医疗影像海量数据积累使得人工智能应用成为可能    基于数据的服务智能阶段将在接下来3-5 年爆发。而数据可得性高的医疗、金融、交通等行业人工智能将率先用于解决行业痛点,爆发大量场景应用。到2020 年全球医疗数据量将达40 万亿GB,其中80%以上是非结构化影像数据,这是未来人工智能深度学习的金矿。    国内医疗影像行业服务模式创新    我国医疗影像行业在误诊人数、信息化建设水平全面落后于美国,存在巨大的发展空间。影像增速与医师增速存在巨大缺口、新的医疗消费趋势形成以及患者“看病难,看病贵”和医生“误诊率高”形成内在力量驱动医疗影像行业服务模式创新,亟待引入智能影像分析。    巨头纷纷加码,资本竞相追逐AI+医疗影像    IBM、谷歌、微软、阿里、百度、科大讯飞等科技巨头近几年纷纷切入人工智能+医疗影像领域,其中IBM Watson 的大数据分析业务有望创收20 亿美元。近年来国内外AI+医疗影像公司融资次数和融资总额双增    AI+医疗影像应用不断取得突破    近年来AI+医疗影像应用的准确度、诊断效率和覆盖病种数量都不断取得突破。皮肤癌的诊断和人类旗鼓相当,但效率更快;乳腺癌、甲状腺结节等的诊断准确度已经超过人类,并且还有AI 分析软件通过FDA 认证    AI+医疗影像应用空间较大    根据 36 氪研究院的粗略估算2015 年我国医疗影像市场规模在4000 亿左右。基于医疗影像的人工智能产品应用才刚刚开始,未来有望渗透到医疗影像设备和影像服务市场,提高诊断效率和准确度,应用空间较大。    投资建议:    类似于其他人工智能领域,医疗影像人工智能的核心竞争力是获取不断更新的高质量数据库、优良的算法、方便可及的应用场景。推荐医疗信息化龙头企业,并在医疗影像产业链的上中下游都有布局的东软集团。建议关注拥有独特医疗影像数据库并与阿里健康深度合作的万东医疗;看好与多家医疗机构深度合作的科大讯飞。    风险分析:    商业落地不及预期,AI+医疗影像发展不及预期。

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