医疗影像AI辅助诊断产品主要通过计算机视觉技术对医疗影像进行快速读片和智能诊断，其兴起主要是为了解决医疗行业的两大痛点：（1）医疗供需不平衡；（2）影像医生水平层次不齐且资源分布不均。
对于支付方式（医保）而言，通过医疗影像AI辅助诊断能够降低误诊率，指导医生给出更为精准有效的治疗方案，同时通过提升基层医生的诊断水平，能促进分级诊疗的真正落地，双管齐下减少医疗资源浪费，合理分配稀缺医疗资源。对于医疗机构而言，医疗影像AI辅助诊断能够提高效率，从而节省人力劳动和无价值消耗，提升医疗服务质量、疾病诊断准确率，降低误诊风险。对于医生而言，我国医疗影像数据以每年30%的速度增长，而影像医生的年增速仅为4%，远不能满足市场需求，部分医生超负荷工作。而医疗影像AI可以快速从几百张片子中定位病灶、减少读片时间，提高工作效率并降低误诊率。对于患者而言，医疗影像AI帮助患者获得更好的就医体验、更精准的诊疗结果、更适合的治疗方案，节省医疗费用和时间支出。
影像阅片数量增长过快和影像医生数量不足的矛盾
医疗影像AI阅片具有效率和精准度的优势。人工阅片通常主观性较高、重复性低、定量及信息利用耗时长，具有劳动强度和知识经验等问题。而医疗影像AI阅片则可以实现高效率和低成本，并随着产品越来越成熟，精准度也有望展现优势，能够极大地辅助医疗需求，缓解和解决各方痛点。
人工阅片与医疗影像AI阅片对比
医疗影像AI产品的创新有望解决医疗行业的根本问题，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，落地应是必然的趋势。
医疗影像AI是人工智能结合医疗领域最广阔的应用场景。
人工智能方法在医学图像处理中的应用十分广泛，涉及医学图像分割、图像配准、图像融合、图像压缩、图像重建等多个领域。
从医疗影像应用领域的角度，可以分为放射类、放疗类、手术类以及病理类：
放射类：类似于军队的“情报部门”，通过射线成像了解人体内部的病变情况，形成影像。对该影像智能识别的目的在于标注病灶位置。
放疗类：类似于军队的“战斗部门”，在制定放疗方案之前，医生需要通过成像设备对靶区进行定位，从而形成影像。对该影像智能识别的目的在于进行靶区自动勾画，由于放疗需要杀死细胞，病变区域勾勒得越准确越好，对智能影像识别准确率要求高。
手术类：对CT等影像通过3D可视化等技术，进行三维重建，帮助医生进行手术前规划，确保手术的精确性。
病理类：病理诊断是最终确诊环节，MRI、CT、超声等影像判读的正确与否要参考病理诊断的结果。传统的病历检验是医生在显微镜下直接读取病历图片，现在数字化病理系统使得AI读片成为可能。
从应用科室和数据形式来看，可以分为放射科、内分泌科/眼科、超声科、病理科、皮肤科、心内科及脑电图室等。行业开发比较集中的在放射科和眼科，如肺部结节、乳腺疾病、糖尿病视网膜病变等单病种。超声科室应用由于超声具有即时性、动态性的特点，对深度学习要求高，缺乏高质量动态超声影像资料，且落地产品要求实时辅助等，开发企业较少。
医疗人工智能分科室应用领域
医疗影像AI应用人体部位
目前，医疗影像AI主要集中于放射科室内的应用，对CT和MRI的研究较多，单病种开发主要集中在肺部结节、乳腺癌、乳腺疾病以及糖尿病视网膜病变等。现在都是智能化，为了方便医疗影像的病例沟通离不开信息图像的传输，增强沟通，检查结果数据共享，方便转诊时档案的查阅。影像工作站很好地弥补了这一缺陷，医院，医生和患者，可以快速查询检查结果，方便阅片、档案查看、保存、归档，提高了病例查询、统计、管理功能。广州仁成医疗更是凭借着十多年的医疗设备维修经验脱颖而出，医院的合作清楚地和医生了解各种需求。开发的影像工医院，医生和患者服务。现在仁成影像工作站诚招全国代理经销商，并且提供24小时售后服务，欢迎随时联系。