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第三方醫學影像中心在我國方興未艾，與醫療影像AI相結合是行業的大勢所趨，有其內在的必然性。

第三方醫學影像中心獨立于傳統的公立和私立醫院體系外，提供基于醫療影像的疾病診斷、數據管理、技術培訓等服務。這個新興的行業之所以受到業界和投資者的青睞，它直擊患者、醫生和醫院的痛點，能夠有效緩解患者“看病難”、醫生“超負荷”、醫院“少設備”甚至“無設備”的窘境。

《國開聯 -第三方醫學影像中心行業報告2021》研究發現，目前，我國第三方醫學影像中心主要有三種商業模式：

——實體獨立醫學影像中心整合影像器械和專家資源，向公立醫院等醫療機構提供影像檢查、報告解讀和診斷等服務。

——遠程閱片平臺沒有影像設備，一般只對外提供專家或人工智能（AI）技術閱片和數據解析報告服務。

——醫學影像AI平臺則以算法為核心，需要借助醫學影像數據開展數據清洗、加工、模式識別、算法改進等工作，面向下游醫療機構輸出輔助診斷結果。

上述三種商業模式并非對立沖突關系，許多企業在布局實體第三方影像中心的同時也在布局影像云、遠程閱片等服務，同時自研或購買醫療影像AI產品，利用算法提升診斷效果和效率。

《國開聯 -第三方醫學影像中心行業報告2021》指出，三大商業模式的融合將成為行業未來發展的看點。第三方醫學影像中心無論采取哪種商業模式，擁抱人工智能、與同樣方興未艾的醫學影像AI相結合將是行業發展的必然趨勢。

——醫學影像AI將徹底解放人力，解決醫療資源供給不均衡的問題。

無論重資產還是輕資產模式，目前都還不能完全脫離人工醫生的職業判斷。以胸部CT影像為例，未引入AI技術前閱片工作由閱片和審片醫生人工協作完成，每張胸部CT影像閱片完畢通常需要5~10分鐘，而在引入“AI醫生”之后可壓縮至數秒鐘。以每人200-300張胸部CT影像來推算，完成所有影像閱片工作耗時可縮短10個小時以上，同時放射醫生從繁重的一線閱片工作中解脫出來，成為Al閱片結果的審核與監督者，閱片效率大大提升。

——醫學影像AI技術已有成熟應用場景，商業化空間逐步打開。

目前醫學影像AI是AI在醫療領域最為成熟的應用場景。技術上醫療影像AI主要集中于放射科室類的應用，對CT和MRI的研究較多，在病種方面各家集中肺結節和糖尿病視網膜病變的輔助閱片和診斷能力已經得到醫院醫生普遍認可，成為目前各家企業開發醫療影像AI產品時布局的重點領域。

而在技術進步之外，更值得關注的是醫療影像AI在商業化道路上取得的進展。新版《醫療器械分類目錄》規定，AI診斷軟件如果通過算法對病變部位進行自動識別，并提供明確診斷提示，需按照第三類醫療器械管理，俗稱“拿三類證”，也是相關企業產品進入醫療機構終端、實現商業化收費的關鍵。

《國開聯 -第三方醫學影像中心行業報告2021》數據顯示，2020年前尚無醫學影像AI產品取得三類證，但是從2020年至今，已有11家企業的16款醫學影像AI產品取得三類證，其中不少產品的應用治療領域開始從肺結節和糖網病變向心腦血管、神經系統、骨骼甚至腫瘤等多個病種滲透，標志著醫療影像AI產品開始多元化：

——AI技術可以有效盤活影像數據價值，第三方醫學影像中心有望成為醫療大數據“中樞”。

數據是互聯網時代的“金礦”。第三方醫學影像中心連接醫院、醫生、患者等多方資源，自身在經營過程中沉淀海量患者醫學影像和診斷數據，本身就擁有延展業務鏈條、拓寬業務面的潛質。而對于醫療影像AI平臺而言，現階段基于功能性輔助方向的病灶篩查階段，僅僅是醫療影像應用領域的開端。

國開聯研究中心預測，未來第三方醫學影像中心依靠海量醫療影像數據和醫學影像AI的強大算法，或可參與到藥企、醫療器械廠商等企業的臨床研發、產品營銷等核心經營活動中，可行的業務方向包括輔助篩選臨床入組患者，已上市藥物器械產品的患者隨訪和真實世界研究（RWS），還有基于大數據的咨詢服務，以及為保險公司設計醫療險種產品提供數據支持等。

背靠龐大的臨床需求，同時得到國家政策扶持和鼓勵，近年來醫學影像服務行業已經駛入了“快車道”。國開聯研究中心認為，第三方醫療影像中心的出現有望解決長期困擾我國醫療行業多年的資源供給不足、分布不均問題，符合支付方、服務提供方、患者等多方的利益訴求，各方“翹首以盼”，結合技術的不斷成熟，二者的深入融合與落地應是必然的趨勢。

關于 《國開聯 · 第三方醫學影像中心行業報告 2021》

《國開聯? 第三方醫學影像中心行業報告 2021》是由國開聯研究團隊基于長期跟蹤研究后不定期更新發布的行業研究成果，站位于行業全景視角，多角度剖析行業現狀、趨勢，致力于與行業參與者、建設者、投資者分享行業發展洞察意見。  

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