新加坡AI影像：年增37.5%！跨境掘金新风口

人工智能（AI）技术在全球范围内的快速发展，正在深刻改变着各个行业，医疗健康领域便是其中的先行者。特别是在医疗影像方面，AI的应用正逐步重塑诊断流程、提升效率，为患者带来更精准的诊疗体验。放眼全球，医疗影像AI市场展现出蓬勃生机，而新加坡，作为东南亚乃至全球领先的智慧城市和创新高地，其在这一领域的探索与实践，尤其值得我们中国跨境行业的同仁们关注和借鉴。

全球医疗影像AI市场在2023年已达到12.9亿美元的规模，并在2024年进一步增长至16.5亿美元，预计到2029年有望突破45.4亿美元，年复合增长率高达22.4%。而聚焦新加坡，其医疗影像AI市场在2024年和2025年的价值均为XX亿美元。预计从2025年到2030年，该市场将持续稳健增长，到2030年有望达到XX亿美元。其中，针对新加坡市场的一项具体预测显示，到2030年，该领域的营收预计将达到5620万美元，年复合增长率高达37.5%。这些数据，无疑描绘了一个充满活力的发展前景。

发展动力：多重因素助推市场前行

新加坡医疗影像AI市场的发展，得益于多方面的积极推动。首先，这个国家对医疗健康数字化转型的坚定承诺，以及“智慧国家”战略的深入实施，为AI技术的广泛应用奠定了坚实基础。新加坡政府致力于利用科技提升公共服务效率，医疗领域更是其中的重点。

人口结构的变化也构成了重要驱动力。随着人口老龄化趋势日益显著，加之放射科医生及专科医师资源相对紧缺，提升诊断效率成为了迫切需求。AI技术能够有效缓解这一压力，通过辅助诊断，提高影像分析的准确性和速度，优化医疗资源配置。

政府层面的积极投入和支持尤为关键。新加坡卫生部（MOH）以及新加坡数字健康机构Synapxe等部门，正积极资助并推广AI平台的应用。例如，针对新加坡公共医疗机构的AI医疗影像平台（AimSG），就提供了一个中立的、开放的环境，方便各类AI解决方案在公共医疗体系内部署和运行。这种制度性支持，显著降低了医疗机构采纳AI技术的风险，加速了其普及进程。

此外，癌症等慢性疾病的高发，使得对早期、精准筛查的需求持续增长。AI工具在高级图像分析、自动化病灶检测和风险分层方面的能力，恰好能够满足这一需求。

新加坡完善且集中的医疗IT基础设施，也为AI技术融入现有影像归档和通信系统（PACS）以及电子病历（EMR）提供了便利条件。这种技术与政策、人口压力的完美结合，使得新加坡成为了医疗影像AI发展的沃土。

面临挑战：技术与管理并存的考量

尽管发展势头强劲，新加坡医疗影像AI市场仍面临诸多挑战。其中，数据治理、系统集成复杂性和成本因素是主要制约。

数据隐私和安全方面的严格监管，是AI算法部署的一大障碍。AI应用需要访问和处理大量敏感的患者数据，医疗机构必须在遵守复杂法规框架的前提下，确保数据合规性，这有时会减缓AI解决方案的部署速度，并限制大规模数据共享，而后者对于AI模型训练至关重要。

高昂的初期资本投入以及持续的维护升级成本，对于一些医疗服务提供者而言，尤其对于规模较小的私人诊所，可能构成经济负担。即使新加坡是一个高收入经济体，成本效益仍是决策考量的重要因素。

技术集成方面的挑战同样显著。要实现专有AI解决方案与医院内部多元化、相对陈旧的IT系统之间的无缝互操作性，往往需要大量的定制化开发和工程投入。

此外，临床医生对新生事物的接受度也存在差异。要建立对AI诊断结果的信任，并促使其广泛采纳，需要持续的培训和验证过程。

最后，针对作为医疗器械的AI/机器学习（AI/ML SaMD），目前除了通用健康法规外，仍缺乏标准化、具体的监管框架。这种不确定性，也为寻求快速商业化的开发者带来了一定的困扰。

发展机遇：深耕细分领域，辐射区域市场

新加坡医疗影像AI市场蕴藏着巨大的发展机遇，尤其体现在专业化应用和区域领导力方面。

向个性化和预测性医学的转型，为AI工具带来了广阔的应用前景。这些工具可以专注于定量的影像生物标志物，以及超越单纯检测的疾病预后预测。例如，新加坡中央医院AI实验室等机构，正研究利用AI对胶质母细胞瘤等疾病进行自动体积评估。

新加坡对数字健康的持续投入，也为开发和推广针对区域性流行病预防筛查的AI解决方案创造了有利条件，特别是在亚洲地区，此类应用具有广阔的市场潜力。

政府推动的AimSG等中立平台，提供了一个集中的市场，有效降低了本地和国际AI创新者的进入门槛。这为技术交流和商业合作提供了便利。

新加坡科技研究局（A*STAR）、新加坡国立大学（NUS）等本地研究机构与跨国科技公司之间的战略合作，为共同开发、验证和规模化推广AI解决方案至更广泛的亚太市场，提供了有效途径。这种公私合作模式有助于推动技术创新和市场拓展。

此外，AI在非放射学影像领域的应用潜力尚未完全开发，例如病理学和眼科学。这些领域超越了传统的诊断放射学应用，代表着新的增长点。

凭借其高素质的技术人才队伍和完善的知识产权保护体系，新加坡正处于有利地位，有望成为AI驱动医疗影像技术的区域试验田和出口中心，为中国跨境企业提供了观测亚洲市场趋势的窗口。

持续挑战：创新与规范的平衡之路

新加坡医疗影像AI市场的持续增长，需要克服几项关键挑战。

获取和整理高质量、多样化、具有代表性的临床数据集是核心难题。为了训练出对新加坡多民族人口具有鲁棒性和无偏见的AI模型，这些数据至关重要。然而，不同公共和私人医疗集群之间的数据分散，使得统一训练数据集的创建复杂化。

监管审批和上市后监测也是一大挑战。尽管新加坡卫生科学局（HSA）提供了相应途径，但AI模型的快速演进，尤其是“自适应”算法，要求持续的重新验证和监测，这在技术和监管层面都带来了难题。

同时，来自全球知名科技公司和其他亚洲中心（如中国香港、韩国）的激烈竞争，要求新加坡必须在创新方面持续发力，以保持其竞争优势。

此外，AI工具的成功集成需要临床数据科学和生物工程等领域的专业人才。吸引和留住这些兼具医学与技术背景的顶尖人才，是一个长期存在的挑战。

最后，确保算法的透明度和可解释性（XAI）仍然是技术上的难点，但对于促进临床采纳和解决医疗专业人员（他们最终需要为AI辅助诊断负责）的责任担忧至关重要。

人工智能的核心作用：重塑诊疗流程的变革力量

在新加坡的医疗影像领域，人工智能正发挥着核心且变革性的作用，重新定义着工作流程和临床决策模式。AI的角色正从单纯的检测工具，转变为患者全程护理中不可或缺的一部分。

在诊断环节，AI能够作为高效的分诊和优先级排序系统，通过自动化初步图像分析，快速识别急性中风或细微恶性肿瘤等危重病例，从而缩短周转时间。这使得放射科医生可以将精力集中于更复杂、更具挑战性的病例。

深度学习算法在市场营收中占据最大份额，其影响力尤为突出。它们能够对影像进行精确的定量分析，例如病灶生长、体积测量和组织特性分析，这些任务对于人眼而言往往繁琐或难以完成。

此外，AI在预测建模方面也至关重要。它能将影像数据与临床、基因组和病理数据相整合，提供全面的患者风险评估和治疗反应预测，从而推动个性化医疗的实施。

新加坡政府对AI研究和基础设施的投资，直接支持了这种深度融合。目标是利用AI增强人类能力，提升诊断准确性，改善临床结果，从而实现国家愿景中超越传统医疗界限、以患者为中心的医疗服务。

市场新趋势：拥抱平台化、智能化与协作化

新加坡医疗影像AI市场正呈现出几个关键的新兴趋势。

一个主导趋势是从单一任务型AI模型，转向综合性的企业级平台，例如AimSG。这些平台提供了一个包含多种AI解决方案的市场，强调供应商中立性和跨多种影像模式及医院系统的无缝集成。

另一个重要趋势是对自然语言处理（NLP）的日益关注，这有望成为市场中增长最快的细分领域。NLP技术被用于自动从非结构化的放射学报告和临床笔记中提取结构化数据，将文本信息与影像洞察相结合，为临床决策支持和后续AI模型训练提供更丰富的数据。

同时，“联邦学习”和协作式AI开发的势头强劲。在这种模式下，医疗机构之间共享AI模型（或模型参数）而非原始患者数据，既解决了隐私问题，又能提升模型性能，这为跨区域合作提供了新的思路。

AI的应用范围正逐步从放射学扩展到其他领域，例如眼科学（如自动化糖尿病视网膜病变筛查）和病理学（如全玻片影像分析）。

最后，用于工作流程优化和运营效率的AI应用，如基于影像需求的自动排班和资源分配，其商业化进程加速，凸显了市场正朝着全方位健康技术集成的方向演进。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/singapore-ai-imaging-37-5-growth-boom.html