2018-2020年AI+医学影像行业发展和分析调研报告

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2018-2020年AI+医学影像行业发展和分析调研报告

2018-2020年AI+医学影像行业发展和

分析调研报告

研究报告

Economic

And Market Analysis China Industy

Research Report 2018

zhongbangshuju

前言

“重磅数据”行业分析报告主要涵盖范围

“重磅数据”系列研究报告主要涵盖行业发展环境,行业竞争格局和企业竞争分析,市场规模和市场结构,产品的生命周期,行业技术总体情况,主要领先企业的介绍和分析以及未来发展趋势等。

“重磅数据”企业数据收集解决方案

“重磅数据”平台解决方案自身数据库包含上中下游产业链数据资料。能够有效地满足不同纬度,不同部门的情报收集和整理。依据客户需求,搭建属于企业自身的知识关系图谱,打通上、中、下游的数据信息服务,一站式采集到所需要的全部数据服务。可以满足不论是企业、个人还是高校或者研究机构在不同层面需求。

关于我们

“重磅数据”是基于知识关系挖掘的大数据工具,拥有关于企业、行业与专业研究机构的最完整的全球商业信息解决方案,帮助您在有限时间内获取最全面的商业资讯。,用户均可获取相关企业、行业与企业决策者的重要信息。在有限时间内获取有价值的商业信息。

“重磅数据”数据库年度(包库会员)

重磅数据数据库收录和包含了15大行业研究分析报告,涉及地产、汽车、医药、石化、制造、金融、娱乐、能源、金属和农业主要领域。重磅数据网先后服务多家跨国企业,研究机构和高校图书馆等。重磅数据数据库提供年度会员服务和数据定制服务!

目录

第一节医学影像行业产业链 (6)

第二节医学影像需求因素分析 (7)

一、分级诊疗打开基层医学影像市场空间 (7)

二、第三方影像市场驱动医学影像需求 (9)

第三节“AI+医学影像”破冰行业难点 (11)

一、医学影像服务模式亟待创新 (11)

二、“AI+医学影像”直指行业痛点 (14)

第四节“AI+医学影像”市场规模 (19)

第五节“AI+医学影像” 政策分析 (21)

第五节大数据“AI+医疗影像”技术 (23)

一、大量深度学习平台和框架开源降低技术门槛 (24)

二、AI 处理器技术发展方向 (27)

三、AI 医学影像公司核心竞争力之一 (30)

第六节创业公司融资分析 (34)

一、加速布局“AI+医学影像”市场 (34)

二、IBM Waston:AI+医疗的开路先锋 (36)

四、谷歌与多方合作 (38)

五、科大讯飞开辟智慧医疗新战场 (39)

六、“AI+医学影像”成投资新风口 (41)

第七节“AI+医学影像”商业模式 (45)

一、分成模式 (46)

二、技术解决方案 (47)

第八节主要企业分析 (49)

一、万东医疗 (49)

二、科大讯飞 (54)

三、东软集团 (55)

图表 1 医学影像行业产业链 (6)

图表 2 各地政府基层医疗相关政策颁布数量 (7)

图表 3 国内分级诊疗体系 (8)

图表 4 国内主要第三方医学影像中心 (10)

图表 5 放射科医生数量增长远不及医学影像数据增长 (11)

图表 6 与美国比较,病理科医生存在较大的缺口 (12)

图表7 医学影像领域的患者痛点与医生痛点 (12)

图表8 我国医学影像建设水平仍落后于美国 (13)

图表9 中国影像误诊人数远高于美国 (14)

图表10 借助图像识别和深度学习,影像诊断效果显著提升 (15)

图表11 人工智能参与医学影像诊断的方式 (15)

图表12 人工智能与医学影像结合能大幅降低误诊、漏诊率 (16)

图表13 人工阅片与AI 阅片对比 (17)

图表14 患者、医师和医院均将受益于“AI+医学影像” (18)

图表15 “AI+医学影像”不断实现突破 (19)

图表16 2009-2018 年美国医疗影像诊断市场规模 (20)

图表17 国家政策助力医学影像行业发展 (21)

图表18 国家对医疗领域提出人工智能发展要求 (23)

图表19 人工智能+医疗技术成熟度分布 (24)

图表20 深度学习是人工智能技术的历史性突破 (25)

图表21 2010-2015 年ImageNet ILSVRC 大赛冠军团队识别分类的错误率 (25)

图表22 大量深度学习平台和框架开源降低技术门槛 (26)

图表23 24FPGA 硬件架构 (28)

图表24 CPU 和GPU 呈现出非常不同的架构 (28)

图表25 TPU,GPU,CPU 和改进的TPU 的性能对比 (29)

图表26 FPGA 与GPU 性能与功耗对比分析 (30)

图表27 全球医疗数据量2013 年以来年增长率达48% (31)

图表28 2020 年人类医疗数据总量预测(万亿GB) (31)

图表29 我国医疗数据特征 (32)

图表30 科技巨头在医疗人工智能领域的布局 (35)

图表31 IBMWatson 辅助诊疗过程 (36)

图表32 IBM Waston 在“AI+医学影像”领域的优势 (37)

图表33 谷歌利用人工智能更准确地识别肿瘤 (38)

图表34 科大讯飞医学影像辅助诊断系统 (39)

图表35 科大讯飞在LUNA 评测中获得第一并刷新世界纪录 (40)

图表36 国内医疗人工智能历年融资情况(百万元人民币) (41)

图表37 国内医疗人工智能企业图谱 (42)

图表38 部分医学影像人工智能公司融资情况 (43)

图表39 部分“AI+医疗影像”创业公司业务情况 (44)

图表40 AI+医学影像行业商业模式分析 (45)

图表41 代表公司的商业模式分析 (47)

图表42 我国各类医疗机构数量(万家) (48)

图表43 公司影像设备产品业务线 (49)

图表44 万里云平台——打造一站式影像检查和诊断服务 (50)

图表45 万里云股权结构 (51)

图表46 万里云签约医生数量和日阅片量高速增长 (52)

图表47 万里云平台架构 (52)

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