AGI时代全球数智医学影像生态产业发展白皮书 ( 100 页)

医疗健康正加速从“经验驱动”迈向“数据智能”，医学影像因数据规模大、临床价值直观，已成为AI规模化应用的核心场景。AI的角色已从辅助诊断的“第二双眼”，升级为贯穿数据治理、影像分析、结构化报告、质控协同与科研转化的关键力量，推动影像生态整体数智化演进。

本白皮书立足当前建设痛点，解析AGI时代AI对医学影像服务、临床诊疗及生态协同的赋能逻辑，并结合颅脑、胸部及膝关节等典型场景展示应用实践。在此基础上，白皮书展望未来建设路径，旨在让公众与产业参与者更直观理解AI如何真正成为医生诊疗中的“数字分身”与可靠伙伴。

目录

第一章医学影像生态介绍

1.1 医学影像介绍8

1.2 医学影像生态各相关方介绍9

1.3 医学影像服务流程与影像能力拆解11

1.4 医学影像在疾病诊疗过程中的重要性分析12

1.5 中国医学影像生态痛点分析13

1.6 中国医学影像生态建设政策指引分析14

1.7 中国医学影像生态痛点解决方案15

1.8 中国医学影像生态建设成果总结16

第二章AI于医学影像生态的赋能逻辑

2.1 AI医疗时代进程背景介绍18

2.1.1 AI医疗发展历程介绍18

2.1.2 AI Agent于AGI全面实现的价值19

2.1.3 AI Agent规模化应用的主要限制20

2.2 AI医学影像行业介绍21

2.2.1 医学影像AI：从服务流程定义到应用场景分类21

2.2.2 AI医学影像行业演进23

2.2.3 AI医学影像基座模型介绍24

2.2.4 AI医学影像基座模型与传统模型对比分析25

2.3 AI于医学影像临床诊疗价值分析26

2.4 AI医学影像行业痛点分析27

2.5 AI医学影像3.0时代的产品研发条件28

2.6 河图计划案例分析29

2.7 AI医学影像3.0时代的研发路径分析31

2.7.1 医学影像AI研发路径：从单点模型到全流程能力体系31

2.7.2 单一企业难以覆盖全场景，生态共建成为AI研发必然路径32

2.7.3 AI Agent需要明确“主人”，责任医生成为最佳研发主体33

2.7.4 医生参与AI研发的动力与实现路径33

2.7.5 AI集成平台连接研发成果与医疗场景，实现商业化落地35

2.7.6 数据驱动AI持续迭代，形成影像能力闭环36

2.8 AI医学影像4.0时代的展望37

第三章AI医学影像在各场景的临床应用实践

3.1 颅脑39

3.1.1 颅脑医学影像应用介绍39

3.1.2 传统模式下颅脑医学影像难点分析42

3.1.3 颅脑疾病AI医学影像行业现状43

3.1.4 颅脑疾病AI医学影像智能体案例分析46

3.2 胸部49

3.2.1 胸部医学影像应用介绍49

3.2.2 传统模式下胸部医学影像难点分析54

3.2.3 胸部疾病AI医学影像行业现状55

3.2.4 胸部疾病AI医学影像智能体案例分析60

3.3 膝关节62

3.3.1 膝关节医学影像应用介绍62

3.3.2 传统模式下膝关节医学影像难点分析63

3.3.3 膝关节疾病AI医学影像行业现状64

3.4 其他专科影像场景65

3.4.1 其他场景医学影像应用介绍65

3.4.2 其他场景AI医学影像行业现状70

第四章数智医学影像生态建设与展望

4.1 数智化医学影像生态中各主要相关方协同模式75

4.1.1 医学影像服务提供方75

4.1.2 医学影像设备供应商76

4.1.3 AI医学影像解决方案提供商77

4.1.4 医疗信息化基建提供商78

4.1.5 有影像检查需求的人群79

4.1.6 互联网+AI医疗平台80

4.2 数智医学影像生态的国际化探索可行性分析81

4.2.1 产品层面81

4.2.2 体系建设层面82

4.2.3 服务能力层面83

4.3 数智医学影像生态的国际化探索路径分析84

第五章数智医学影像生态主要参与者介绍

一脉阳光+ 影禾医脉86

RadNet + Gleamer 94

I-Med + Harrison.ai 95

三种生态模式对比96

全球数智医学影像产业主体AI布局概览97

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