期待在不久的将来，医学影像人工智能的创新成果通过改善医疗资源分配不均，解放医生智力、精力，能够助力医院降本增效、提升诊疗水平、更好服务患者。
尤其是GPT-4 重磅发布，ChatGPT 炸裂大升级之后，数字医疗尤其是医学影像领域的数智创新有了新的想象空间。
医学影像是医生进行疾病评估的重要依据，不同种类的影像能够提供丰富而有效的信息。但是在临床中往往存在以下问题：
1、受到影像设备成像原理和技术限制，或者不当的操作，都可能导致图片质量降低，给医生阅片带来困难，造成误诊、漏诊。
3、人工阅片会花费医生大量的精力和时间，难以实现大规模的诊断；同时，医生水平和主观性会极大影响结果。
而人工智能的引入则能够有效解决部分问题，例如PET/CT低剂量重建，减少运动伪影带来的影响，同时保持高图像质量；辅助诊断早期癌症，实现快速高效的大规模筛查。从技术层面而言，人工智能作为一种技术创新，给传统的影像学诊断分析流程带来巨大的变革；从市场层面而言，人工智能技术则为现有的流程带来改进与效率提升，催生巨大增量市场，形成颠覆性变革。
随着深度学习技术的发展，AI医学影像适用模态、覆盖病种、应用场景不断丰富，在降低科室医生诊疗负担的同时，也减轻了医保资金的支付压力，助力医疗资源的高效利用。此外，AI医疗影像企业获取三类证的步履加快，业内企业IPO不断取得阶段性成果，AI医疗影像市场规模快速增长，行业已进入发展快车道。
过去的2022年虽然看起来是数字医疗遇冷的一年，从一级市场到IPO，疫情早期的热度退去，投资者更加审慎。然而换个角度看，在全球经济受疫情影响的大背景下，医疗领域仍旧是最坚挺的细分市场之一，表现高于各行业平均水平不少，细分领域的指数位居前三。
2、数家咨询公司发布的趋势报告，称医学影像领域将迎来多至36.3%的年复合增长率，在未来十年激增10倍规模，到达200亿美金市场；
3、AI将持续提升部署规模，甚至被称为“医疗AI之年”，AI医疗将以47.6%的年复合增长率一路高歌猛进，到2028年达千亿美元。
在这样一个时间点上，我们总结了2023年数字医疗领域的四大趋势，可以一窥未来数字医疗的发展方向 ：
AI医疗影像产品常应用于超声影像、放射影像、病理影像等非临床科室，应用场景主要支持CT、MR、DR、超声等模态，覆盖头、胸、腹、骨等部位、涵盖脑卒中、颅内肿瘤、冠心病、肺结节、肺炎、乳腺癌等疾病，实现辅助筛查、辅助评估、辅助诊断等功能。目前计算机断层扫描 (CT) 市场占比最高。根据 NCBI 的数据，美国每年进行超过 7000 万次 CT 扫描，未来由于CT对于慢性疾病检查的覆盖及集成AI的解决方案增加，预计需求将进一步增长。
而MRI、PET等更复杂的医学影像也会受益于技术发展，增速超过CT领域。与CT相比，磁共振成像可以产生完美的图像。MRI也被视为 X 射线的更好替代品，因为它可以提供更准确和更高质量的软组织图像。
除了医学领域对更优质图像的需求，MRI增速提升还有技术进展的因素：AI被应用于MRI成像过程，即使经验不足的技术人员也能帮助设置快速扫描协议和简化检查，加快检查时间，提升成像质量与效率；较新的 MRI 系统还在密封系统中使用少量氦气来消除蒸发并显著减少安装和维护这些系统成本。
在此背景下，未来人工智能将迅速部署到整个医学影像领域，以帮助增强技术人员和放射科医生的能力，从而使现有员工能够事半功倍。
规模庞大的医院影像数据管理仍存在着许多问题：如PACS（影像归档和通信系统）渗透率仅为50-60%，医院内部系统集成度低、医院间数据不能共享；医院数据存储运维成本、以及使用塑料胶片成本极高；医生阅片场景受限，业务流程效率低等等。在医疗数字基础设施不完善的情况下，AI、大数据等数字医疗先进工具无从发力。
未来，医学影像企业级服务都会基于网络提供，取代传统的 PACS。医学影像模态的“孤岛”被消除，临床医生可以从任何地方访问图像和报告，而无需特定的工作站。 对人工智能和高级成像工具的访问将完全集成到这些系统中，数据将与电子病历无缝连接。 这将使整个系统能够更好地访问图像和报告，并能够与患者共享。
从文本生成图像模型DallE、Stable Diffusion到最近现象级流行的ChatGPT，生成式模型是当前AI发展的最前沿课题，被认为可能带来“AI新”。
在医学影像中，生成模型也越来越受重视，且有很多临床应用场景与价值。目前有数十家公司在这个领域耕耘，未来将会开启生物医学一个全新的时代。
此前， Bessemer Ventures的副总裁Morgan Cheatham接受媒体采访时表示，“生成式人工智能将为医疗保健和生命科学释放 1 亿美元的价值”，应用领域包括药物发现、治疗预后、模拟数据生成、工作流自动化、提升工作效率等。
其中，通过生成式 AI 进行药物发现，能更有效地探索化学和生物空间的方法，并且在某些情况下，可能会以更快的方式产生结果。
预后方面，则可以利用临床数据可以改善对疾病进展的预测，并为护理和预防提供更多选择；模拟数据生成能够维护隐私并提高法规遵从性；工作流程自动化则意味着许多工具可以通过增加输出和提高数据记录质量来提高提供者的效率，包括病例撰写或人工智能写作助理，以及用于医疗或患者教育的视频内容生成，整体降低医疗系统工作人员的负担、提升效率。
除此之外，AI还将改变医学的许多方面，包括诊断、治疗和药物开发。在诊断领域，AI算法可以分析X光、CT扫描等医学影像，识别异常，辅助医生做出更准确的诊断。人工智能还可以分析大量患者数据以识别模式并预测某些医疗状况的可能性，这可以帮助医生做出更明智的治疗决策。
在治疗侧，AI还可用于优化个体患者的治疗计划。例如，机器学习算法可以分析患者数据，根据患者的年龄、性别和病史等因素，确定哪些治疗方案最有可能对特定患者有效。这可以帮助医生根据每位患者的具体需求制定治疗计划。
今年数字医疗的第三大趋势，是整体回暖，甚至被称为“AI医疗之年”。根据MarketsandMarkets数据，仅AI医疗领域就将以47.6%的年复合增长率一路高歌猛进，到2028年达1027亿美元
多个报告及分析师预测，2023年会有更多M&A，而非IPO。未来一年，市场将看到更多来自大型科技公司、零售商和其他颠覆性公司的并购活动，这些公司将业务范围扩大到医疗保健领域。而在此前数年的动荡背景下，拥有自我造血能力的企业也更加吸引投资者。
Redesign Health 是一个从头开始构建变革性医疗保健公司的创新平台，其风险投资主席 Missy Krasner预计企业级解决方案将出现“大量整合”。“试图管理所有这些单点解决方案的负担非常困难，”她指出。
“你会开始看到大型数字医疗厂商进入下游，进入慢性病管理或寻找他们可以进行家庭测试或家庭诊断工具包的方式，以便有更多方式继续与客户互动，而不仅仅是初级保健（Primary Care）或紧急护理（Urgent Care）。”Krasner说。
Define Ventures（这是一家专注于投资数字健康的早期风险投资公司）的创始人兼管理合伙人 Lynne Chou OKeefe 也指出，数字健康行业正在从点解决方案转向平台公司。这种演变为 Chou OKeefe 所说的“垂直新趋势”可能会推动并购交易和创业创新。“未来，我们相信更多以综合方式提供护理的端到端综合平台将非常重要，”她说。
走过三年疫情，数字医疗有得有失：长时间的隔离政策迫使远程医疗、数字医疗的进程加速数年，而经济下行又在一定程度上抑制了创新速度。随着全球各地慢慢走出疫情阴影，这一全球最大的市场之一也许正迎来复苏时刻。
期待在不久的将来，医学影像人工智能的创新成果通过改善医疗资源分配不均，解放医生智力、精力，能够助力医院降本增效、提升诊疗水平、更好服务患者。
