AI医学影像技术在医疗健康市场和大健康场景中扮演着日益重要的角色。在医疗健康市场中，AI医学影像主要用于辅助医生进行疾病监测与诊断，提高诊断的准确性和效率。而在大健康场景中，它则主要被用于健康风险评估，帮助人们更好地了解自己的身体状况，预防潜在的健康问题。
   随着中国医疗系统对医学影像需求的持续增长，影像医生短缺的问题也日益凸显。面对这一挑战，人工智能的应用为医学影像分析带来了革命性的变革。通过深度学习等先进技术，AI能够高效地处理和分析大量的医学影像数据，从而大大减轻医生的工作负担，提高诊断的准确性和效率。
   因此，人工智能在医学影像领域的应用不仅解决了医生短缺的问题，还推动了我国AI医学影像行业市场规模的快速增长。随着技术的不断进步和应用的深入拓展，AI医学影像将在未来的医疗健康市场和大健康场景中发挥更加重要的作用。
   统计数据显示，2019年中国AI医学影像行业市场规模0.55亿元，2023年中国AI医学影像行业市场规模9.75亿元。
   通过更高级别的数据分析，AI能够深入挖掘并提取出疾病背后的隐含关联因素，从而辅助医生对疾病状况进行更为精准的分析和诊断。AI医学影像技术依赖于深度学习，而深度学习技术的核心是高质量、大规模、多样性的数据集。只有拥有足够数量和质量的数据，才能确保算法得到充分的训练，从而获得理想的诊断效果。随着数据量的不断累积和数据质量的稳步提升，AI医学影像产品的精确度也在逐步增强，为患者提供更加精准、可靠的诊断和治疗方案，从而极大地提升了医疗服务的水平和效果。
   市场需求的不断增长正在推动AI医学影像产品类型向多元化方向发展。当前，许多AI医学影像产品主要依赖于单病种图像标注形成的模型，这限制了它们应对复杂多变病种医学影像的能力。像乳腺癌等尚未得到充分开发的领域，却蕴含着巨大的市场潜力和创新机会，为行业带来了新的增长点。
   此外，这些AI医学影像产品常常与放射、超声等科室中的CT、MR等大型影像设备协同工作，形成了一种软硬件紧密结合的产品模式。这种模式已经逐渐成为医疗机构的优选方案，因为它们不仅作为高效的辅助工具，还能作为医院固定资产的一部分，从而更容易获得医院的认可与接受。同时，这种软硬件结合的模式也是目前AI医学影像产业实现商业变现最为成功和有效的路径之一。
   相比之下，纯软件形式的AI医学影像产品由于对适配性要求较高，且面临审评和入院机制的挑战，其推广和应用过程相对较长。因此，软硬件协同推广的策略不仅能向医院提供更为全面、高效的解决方案，还能极大地推动AI医学影像产品在医疗机构中的普及与应用，从而为医疗行业的数字化转型注入强劲动力，助力行业实现更高层次的发展。
   预测，2024-2030年中国AI医学影像行业市场规模平稳上升。预测，2030年中国AI医学影像行业市场规模358.47亿元。