摘要：技术进步与医疗资源缺口的扩大驱动AI在医学影像行业的应用。优质医生资源紧缺与地区分配不均是中国医疗资源不足重要表现，中国每年影像数据增长量高达30%，放射科医生数量年增长率却仅为4.1%。2012年，深度学习技术被引入到图像识别领域，识别正确率取得了突破性进展
AI+医学影像：技术进步与临床应用深度融合，助力智能诊疗
技术进步与医疗资源缺口的扩大驱动AI在医学影像行业的应用。优质医生资源紧缺与地区分配不均是中国医疗资源不足重要表现，中国每年影像数据增长量高达30%，放射科医生数量年增长率却仅为4.1%。2012年，深度学习技术被引入到图像识别领域，识别正确率取得了突破性进展，助力医学影像AI发展。
AI+医学影像：助力更加高效、智能、精准的诊疗。传统医疗影像手段主要依靠医生完成，存在诸多方面的限制，如对医生经验有依赖性、医疗资源不足导致诊断效率较低，以及在处理大量数据时可能出现的疏漏等。AI为影像领域带来了革命性变革，一方面通过优化成像算法，提高了医学影像的清晰度和对比度；另外一方面，利用深度学习算法分析医学影像，识别和标记可能的病变区域，为医生提供辅助诊断信息，助力更高效、智能、精准的诊疗。
AI在医学影像应用的渗透率迅速提升。近年来用于医学影像的人工智能技术发展迅速，从智能检测单一疾病到智能疾病的诊断，贯穿了整个临床工作的流程，目前，AI在肺结节、乳腺疾病、脑疾病、骨伤鉴定、超声辅助诊断、病理切片分析、骨龄分析等多个病种的诊断中已取得突破。AI技术在CT、MR、超声领域的渗透率迅速提升，预期在2030年将提升到40%以上。
AI医学影像应用于诊断、治疗及健康管理领域各个环节。AI医学影像在诊断、治疗及健康管理领域应用广泛，包括健康管理预防阶段的早期疾病筛查（如心脏病风险评估、脂肪衰减指数检测） 、诊断场景中的冠状动脉CT和心电图应用、治疗场景中的靶向划分和术前计划，以及健康管理随访阶段的心脏病随访和实时监察等。
应用案例：AI技术助力PET/CT检查更快、更安全、更舒适。根据联影智能数据，基于AI影像优化引擎加持的PET/CT设备能实现更快、更安全、更舒适的全身检查——在获得等同图像质量的前提下，检查时间由原先的约10分钟缩短至3分钟，示踪剂仅需原先剂量的1/3，有效减轻了PET扫描辐射伤害；此外，设备会自动识别人体、移动至拍摄部位并在扫描中防止碰撞等，极大地提升了检查舒适度。
国内AI医学影像辅助诊断现状：需求大，临床落地加速
国内医疗资源短缺，对AI医学影像需求较大。中国医学影像数据量的年增长率约为30%，而中国医生人数仅以约每年6%的速度增长。且中国医疗服务体系呈现“倒三角困境”，三级医院医生的工作负荷巨大，三级医院的医疗人员人数仅占医疗人员总数的8.5%，却接诊逾半数的患者。中国医疗资源的短缺及分配不均给医疗体系带来了重大挑战及瓶颈。随著市场需求不断增长，AI影像产品的监管审批过程效率提高，我国AI医学影像市场规模预计从2022年的4.6亿元增长到2030年的358.9亿，年复合增长率为72.4%。
医保局出台影像检查类收费新规，AI辅助诊断纳入扩展项。2024年11月，国家医保局发布了《放射检查类医疗服务价格项目立项指南（试行）》及《超声检查类医疗服务价格项目立项指南（试行）》，立项指南在主项目下统一安排“人工智能辅助诊断”的扩展项，医院利用人工智能进行辅助诊断的，执行与主项目相同的价格水平，但不与主项目重复收费，防止额外增加患者负担。新政有望助力AI医学影像的临床落地，提升医疗机构诊疗效率。
海外前沿应用——Butterfly Network：“芯片上的超声波”
Butterfly目标是创造一种新型手持式医疗成像设备，Butterfly iQ是全球首款获得FDA批准上市的个人超声设备，也是全球首款单一探头全身通用的超声成像仪。“芯片上的超声波”可模拟任何类型的传感器（线性、曲面或相位），通过单个探头实现全身成像。芯片架构使得能够充分访问完全数字化的信道数据，支持多频段扫描，生成原始数据流，为后续AI处理提供高质量输入。ButterflyiQ将半导体、人工智能和云技术结合到袖珍型产品中，使远程医疗成像成为现实。
AI深度嵌入应用：1）实时图像增强（自动消除伪影、优化对比度）；2）自适应扫描（根据探头位置和器官类型，AI自动切换最佳成像模式）；3）解剖结构自动识别（AI标记关键解剖标志，辅助医生快速定位）；4）病变检测与分类（训练模型识别常见异常，生成风险提示）；5）AI+云平台协作（预处理后生成结构化报告，支持多专家远程会诊）。
海外前沿应用——GE HealthCare：持续推动AI赋能
GE HealthCare不断提升在AI领域的领导地位，2024年获得的AI FDA授权从58项增加到85项，在医疗保健领域位居前列。在对外合作方面，与Nuffield Health宣布投资2亿英镑合作，在英国医院网络中安装最新的AI赋能诊断设备；与Sutter Health建立战略合作伙伴关系，以先进、AI驱动的成像技术造福患者、医师和临床医生。
GE医疗AI新产品促进2024年订单增长
资料来源：GE医疗官网，国信证券经济研究所整理
AI应用：1）内置AI算法（如Revolution Apex CT、SIGNA MRI），可自动优化扫描参数、缩短检查时间；2）图像重建技术（AIRRecon DL）：提升低剂量扫描的图像质量，降低患者辐射暴露；3）Edison平台整合第三方和自研AI应用（Critical CareSuite、Cardio AI）。
海外前沿应用—— NANO-X：开发基于深度学习的影像分析解决方案
NANO-X IMAGING：是一家医学成像技术公司，成立于2011年，专注于开发和商业化新型数字X射线源及相关成像系统。在AI领域的布局主要围绕其子公司Nanox.AI展开，致力于通过人工智能技术提升医学影像的诊断效率和准确性。Nanox.AI开发了一系列基于深度学习的医学影像分析解决方案，这些解决方案已获得FDA 510(k)认证，并在多个领域得到应用：
AI心脏解决方案（HealthCCSng）：通过非门控CT扫描自动检测冠状动脉钙化（CAC），用于评估冠心病风险。
AI骨骼解决方案（HealthOST）：检测椎体压缩性骨折并测量骨密度，辅助诊断骨质疏松症。
AI肝脏解决方案（HealthFLD）：测量肝脏密度，用于检测脂肪肝疾病
海外前沿应用——奥林巴斯：即将推出计算机辅助诊断/AI产品
奥林巴斯将推出计算机辅助诊断（CAD）/AI系列产品。公司宣布预计将于2025年第二季度（对应公司FY26Q1）推出首批首批CAD/AI产品，主要包括：CADDIE（一种基于云的计算机辅助检测工具，用于结直肠息肉的检测和诊断）；CADU（用于潜在的异型增生分析的云计算工具）和SmartIBD（用于溃疡性结肠炎分析的云计算设备）。公司在欧洲和美国商业化首个CAD/Al产品的准备工作正在全面展开，预计将开启公司产品升级的新阶段。
AI+手术机器人：助力外科手术智能化、精准化发展
AI赋能的手术机器人正推动外科手术向智能化、精准化方向发展。手术机器人主要分为操作型和定位型，其中，操作型机器人（如达芬奇机器人）通过精细操控提高手术精度，而定位型机器人则在骨科和介入治疗等领域广泛应用。AI在手术机器人中的作用主要体现在计算机视觉、强化学习和实时数据分析等方面，使其能够辅助医生进行更精准的手术规划、解剖结构识别以及术中反馈。
AI+手术机器人已广泛应用于术前规划、术中辅助和术后评估，提高了手术的精准度和安全性。术前，AI结合医学影像进行个性化手术规划并提供3D建模；术中，AI实时分析图像，辅助医生识别解剖结构，优化手术路径；术后，AI评估手术效果并提供反馈，帮助医生优化未来操作。
达芬奇手术机器人：AI相关研发成果日渐丰富
约翰霍普金斯大学和斯坦福大学的研究人员成功在达芬奇手术机器人上应用模仿学习，使其在不依赖精确运动学数据的情况下完成外科操作。团队采用基于相对运动的策略建模，提高了手术机器人在组织提起、针头拾取与交接、打结等手术任务中的成功率，并证明了腕部摄像头能增强任务表现和泛化能力。实验表明，该方法可利用大规模临床数据训练，为手术机器人自主化发展奠定基础，预计未来将推动智能手术技术的进一步突破。
Zhaoshuo Li等研究人员开发了daVinciNet模型，利用机器人运动学、内窥镜视觉和系统事件等多种数据源，联合预测手术器械的未来轨迹和手术子任务的状态。这种预测能力有助于实现手术过程的共享控制和监督自治。
骨科手术机器人：AI赋能精准定位及导航提高手术效率及安全性
机器学习和深度学习在执行复杂多样的骨科手术中显示出其潜力。在关节骨科手术机器人中，AI已被用于提高手术精确度，如全髋关节置换术（THA）和全膝关节置换术（TKA）。AI通过提供更准确的术前诊断、规划和执行支持，减少了人为错误，提高了手术安全性和效果。
AI已被应用于脊柱外科手术机器人和创伤骨科手术机器人中。脊柱外科机器人利用AI进行更精确的螺钉放置，最大限度减少了手术风险和病人恢复时间。对于创伤骨科，AI辅助的机器人可以进行更精确的骨折定位和复位，提高手术结果的预测性和个性化治疗的可能性。尽管目前AI的应用主要集中在术前规划阶段，未来AI的深入整合将可能解决手术中的实时导航和调整问题，进一步提升骨科手术机器人的临床应用效率和安全性。
AI和脑机接口的结合是通过将AI的计算和学习能力与脑机接口的信号捕捉和解码能力相结合，实现更高效、更智能的人机交互。AI能够对神经信号进行高效分析和处理，预测用户意图，使得脑机接口系统执行当前指令，提前做出反应。AI+脑机接口可应用于医疗、大健康、教育、娱乐等领域。在医疗端，对于ALS、帕金森病等神经退行性疾病患者，脑机接口结合AI技术可以帮助他们恢复部分生活自理能力，例如帮助脑瘫患者控制机械臂，根据脑波信号提前预警疾病进展、进行神经调控等。
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来源：思瀚研究院
