最新中国AI医学影像行业未来发展趋势分析
2024年人工智能医疗影像市场前景分析
2024年人工智能医疗影像市场前景分析1. 引言人工智能（Artificial Intelligence，AI）在医疗领域的应用已经成为了热门话题。
其中，人工智能在医疗影像领域的应用受到了广泛的关注。
本文将对人工智能医疗影像市场的前景进行分析，探讨其未来发展的趋势和挑战。
2. 市场概况近年来，随着人工智能技术的不断发展和应用，医疗影像领域也出现了快速的变革。
人工智能帮助医生在诊断和治疗过程中提供了更准确、更高效的工具和方法。
根据市场调研结果显示，人工智能医疗影像市场在未来几年将保持高速增长。
3. 市场驱动因素3.1 技术进步人工智能技术的不断进步是推动医疗影像市场发展的重要驱动因素。
随着计算机处理速度的提升和算法的改进，人工智能能够更准确地分析和解读医疗影像数据，帮助医生做出更准确的诊断和治疗方案。
3.2 医疗影像数据爆炸医疗影像数据量的爆炸式增长也推动了人工智能医疗影像市场的发展。
传统的影像数据处理方法已经难以满足日益增长的数据需求，而人工智能可以有效地处理并分析大规模的医疗影像数据，提高医生的工作效率和准确性。
3.3 人工智能在医疗影像中的应用广泛性人工智能在医疗影像中的应用不仅仅局限于某一个具体领域，而是涵盖了多个子领域。
例如，通过机器学习算法，可以对医疗影像进行智能分析、肿瘤检测和量化评估等。
这种广泛性的应用也为人工智能医疗影像市场的发展提供了更多的机会。
4. 市场前景4.1 市场规模增长迅速根据市场研究预测，未来几年人工智能医疗影像市场的规模将保持快速增长。
这主要得益于技术的进步和市场需求的增加。
例如，临床诊断和疾病预测等领域的应用将会进一步推动市场的发展。
4.2 医疗影像行业合作伙伴关系加强医疗影像行业中的各个参与者（包括医院、制造商和技术提供商等）将加强合作伙伴关系，共同推动人工智能医疗影像市场的发展。
这种合作可以促进技术创新和知识共享，进一步加快市场的成长。
4.3 持续创新与发展未来的人工智能医疗影像市场将持续创新和发展。
2024年中国人工智能医疗影像市场调研报告
随着人工智能技术的不断进步和应用，医疗领域也迎来了巨大的变革和发展。
人工智能医疗影像技术作为其中的一个重要方向，已经在医疗诊断、治疗和管理领域发挥着越来越重要的作用。
本报告将对2024年中国人工智能医疗影像市场进行全面的调研和分析。
一、市场背景近年来，中国医疗影像行业迎来了快速发展的时期，其中人工智能技术的应用更是成为了行业的热点。
人工智能医疗影像技术通过深度学习、机器学习等技术，能够帮助医生更快速、更准确地进行影像诊断，提高医疗诊疗的效率和精准度，助力临床决策和治疗方案的制定。
二、市场规模据统计，2024年中国人工智能医疗影像市场规模达到了XX亿元，同比增长XX%。
其中，智能影像诊断一直是市场中的主要应用领域，占据了相当大的市场份额。
随着技术的不断成熟和医疗机构的逐渐接受和推广，人工智能医疗影像市场规模有望继续保持高速增长。
三、市场趋势1.技术创新驱动市场发展：人工智能技术的不断创新是推动医疗影像行业发展的重要动力，包括深度学习、神经网络等新技术的应用，将进一步提升医疗影像诊断的准确性和效率。
2.医疗卫生政策扶持：政府对医疗卫生事业的关注和扶持也为人工智能医疗影像市场带来了机遇，例如《健康中国2030规划纲要》和《“互联网+医疗健康”行动计划》，将为医疗影像行业的发展提供更多政策支持。
3.医疗机构需求增长：医疗机构对于提高工作效率、降低成本、提升医疗质量的需求日益增长，人工智能医疗影像技术正是为满足这些需求而生。
四、市场挑战1.技术标准尚不统一：目前，人工智能医疗影像技术尚处于探索阶段，在技术标准、数据共享等方面尚存在不确定性，这也给市场发展带来了一定挑战。
2.使用成本较高：人工智能医疗影像技术的应用需要较高的专业人才和设备投入，一定程度上增加了医疗机构的使用成本，这也是市场发展中需要解决的问题之一五、市场机遇1.医疗大数据的发展：医疗大数据的快速发展为人工智能医疗影像技术的应用提供了更多数据支持和潜力，有助于提升医疗诊疗的精准性和效率。
人工智能在医学影像诊断方面的发展现状与未来趋势分析
人工智能在医学影像诊断方面的发展现状与未来趋势分析一、引言随着科技的不断进步和人工智能技术的日益成熟，人工智能在医学领域的应用日益普及。
其中，在医学影像诊断方面，人工智能技术正逐渐扮演着重要的角色。
本文将对人工智能在医学影像诊断方面的发展现状与未来趋势进行分析。
二、人工智能在医学影像诊断方面的发展现状1. 自动标注和分割在过去的几年里，人工智能技术已经在医学影像诊断中取得了显著的进展。
其中一个重要的应用是自动标注和分割。
传统的医学影像标注和分割任务通常需要人工操作，费时费力。
而借助于深度学习和神经网络技术，人工智能已经可以自动化地进行这些任务，大大提高了效率和准确性。
2. 疾病检测和分类除了自动标注和分割，人工智能在医学影像诊断中还广泛应用于疾病的检测和分类。
通过分析医学影像数据，人工智能可以识别出患者是否存在某种疾病，并将其分类。
这对于早期发现疾病，及时进行治疗具有重要意义。
人工智能的算法已经在肺癌、乳腺癌等疾病的诊断中表现出了很高的准确率，甚至有些方面超过了人类医生的水平。
3. 辅助决策和治疗规划除了以上两个方面，人工智能在医学影像诊断中还可以提供辅助决策和治疗规划的功能。
通过分析大量的医学影像数据和患者信息，人工智能可以帮助医生制定更为准确的治疗方案，并提供个性化的治疗建议。
这对于提高治疗效果和降低治疗风险有着积极的影响。
三、人工智能在医学影像诊断方面的未来趋势1. 数据共享与模型迁移未来，人工智能在医学影像诊断方面的发展趋势将更加注重数据共享和模型迁移。
由于不同医疗机构之间的数据分散和不完整，这限制了人工智能的发展和应用。
因此，建立相互连接的影像数据库，实现数据的共享和模型的迁移，将成为未来的重要方向。
这样一来，人工智能在医学影像诊断中的准确性和可靠性将大大提升。
2. 强化学习和远程医疗与此同时，结合强化学习和远程医疗技术，人工智能在医学影像诊断方面的应用也将进一步拓展。
通过引入强化学习技术，人工智能可以从与医生的互动中不断学习，提高自身的智能水平。
2024年人工智能医疗影像市场研究报告
随着人工智能技术的发展和应用，医疗影像领域也逐渐迎来了变革。
人工智能在医疗影像方面的应用，能够提高影像诊断的准确性和效率，缓解医疗影像领域的人才短缺问题，为患者提供更好的医疗服务。
2024年，人工智能医疗影像市场呈现出快速增长的态势，吸引了众多企业和投资者的关注。
一、市场发展情况1.市场规模：2024年，全球人工智能医疗影像市场规模达到了100亿美元，预计在未来几年仍将保持较高的增长率。
其中，北美地区是人工智能医疗影像市场的主要增长驱动力，欧洲和亚太地区也逐渐崛起。
2.技术趋势：人工智能在医疗影像领域的应用主要集中在图像识别、疾病诊断、影像分析等方面。
随着深度学习等新技术的不断进步，人工智能在医疗影像方面的准确性和效率将不断提升。
3.市场竞争：目前，全球人工智能医疗影像市场竞争激烈，主要参与者包括医疗影像设备制造商、软件开发商、医疗机构等。
各企业在技术研发、产品推广、市场拓展等方面展开激烈竞争。
4.政策环境：各国政府和监管机构对人工智能医疗影像的应用持开放和支持态度，鼓励企业加大投入研发，推动医疗影像领域的创新发展。
二、市场主要应用领域1.影像诊断：人工智能在医疗影像的诊断领域应用最为广泛，能够准确识别图像中的病变、肿瘤等，提供辅助诊断和治疗建议。
2.影像分析：人工智能技术可以对医疗影像进行定量分析，帮助医生更快捷地获取病情信息，辅助临床决策。
3.影像管理：人工智能技术还可以用于医疗影像的管理和存储，提高医疗机构的工作效率和数据安全。
4.临床研究：人工智能在医疗影像领域的应用也为临床研究提供了新的思路和方法，促进医学科研的进步。
三、市场主要参与者1.GE医疗：作为全球医疗影像设备的领先制造商，GE医疗在人工智能医疗影像领域也有着深厚的技术积累和市场影响力。
2. IBM：作为人工智能领域的龙头企业，IBM通过其Watson健康项目在医疗影像领域也取得了不俗的成绩。
3.微软：微软在人工智能医疗影像领域也处于领先地位，通过其人工智能技术为医疗机构提供定制化解决方案。
2024年人工智能医学影像市场分析现状
2024年人工智能医学影像市场分析现状简介随着人工智能技术的快速发展和医学影像的广泛应用，人工智能医学影像市场呈现出蓬勃发展的态势。
本文将对人工智能医学影像市场的现状进行深入分析，探讨该市场面临的挑战和未来发展趋势。
市场规模根据市场研究机构的数据显示，人工智能医学影像市场在过去几年内快速增长。
目前，全球人工智能医学影像市场规模已经超过xx亿美元。
预计到2025年，市场规模将达到xx亿美元，年复合增长率为xx%。
这表明人工智能医学影像市场具有巨大的潜力。
市场驱动因素人工智能医学影像市场的快速增长得益于以下几个关键驱动因素：1.医疗技术的进步：随着医学技术的不断进步，医学影像的数量和复杂度不断增加。
人工智能能够有效地处理大量的医学影像数据，提高影像分析的准确性和效率，从而促进了人工智能医学影像市场的发展。
2.人口老龄化趋势：随着全球人口老龄化趋势的加速，医疗保健需求不断增长。
人工智能医学影像技术可以在疾病早期诊断和预防方面发挥重要作用，提高医疗效率和效果，因此受到越来越多的关注。
3.政策支持和投资增加：各国政府纷纷制定政策支持人工智能在医疗领域的应用，加大对人工智能医学影像技术的投资力度。
这种政策支持和资金投入为人工智能医学影像市场的发展提供了有利条件。
市场分析人工智能医学影像市场可以根据应用领域划分为以下几个子市场：1.诊断和辅助诊断：人工智能技术可以分析和解读医学影像，帮助医生实现精确的疾病诊断。
在这个子市场中，肺癌、乳腺癌、心脏病等疾病的诊断是主要应用领域。
2.外科手术辅助：通过人工智能技术，医生可以在手术过程中获得实时的引导和辅助。
这对于复杂手术和微创手术来说尤为重要。
3.疾病预测和预防：人工智能技术可以通过分析患者的生命周期数据和医学影像数据，预测患者未来可能发生的疾病，从而采取相应的预防措施。
市场挑战尽管人工智能医学影像市场前景广阔，但仍面临一些挑战：1.数据安全和隐私保护：医学影像数据涉及患者的隐私信息，因此在数据分析和存储过程中需要强调数据安全和隐私保护。
人工智能在医学影像中的发展现状与未来趋势
人工智能在医学影像中的发展现状与未来趋势在现代医学中，影像诊断是重要的诊疗手段之一，而人工智能技术的发展为医学影像诊断带来了前所未有的机遇和挑战。
人工智能在医学影像中的应用已经取得了一些令人瞩目的成果，并且在未来有着巨大的潜力。
一、发展现状目前，人工智能已经在医学影像中实现了一些突破。
首先，在医学影像诊断方面，人工智能能够通过对大量的医学图像数据的学习和训练，实现对疾病的自动识别和定位。
例如，通过将深度学习算法应用于乳腺X线照片，可以实现对乳腺癌的自动检测，大大提高了早期乳腺癌的诊断准确率。
其次，人工智能还可以通过对医学图像进行特征提取和分析，辅助医生进行病灶的定性和定量分析。
例如，人工智能可以自动测量病灶的大小、密度等特征，从而帮助医生更准确地评估病情和制定治疗方案。
此外，人工智能还可以通过对大量的医学影像数据进行统计和分析，挖掘出一些以往容易被忽视的规律和关联，对于疾病的研究和防治有着重要的意义。
二、未来趋势尽管人工智能在医学影像中的应用已经取得了一些进展，但仍然存在一些挑战和巨大的发展潜力。
首先，由于医学影像的数据量庞大，人工智能需要处理海量的数据才能取得良好的效果。
因此，如何快速、有效地处理医学影像数据是未来研究的重要方向之一。
其次，人工智能在医学影像中的应用还需要与医生的经验和临床实践相结合，才能更好地发挥作用。
因此，如何让人工智能成为辅助医生的工具，而不是替代医生的角色，是未来研究的另一个重要方向。
另外，人工智能在医学影像中的应用还需要解决隐私保护、数据安全等问题，以便让患者和医生更放心地使用这些技术。
未来，人工智能在医学影像中的发展前景非常广阔。
首先，人工智能可以帮助医生在短时间内处理和分析大量的医学影像数据，从而提高医生的工作效率和诊断准确率。
其次，人工智能可以将医学影像与临床数据等其他信息相结合，从而为医生提供更全面、准确的诊断结果。
此外，人工智能还可以通过对患者的个性化病例进行学习和分析，为医生制定个性化治疗方案提供参考。
AI医疗影像技术的应用发展现状与未来趋势
AI医疗影像技术的应用发展现状与未来趋势随着人工智能(AI)技术的不断进步，AI医疗影像技术在医学诊断中的应用前景变得越来越广阔。
本文将探讨AI医疗影像技术的发展现状以及未来的趋势。
一、AI医疗影像技术的发展现状1. 自动诊断AI医疗影像技术在自动诊断方面有着广泛的应用。
通过训练大量的影像数据，AI算法能够识别和区分正常和异常的影像特征，从而减轻医生的负担，提高诊断效率。
例如，AI技术在乳腺癌、肺癌、糖尿病视网膜病变等疾病的早期诊断方面取得了重要的突破。
2. 影像分析AI医疗影像技术还可以用于影像分析，帮助医生更准确地评估病情和制定治疗方案。
例如，AI技术可以快速地计算肿瘤的大小、数量和位置，为肿瘤治疗提供精确的指导。
此外，AI还可以用于评估器官的功能状态，如心脏的收缩功能、血流动力学等。
3. 个性化治疗AI医疗影像技术的另一个重要应用是个性化治疗。
通过分析患者的影像数据和临床信息，AI算法可以根据每个患者的特定情况制定个性化的治疗方案。
这有助于提高治疗的效果和精确性，减少不必要的治疗和副作用。
二、AI医疗影像技术的未来趋势1. 多模态融合未来，AI医疗影像技术将更加注重多模态融合。
例如，将不同的影像数据（如CT、MRI、超声）相结合，以获取更全面、准确的信息。
同时，还可以结合其他生物标记物和基因信息，进一步提高诊断和治疗效果。
2. 深度学习的进一步应用深度学习作为AI医疗影像技术的核心方法，将在未来继续发挥重要作用。
通过深度学习算法的不断优化和改进，AI系统可以深入学习和理解复杂的影像特征，提高诊断准确性和可靠性。
3. 多中心、大样本数据的共享未来，AI医疗影像技术的发展离不开多中心、大样本数据的共享。
只有通过共享数据，才能使AI算法能够充分训练和验证，从而提高预测和诊断的精度。
因此，未来将加强各医疗机构之间的数据共享和合作，建立更大规模的数据集。
4. 临床实践的全面应用AI医疗影像技术的最终目标是能够广泛应用于临床实践。
人工智能在医学影像领域的发展现状与未来趋势分析
人工智能在医学影像领域的发展现状与未来趋势分析近年来，人工智能（Artificial Intelligence，AI）正日益成为医学影像领域的热门话题。
借助于机器学习和深度学习等技术，人工智能在医学影像解译、疾病诊断和治疗方案制定等方面展现出了巨大潜力。
本文将着重探讨人工智能在医学影像领域的发展现状与未来趋势，并分析其对医疗行业带来的影响。
一、发展现状近年来，人工智能在医学影像领域取得了诸多重要进展。
首先，在医学影像解译方面，人工智能能够快速准确地识别和标记图像中的病灶和异常情况，为医生提供辅助诊断和治疗方案制定的参考意见。
例如，人工智能可以帮助医生在肺癌检测中提取有关肿瘤的特征，并计算其恶性程度，从而辅助医生确定最佳治疗方案。
其次，在疾病的早期筛查和预防方面，人工智能也发挥着重要作用。
利用深度学习技术，人工智能可以对医学影像数据库进行大规模的分析和模式识别，发现潜在的疾病风险因素，并及早发现问题。
例如，人工智能可以通过分析眼底照片，识别患者是否存在糖尿病视网膜病变的风险，为早期干预提供重要依据。
此外，人工智能在医学影像领域的发展还涉及到医疗队伍的培训和教育。
通过利用人工智能技术，医学影像专家可以建立模型，并提供实时的辅助诊断和学习工具，帮助医学生和医生提高对医学影像的理解和分析能力。
这种通过人工智能进行医学影像教育的方式不仅能够提高医疗技术的普及程度，还能降低医疗资源的不平衡现象。
二、未来趋势在未来，人工智能在医学影像领域的发展将会呈现出以下几个趋势。
首先，人工智能在医学影像解译方面将更加准确和智能化。
目前，虽然人工智能在医学影像识别和标记方面已经初具规模，但仍然存在误诊率和漏诊率等问题。
随着对数据集的不断完善和模型算法的不断优化，人工智能在医学影像解译方面的准确度将会不断提高，甚至超越人类医生的水平。
其次，人工智能将会在医学影像处理和重建方面发挥更大作用。
目前，由于医学影像获取设备的限制，部分患者的影像数据质量可能较差，给诊断带来一定的困扰。
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2017年中国AI+医学影像行业未来发展趋势分析2017年12月27日政策、技术双重驱动，“ AI+医学影像”蓄势待发 一、国家高度支持，具体产业扶植政策有望加速出台 国务出台系列政策支持医学影像行业的发展。
从2013年到2017年，国务院、发改委、国家食品药品监督总局、卫计委不断出台政策支持医学影像行业的发展。
针对性政策涉 及：医学影像设备、独立影像中心、线上影像平台、影像信息化，包括鼓励公立医院采购国 产医疗设备、扶持民营医院新增设备需求； 加强医疗信息化建设基础， 构建云端医疗数据库, 推动医疗大数据的应用开发等；全面推进分级诊断，鼓励民营资本流入建设独立检查检验中 心、远程医疗等。
国家对医疗领域提出人工智能发展要求。
2016年以来，国家对于医疗领域提出明确的人工智能发展要求，包括对技术研发的支持政策，就相关技术和产品提出健康信息化、医疗大数据、智能健康管理等具体应用，并针对医疗、健康及养老方面提出较为明确的人工智 能应用方向。
2017年7月，国务院发布《新一代人工智能规划》，人工智能上升至国家战 略层面，人工智能在医疗领域的应用有望进入新的快速发展阶段。
国家对医疗领域提出人工智能发展要求数据来源：公开资料整理目前，国家政策高度支持医学影像行业以及“AI+医疗”的发展，接下来，预计国家将在《新一代人工智能发展规划》 等产业指导性文件的基础上，出台一批具体的产业推进措施，针对“ AI+医学影像”行业的具体扶植政策也有望适时推出，促进人工智能在医学影像 领域的应用与发展。
二、算力算法快速迭代，“ AI+医疗影像”期待大数据引爆医学影像在医疗AI 领域技术成熟度最高，有望最先实现商业化。
动脉网蛋壳研究院 发布“人工智能+医疗技术成熟度分布曲线”，“ AI+医疗影像”在医疗领域成熟度最高，在曲线上处于过高期望的峰值位置。
其判断依据为：1 ）从医疗影像类的企业入驻医院数量来看，目前国内科研能力较强，医疗水平靠前的大型医院几乎都已经和企业开始了相关的临床实验，首批种子用户活跃度已经达到了顶峰；2 ）相关领域的大规模媒体报大约出现在 2015〜2017年，目前在一个平稳的高峰期。
我们认为，人工智能在医学影像领域热度较高一方面是技术储备相对丰富， 特别是静态图像识别尽快的快速发展以及 2017年以来AI 应用于医学影像多个领域识别准确度的大幅提升，另一方面则是 AI+医学影像的商业模式可行性相对较高。
旅IT 尢数僧应用我 -支特田发丽庸秀疗 胡英的人工瞥誉技*.13D ）打印技术“ 0E 用机劉人*大型底疔设・ «*K«M・好加僅r^8T«JQ>養持人工皆憐、■ 虑甩现真 助H 具严品中的H换扶于SJ3K -+= £"金国人口瑶・・坯分如人工 寰，M 三遂打印, 实用机誥人等先退 人口 UEfWtK] ・tIVs 工■醴临劳：Wtt£F?\ Ift 广嗣人工甘隠 总疗历權式浙于国,UwaitTuw 能岳序体爲:祈能 r DD$l用发陽中钧引册 用.相机构r RCHB 昔斥产品适哲仏人工智能+医疗技术成熟度分布7■firnAE 轶胡・IQ/ / /数据来源：公开资料整理 算法、算力和数据被认为是人工智能的三大核心要素， 数据量的增长、运算力的提升和深度学习算法的优化将带来人工智能效率的持续提升。
目前医学影像领域算法快速突破， 算力持续增长，如何获取足够丰富且高质量的医疗影像数据成为提升诊断准确度的最关键因 素。
1、大量深度学习平台和框架开源降低技术门槛人工智能的核心之一是算法， 深度学习是目前最重要的人工智能算法之一。
深度学习以数据为基础，由计算机自动生成特征量，不需要人来设计特征量， 而是由计算机自动获取高层特征量，深度学习代表的“特征表示学习”是一次历史性的突破。
数据来源：公开资料整理图像识别是深度学习等 AI 技术进步最快的领域之一，卷积神经网络（CNN 以及深度神经网络（DNN 等深度学习算法利用数据量以及计算量作为模型驱动力，通过感受野和 权值共享减少了神经网络需要训练的参数个数，最终实现了超越传统方法的图像识别性能。
2015年ResNet 算法识别错误率已经降低至3.57%,低于人眼5.1%的识别错误率，深度学习算法在图像识别领域已经达到初步实用阶段。
RIMA应棚闻：O 少于2年•去拜•禽洙裕期璋歩鵰軒的楞舉深度学习是人工智能技术的历史性突破有不同来自不同的部位，通过深度学习提取最主要的特征，它也可以对疾病分类，做图像分类与识别。
无需人为干涉，深度学习算法就可以从医学影像中找出许多复杂程度极高，难以用语言详尽描述出的对比特征。
在AI与医疗场景的结合中，基于深度学习技术的医疗影像的识别与分析，可能会在整个智能医疗、精准医疗领域中率先进入大规模应用阶段。
大量深度学习平台及框架开源降低基础算法实现的技术门槛。
随着深度学习理论和工程技术体系的成熟，包括通过云服务或者开源的方式向行业输出技术，先进的算法被封装为易于使用的产品和服务。
近年来，科技巨头开源了大量深度学习的工具包，例如Google的TensorFlow, Facebook 的TorchNet，微软的CNTK等等，这些开源包大幅降低了应用深度学习算法的难度，创业公司也可以利用这些开源包将深度学习应用到医学影像诊断领域，基础算法的实现门槛大幅降低，可更加高效的专注于应用层面的算法优化。
2、AI处理器技术向高性能、低功耗的方向发展体现一个芯片实际应用效果好坏的因素主要就是它的性能和功耗。
目前，业内几乎所有的主流芯片厂商如NVIDIA、Movidius、In tel、海思等都着手推出基于深度学习的芯片。
AI芯片竞赛愈演愈烈，芯片业巨头和研究机构一直在探索人工智能芯片的解决路径。
相对谷歌、苹果来说，处于产业链更上游的英特尔、英伟达等芯片厂商的加入，让AI芯片领域的争斗更加精彩。
总体来看，当前人工智能芯片的技术路径主要有三种类型。
绕一是以英特尔为代表的，围绕CPU/FPGA布局人工智能芯片。
在人工智能领域，英特尔望依靠强大的服务器芯片业务作为支撑，并以研发加收购的方式来开发定制的芯片来满足人工智能芯片的特殊需求。
英特尔这两年就以167亿美元收购了FPGA领域的Altera公司、153亿美元收购了自动驾驶方案提供商Mobileye、4.08亿美元收购深度学习神经网络的Nervana Systems。
这几起收购使得英特尔能够推出CPU+FPGA的异构方案，更好的适应人工智能时代的定制化计算。
根研究，FPGA和GPU执行算法单次迭代的时间优于CPU。
在一项FPGA以及CPU、GPU执行GaxPy算法每次迭代的能源消耗试验中，CPU与GPU的能耗是相仿的，而FPGA 的能耗只是CPU与GPU的8%左右。
FPGA硬件架构Input/Output Blocki数据来源：公开资料整理二是以英伟达公司为代表，围绕GPU布局人工智能芯片。
英伟达已经推出了新一代的GPU,取名Volta，号称史上最强的GPU加速器，具有强大的深度学习性能。
英伟达表示，相对于之前的GPU产品，最新的Volta 可以让深度学习的训练提速12倍、推理速度提升6倍。
CPU和GPU呈现出非常不同的架构数据来源：公开资料整理三是以谷歌公司为代表，通过专用处理器布局人工智能芯片。
2016年谷歌发布的第一代TPU芯片，主要在谷歌数据中心和包括AlphaGo这样的人工智能产品当中使用，主攻运算性能。
2017年谷歌在I/O 开发者大会上推出了第二代TPU芯片，尽管在一些应用上利用率很低，TPU 平均比当前的常用GPU快15~30倍，性能功耗比高出约30~80倍。
TPU , GPU , CPU和改进的TPU的性能对比数据来源：公开资料整理早期医疗图像诊断设备大多是采用FPGA处理器进行运算，低功耗优势显著。
过去般使用MCU或DSP来处理医疗图像，由于MCU和DSP都是串行器件，开发人员需要使用FPGA来进行硬件加速以获得医疗成像应用所需的处理能力和清晰度，FPGA能处理图像算法里大规模的并行处理需求。
目前国内也有一些企业利用FPGA+深度学习技术，实现医学影像智能诊断，例如医学影像AI企业健培科技自主研发了基于FPGA架构的影像分析，在满足性能要求的前提下具备低功耗的优势。
GPU作为高性能计算机集群协处理器，峰值性能优于FPGA，在医学影像领域应用也越来越广泛。
随着运算量的大幅度增加，FPGA已难以应付，引入擅长于并行运算的GPU进行协运算非常必要，医疗成像是较早利用GPU通用计算能力加快性能的商业应用之一。
越来越多CT机、超声波诊断设备搭载了NVIDIA的GPU, CT MRI、超声波、内窥镜、病理影像诊断中均可用到GPU协运算。
在一些医疗影像应用中，计算机需要处理大量的高精度CT或者MRI图像。
患者需要快速、精确并且舒适的诊断，而医生则需要能够实现高效诊断的工具。
将庞大的服务器阵列引入临床设备非常困难，但GPU和Tesla的强大计算能力使得提供小型的并行计算模块成为可能。
GPU的通用计算性能，能够让科研人员以比处理器快数十倍甚至上百倍的速度处理图像。
因此，医生能够实现实时查看CT和MRI的3D合成图像，或者在不损失检查影像画质的情况下能够使系统更快地运行。
通过这些快速得到的结果，医生能够检查病患组织的状态并做出诊断，而无需活体检查和外科处理。
可见，FPGA GPU等芯片应用于医学领域已有着较长的历史，实际上，早期的高端医学影像设备中也具有有一定的辅助诊断功能，人工智能在该领域的应用并不突兀，而是在辅助能力方面有了质的提升。
3、高质量数据获取和标注能力是AI医学影像公司的核心竞争力之一系统的深度学习能力提升需要经过相当数量和质量的数据训练，深度学习算法的鲁棒性、泛化能力大小很大程度取决于数据训练的量级。
数据质量更是人工智能计算和学习能力的保障，医疗数据之于医疗诊断的重要性，就像道路测试之于无人驾驶汽车，因此，在算力和算法持续快速进步的基础上，获取相当数量的高质量数据成为医学影像人工智能领域最重要的竞争力。
“互联网+ ”推动医疗行业大数据爆炸。
医疗行业数据量极大，一个癌症患者的基因组就相当于半个TB数据，互联网+推动了以电子病历记录为代表的集中化医疗数据量快速增长，美国医疗机构使用电子病历记录的比例从2004年的21%增长至2015年的87% ；医院提供数字化医疗信息的能力同样也在增加一一从2013年至今增长了7倍。
总结来看，全球医疗数据量从2013年以来的年增长率达到了48%。
全球医疗数据量2013年以来年增长率达48%tWeBH C»si数据来源：公开资料整理2020年人类医疗数据总量预测（万亿GB）数据来源：公开资料整理数据来源：公开资料整理 中国医学影像数据总量巨大，但利用效率较低。