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AI醫學影像行業發展現狀與未來趨勢藍皮書-92款人工智能醫學影像輔助診斷軟件獲批

來源:沙利文      編輯:創澤      時間:2024/10/15      主題:其他   [加盟]

根據《衛生健康統計年鑒2022》和統計 局數字推算, 2021年影像科醫生配置約為 0.17人/千人, 且地區分配嚴重不均; 同時, 患者 數量增加、 設備精度提升以及對更準確診斷的追求使得我國醫學影像數據大量積累人工智能可以充分利用這些數據進行模型訓練, 以準確G效 地實現對影像的識別與分析, 輔助醫務工作者進 行疾病診治, 加快實現醫療資源上下貫通、 信息 互通共享、 業務G效協同, 推進 基層檢查、 上 J診斷" , 提G診療效率

截至2024年6月 , 已有92款人工智能醫學影像輔助診斷軟件獲批NMPA三類醫療器械證。 涵 蓋心血管疾病 (27款) 、肺部疾病 (24款) 、腦 血管疾病 (13款) 、骨科檢查 (10款) 、 眼底疾 病 (9款) 、 乳腺疾病 (2款) 等。 這些產品涵蓋 多疾病L域、 多種設備類型, 可實現圖像質量改 善、病灶識別與重構、 疾病分期與分J、 疾病進 展預測等功能, 提G了醫學診斷效率、 減輕了醫生工作負擔、促進了醫療資源均衡分配

醫療需求的增加、 醫療數據大量積累與我國出色 醫療資源不足且分配不均的矛盾推動AI醫學影像 行業快速發展 企業與G校、科研機構、 醫療機 構等密切合作, 加速技術迭代升J, 促進產品推 陳出新, 不斷滿足更多臨床需求 多項政策的出 臺和資本的持續青睞也將進一步推動AI醫學 影像行業發展。



附件:AI醫學影像行業發展現狀與未來趨勢藍皮書-92款人工智能醫學影像輔助診斷軟件獲批






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數智時代AI賦能教育教學的實踐與挑戰白皮書-數據安全、技術倫理和教師適應性等挑戰

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2024-2025 年國內有兩條落地線、 8 個落地方向,8 大落地場景模型可以囊括所有 AI 應用落地;利 益相關者基于各自的觀測點運用“交易思維”進行決策,同時可 將國內外巨頭的最新決策作輔助參考

AIGC系列研究:多模態大模型引領,應用端曙光初現,國產大模型從能力到應用進展均有望超預期推進

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計算機行業淺析AI大模型訓練數據來源與版權挑戰- AI訓練數據版權之爭,版權問題重視程度的提升

重點案例的判決將對未來行業發展產生重要意義,越來越多的公司正在明確其立場,顯示出行業整體對于訓練數據版權問題重視程度的提升,未來授權合作或快于法律變革與監管介入

2024年AI應用市場洞察報告-下載量同比增長26%,收入增長51%

AI應用在App Store和Google Play的下載量和收入激增,2024年1-8月全球AI應用下載量同比增長26%,達到22億次,收入增長51%至20億美元
 
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