我國醫學影像醫生缺口大，特別是具有豐富臨床經驗的醫生十分短缺，而醫學影像分析工作繁瑣重複，醫生數量的不足導致醫學影像醫生的工作量繁重，且人工閱讀影像存在誤診率，人工智能技術在醫學影像領域的應用可以很好的解決這些痛點，有利於減輕醫生的工作壓力、提高工作效率、提升診斷質量，因此“AI+醫學影像”的發展被國家和各方面資本所關注。
根據新思界產業研究中心發佈的《2018-2022年AI+醫學影像行業深度市場調研及投資策略建議報告》顯示，“AI+醫學影像”是將人工智能在圖像識別領域不斷取得的前沿性突破技術，應用在醫學影像領域，從而達到提高診斷效率和準確率的目的。我國醫療信息化建設正在不斷推進，隨著醫療行業進入大數據時代，醫療數據的質和量都在快速提升，為“AI+醫學影像”的發展奠定了良好的基礎。
人工智能主要應用於醫學影像的診斷環節，可分為兩個階段，一是利用圖像識別技術對患者的影像進行識別，給出初步診斷結果，提升醫生工作效率；二是通過大量影像數據和臨床診斷信息訓練人工智能系統 ，使其具備獨立診斷能力，降低複雜疾病的誤診率，提升診斷水平。“AI+醫學影像”可以幫助患者更為快速的完成檢查，減少醫生的讀片時間、降低誤診率，提升醫院的整體診療水平，患者、醫生、醫院三方均可受益。
自2015年以來，我國政策對人工智能發展給予高度關注，2016年國家明確提出醫療領域人工智能發展要求。2017年，國務院發佈的《新一代人工智能發展規劃》，將人工智能上升至國家戰略層面，提出要實現智能影像識別、病理分型和智能多學科會診。在國家政策的強力推動下，我國“AI+醫學影像”進入快速發展階段。
在政策和市場需求的雙重推動下，“AI+醫學影像”領域融資數量及融資金額快速增長，科技巨頭也紛紛加碼，百度、騰訊、阿里、科大訊飛等技術實力雄厚的巨頭積極進入人工智能醫療市場，這些巨頭在人工智能領域有著長期佈局，在醫學影像應用上能夠快速取得新進展。除此之外，人工智能醫學影像創業公司也較多，在應用層建設方面具有一定優勢。現階段，我國共有40餘家企業進入人工智能醫學影像領域佈局，但行業中尚未出現佔據絕對優勢地位的龍頭企業。
新思界行業分析人士表示，在國家政策和資本的關注下，我國“AI+醫學影像”技術發展迅速，隨著“AI+醫學影像”逐漸走出實驗室，商業化落地式是各企業接下來的發展目標。現階段，我國“AI+醫學影像”行業中的龍頭企業尚未出現，未來能尋得更適合的商業模式迅速佔領市場的企業將在行業中處於領跑地位。
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