI初创公司“Imaging Insight”，旨在扩展其AI驱动诊断工具的组合。此次收购预计将增强IBM在提供先进成像分析和决策支持工具方面的能力，提高放射科部门的诊断准确性和运营效率。

飞利浦医疗

2024年5月，飞利浦医疗推出“AI Imaging Suite”，一个综合的AI平台，旨在简化放射学工作流程。该新产品包括用于自动图像分析、工作流程编排和实时决策支持的AI算法，提高了临床环境中的诊断精度和效率。--

值得注意的是，近几年AI大模型已经成为人工智能领域的重要研究方向和热点话题。大模型，又称预训练模型或基础模型（Foundation models），通过整合各种模态的数据信息，并基于海量数据和超大规模参数进行预训练（Pre-training），随后通过微调（Fine-tuning）适应不同领域的任务需求。

在医疗领域，数据本身就具有多模态的特性，这为大模型的应用提供了广阔空间。大模型的引入进一步推进了智慧医疗、医疗元宇宙以及医疗研究的发展。尤其是在超声影像领域，AI大模型的应用使影像设备实现智能化升级，更快速、多维度地拓展动态实时超声AI应用场景，从而提升诊断和治疗效率，助力多病种研究和超声设备的智能化升级。

目前医疗巨头科技企业与基础大模型企业积极合作，AI大模型医疗健康生态整下逐步建立。如百度文心一言牵手多家医疗企业，通过类ChatGPT模式加速医疗产业的升级。万达信息与华为云签署了盘古大模型合作协议，共同探索AI在医疗领域的深度应用。

未来，随着AI大模型技术的不断进步和广泛应用，智慧医疗和医疗元宇宙的发展将更加迅速。对此，器械之家也将持续关注报道。