前瞻研究：医学影像中人工智能技术应用现状及展望

前瞻研究：医学影像中人工智能技术应用现状及展望 | 智周报告核心版

2019 年 6 月 17 日 机器之能

通过深度学习、机器学习等人工智能技术，能够对医学影像进行无监督或者半监督的自动化分析，提升医学影像临床诊断效率，深入发掘影像数据中潜藏的医疗与科研价值。

医疗行对医学影赛道像诊断的准确度与诊断效率要求在日益增长，传统医学影像科室无法满足国内日益增长的患者需求，由于硬件算业力和算法模型的飞速发展，医学影像中人工智能技术的应用成为必然趋势。人工智能技术对医学影像系统智能化升级体现在：医学影像软件系统诊断及分析功能的升级、医学影像成像设备的升级、助力医学科研工作等方面。自2016年以来，大量初创公司和行业巨头开始加速探索人工智能技术在医学影像领域的商业化应用，医学影像人工智能成为热门投资。

作者 | 付海天、田辰

一、全球及中国医学影像市场规模

据Zion Market Research测算，全球影像诊断市场在2016-2021年年复合增长率（CAGR）约为6.0%，预计在2021年市场规模将达335亿美元。据Signify Research报告显示，全球人工智能医学影像市场有望将在2023年达到20亿美元规模。海通证券等多家机构预测，到2020年国内医学影像市场规模将达6000-8000亿元。据机器之心数据统计，2016年中国医学影像相关企业（包含医学影像业务的通用型人工智能公司）累计融资额约63亿人民币，之后呈现快速增长趋势，2018年融资额度创历史新高，高达约300亿人民币，企业产品创新研发投入持续加码，诊断产品覆盖病种达近百种。

中国医学影像相关产品/解决方案服务商年度融资额

二、人工智能技术对医学影像行业的影响

医学影像数据感知及分析：医学影像的处理本质上就是计算机视觉技术在医疗行业的应用，涉及医学图像分割、图像配准、图像融合、图像压缩、图像重建等多个领域。人工智能的作用主要体现在对于经过一定计算机视觉技术处理后的图像数据进行进一步的智能化分析，辅助医生进行标注、诊断或者手术工作。

医学影像数据与其他类型数据融合处理及分析：医学影像能够展现患者身体特定部位的结构特征和代谢情况，具有大量图像数据信息供计算机进行分析，如果将医学影像数据结合患者的生理体征、病史、基因信息、身份信息等非图像数据，通过人工智能算法模型进行训练和应用，则能够帮助计算机从更高维度来分析数据和提取重要特征，更加全面展现疾病背后的隐含关联因素，辅助医生对疾病状况进行更精准的分析诊断。

影像数据挖掘加速医疗科研过程：医学影像数据挖掘指从存放在数据库或其他信息库中的大量影像数据中挖掘有价值信息的过程，其目的是寻找影像数据背后的关联和模式。计算机辅助诊断（CAD）系统的原始处理对象为医学影像信息数据库 , 对影像信息进行数据挖掘和知识发现, 能够发现其中的诊断规则和模式，加速医疗科研过程。

三、人工智能技术在医学影像中的应用分布

四、医学影像中人工智能技术落地案例简述

腾讯觅影：腾讯觅影利用腾讯优图在大数据、图像识别与深度学习方面的技术，对早期肺癌的敏感度（识别正确率）达到 85% 以上，在良性肺结核的特异性（识别正确率）超过 84%，对于直径大于 3mm 小于 10mm 的微小结节检出率超过 95%。
博为软件：博为肝脏三维手术规划系统解决了肝脏切除手术方案设计困难问题，通过对原始的CT数据进行后处理重建为三维立体图像，精准肝脏分割与分段，自动提取肿瘤病脏，直观地展示肝脏肿瘤、肝段、肝脏内部复杂的管道解剖结构，对病例进行量化分析，并自动生成临床脏器定量分析报告。
Curexo：由美国 Curexo 公司制造的Robodoc主要用于膝关节和髋关节置换手术。RoboDoc 包括两部分：手术规划软件和手术助手，分别完成 3D 可视化的术前手术规划、模拟和高精度手术辅助操作。RoboDoc机器人采用了四轴直角坐标工业机器人本体，使用患者股骨上插入的钛金属定位针来实现机器人与患者骨骼的相对定位，精度达到了0.1mm。RoboDoc主要用于关节置换术中辅助骨骼和假体的成形、定位和植入，可提高全膝（髋）置换手术的质量。
深思考：基于宫颈细胞学领域知识，通过深度学习、机器学习、医学图像处理等技术提取宫颈细胞的关键特征，自动分割团簇重叠细胞，快速识别涂片上病变细胞的分级类别，实现宫颈细胞涂片的辅助阅片。深思考人工智能辅助阅片机器人可在100秒内完成单张涂片的阅片，适配国内多种制片方法，其中鳞状上皮细胞异常敏感性约为98.4%，特异性约99.77%，腺细胞异常敏感性约为93.4%，特异性接近90%。

五、医学影像领域人工智能技术发展所遇瓶颈

1. 影像数据分散在各个机构：影像数据是训练影像智能诊断算法模型所需的核心资源，但大量的影像数据分散在各个医院、影像中心、研究机构，不易被高效整合利用。

2. 影像训练数据集标注结果存在主观差异：不同医生对图像的理解存在主观差异性，造成标注结果的不确定性，导致影像训练数据集的标注结果受到主观因素的影响。

3. 人工智能算法模型适用的影像类型有待拓展：目前人工智能影像诊断主要集中在X光、CT、病理领域，而在超声、MRI、PET、红外等影像领域应用较少。

六、医学影像领域人工智能技术发展的未来趋势

1. 医学影像技术进一步发展：医学影像系统中成像设备技术升级、影像设备图像处理算力增加、智能诊断软件集成病种增多、影像数据融合应用、迁移学习加速影像诊断模型训练。

2. 人工智能在医学影像应用领域不断拓宽：除疾病的鉴别诊断外，还可应用于分子及细胞层面图像处理、应用于介入影像学、助力非外科手术方法诊断及治疗等。

3. 医学影像产业升级：区域影像数据中心建设促进区域级别影像数据流转及应用，医学影像专家团队开发模型评估体系与统一标准作为产业界产品标准等。

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