醫(yī)療體制改革下，醫(yī)學(xué)影像在基層的應(yīng)用被不斷挖掘，彩超、黑白B超、DR、CT等影像設(shè)備在基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)中的數(shù)量不斷增加。
受基層影像醫(yī)師學(xué)歷偏低和經(jīng)驗(yàn)不足等因素影響，基層影像設(shè)備診療能力并未被完全釋放，為人工智能醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品在基層落地提供巨大市場(chǎng)機(jī)遇
已經(jīng)有頭部人工智能影像廠商在積極探尋產(chǎn)品落地基層的路徑，目前一般通過政府端和醫(yī)院端（以醫(yī)聯(lián)體中的中心醫(yī)院為主）切入。
未來，在區(qū)域統(tǒng)籌建設(shè)的政策導(dǎo)向下，基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)的信息化基礎(chǔ)建設(shè)將繼續(xù)推進(jìn)，更有利于人工智能醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品落地。而基層對(duì)功能全面、性價(jià)比高且容易使用的人工智能醫(yī)學(xué)影像軟件的
需求也對(duì)AI影像企業(yè)的技術(shù)應(yīng)用和資源整合能力更高要求。
基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)逐漸完善：近年來基層醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)量持續(xù)增加，截至2021年底，基層醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)量約97.8萬，占全國(guó)醫(yī)療衛(wèi)生
機(jī)構(gòu)數(shù)量比例超過95%，基層衛(wèi)生人員數(shù)量約443.2萬人，診療人數(shù)占比超過50%。
醫(yī)學(xué)影像落地基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)：作為最常見的疾病篩查、輔助診斷的檢測(cè)手段，在承擔(dān)著對(duì)慢性病、常見病的診療篩查職責(zé)的基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)中的應(yīng)
用發(fā)揮重要作用。目前中國(guó)基層醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)中常用的醫(yī)學(xué)影像設(shè)備包括彩超、黑白B超、直接數(shù)字化X射線攝影系統(tǒng)（DR）、計(jì)算機(jī)X成像
（CR）、X線機(jī)和CT等。
附件：《2022年中國(guó)人工智能醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告》基層篇
第一級(jí)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)未在任何業(yè)務(wù)建立模型分級(jí)方法/流程;第二級(jí)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)從業(yè)務(wù)和技術(shù)層面;第三級(jí)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)明確模型分級(jí)原則方法和操作要求
告立足于算法的技術(shù)趨勢(shì)和行業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀,從法律監(jiān)管,倫理治理,技術(shù)治理三個(gè)層面梳理總結(jié)國(guó)內(nèi)外在算法治理方面的實(shí)踐做法,保障算法技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用健康
OpenAI提出DALLE模型,可以根據(jù)用戶輸入的文本生成對(duì)應(yīng)的圖像,Imagen模型,CogView,VQ-Diffusion 模型以及 NUWA-infinity 等效果同樣出色
谷歌CVPR 2022擁有18億參數(shù),并使用30億的 標(biāo)注圖像進(jìn)行訓(xùn)練,在ImageNet上取得了新的記錄90.45%,證明了視覺大模型（30億參數(shù)）在廣泛視覺問題上的有效性
多模態(tài)數(shù)據(jù)具有異構(gòu)性 多模態(tài)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)難度表示較大 多模態(tài)知識(shí)融合困難 多模態(tài)問答大多只能處理簡(jiǎn)單的問題 多模態(tài)知識(shí)問答推理能力弱 可解釋性差
我國(guó)新一代人工智能治理工作框架應(yīng)整合社會(huì)各界對(duì)AI社會(huì)技術(shù)復(fù)合體的離散性認(rèn)知,突破AI包容審慎實(shí)踐的探索,建立基于“邏輯-秩序-監(jiān)管“的人工智能治理工作框架
高增長(zhǎng):未來五年全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模平均增速將超過20%;高集中:軟件占比近40%硬件產(chǎn)品占比接近35%;高壁壘:滲透率還不到4%
在規(guī)劃設(shè)計(jì)階段機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景中固有的不可預(yù)測(cè)性,傳達(dá)實(shí)施偏差會(huì)進(jìn)一步加劇;在研發(fā)部署階段模型運(yùn)行之后的動(dòng)態(tài)更新缺乏足夠驗(yàn)證等挑戰(zhàn)
構(gòu)建面向可持續(xù)發(fā)展的人工智能技術(shù)體系,推動(dòng)人工智能技術(shù)可用、可靠、可信，其內(nèi)涵包括提升技術(shù)安全和構(gòu)建技術(shù)管理機(jī)制兩個(gè)層面工作
企業(yè)作為落實(shí)人工智能治理原則的重要主體,形成覆蓋人工智能產(chǎn)品全生命周期的風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制,提出了面向可持續(xù)發(fā)展的人工智能治理基本框架
數(shù)據(jù)不完備和濫用風(fēng)險(xiǎn)突出而損害用戶的權(quán)益;人工智能算法存在固有缺陷在可解釋性魯棒性偏見歧視等方面尚存在局限;企業(yè)人工智能管理體系不完善
調(diào)度決策外賣調(diào)度系統(tǒng)困住騎手;個(gè)性化推薦電商場(chǎng)景下的信息繭房和馬太效應(yīng);內(nèi)容治理如何守護(hù)清朗健康的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境;人工智能可以放心使用嗎
全球人工智能市場(chǎng)收支規(guī)模達(dá)850廳美元,預(yù)測(cè),2022年該市場(chǎng)規(guī)模將同比增長(zhǎng)約20%至 1017廳美元,并將于2025年突破2000廳美元大關(guān), CAGR 達(dá)24.5%
