人工智能诊断病理行业发展分析
人工智能在医疗健康领域的发展现状与未来趋势分析
人工智能在医疗健康领域的发展现状与未来趋势分析随着科技的快速发展，人工智能(AI)在各个领域都起到了重要的作用。
医疗健康领域也不例外，人工智能的应用正日益成为改善医疗质量和提高效率的关键因素。
本文将探讨人工智能在医疗健康领域的发展现状以及未来的趋势。
一、现状分析1. 诊断和治疗：人工智能在辅助医生进行诊断方面发挥了重要的作用。
通过机器学习和深度学习技术，人工智能可以分析大量的医学数据，帮助医生快速准确地判断患者的病情。
例如，某些人工智能系统可以通过扫描病理切片来检测癌症细胞，比传统的人工判读更加准确。
此外，人工智能还能提供个性化的治疗方案和药物推荐，确保患者获得最佳的治疗效果。
2. 医疗影像识别：医疗影像是医生判断病情的重要依据之一，而人工智能在医疗影像识别方面的应用已取得了很大的进展。
通过深度学习算法，人工智能可以自动识别和分析CT、MRI等影像数据，帮助医生发现潜在的病变和异常情况。
这不仅提高了医生的工作效率，还可以避免因人为误判而带来的风险。
3. 医疗数据管理：医疗领域产生的数据量很大，传统的数据管理方式已经不能满足需求。
人工智能可以用于数据的整理、分析和管理，帮助医院和医生更好地利用数据。
此外，人工智能还可以保护患者的隐私，并提供个性化的医疗建议和预测，为医疗决策提供依据。
二、未来趋势展望1. 发展智能医疗助手：未来，我们可以期待看到更多的智能医疗助手出现。
这些助手可以通过语音和图像识别技术与患者进行交互，收集和分析患者的健康信息，提供个性化的健康建议和监控。
智能医疗助手还可以与医生进行沟通，传递患者的病情和治疗进展，帮助医生更好地管理患者。
2. 加强人工智能与医疗专业的结合：人工智能技术在医疗健康领域的应用需要与医疗专业紧密结合。
未来，我们可以预见到更多的交叉学科研究和合作，帮助医疗工作者了解和应用人工智能技术。
这将加速医疗人员对人工智能技术的接受和应用，并推动医疗健康领域的创新发展。
AI助力病理学诊断提高癌症早期诊断率
AI助力病理学诊断提高癌症早期诊断率随着科技的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）在多个领域展现出巨大潜力，其中包括医疗行业。
在病理学诊断这一领域，AI技术正逐渐发挥其独特的优势，提高了癌症早期诊断的准确率和效率。
本文将探讨AI在病理学诊断中的应用，并剖析其对癌症早期诊断率的提升。
一、AI在病理学诊断中的应用病理学诊断是通过对病理标本进行观察和分析，判断病理组织的形态学特征，从而给出疾病的诊断结果。
传统的病理学诊断是由医师进行人工观察和判断，存在主观性和人为误差，也对医师的经验和技术水平有较高要求。
而AI技术的引入，为病理学诊断带来了新的解决方案。
首先，AI技术可以进行图像识别和分析。
通过对病理标本的数字图像进行处理和分析，AI可以自动识别细胞、组织的形态学特征，并与大量的病例数据库进行比对，从而辅助医师进行诊断。
这些数据库中包含了大量的病例信息和对应的临床数据，AI可以通过机器学习算法学习和积累经验，提高疾病的诊断准确率。
其次，AI技术可以进行数据挖掘和分析。
在病理学诊断过程中，医师需要处理大量的临床数据和病理学数据，以便进行综合分析。
AI可以通过对这些数据进行挖掘和分析，发现其中潜在的关联性和规律性，提供诊断和预测的依据。
这样可以帮助医师更加准确地判断疾病的类型和分级，提高诊断结果的准确性。
最后，AI技术可以进行辅助决策和预测。
通过将AI技术应用于病理学诊断中，医师可以获得来自机器的辅助决策建议。
AI可以根据已有的病例数据和病理图像，预测患者的病情发展和预后情况，为医师提供参考和决策依据。
这样不仅可以帮助医师提高诊断的准确性，还可以在治疗方案制定和疾病管理中发挥重要作用。
二、AI提高癌症早期诊断率的影响在癌症早期诊断中，提高诊断的准确率和效率是非常重要的。
早期诊断可以帮助患者及时采取相应的治疗措施，提高治愈率和生存率。
而AI技术的应用，对于提高癌症早期诊断率具有显著的影响。
人工智能在智慧医疗中的自动化病理分析
人工智能在智慧医疗中的自动化病理分析引言：人工智能（Artificial Intelligence）技术的快速发展为医疗领域带来了巨大的变革。
其中，在智慧医疗中，自动化病理分析是人工智能广泛应用的一个领域。
通过利用人工智能技术，特别是机器学习和深度学习算法，可以提高病理分析的准确性和效率。
本文将探讨人工智能在智慧医疗中自动化病理分析的应用，以及相应的挑战和前景。
一、人工智能在病理学中的应用1. 自动化病理学概述病理学是对疾病及其影响的研究。
传统病理学依赖于人工观察和分析组织切片，然后通过显微镜进行人工判断和结论。
然而，这种方法通常耗时且依赖医生的经验和技能水平。
2. 人工智能技术在病理学中的应用人工智能技术在病理学领域中有着广泛的应用，其中最常见的包括图像识别和自动判读。
a) 图像识别利用机器学习和深度学习算法，人工智能可以对病理图像进行准确的分析和识别。
例如，在癌症病理诊断中，人工智能技术可以检测细胞的变异并提供更准确的判断。
这种图像识别技术可以显著提高病理学家的工作效率，并减少人为错误的发生。
b) 自动判读传统的手动病理判读需要医生花费大量时间和精力，而且存在主观判断的风险。
利用人工智能技术，特别是深度学习算法，可以实现自动化病理图像的判读。
通过对大量已知标签的病理图像进行训练，人工智能可以学习到有效的模式并进行快速而准确的判读。
这将提高病理学诊断的一致性和精确性，并大大减轻医生的负担。
二、人工智能在智慧医疗中的应用1. 智慧医疗概述智慧医疗是利用信息技术和人工智能等现代科技手段，提供更加高效、个性化和准确的医疗服务。
通过整合医学知识、临床数据和患者信息，智慧医疗可以帮助医生进行准确的诊断和治疗决策。
2. 人工智能在智慧医疗中的自动化病理分析应用在智慧医疗中，自动化病理分析是人工智能的一个核心应用领域。
通过将人工智能技术与病理学相结合，可以快速而准确地分析大量的病理样本，为医生提供有价值的辅助诊断信息。
基于人工智能的病理诊断系统的开发和应用
基于人工智能的病理诊断系统的开发和应用随着人工智能技术的不断发展，各行各业都在加速向数字化、信息化的方向转变。
在医疗行业，人工智能技术的应用已经开始改变着医生们的工作方式，其中最具代表性的便是基于人工智能的病理诊断系统。
一、病理诊断系统的开发病理学是疾病诊治的重要分支，主要研究病理学的基本规律和病理学诊断，是疾病诊治和研究的重要手段。
在传统的病理诊断中，医生需要通过对组织切片的观察来确定病变的性质、程度等诊断因素，这既需要高度专业的知识和技能，同时也极易出现误诊。
人工智能的加入，为病理诊断带来了新的机遇。
病理诊断系统便是基于人工智能技术，利用大数据和机器学习等技术手段，对病理学数据进行分析预测和诊断，大大提升了精度和效率，缩短了患者等待的时间。
病理诊断系统的开发，需要大量的病例数据和丰富的病理信息。
现在，很多医院都已经开始建立自己的数字化病理学信息平台，将临床病理数据进行数字化处理，弥补了医生手动绘制病理图像的漏洞，使机器能够轻松地对病理学数据进行处理、分析。
这其中，基础的图像处理技术是必不可少的一环，除此以外，还需要深度学习等人工智能技术的应用才能真正实现自动化的病理诊断。
二、病理诊断系统的应用目前，病理诊断系统已经在国际上得到了广泛的应用，成为医疗行业中非常优秀的技术之一。
尤其是在肿瘤病理领域中，越来越多的病理诊断系统开始应用于癌症的诊断和治疗。
肿瘤病理学是肿瘤学中的一个重要分支，它是通过病理切片观察、组织形态学等方式来确定肿瘤类型、分级、分期等具体病情情况，对于肿瘤的诊断和治疗具有非常重要的作用。
利用病理诊断系统能够更快、更准确地完成这些工作。
病理诊断系统能够在图像识别和分类等方面发挥其优势，辅助医生对肿瘤病理图像进行准确的判断和分类，提高了诊断精度、缩短了等待时间。
同时，病理诊断系统也可以利用医院现有的实时病理学数据，对患者的病情进行实时监测，从而给医生提供更高效的医疗服务，为患者的治疗带来便捷和安全。
人工智能技术在病理诊断中的应用
人工智能技术在病理诊断中的应用近年来，人工智能技术在医疗领域得到了越来越多的应用。
其中，在病理诊断中，人工智能技术被广泛应用，得到了令人瞩目的成就。
一、人工智能技术在病理诊断中的应用概述人工智能技术在病理诊断中的应用，包括但不限于以下几个方面：肿瘤识别、病理切片图像自动诊断、病理分类等。
通过大量的病例数据学习和训练，人工智能技术可以快速准确地对病理图像进行处理，识别病灶区域和病理类型，为病理学家提供诊断建议和支持。
二、肿瘤识别肿瘤识别是人工智能技术在病理诊断中的重要应用之一。
传统的肿瘤诊断方式需要病理学家手动浏览病理切片图像，根据肿瘤的大小、形态及细胞结构等特征进行判定。
这种方法效率低，容易出现疏漏和误判。
而人工智能技术可以通过大量的图像数据，学习判别图像中的病灶区域和良恶性肿瘤，实现快速、准确地诊断。
三、病理切片图像自动诊断病理切片图像自动诊断是指通过人工智能技术对病理切片图像中的细胞结构、组织形态等特征进行自动诊断。
该技术可以替代传统的人工阅片方式，大大提高诊断效率和准确性。
目前，病理切片图像自动诊断已广泛应用于癌症等疾病的诊断中。
四、病理分类人工智能技术还可以通过学习病理切片图像中的细胞结构、组织形态等特征，进行病理分类。
例如，病理学家可以通过一组病理图像，利用人工智能技术实现对不同病理类型的自动分类。
该技术可以大大提高诊断效率和准确性，特别是在大规模病理图像数据的分类分析中。
五、人工智能技术在病理诊断中的优势人工智能技术在病理诊断中的应用优势显著。
首先，在诊断效率方面，人工智能技术能够实现病理图像自动判定，大大缩短诊断时间，提高诊断效率。
其次，在诊断准确度方面，人工智能技术基于大量的数据进行学习和训练，具有很强的预测能力和准确度，而且不会因为疲劳或视觉偏差等因素影响判断结果。
六、不足之处及未来发展方向虽然人工智能技术在病理诊断中有着广泛的应用和发展前景，但是也存在一些不足之处。
例如，人工智能技术对图像中的低级别信息处理能力较差，容易发生诊断漏诊和误诊等问题。
人工智能病理诊断系统的研究与应用
人工智能病理诊断系统的研究与应用近年来，伴随着人工智能技术的快速发展，病理诊断领域的研究也面临了巨大的机遇和挑战。
人工智能病理诊断系统的研究与应用，既能够提高病理诊断的准确性和效率，也有望为临床医学带来深刻的变革。
一、人工智能在病理学中的应用病理学是基础医学中的重要分支，主要研究疾病的发生机理、病理变化、组织学和细胞学特点等方面。
而人工智能技术的兴起，为病理学的研究和临床应用带来了巨大的机遇。
首先，人工智能算法可以通过对病理切片的自动分析和识别，实现对肿瘤组织和非肿瘤组织的自动识别和分割。
这大大提高了病理学家的工作效率和准确性，避免了人为疏忽和主观判断的可能性。
其次，基于深度学习的人工智能病理诊断系统可以实现大规模组织学分析和肿瘤分类，从而为精准治疗提供有力支持。
此外，人工智能技术还能够通过对大量病例的深度学习，发现肿瘤的新分型和新标志物，为病理学和临床医学的发展带来了新契机。
二、人工智能病理诊断系统的现状和挑战然而，目前的人工智能病理诊断系统还面临不少挑战。
首先，病理学的数据量非常庞大，需要采用高效的算法和计算机资源才能实现精准的自动识别和分析。
其次，由于病理学数据的复杂性和多样性，人工智能算法需要不断改进和优化，才能满足日益严格的临床需求。
此外，病理学领域的研究需要满足一定的临床安全和数据隐私保护要求，包括数据采集和处理、算法验证和测评等方面。
因此，人工智能病理诊断系统的设计和应用需要兼顾技术性和伦理性的问题，保证病理学和临床医学的双重收益。
三、未来展望尽管人工智能病理诊断系统还存在不少挑战，但是其应用前景已经非常广阔。
未来，人工智能将成为病理学和临床医学研究的重要工具和手段。
具体可望实现以下几个方面的发展：首先，人工智能病理诊断系统将持续改进和优化，实现更加精准和高效的病理学分析和诊断。
其次，人工智能技术将进一步普及和应用，成为医学教育和实践中的重要工具。
最后，人工智能病理诊断系统的应用将深入到疾病预测、药物研发和个体化治疗等领域，为临床医学和公共卫生带来广泛的应用前景。
病理学技术的发展现状与未来趋势
病理学技术的发展现状与未来趋势随着科技的不断进步，医疗领域的病理学技术也在不断发展和演进。
病理学是诊断疾病的一个重要学科，通过对组织和细胞的研究，帮助医生准确诊断病情并制定相应的治疗方案。
本文将探讨目前病理学技术的发展现状以及未来的趋势。
一、数字化病理学的兴起数字化病理学是指将组织标本数字化，利用计算机和网络技术进行远程诊断和分享。
这项技术的兴起，极大地提高了病理学的工作效率和准确性。
传统的病理学工作需要医生通过显微镜观察组织标本，而数字化病理学可以将组织标本的数字图像传输给远程专家进行诊断，避免了时空限制。
未来，随着人工智能技术的不断进步，数字化病理学有望实现更加准确和自动化的诊断，成为病理学领域的重要发展方向。
二、基因组学的应用基因组学是研究基因组结构和功能的科学，而在病理学中，基因组学的应用正在成为研究疾病的重要手段。
通过对疾病相关基因的检测和分析，可以预测患者的疾病风险，指导临床治疗。
例如，通过对癌症相关基因的检查，可以准确判断患者的癌症类型和预后，并制定个体化的治疗方案。
未来，基因组学的应用将进一步扩大，包括个体化药物治疗和预测患者治疗反应等方面。
三、多组学的融合多组学是指将多种技术和方法结合起来研究疾病的一种方法，如基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等。
这种融合多种组学技术的方法，可以更全面地了解和解析疾病的发生机制。
例如，通过同时研究基因组和转录组的数据，可以发现基因突变对基因表达的影响，从而揭示疾病的遗传基础和发展过程。
未来，多组学的融合将成为病理学研究的重要领域，有助于更好地理解疾病的复杂性。
四、液体活检技术的发展传统的病理学工作需要通过取得患者的组织标本进行诊断，但这种方式不仅操作繁琐，而且对患者有一定的创伤性。
相比之下，液体活检技术成为了一种更为便捷和无创的病理学技术。
液体活检技术通过对患者的体液中的肿瘤标记物进行检测，可以非侵入性地进行早期癌症的筛查和监测。
未来，液体活检技术将进一步发展，包括检测更多种类的生物标志物和提高其诊断准确性。
人工智能在病理诊断中的应用与研究
人工智能在病理诊断中的应用与研究近年来，随着人工智能技术的发展，越来越多的医学领域开始应用人工智能。
其中，病理学是一个重要而且不容小觑的领域。
病理学主要是通过对病理标本的观察和分析，来判断疾病的类型、病变程度、治疗方案等。
而这种人工智能在病理诊断中的应用和研究，也被视为未来医学的一个发展趋势。
一、人工智能在病理学中的应用目前，人工智能在病理学中主要有两个方面的应用，一个是辅助病理医生预判疾病的类型和病变程度，另一个是通过人工智能技术来分析病理标本中某些特定的生物标志物，从而更好地判断疾病类型和治疗方案。
对于第一种应用，人工智能主要是通过图像识别技术，对病理标本中的图片进行分析和分类。
病理图片中的主要是细胞和组织，《细胞图谱（cell atlas）》、图像监督分类器和卷积神经网络等技术都被应用到了这个领域。
这样可以辅助病理医生对病情的诊断，同时也可以提高准确度和速度。
而对于第二种应用，人工智能主要是通过机器学习和深度学习等技术，对病理标本中的某些特定生物标志物进行分析和筛选。
比如说，对于某些癌症患者，有些标志物可能会出现突变。
通过构建模型，人工智能可以帮助医生分析出这些标志物的突变概率，从而对病情进行更加详细的判断。
二、人工智能的优劣势与人工智能在其他领域的应用相比，人工智能在病理学中的优点和局限性也很明显。
具体而言，人工智能在病理学中的优势主要有以下几个方面：1. 具有高度的准确性和精度，可以大大提高病理医生的工作效率和诊断准确度。
2. 人工智能可以处理大量的病理数据，并且可以记录下医生诊断病例的过程，从而帮助医生更好地监督自己的工作。
3. 人工智能可以进行更多的自动化和标准化操作，从而可以减少人为因素的干扰，提高病理学的可靠性和规范性。
然而，人工智能在病理学中的局限性也非常明显，主要表现在以下方面：1. 人工智能在对病理标本中细节方面的分析能力有限，很难胜任某些需要人类知识及经验的判读工作。
2. 人工智能还不能完全取代人类医生，对于病情复杂的案例，还需要医生进行人工判断和干预。
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人工智能诊断病理行业发展分析报告摘要：●人工智能（AI），病理诊断的强效助推剂人工智能（AI）已进入医疗的众多细分领域，应用场景包括疾病诊疗、医疗辅助、药物开发等。
而病理诊断是一种基于图像信息的诊断方式，被誉为疾病诊断的“金标准”，却由于自动化程度较低，病理医生缺乏等原因，在我国发展落后。
通过图像识别技术，AI助力病理转向数字化诊断，能有效提升病理诊断效率，AI对病理行业的赋能有望突破行业瓶颈。
●以医疗大数据为基础，病理企业与腾讯、阿里等企业合作开发病理AI病理AI开发包括数据积累、算法开发、场景应用等环节，高质量的数据资源是进行有效算法开发的关键。
由于应用场景、病种、病程等不同，病理数据的获取、分类难度较大。
现阶段AI在病理中主要应用于细胞病理的宫颈癌筛查，潜在应用的市场规模约为442 亿元。
目前国内AI病理行业的参与者以拥有大量数据的病理产业链企业、提供算法的AI企业为主，两者的合作是企业发展的关键。
腾讯与专业的第三方病理检测企业华银健康合作，而阿里健康与兰丁高科等12家医疗健康AI企业共同建立了第三方人工智能开放平台。
病理AI的落地推广有望填补近7万人的病理医生缺口，解决病理行业供给严重不足、医疗资源分配不平衡的问题，极大的促进分级诊疗的落地。
●基层需求、AI进步、政策等多方面因素推动病理AI临床应用加速AI病理诊断技术可大幅缩短医生的工作量，但由于目前技术所限，在病理样本采集、图像数据处理及结果判读上仍有大量技术难点亟待攻克。
但是随着基层地区大力推广免费两癌筛查，带来巨大的基层病理诊断需求，AI病理技术迅速提升，临床应用有望提速。
国内外团队通过AI已成功实现影像领域多个病种的诊断识别，部分准确率超90%。
人工智能2016年被列为国家发展战略，人工智能+医疗成为重点维度之一，政策明确指出发展人工智能治疗新模式、智能影像识别等应用。
●医疗数据是基础，算法是核心，强强联合打造AI病理龙头兰丁高科：技术服务、核心算法及第三方检验网点，实现完整的商业闭环麦克奥迪（300341.SZ）：以医用显微镜为基础，构建病理行业全产业链华银健康：专业的第三方病理检测龙头，携手腾讯连接病理数据与算法视见科技：影像AI新锐企业，布局病理、放射、放疗三大优势领域●风险提示：竞争风险、政策风险目录目录 (2)图表目录 (3)1.人工智能（AI），病理诊断的强效助推剂 (4)1.1 人工智能进入众多医疗细分领域，助力医生诊疗疾病 (4)1.2基于图像信息诊断的病理行业发展受自动化程度低、医生短缺等影响 (5)1.3 AI助力病理转向数字化诊断，解放医生资源 (6)2.以医疗大数据为基础，病理企业与腾讯、阿里等企业合作开发病理AI (7)2.1病理AI开发包括数据积累、算法开发、场景应用等环节 (7)2.2 AI+医疗达200亿市场规模，宫颈癌筛查成为病理AI布局重点 (8)2.3行业处于发展初期，企业由硬件、第三方检验向AI领域拓展 (9)2.4病理医生供需失衡，AI诊断助力发展 (11)2.4.1病理医生紧缺制约行业发展 (11)2.4.2病理资源匮乏限制基层医院诊疗水平 (13)2.4.3病理科自动化程度低，诊断时间长 (13)3．基层需求、AI进步、政策等多方面因素推动病理AI临床应用加速 (15)3.1 AI诊断技术准确性有待提高，无法完全替代病理医生 (15)3.2政府推广免费两癌筛查带来大量基层病理诊断需求，推动AI诊断技术进步 (16)3.3人工智能行业快速发展带动病理AI加速落地 (17)3.4人工智能上升为国家战略，人工智能+医疗成为重点布局维度 (19)4.医疗数据是基础，算法支持是核心，强强联合打造AI病理龙头 (20)4.1兰丁高科：技术到服务打造完整商业闭环 (20)4.2麦克奥迪（300341.SZ）：以医用显微镜为基础，构建病理诊断全产业链业务 (22)4.3华银健康：专业的第三方病理检测龙头，携手腾讯连接病理数据与算法 (23)4.4视见科技：病理、放射、放疗多领域AI产品布局 (24)5.风险提示 (24)图表目录图表1. 人工智能已应用于医疗行业的众多领域 (4)图表2. 影像AI主要应用于病理科与影像科 (5)图表3. 病理诊断是一种基于图像信息的诊断方法 (5)图表4. 病理诊断具有自动化程度低、样本量大的特点 (6)图表5. 通过AI识别样本中的DNA倍体异常细胞可进行癌症的早期筛查 (6)图表6. 病理AI诊断流程包括制片、切片数字化扫描、AI读片、阳性切片人工复核等环节 (7)图表7. 病理AI开发包括数据积累、算法开发、场景应用等环节 (8)图表8. 病理AI处于发展初期，有效数据的积累整合是进入下一阶段的关键 (8)图表9. AI+医疗行业近年保持高速增长，预计2018年达200亿市场规模 (9)图表10. 宫颈癌细胞病理潜在市场规模达442亿元 (9)图表11. 病理AI行业产业链 (10)图表12. 病理AI行业产业链代表企业及主营业务 (10)图表13. 我国病理医生数量显著低于发达国家水平 (12)图表14. 现有病理医生远低于病理医生需求量 (12)图表15. 美国病理医生培养需12年以上 (13)图表16. 绝大部分病理医生集中于二级以上医院 (13)图表17. 临床科室中病理科人员成本占比最高 (14)图表18. 病理科自动化设备较少 (14)图表19. 相比检验、影像科，病理科诊断所需时间较长 (14)图表20. AI诊断技术瓶颈 (15)图表21. 制片方法影响病理成片质量 (15)图表22. 图像质量校正流程 (16)图表23. 近年癌症新增病例呈上升趋势 (16)图表24. 女性“两癌”发病率居高 (16)图表25. 政策大力支持基层开展免费两癌筛查，基层病理诊断需求强劲 (17)图表26. 我国人工智能产业快速发展，行业规模保持高增速 (18)图表27. 人工智能行业投融资活跃，资本进入促进行业快速发展 (18)图表28. 人工智能算法图像识别能力不断提升 (19)图表29. 多个病种诊断被AI攻克 (19)图表30. 国内外巨头布局病理AI领域 (20)图表31. 兰丁高科核心产品人工智能宫颈癌筛查系统 (21)图表32. 兰丁高科掌握相关核心技术专利 (21)图表33. 由技术到服务，兰丁高科打造完整商业闭环 (21)图表34. 兰丁高科自研AI诊断系统大幅提升诊断效率 (22)图表35. 兰丁高科多模式实现盈利 (22)图表36. 麦迪医疗显微镜业务营收规模达4亿元 (22)图表37. 麦迪医疗产品通过CFDA认证，核心产品具备自主生产研发能力 (23)图表38. 华银健康携手腾讯，开辟医疗O2O的新模式 (23)图表39. 视见科技产品和服务涉及放射、病理和放疗三大优势领域 (24)图表40. 视见科技与国内多家知名医院建立合作关系 (24)1. 人工智能（AI ），病理诊断的强效助推剂人工智能的时代已经来临并已成为各国竞争的新赛道。
自2017年7月国务院印发《新一代人工智能发展规划》以来，中国人工智能技术得以迅猛发展并在金融、医疗、教育、交通、社交等领域快速推广。
医疗是人工智能行业最热门的研究和应用领域之一，其知识驱动型和数据密集型的特点保证了人工智能在医疗行业具有广阔的应用前景。
病理诊断领域由于数据量大、对医生要求高等特性成为人工智能在医药行业率先领域应用的细分领域之一。
1.1 人工智能进入众多医疗细分领域，助力医生诊疗疾病人工智能+医疗将给医疗行业的众多细分领域带来巨大变革，解放医生紧缺现况。
人工智能+医疗成为近年来的行业热点，计算机技术与医疗服务的跨界合作为未来的行业发展提供了全新维度。
人工智能主要应用于医疗领域的疾病诊断、医疗辅助、医药开发等方面，具体包括病理诊断、影像诊断、语音识别、健康管理、可穿戴设备、医院管理、精神健康、药物挖掘、生物技术等细分领域。
人工智能在医疗健康领域的深耕，有望缓解优质医生资源稀缺、重复劳动负荷重、诊断质量不均衡等医疗诊疗领域的瓶颈，不但能够提升医护人员的工作效率，降低医疗成本，并能够借助大数据平台进行科学有效的日常监测预防。
图表1. 人工智能已应用于医疗行业的众多领域数据来源：公开资料整理、广证恒生图像识别和判读是人工智能最有优势的领域之一，影像AI 是人工智能结合医疗行业的重要分支。
现阶段AI 在医疗的主要应用场景为医院病理科与影像科的疾病诊断与成像辅助。
病理科与影像科都是通过相关设备获取医学影像进行疾病诊断，但依据两个科室诊断特点，AI 应用有所不同。
病理AI 现阶段主要功能在于排除阴性样本，提示阳性区域，辅助病理医生提升病理诊断效率或替代病理医生进行某些疾病的诊断；影像科应用包括AI 辅助快速成像与影像诊断两个方面，一方面可以通过AI 辅助成像可以有效缩短检查时间，减少对人体的辐射伤害，另一方面通过机器学习训练算法可以实现计算机对疾病的影像诊断。
图表2. 影像AI 主要应用于病理科与影像科数据来源：公开资料整理、广证恒生1.2基于图像信息诊断的病理行业发展受自动化程度低、医生短缺等影响病理诊断是一种基于图像信息的诊断方法。
病理诊断是将疑似病灶部位的活体组织或脱落细胞制成切片后，由病理医生通过显微镜观察其细胞形态、组织结构、颜色反应等情况，并结合自身专业知识与临床经验作出的诊断，是一种基于图像信息的诊断方法。
病理诊断是目前诊断准确性最高的一种诊断方式，病理诊断往往被作为绝大部分疾病，尤其是癌症的最终诊断，被誉为疾病诊断的“金标准”。
图表3. 病理诊断是一种基于图像信息的诊断方法数据来源：百度图片、广证恒生相比于检验科、影像科的诊断，病理科诊断具有自动化程度低、诊断时间长的特点。
病理诊断可分为取样、制片、染色、诊断四个环节，取样环节是否取到病变细胞、制片及染色后成片是否清晰都会直接影响最终的诊断结果，因此对制片的技术人员专业水平具有较高的要求，目前自动化水平较低；由于病理诊断是通过对细胞层面的医学影像进行观察诊断，为防止漏诊，一个组织样本往往制成多个切片，制片、染色、诊断、报告等各个环节耗时较长，相比与检验、影像科室，病理科诊断所需时间较长，需要更多的专业人力投入。
病理医生缺口巨大，制约行业发展由于我国病理学科设置不全面，医生培养周期较长，收入过低，劳动负荷过重以及基层医院不重视等因素造成我国的病理人才流失严重，数目紧缺。
旺盛的病理诊断需求与稀缺的病理医生资源的不平衡已经成为制约行业发展的决定性因素。
而病理诊断基于图像信息的特点使得AI助力病理诊断成为可能，有望解决病理诊断供需不平衡的发展现状。
1.3 AI助力病理转向数字化诊断，解放医生资源病理AI是通过人工智能算法，对数字化的病理切片进行诊断。