一年看似不开心的一年，AI的图像在今年年底引起了亮点。
2024年12月，Lianying Smart在融资方面完成了10亿元人民币，推动了图像估计数十亿美元。在新年前夕，Shenrui Medical又获得了5亿元的融资，而旧的AI公司又向前迈出了又一步。
整个医学人工智能概念融资的受欢迎程度已经持续出现，并且在这一道浪潮的兴起中扮演着一个不容忽视的角色。 “ 2024年全球医疗和健康行业资本报告”的数据表明，2024年，医疗人工智能的融资总数超过300多；融资金额约为76.7亿元人民币，远远超过了其他部门，这驱动了图像AI的发展。
同时，该行业开拓者的不懈努力也至关重要。经过十年的积累，图像AI非常接近其最初的期望。
2024年全球医疗和健康行业投资与融资的流行关键词
01
偶然
拆卸图像AI融资背后的新动机可以大致分为三个维度。
首先是医疗保险的方向。 2024年11月，国家医疗保险局的“放射检查价格项目指南（试验）”发布了行业内部摇晃的指南。
政策解释文章指出，《新项目指南》将在辐射检查的主要项目下统一安排“人工智能辅助诊断”的扩展项目。医院使用人工智能进行辅助诊断。该项目被反复起诉。
简而言之，该指南的引入可以被视为对人工智能临床应用价值的重要认可。
尽管相关申请在此阶段无法达到直接费用，但在进入“扩展项目”的门槛后，如果可以补充AI的图像，则可以补充相应的全面健康经济学证据，预计它将迅速意识到“案件指控的案件指控，说明案件指控，以至于每个企业的最初期望“模型，实现稳定的规模收入。
第二个是研发的方向。取得合法数据并进行清洗、脱敏、将标记和分类用于训练集，并生成相应的模型。
在此过程中，企业需要花费大量时间和精力来建立医院合作关系，清洁标签数据以及培训调整模型，这极大地提高了单个AI的研发成本。
既然它已经进入了大型模型的时代，新一代的无监督学习算法可以执行各种图像数据，各种类型的图像数据的高效率，并概述各种疾病和病变的分割任务。培训模型所需的数据量也大大减少。
更重要的是，2024年，新的健康数据的新资产也在公立医院正式开放。
10月中旬，上海第一人民医院一次申请了18个数据产品清单证书，包括多模式数据集，例如肺结核，糖网络病变，CT-FFR，AI辅助诊断中常用的乳腺超声。有特殊的疾病数据集，例如精子疾病，急性白血病基因突变和移植预后。
同年11月，首都医科大学的Xuanwu医院的宫颈动脉支架手术数据集（包括注册时包括2,550个数据）在北京国际大数据交易所上的资产注册（后来称为北部数字研究所），交易同时完成。根据Xuanwu医院的说法，相关数据集将用于开发家庭宫颈动脉支架产品，以帮助医疗机构更准确地了解中国人群的脑血管疾病。
对于图像AI，健康数据交易带来了前所未有的积极影响。
过去，在企业 - 医院合作关系的研发模型下，AI公司需要与医院医生进行沟通，以确保合理地遵守合作过程。该模型不仅具有相对较低的R＆D效率，而且还需要与医院共享AI算法的知识产权，从而影响随后的商业化过程。
今天，在健康数据的市场定价之后，企业与医院之间的关系已从合作伙伴变成买方。企业不仅可以清楚地估计图像AI的研发成本，并有效地实施AI培训计划；它还可以有效地定价企业开发的图像AI，以促进公司回购AI知识产权，并避免随后的销售中隐藏风险。
最后，产品形式。根据传统的单一疾病类型的AI研发思想类型，AI的图像可以逐渐涵盖所有类型的高体积疾病。但是，人类可能会遭受许多类型的疾病。仅肺部就有200多种疾病，神经系统超过1,000，远远超出了AI公司的能力。
在大型图像模型的时代，企业不需要对一般体积的目标进行分类，而是单个疾病单点。在LLM和新算法的祝福下，他们可以在模块化和交叉部分进行全面的培训，以实现可以像医生一样诊断的真正人工智能。
02
突破条件
当“数据”（人工智能的核心要素）成为一种交易产品时，该行业人工智能行业的最大障碍将被删除。在新的AI时代，我们将不可避免地看到更多的新技术公司切入医疗领域，并加速智慧医疗时代的变化。
那么，AI公司在新AI时代可以脱颖而出？
在健康数据市场的交易量之前，检查图像AI仍然需要注意其产品布局逻辑和业务创新功能。
回顾2024年，抗药物的反腐败和设备收集越来越大的影响，遏制了十多年的医疗成像设备的兴起。尽管有一些政策，例如“配置许可证目录调整”和“替换旧新的”，但由于市场响应滞后和供暖速度有限，但很难在2025年重现过去的荣耀。
在这种情况下，图像AI公司的过去销售模式是不可持续的。因此，几乎每个图像AI标头都在寻找自己的突破模型。例如，医学情报和智能的技术难度很大，很少有企业涉及AI超声波。他们使人体中所有重要器官的超声AI模型一口气摇摆。 - 深度医院数据中心的Shenrui Medical's，以协助医院进行图像和文本数据处理的资产； Lianying智能发布基本模型以更改图像AI R＆D模型；从AI诊断到AI诊断和治疗，将依靠医学成像依靠医学成像推向手术领域； NW Kun技术针对设备的智能化，自我开发的超声波以实现柔软而硬的深度融合...
从当前的角度来看，每个选择都对应于可以看到的市场。如果可以保证产品或解决方案的质量，则希望开放一个相当大的新市场规模。在2025年，他们需要采取政策政策，以尽快在自己的新布局中找到有效的业务模型，并在黎明前的黑暗中找到。
当健康数据市场交易变得正常时，各种路线之间的差异将被削弱，各种公司需要建立新的核心能力。
当时，谁可以拥有足够的现金流量，可以以最快和准确的方式找到真正的临床需求，谁可以迅速建立有效的算法，他们可以在这场漫长的比赛中打破游戏并坚持这种情况，还可以。
