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第三方医学影像中心在我国方兴未艾，与医疗影像AI相结合是行业的大势所趋，有其内在的必然性。
第三方医学影像中心独立于传统的公立和私立医院体系外，提供基于医疗影像的疾病诊断、数据管理、技术培训等服务。这个新兴的行业之所以受到业界和投资者的青睐，它直击患者、医生和医院的痛点，能够有效缓解患者“看病难”、医生“超负荷”、医院“少设备”甚至“无设备”的窘境。
《国开联 -第三方医学影像中心行业报告2021》研究发现，目前，我国第三方医学影像中心主要有三种商业模式：
——实体独立医学影像中心整合影像器械和专家资源，向公立医院等医疗机构提供影像检查、报告解读和诊断等服务。
——远程阅片平台没有影像设备，一般只对外提供专家或人工智能（AI）技术阅片和数据解析报告服务。
——医学影像AI平台则以算法为核心，需要借助医学影像数据开展数据清洗、加工、模式识别、算法改进等工作，面向下游医疗机构输出辅助诊断结果。
上述三种商业模式并非对立冲突关系，许多企业在布局实体第三方影像中心的同时也在布局影像云、远程阅片等服务，同时自研或购买医疗影像AI产品，利用算法提升诊断效果和效率。
《国开联 -第三方医学影像中心行业报告2021》指出，三大商业模式的融合将成为行业未来发展的看点。第三方医学影像中心无论采取哪种商业模式，拥抱人工智能、与同样方兴未艾的医学影像AI相结合将是行业发展的必然趋势。
——医学影像AI将彻底解放人力，解决医疗资源供给不均衡的问题。
无论重资产还是轻资产模式，目前都还不能完全脱离人工医生的职业判断。以胸部CT影像为例，未引入AI技术前阅片工作由阅片和审片医生人工协作完成，每张胸部CT影像阅片完毕通常需要5~10分钟，而在引入“AI医生”之后可压缩至数秒钟。以每人200-300张胸部CT影像来推算，完成所有影像阅片工作耗时可缩短10个小时以上，同时放射医生从繁重的一线阅片工作中解脱出来，成为Al阅片结果的审核与监督者，阅片效率大大提升。
——医学影像AI技术已有成熟应用场景，商业化空间逐步打开。
目前医学影像AI是AI在医疗领域最为成熟的应用场景。技术上医疗影像AI主要集中于放射科室类的应用，对CT和MRI的研究较多，在病种方面各家集中肺结节和糖尿病视网膜病变的辅助阅片和诊断能力已经得到医院医生普遍认可，成为目前各家企业开发医疗影像AI产品时布局的重点领域。
而在技术进步之外，更值得关注的是医疗影像AI在商业化道路上取得的进展。新版《医疗器械分类目录》规定，AI诊断软件如果通过算法对病变部位进行自动识别，并提供明确诊断提示，需按照第三类医疗器械管理，俗称“拿三类证”，也是相关企业产品进入医疗机构终端、实现商业化收费的关键。
《国开联 -第三方医学影像中心行业报告2021》数据显示，2020年前尚无医学影像AI产品取得三类证，但是从2020年至今，已有11家企业的16款医学影像AI产品取得三类证，其中不少产品的应用治疗领域开始从肺结节和糖网病变向心脑血管、神经系统、骨骼甚至肿瘤等多个病种渗透，标志着医疗影像AI产品开始多元化：
——AI技术可以有效盘活影像数据价值，第三方医学影像中心有望成为医疗大数据“中枢”。
数据是互联网时代的“金矿”。第三方医学影像中心连接医院、医生、患者等多方资源，自身在经营过程中沉淀海量患者医学影像和诊断数据，本身就拥有延展业务链条、拓宽业务面的潜质。而对于医疗影像AI平台而言，现阶段基于功能性辅助方向的病灶筛查阶段，仅仅是医疗影像应用领域的开端。
国开联研究中心预测，未来第三方医学影像中心依靠海量医疗影像数据和医学影像AI的强大算法，或可参与到药企、医疗器械厂商等企业的临床研发、产品营销等核心经营活动中，可行的业务方向包括辅助筛选临床入组患者，已上市药物器械产品的患者随访和真实世界研究（RWS），还有基于大数据的咨询服务，以及为保险公司设计医疗险种产品提供数据支持等。
背靠庞大的临床需求，同时得到国家政策扶持和鼓励，近年来医学影像服务行业已经驶入了“快车道”。国开联研究中心认为，第三方医疗影像中心的出现有望解决长期困扰我国医疗行业多年的资源供给不足、分布不均问题，符合支付方、服务提供方、患者等多方的利益诉求，各方“翘首以盼”，结合技术的不断成熟，二者的深入融合与落地应是必然的趋势。
关于 《国开联· 第三方医学影像中心行业报告 2021》
《国开联? 第三方医学影像中心行业报告 2021》是由国开联研究团队基于长期跟踪研究后不定期更新发布的行业研究成果，站位于行业全景视角，多角度剖析行业现状、趋势，致力于与行业参与者、建设者、投资者分享行业发展洞察意见。
关于 国开联研究中心
国开联是一家全国性产业发展集成服务商，专注提供“区域产业规划、园区（开发区）发展规划、招商引资服务、营商环境评价以及投资与政策顾问等专业服务，成功案例遍及全国30省（区、市），连续获得客户的信赖与委托。
第三方医学影像中心独立于传统的公立和私立医院体系外，提供基于医疗影像的疾病诊断、数据管理、技术培训等服务。这个新兴的行业之所以受到业界和投资者的青睐，它直击患者、医生和医院的痛点，能够有效缓解患者“看病难”、医生“超负荷”、医院“少设备”甚至“无设备”的窘境。
《国开联 -第三方医学影像中心行业报告2021》研究发现，目前，我国第三方医学影像中心主要有三种商业模式：
——实体独立医学影像中心整合影像器械和专家资源，向公立医院等医疗机构提供影像检查、报告解读和诊断等服务。
——远程阅片平台没有影像设备，一般只对外提供专家或人工智能（AI）技术阅片和数据解析报告服务。
——医学影像AI平台则以算法为核心，需要借助医学影像数据开展数据清洗、加工、模式识别、算法改进等工作，面向下游医疗机构输出辅助诊断结果。
上述三种商业模式并非对立冲突关系，许多企业在布局实体第三方影像中心的同时也在布局影像云、远程阅片等服务，同时自研或购买医疗影像AI产品，利用算法提升诊断效果和效率。
《国开联 -第三方医学影像中心行业报告2021》指出，三大商业模式的融合将成为行业未来发展的看点。第三方医学影像中心无论采取哪种商业模式，拥抱人工智能、与同样方兴未艾的医学影像AI相结合将是行业发展的必然趋势。
——医学影像AI将彻底解放人力，解决医疗资源供给不均衡的问题。
无论重资产还是轻资产模式，目前都还不能完全脱离人工医生的职业判断。以胸部CT影像为例，未引入AI技术前阅片工作由阅片和审片医生人工协作完成，每张胸部CT影像阅片完毕通常需要5~10分钟，而在引入“AI医生”之后可压缩至数秒钟。以每人200-300张胸部CT影像来推算，完成所有影像阅片工作耗时可缩短10个小时以上，同时放射医生从繁重的一线阅片工作中解脱出来，成为Al阅片结果的审核与监督者，阅片效率大大提升。
——医学影像AI技术已有成熟应用场景，商业化空间逐步打开。
目前医学影像AI是AI在医疗领域最为成熟的应用场景。技术上医疗影像AI主要集中于放射科室类的应用，对CT和MRI的研究较多，在病种方面各家集中肺结节和糖尿病视网膜病变的辅助阅片和诊断能力已经得到医院医生普遍认可，成为目前各家企业开发医疗影像AI产品时布局的重点领域。
而在技术进步之外，更值得关注的是医疗影像AI在商业化道路上取得的进展。新版《医疗器械分类目录》规定，AI诊断软件如果通过算法对病变部位进行自动识别，并提供明确诊断提示，需按照第三类医疗器械管理，俗称“拿三类证”，也是相关企业产品进入医疗机构终端、实现商业化收费的关键。
《国开联 -第三方医学影像中心行业报告2021》数据显示，2020年前尚无医学影像AI产品取得三类证，但是从2020年至今，已有11家企业的16款医学影像AI产品取得三类证，其中不少产品的应用治疗领域开始从肺结节和糖网病变向心脑血管、神经系统、骨骼甚至肿瘤等多个病种渗透，标志着医疗影像AI产品开始多元化：
——AI技术可以有效盘活影像数据价值，第三方医学影像中心有望成为医疗大数据“中枢”。
数据是互联网时代的“金矿”。第三方医学影像中心连接医院、医生、患者等多方资源，自身在经营过程中沉淀海量患者医学影像和诊断数据，本身就拥有延展业务链条、拓宽业务面的潜质。而对于医疗影像AI平台而言，现阶段基于功能性辅助方向的病灶筛查阶段，仅仅是医疗影像应用领域的开端。
国开联研究中心预测，未来第三方医学影像中心依靠海量医疗影像数据和医学影像AI的强大算法，或可参与到药企、医疗器械厂商等企业的临床研发、产品营销等核心经营活动中，可行的业务方向包括辅助筛选临床入组患者，已上市药物器械产品的患者随访和真实世界研究（RWS），还有基于大数据的咨询服务，以及为保险公司设计医疗险种产品提供数据支持等。
背靠庞大的临床需求，同时得到国家政策扶持和鼓励，近年来医学影像服务行业已经驶入了“快车道”。国开联研究中心认为，第三方医疗影像中心的出现有望解决长期困扰我国医疗行业多年的资源供给不足、分布不均问题，符合支付方、服务提供方、患者等多方的利益诉求，各方“翘首以盼”，结合技术的不断成熟，二者的深入融合与落地应是必然的趋势。
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