2018年中国AI医学影像行业未来发展趋势分析
中国人工智能+医疗影像行业市场现状及未来发展前景预测分析报告
中国人工智能+医疗影像行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能+医疗影像行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能+医疗影像行业定义 (3)第二章、中国人工智能+医疗影像行业综述 (4)第三章、中国人工智能+医疗影像行业产业链分析 (5)第四章、中国人工智能+医疗影像行业发展现状 (6)第五章、中国人工智能+医疗影像行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能+医疗影像行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能+医疗影像行业发展规划建议 (10)第八章、中国人工智能+医疗影像行业发展前景预测分析 (12)第九章、中国人工智能+医疗影像行业分析结论 (13)第一章、人工智能+医疗影像行业定义随着科技的进步和医疗需求的增长，人工智能（AI）在医疗领域的应用日益广泛，特别是在医疗影像诊断方面展现出了巨大潜力。
本章将详细探讨“人工智能+医疗影像”这一新兴行业的定义及其重要性，并通过具体数据来展示其当前的发展状况。
1.1 行业概述人工智能+医疗影像是指利用机器学习、深度学习等先进算法处理医学图像（如X光片、CT扫描、MRI等），以辅助医生进行疾病检测、诊断及治疗规划的过程。
它不仅能够提高诊断准确率，还能显著缩短阅片时间，减轻医护人员的工作负担。
1.2 市场规模与发展现状全球范围内该领域呈现出爆发式增长态势。
2022年全球人工智能医疗影像市场规模已达约60亿美元，并预计到2027年将突破200亿美元，复合年增长率超过25%。
北美地区占据最大市场份额，欧洲和亚太地区。
1.3 关键参与者市场上活跃着众多致力于开发AI医疗影像解决方案的企业。
例如，谷歌旗下的DeepMind Health通过其深度学习技术，在早期肺癌筛查中实现了94%的准确率；而IBM Watson Health则专注于肿瘤学影像分析，帮助医生更快速地识别癌症病灶位置。
中国的依图科技也推出了基于AI的肺部疾病辅助诊断系统，有效提升了诊疗效率。
医学影像科未来五年发展方向
医学影像科未来五年发展方向医学影像科作为医疗领域的重要组成部分，在未来五年将面临许多机会和挑战。
以下是医学影像科未来五年发展的几个方向：1. 人工智能在医学影像诊断中的应用人工智能在医学影像诊断中的应用已经取得了一些重要的突破，但在未来五年，我们可以预见人工智能将扮演更加重要的角色。
通过深度研究和数据分析，人工智能可以帮助医生更准确地识别和分析医学影像，并提供更快速和准确的诊断结果。
这将提高医学影像科的诊断效率和准确性。
2. 三维成像技术的发展三维成像技术在医学影像科中有着广泛的应用，未来五年将会有更多的创新和发展。
随着技术的进步，三维成像可以提供更多细节和更全面的视图，帮助医生更好地理解患者的病情。
此外，三维成像技术还可以用于手术规划和模拟，提高手术的安全性和成功率。
3. 超高清影像技术的应用超高清影像技术的应用将成为医学影像科未来五年的重要发展方向。
随着技术的进步，高分辨率的医学影像将提供更多的细节和更准确的诊断信息。
超高清影像技术将在肿瘤检测、器官病变诊断等领域发挥重要作用，帮助医生更早地发现疾病并制定更准确的治疗方案。
4. 医学影像科与其他专业的融合医学影像科与其他专业的融合将是未来五年医学影像科发展的重要趋势。
随着各个医学领域的发展，需要对不同专业和领域的知识进行整合和交流。
医学影像科将与放射科、临床医学、计算机科学等专业进行紧密合作，共同推动医学影像科的发展，并提供更全面的医疗服务。
5. 全球合作与知识共享在医学影像科的发展过程中，全球合作与知识共享将起到重要的作用。
医学影像科技术的发展需要各国专家和学者的共同努力和合作。
通过建立国际合作平台、举办学术会议和交流活动，可以促进不同领域和国家之间的交流与合作，共同推动医学影像科的发展。
在未来五年，医学影像科将继续面临新的机遇和挑战。
通过应用人工智能、发展三维成像技术、应用超高清影像技术等，医学影像科将为医疗领域提供更加准确和高效的诊断服务。
人工智能在医学影像分析中的应用前景
人工智能在医学影像分析中的应用前景前言人工智能，在未来的十年尤其是未来五年，会成为医疗行业最为重要的发展方向之一。
作为各个行业的新兴技术代表，人工智能被认为是具有革命性潜力的创新技术，一些医疗行业问题或难题或将得到解决。
其中，人工智能在医学影像分析方面的应用前景尤为广阔。
一、背景医学影像学是一门能够利用X线、CT、MRI等各种成像技术来成像人体、动植物等内部结构的检查方式。
目前在临床医学中，医学影像技术已经成为了重要的诊断手段。
此外，相比于传统的医疗检查，医学影像学具有无创、非伤害等特点，成为了医生们广泛使用的诊断工具。
然而，由于复杂度高、大数据及信息处理不易等因素，如何对医学影像进行精确且稳定的分析与解读一直是医生们面临的核心问题之一。
二、人工智能在医学影像分析中的应用人工智能技术应用于医学影像分析，可以帮助医生在短时间内准确诊断疾病，提高医疗行业效率和准确性，具有非常重要的实际意义。
（一）肺部结节筛查肺结节筛查是指根据高危人群的低剂量CT影像来提前发现肺癌的肿块，在最初阶段进行预防和干预治疗。
然而，有些一般轮廓不明显的结节病变对于医生来说难以判断。
当然，利用人工智能技术对医生的判断做辅助，则可以大大减少误诊率。
（二）乳腺癌分析乳腺癌是具有比较高发病率的一种疾病，而钼靶、乳腺X线、乳腺超声等传统系统，只能提供有限的、受限的信息。
而且，即使用新技术也只能提供提取特征与人类经验相关的局限的图像信息。
而经过机器学习的模型训练后构建的人工智能诊断模型，能够依据组织特点、病灶的形态和位置，对乳腺癌进行预测与分类。
（三）神经元分析神经元是人体的重要组成部分之一，涉及人的大脑活动。
而神经元结构很复杂，且影像中神经元的形状、大小、方向、角度等存在较大差异，导致现有的方法往往无法很好的辨别神经元，限制了从医学影像中获得关键信息的机会。
但有了人工智能技术，结合大数据计算，可以更好的辨别、分类，为神经学科医师提供精确且实用的神经元解剖学知识，帮助疾病治疗。
人工智能医疗行业发展趋势和前景
人工智能医疗行业发展趋势和前景人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为新一代信息技术的重要分支，近年来在医疗领域产生了巨大的影响。
本文将探讨人工智能医疗行业的发展趋势和前景。
一、人工智能在医疗行业的应用现状人工智能技术在医疗行业的应用已经取得了显著的成果。
例如，AI在医学影像分析方面的应用已经逐渐取代了传统的人工分析方法，大大提高了诊断的准确性和效率。
此外，AI还可以通过分析大量的医学文献和病例数据，为医生提供个性化的治疗建议，促进了精准医学的发展。
二、人工智能在疾病预测和诊断中的发展趋势未来，人工智能在疾病预测和诊断中的应用将更加广泛。
一方面，AI可以通过分析大数据，建立疾病预测模型，提前发现患者的病变迹象，从而实现早期干预。
另一方面，AI可以结合个体的基因信息、生理参数等多种数据，进行综合分析，提供准确的诊断结果。
三、人工智能在医疗机器人领域的前景医疗机器人是人工智能在医疗领域的另一个重要应用方向。
目前，医疗机器人已经被广泛应用于手术、康复和护理等方面。
未来，随着技术的不断进步，医疗机器人将更加智能化和自主化，能够完成更加复杂的医疗任务，为医生和患者提供更好的服务。
四、人工智能在药物研发和个性化治疗中的作用药物研发和个性化治疗是人工智能在医疗领域的又一个重要应用方向。
AI可以通过分析大量的临床和基础研究数据，挖掘潜在的治疗药物和靶点，并预测药物的疗效和副作用。
同时，AI还可以根据患者的个体特征，制定个性化的治疗方案，提高治疗的效果。
五、人工智能在健康管理和监测方面的发展潜力健康管理和监测是人们关注的一个重要领域。
AI可以通过分析个体的健康数据，提供个性化的健康管理方案，引导人们养成健康的生活习惯。
同时，AI还可以通过监测个体的生理参数和行为习惯，实时预警潜在的健康风险，帮助人们及时采取相应的措施。
六、人工智能在医疗系统管理中的作用医疗系统管理是一个复杂的工作，AI可以通过分析大量的医疗数据，提供科学的管理决策。
医疗人工智能行业发展历程分析
医疗人工智能行业发展历程分析一、行业发展概述人工智能是利用数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
随着人工智能理论和相关Al模型的发展，人工智能产品逐渐开启了在医疗领域用场景中的探索与应用。
人工智能在医疗相关各环节均有应用，在诊前可用于疾病预测及健康管理，在临床就诊中可用于疾病的辅助诊断及辅助治疗手术规划等，能有效降低误诊率和手术风险,在就诊后可以用于预后随访及病程管理，还可以服务于药物研发、临床研究等环节。
人工智能技术在医疗场景中的数据智能化全方位赋能是未来发展的必然趋势。
医学影像是利用光、电、磁、声等物理现象,以非侵入方式获得人体或人体某部分内部组织的影像。
临床超过70%的诊断都依赖于医学影像。
临床中最常见的影像模态包括X线摄影、CT、MRl和超声等。
医学影像具有直观、多模态、高像素精度、病灶表像样本各异、任务复杂多样的特点，其占据了医疗数据总量的90%以上，是临床医疗中最重要的“证据”来源之一。
医学影像数据具有标准化程度高的优势，适宜进行人工智能机器学习及深度学习。
医学影像的模态和疾病种类均较为丰富，造就了其临床诊断场景应用的复杂度。
人工智能应用于医学影像，主要是通过深度学习实现机器对医学影像的分析判断，帮助医生更快获取影像信息，进行定性定量分析，提升医生阅片效率，协助发现隐藏病灶，协助医生完成诊断工作。
人工智能通过影像分类、目标检测、图像分割、图像检索等方式，完成病灶识别与标注、三维重建、靶区自动勾画与自适应放疗等功能，应用在疾病的筛查、诊断和治疗阶段。
人工智能医学影像辅助诊断的快速发展，为医生提供全方位影像判读的支持，已经逐步实现了快速阅片、报告解读、辅助医生诊断治疗等具体应用，未来有望显著提高疾病诊断、治疗和健康管理的诊断效率、准确性、可及性。
二、行业基本风险特征1、技术研发风险医疗人工智能行业属于技术密集型行业，综合应用了机器学习算法模型、深度学习、计算机视觉及大数据分析等多种技术，在医疗场景应用中技术水平直接影响产品性能和用户体验。
人工智能在医学影像领域的应用分析
人工智能在医学影像领域的应用分析随着科技发展，现代医疗技术也在不断的进步，其中以人工智能应用领域的发展最为迅速。
尤其是在医学影像领域，基于人工智能的技术已经被广泛应用。
这种技术，不仅大大提高了诊断的精确度，同时也提高了病人的治疗效果。
本文将详细介绍人工智能在医学影像领域的应用分析。
一、人工智能在医学影像领域的意义在医学领域，影像学是诊断的重要手段之一。
随着计算机技术和图像处理软件的不断发展，医学影像学的数字化和自动化程度不断提高。
而基于人工智能的应用技术，可以让医生通过智能算法和大量的数据，获得更为准确的诊断判断。
且可以大大减轻医生的工作量，提高工作效率，为病患提供更好的治疗方案。
二、人工智能在医学影像领域的应用现状1. 医疗影像的分类和识别AlphaGo在围棋领域的出现，让人们看到了人工智能在分类和识别方面的实力。
医疗影像的分类和识别也是一个人工智能技术可以流畅体现的领域，现在一些软件已经可以自动判断医疗影像中的疾病类型。
2. 医疗影像的分割和标注基于深度学习的技术，可以自动地将医疗影像中的一些关键结构进行标注。
这种技术在多个领域中都有应用，例如OCR领域中的自然场景文字识别等。
3. 医疗影像的三维重建现在的图像软件已经能够很好地实现二维图像的识别和处理。
在三维图像领域，医疗影像的三维重建也已经有了很好的应用前景。
这种应用能够更直观地帮助医生分析病人影像数据和模拟人体器官等。
4. 医疗影像的智能诊断基于人工智能技术的应用，在医学领域智能诊断方面已经取得了重大突破。
例如在白血病方面，人工智能可以更快更准确地分析病人的特殊细胞图像。
三、未来人工智能在医学影像领域的应用展望随着人工智能技术的不断发展和深度学习的不断应用，医疗影像智能诊断的发展前景将更加广阔。
未来，人工智能技术将会更普及，并且使用更加方便和高效。
医学领域的人工智能技术会使病人得到更加可靠和快速的诊断和治疗，并提高医生的专业水平及工作效率。
医疗AI行业发展前景分析
医疗AI行业发展前景分析1. 介绍医疗AI行业医疗AI（Artificial Intelligence）行业利用人工智能技术来改进医疗保健和医疗服务。
AI在医疗领域的应用包括医学影像分析、辅助诊断、数据管理和医疗机器人等。
医疗AI行业作为一个新兴行业，吸引了越来越多的关注和投资。
2. 医疗AI行业的优势医疗AI行业具有以下优势：（1）加速医学研究：AI可以帮助医生和科研人员分析大量的医学数据，加速医学研究的进程。
（2）提高医疗效率：AI可以自动化一些常规的医疗过程，减轻医生的工作负担，提高医疗效率和准确性。
（3）个性化治疗：AI可以根据患者的个体特征和病情，为患者提供个性化的诊断和治疗方案，提高治疗效果。
（4）解决医生短缺问题：AI可以在一定程度上缓解医生短缺问题，减少对人力资源的依赖。
3. 医疗AI行业的挑战医疗AI行业也面临一些挑战：（1）数据隐私和安全：医疗AI需要处理大量的患者数据，如何保护数据的隐私和安全是一个重要问题。
（2）法律和伦理问题：AI在医疗领域的应用涉及一些法律和伦理问题，如责任分配和隐私保护等。
（3）可信度和可靠性：医疗AI的结果需要得到医生和患者的信任，因此其可信度和可靠性非常重要。
4. 医疗AI行业的发展趋势医疗AI行业的发展呈现以下趋势：（1）深度学习的应用：深度学习作为AI的核心技术，将在医疗AI行业得到更广泛的应用，帮助医生进行更准确的诊断和治疗。
（2）远程医疗的普及：随着互联网和通信技术的发展，远程医疗将成为医疗AI行业的重要方向，帮助患者实现在线诊疗和咨询。
（3）人机协作的发展：人工智能技术将与医生和医疗设备实现更紧密的协作，提高医疗效果和效率。
5. 医疗AI行业的投资热点目前，医疗AI行业的投资热点主要集中在以下几个方面：（1）医学影像分析：AI在医学影像分析方面的应用受到了广泛关注，该领域的投资也非常活跃。
（2）辅助诊断：AI可以帮助医生进行辅助诊断，判断病情和制定治疗方案，因此在该领域的投资也非常热门。
人工智能在医学影像诊断中的优势及未来发展趋势
人工智能在医学影像诊断中的优势及未来发展趋势人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一种新兴的技术，在医学影像诊断领域展现了巨大的潜力和优势。
借助机器学习、深度学习和神经网络等AI技术，医学影像诊断的准确性和效率得到了显著提高，为医生和患者提供了更好的医疗服务。
本文将就人工智能在医学影像诊断中的优势及未来发展趋势进行探讨。
首先，人工智能在医学影像诊断中的优势主要体现在以下几个方面。
其一，AI技术可以对大量的医学影像数据进行高效处理和分析。
传统的医学影像诊断通常需要依赖医生对影像进行观察和解读，而AI技术能够基于之前的数据和经验，对影像进行快速而准确的分析，有助于提高诊断的准确性和速度。
其二，人工智能可以实现对多种影像模态的综合处理和分析。
不同的影像模态（如CT、MRI、X光等）提供了不同的信息，而人工智能可以将这些信息综合起来进行分析，为医生提供更全面的诊断结果。
其三，AI技术可以帮助医生识别和分析微小、复杂的病变。
有些病变可能很难被肉眼观察到或者容易被忽略，而AI技术可以通过数据的精确处理和图像的细致分析，帮助医生及早发现和诊断疾病。
其次，人工智能在医学影像诊断中的未来发展趋势值得关注。
随着AI技术的快速发展，医学影像诊断也将迎来一种全新的模式。
一方面，大型医院和研究机构已经建立了大规模的医学影像数据库，这为AI技术的应用提供了可靠的数据基础。
在未来，这一趋势将会进一步发展，医学影像数据库将更加完备和丰富，为AI技术的进一步应用奠定基础。
另一方面，随着医学影像技术的不断进步，生成的数据量也在不断增加，传统的人工解读已经无法满足医生们的需求。
AI技术可以帮助医生更好地解读和应用这些海量的影像数据，提高诊断的准确性和可靠性。
此外，AI技术也有望在医学影像诊断中实现不断的创新和突破。
例如，AI技术可以结合基因组学和病理学等多种信息，进行精确的疾病分型和预测，为患者提供个体化的诊疗方案。
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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20XX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咼。
人工智能+医疗技术成熟度分布数据来源：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。
深度学习是人工智能技术的历史性突破数据来源：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。
20XX-2015年ImageNetILSVRC大赛冠军团队识别分类的错误率I 2010 20H 2012 2013 2014 2015数据来源：公开资料整理深度学习能够自动寻找特征，非常适用于“ AI+医疗影像”诊断。
医学影像图像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 NervanaSystems 。
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GaGPy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■ IPU/GPU ■TPU/CFU ■ TPU/GPU ■TPV/CFC ■ GPU/CPU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。
过去一般使用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。
数据来源：公开资料整理可见，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 20XX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 20XX年至今增长了 7倍。
总结来看，全球医疗数据量从 20XX年以来的年增长率达到了 48% 。
全球医疗数据量20XX年以来年增长率达48%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）U2009 ?OI1 3015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）11 w2009 2010 2011 2012 2015 2020 _______________________________________________________________ *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。