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醫(yī)學影像設(shè)備公司一影醫(yī)療獲6500萬A+輪融資 醫(yī)療影像診斷設(shè)備行業(yè)深度分析

  • 2021年8月20日 ZhouJiaLiang來源:動點科技 品玩 東方財富網(wǎng) 鈦媒體 1342 88
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據(jù)悉,近日,專注于手術(shù)室等專業(yè)領(lǐng)域的江蘇一影醫(yī)療設(shè)備有限公司獲得6500萬A+輪融資。此輪融資由光大控股獨家投資,將用于進一步拓展術(shù)中3D影像設(shè)備產(chǎn)品線,并布局縱向、橫向產(chǎn)業(yè)鏈合作。

據(jù)悉,近日,專注于手術(shù)室等專業(yè)領(lǐng)域的江蘇一影醫(yī)療設(shè)備有限公司獲得6500萬A+輪融資。此輪融資由光大控股獨家投資,將用于進一步拓展術(shù)中3D影像設(shè)備產(chǎn)品線,并布局縱向、橫向產(chǎn)業(yè)鏈合作。

據(jù)了解,一影醫(yī)療是一家技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動的影像設(shè)備公司,聚焦醫(yī)療3D影像設(shè)備領(lǐng)域。該公司以“2D”到“3D”為發(fā)展方向,先后立項研發(fā)術(shù)中3D成像設(shè)備,機器人3D成像設(shè)備等。小巧的、移動式的術(shù)中3D成像設(shè)備輔助手術(shù)導航和手術(shù)機器人等設(shè)備,成為精準手術(shù)的“超級眼睛”;站立位的機器人3D成像設(shè)備成為數(shù)字化骨科的基礎(chǔ)。

醫(yī)療影像診斷設(shè)備行業(yè)深度分析

隨著我國醫(yī)療系統(tǒng)的不斷完善,對醫(yī)學影像設(shè)備的需求也越來越大。在醫(yī)學影像人才培養(yǎng)方面,《2021年度普通高等學校本科專業(yè)申報材料公示》顯示,2021年七所高校增設(shè)醫(yī)學影像學或放射醫(yī)學。醫(yī)學本科專業(yè)里面,醫(yī)學影像專業(yè)本科畢業(yè)生的就業(yè)率是比較高的,本科5年,前4年在學校學習理論知識,第5年到醫(yī)院實習。符合結(jié)業(yè)要求可獲得醫(yī)學學士學位。畢業(yè)生主要在各級醫(yī)院從事放射線、核磁、CT、超聲診斷?;旧?,去縣級二甲醫(yī)院影像科可以做診斷工作,如果想轉(zhuǎn)崗技術(shù),三甲醫(yī)院機會也很多。如果想去三甲醫(yī)院做診斷醫(yī)生,則需要研究生學歷?;蛘咂渌t(yī)學影像工作或教學、科研工作等。

近年來,大健康行業(yè)快速發(fā)展,醫(yī)學影像器械是我國醫(yī)療器械行業(yè)的第一細分領(lǐng)域,醫(yī)療器械行業(yè)總體規(guī)模已超過 4450 億元人民幣。中國影像設(shè)備細分產(chǎn)品中,CT設(shè)備市場占比最大達22%,其次為MRI設(shè)備和超聲設(shè)備,占比分別達19%和17%。

醫(yī)療影像數(shù)據(jù)服務(wù)市場可大致分為三大領(lǐng)域:1、影像云運營服務(wù),通常利用互聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能和大數(shù)據(jù)分析來存儲和管理醫(yī)療影像數(shù)據(jù)。2、智能影像和專業(yè)疾病解決方案,將在圖像處理中應(yīng)用人工智能技術(shù),以協(xié)助診斷和治療。3、醫(yī)療影像研發(fā)服務(wù),為研究機構(gòu)及臨床專家提供研發(fā)支持(如項目管理以及成果轉(zhuǎn)換及評估)。

醫(yī)療影像是醫(yī)療器械行業(yè)市場規(guī)模中排名前三的子行業(yè)之一,目前正快速發(fā)展中。由于產(chǎn)品單價相對較高,市場飽和度低,市場需求廣泛,前景廣闊,主要增長動力來自于分級診療政策大背景下的基層醫(yī)療市場需求放量、民營醫(yī)療機構(gòu)的快速發(fā)展和高端醫(yī)學影像設(shè)備市場的進口替代。

AI+醫(yī)學影像

AI醫(yī)學影像是醫(yī)療行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展最重要的應(yīng)用場景之一,根據(jù)預計,到2030年市場規(guī)模將達到923億元。AI醫(yī)學影像輔助診斷的應(yīng)用,可為醫(yī)院和醫(yī)生帶來“省人、省時、省力、精準”四大價值,從而有效輔助提高醫(yī)生診療能力、診療效率,在助力解決我國醫(yī)療資源不足以及分布不均衡等問題上發(fā)揮積極作用。

自2012年深度學習技術(shù)被引入圖像識別數(shù)據(jù)集之后,其識別率近年來屢創(chuàng)新高。2015年百度在ImageNet比賽中識別錯誤率僅為4.58%,高于人類水平。在各類醫(yī)學圖像識別比賽或活動當中,學校和商業(yè)研究團隊分別在不同病種上取得了顯著成果。

智能圖像診斷數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化程度高、處理難度小。醫(yī)療大數(shù)據(jù)有80%來自于醫(yī)療影像數(shù)據(jù)。影像數(shù)據(jù)具備結(jié)構(gòu)化程度高,數(shù)據(jù)處理難度小的優(yōu)勢,非常適合機器學習。

目前我國醫(yī)學影像數(shù)據(jù)的年增長率約為30%,而放射科醫(yī)師數(shù)量的年增長率為4.1%,其間的差距是25.9%,放射科醫(yī)師的數(shù)量增長遠不及影像數(shù)據(jù)的增長。以病理切片為例,據(jù)國家衛(wèi)健委統(tǒng)計,我國病理注冊醫(yī)生在1萬人左右,按照每百張床配備1-2名病理醫(yī)生的標準計算,全國病理科醫(yī)生缺口可能達3萬-4萬人,目前,全國有近40%的手術(shù)未進行病理切片分析。所以,通過AI的方式輔助影像科醫(yī)師進行診斷將滿足市場剛需。

人工讀片具備主觀性高、重復性低、定量及信息利用度不足、耗時及勞動強度和知識經(jīng)驗的傳承困難等問題;而人工智能讀片的優(yōu)勢體現(xiàn)在高效率低成本。隨著產(chǎn)品的成熟帶動識別率的提升,人工智能讀片的精準度也將形成比較優(yōu)勢。

想要了解更多醫(yī)療影像診斷設(shè)備行業(yè)的發(fā)展前景,請查閱《2021-2026年醫(yī)療影像診斷設(shè)備行業(yè)深度分析及投資價值研究咨詢報告》。

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