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。
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