AI诊断是一种利用计算机辅助诊断的新技术，实现了诊断的智能化和自动化。AI诊断依靠收集全球海量的健康或疾病的信息、临床研究数据和病例等医疗大数据，针对每个患者进行各项评估，为医生提供以证据为基础的疾病诊断和治疗建议。AI通过对患者指标进行分析解读，可以更好地规划病人的治疗方案，并为医生提供做出好决策所需要的所有信息。

在现代市场经济活动中，信息已经是一种重要的经济资源，信息资源的优先占有者胜，反之则处于劣势。中国每年有近百万家企业倒闭，对于企业经营而言，因为失误而出局，极有可能意味着从此退出历史舞台。他们的失败、他们的经验教训，可能再也没有机会转化为他们下一次的成功了!企业成功的关键就在于，是否能够在需求尚未形成之时就牢牢地锁定并捕捉到它。那些成功的公司往往都会倾尽毕生的精力及资源搜寻产业的当前需求及前景。

(相关资料图)

随着AI诊断行业竞争的不断加剧，大型企业间并购整合与资本运作日趋频繁，国内外优秀的AI诊断企业愈来愈重视对行业市场的分析研究，特别是对当前市场环境和客户需求趋势变化的深入研究，以期提前占领市场，取得先发优势。正因为如此，一大批优秀品牌迅速崛起，逐渐成为行业中的翘楚。中研普华利用多种独创的信息处理技术，对AI诊断行业市场海量的数据进行采集、整理、加工、分析、传递，为客户提供一揽子信息解决方案和咨询服务，最大限度地降低客户投资风险与经营成本，把握投资机遇，提高企业竞争力。

国内AI诊断行业前景如何?据中研研究院《2023-2028年中国AI诊断行业市场深度调研及投资策略预测报告》显示

2023年AI诊断行业发展分析与投资前景预测报告

AI医疗产业主要包括上游基础层，中游技术层，下游应用层。行业巨头偏向基础层，在算力等领域已呈寡头局面，技术壁垒较高，具有高投入高收益特点，市场格局较为稳固;在技术层中，基于深度学习的计算机视觉发展快，目前各大科技企业与物联网巨头已基本完成布局;应用层可触达全医疗服务场景，为当前大量互联网医疗与传统医疗公司涌入的赛道。

英美科学家携手开发出一种人工智能AI诊断工具，可以根据症状预测某人是否可能感染新冠肺炎，相关研究发表于《自然·医学》杂志。研究人员称，这款AI模型使用“新冠肺炎症状研究”应用程序中的数据，通过比较人们的症状和传统新冠肺炎测试提供的结果来预测某人是否可能感染新冠肺炎，有望为难以获得测试机会的人群提供帮助，他们即将在英国和美国开展两项临床试验。

全球已有330多万人下载了“新冠肺炎症状研究”程序，并每天使用该应用程序报告自身健康状况。研究人员分析了该应用程序从250万名英美用户收集的数据，这些人定期在该应用程序中记录其健康状况，其中约三分之一的用户记录了与新冠肺炎相关的症状，有18374人报告称他们接受了冠状病毒检测，其中7178人的检测结果为阳性。

AI在新药研发过程中通常的路径为：1)获取目标训练数据集;2)建立AI自主学习算法模型;3)多轮训练以优化模型;4)测试、评估模型;5)基于模型实现分子优化、筛选、预测、分析等。

在这过程中，数据决定了训练模型的深度，算法决定了效率和产出，算力决定了AI可实现的维度，因此，AIDD主要有三要素：数据、算力和算法。数据上，原始数据通常来自三各方面，已发表论文等形成的公开数据集、与药企合作获得的研发数据集和企业自身研发积累的数据集;算力上，GPU(图形处理器)云计算资源可以为AI制药企业提供运算支持，但由于本身成本较高，企业也可以通过自身平台能力搭建扩大算力;算法上，核心创新点在于建模的精度和产生新信息的能力，而随着ChatGPT、OpenAI等的出现，早期算法开源使得各家企业在算法基本构架上不会有太大差异，主要体现在细节上。

图表：AI在新药研发中的应用场景

根据供需关系，AI新药研发产业链大致可分为：上游主要为数据资源、数据科学处理工具和AI技术开发基础工具等的供应商;中游主要包括基于分析、预测、筛选等功能的大数据和人工智能软件，医药科研辅助平台，自动化实验室以及AI智能制药精控系统;下游主要是CRO服务企业、制药和生物技术企业和药物研发科研院校等。

目前中国病理AI诊断领域百花齐放，各家公司争相布局病理AI。人工智能医学影像产品正陆续取得医疗器械三类证，获得在三甲医院等医疗机构使用和销售的资格。2020年8家拿证，2021年6家拿证。在肺部、心血管、眼底骨骼、头颈各细分赛道下各有2-3个产品拿证，竞争格局初现。目前，安必平基于腾讯AILab独家提供人工智能产品的算法，推出两款应用于宫颈细胞学的人工智能产品：基于显微镜场景智能化产品实视AI和基于扫描仪AI的辅助诊断系统;润达医疗推出“慧检”智慧检验综合解决方案等，标志着病理AI领域百花齐放，具有广阔前景。

图表：AI医疗影像产品三类证拿证情况(截至2023年3月)

AI诊断效果与人工接近，而时间大幅缩短。根据同济大学附属同济医院做的一项研究显示，在良恶性病变鉴别方面，AI模型的灵敏度为100%，优于病理医师的99.65%，但特异度和准确度分别为97.7%和99.1%，低于病理医师的99.3%和99.5%。在恶性病变图像方面，AI模型的重叠面积与病理医师相比差异无统计学意义,但重叠率低于病理医师。在诊断时间方面，AI模型的单视野图像诊断用时明显短于病理医师。

从市场集中度来看，未来，我国临床检验设备及试剂行业还会有大量的本土企业和外资企业进入，行业竞争将越来越激烈。当国家准予AI诊断应用于临床时，则医生对AI的诊断产生信赖利益，如因AI的诊断错误导致后续的治疗错误而产生医疗损害时，不应由医生或医疗机构承担法律责任，而应由AI的产品责任人承担法律责任。

随着国家对审批注册及生产经营各个环节监管力度的加大，大批小企业将退出市场竞争，以产品研发水平和质量管理为核心的大企业会尽享政策红利，临检诊断设备行业市场集中度将有所提升。

临检诊断设备行业下游临床质谱检测且极大降低了假阳性的判断。截止到目前为止，总确诊12例，确诊率为1/4030，治疗有效率为100%。按照梅州的出生量，每年至少新增12例遗传代谢病患儿，是较高的比例，临床质谱检测筛查的重要性不言而喻。

AI诊断行业图表预览

图表：国内外AI诊断市场需求情况

图表：2023-2028年中国AI诊断行业市场规模及增速预测

图表：2023-2028年AI诊断产值规模预测

图表：2023-2028年AI诊断企业区域分布

AI诊断行业报告对我国内行业的供需状况、发展现状、子行业发展变化等进行了分析，重点分析了国内外内行业的发展现状、如何面对AI诊断行业的发展挑战、行业的发展建议、行业竞争力，以及行业的投资分析和趋势预测等等。报告还综合了行业的整体发展动态，对AI诊断行业在产品方面提供了参考建议和具体解决办法。

AI诊断行业研究报告旨在从国家经济和产业发展的战略入手，预测未来业务的市场前景，以帮助客户拨开政策迷雾，寻找行业的投资商机。AI诊断行业报告在大量的分析、预测的基础上，研究了行业今后的发展与投资策略，为企业在激烈的市场竞争中洞察先机，根据AI诊断行业市场需求及时调整经营策略，为战略投资者选择恰当的投资时机和公司领导层做战略规划提供了准确的市场情报信息及科学的决策依据。

未来AI诊断行业现状如何?想了解更多相关内容，请关注或查看中研研究院出版的报告：《2023-2028年中国AI诊断行业市场深度调研及投资策略预测报告》。