研調:AI 醫療影像應用趨勢成形,資料庫完整度扮關鍵

作者 | 發布日期 2017 年 12 月 14 日 9:00 | 分類 AI 人工智慧 , 醫療科技 follow us in feedly

AI 醫療應用議題近來火熱,市場研究機構 Global Market Insights 預測至 2024 年,AI 醫療應用市場規模將達 110 億美元,其中,AI 於醫療影像的應用將達 25 億美元之譜。此外,由於醫療影像資料占醫學資訊量 80%,亟待分析處理以改善醫療效率,業界普遍認為醫療影像將為未來 3 年首要爆發的 AI 醫療應用。



而在 AI 醫療影像的應用中,又以放射影像最被市場重視,其原因由需求面來看,放射影像資料量大,醫生在解讀上需耗費相當多時間且存判斷差異性,從技術面來看,半導體運算技術及深度學習演算法的成熟,讓 AI 輔助放射科醫師診斷影像變得可能。

然而 DIGITIMES Research 觀察,目前無論大廠或新創業者提出的 AI 醫療影像診斷方案,雖號稱準確度已超越人類醫生,然因其對開發過程重要環節交代不清,如資料庫如何與醫生確切的合作模式等,在實際應用上疑慮仍存在。

DIGITIMES Research 認為,AI 於醫療影像應用的趨勢已然成形,然而爆發速度將不如市場預期的快,主因目前國際影像資料庫存有資料完整性及多樣性問題,此將造成 AI 演算法開發上的天塹,並影響其商用準確性與臨床推廣難易。

此外,台灣業者在 AI 醫療影像市場尚有很大著墨空間,然未來若欲以與新創團隊方式合作或購併方式切入,需重點觀察該團隊資料庫建立細節,如影像標註方法、實際參與標記的醫生專業性、資料標記一致性等環節。

(本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載;首圖來源:shutterstock)

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