人工智能内窥镜系统，是AI赋能医疗的颠覆式革新产物——以深度学习算法为核心，融合高清成像与实时分析技术的智能诊疗设备。它打破传统内镜依赖医生经验的局限，毫秒级识别微小病灶、精准区分良恶性，将早癌漏诊率降低40%以上；同时自动化完成影像分析、生成结构化报告，筛查效率提升3倍，大幅减轻医师负担。作为临床 “精准诊断+高效筛查” 一体化解决方案，其重塑内镜诊疗标准，为消化科、呼吸科等领域带来标准化、智能化升级，是医疗机构提升诊疗水平的核心利器。
2024年全球人工智能内窥镜系统市场为20.73亿美元，CAGR-6为9.3%，产量为4.1万套，均价为5.05万美元/套。
多维度分类与应用
一、按适配的内窥镜类型分类（核心维度）
胃肠镜AI系统（GI Endoscopy AI）：用于胃镜、结肠镜（息肉检测、炎症识别）。
支气管镜AI：用于肺部病灶定位、气道分型。
膀胱镜AI：识别膀胱肿瘤、黏膜病变。
耳鼻喉内镜AI（ENT）
腹腔镜AI（Laparoscopy）：用于术中导航、器官分割。
胶囊内镜AI：用于小肠病变自动识别。
宫腔镜/阴道镜AI：识别宫颈病变、炎症。
关节镜AI：用于运动医学手术辅助。
二、按AI功能分类
病灶检测（CAD – Computer-Aided Detection）：息肉、溃疡、炎症、糜烂、HP 感染特征。
病灶诊断（CADx – Computer-Aided Diagnosis）：良恶性判断、分级、组织类型推断。
分割与定位（Segmentation & Localization）：轮廓分割、肠道结构定位、术野标记。
场景理解（Scene Understanding）：镜头位置识别、肠段定位、光照补偿。
图像增强（Image Enhancement）：超分辨率、AI去雾、血管增强。
术中导航（Intra-operative Guidance）：肿瘤边缘提示、器官识别。
视频摘要（AI Video Summarization）：自动生成报告、关键帧提取。
质量控制（Quality Control AI）：黏膜暴露不足、盲区提醒（如结肠镜插入量化）。
三、按算法分类
卷积神经网络（CNN）模型：ResNet、EfficientNet、YOLO、U-Net 变体。
Transformer/ViT 视觉模型：针对小病灶识别更灵敏。
多模态AI（图像 + 文本 + 医学知识）：用于自动生成检查报告（报告自动化）。
视频级AI 模型（LSTM/TimeSformer）：提高动态场景检测能力。
联邦学习AI：多中心数据训练，提高泛化能力。
小样本/弱监督学习（Few-shot / Weakly supervised）：适用于稀有病灶。
四、按硬件集成方式分类
独立式AI终端（AI Box / AI Workstation）：外接至任意内窥镜系统（主流）。
内置式AI处理器（Integrated AI Endoscope）：厂家将 AI 模块集成到处理主机中。
云端AI分析平台（Cloud AI）：上传视频至云端进行诊断/质控。
边缘计算AI（Edge AI）：在镜头端或工作站实时处理。
便携式AI内窥镜（Mobile/Portable AI）：用于基层、移动医疗。
重要参数与选型建议
全球市场主要参与者
Medtronic
Cosmo Pharmaceuticals
Olympus
Fujifilm
Pentax Medical
SMART Medical Systems
Cybernet Systems
NEC Corporation
MAGENTIQ-EYE
Wision A.I.
EndoAngel Medical
Iterative Scopes
AI Medical Service
EndoSoft
AnX Robotics
Xiamen Innovision Medical Technology
Dova Health Intelligence
交易案例
采购方：美国退伍军人事务部(VA)
供应方：Medtronic
产品：GI Genius™ AI智能内镜模块
采购数量：2022年VA合同安装115套；2024年新IDIQ合同再增加“将近100套”，目前VA体系内累计超过360套，覆盖超过140家VA机构
采购价格：估计单机43,500–45,000欧元/套（含3年软件升级和售后）
主要应用：全国范围结直肠癌筛查与随访结肠镜，年约25万例结肠镜检查，为退伍军人服务
产业链：
人工智能内窥镜系统的产业链上游主要包括高清CMOS图像传感器、LED光源、柔性光导纤维、内窥镜镜管材料、GPU/ASIC加速芯片、深度学习算法框架、医用显示屏、AI推理模块以及图像处理软件平台，由索尼、安森美、莱迪思、科医人光学材料供应商及部分AI芯片厂商提供关键部件。下游主要由综合医院的消化科、内镜中心、呼吸科和普外科构成，其中消化内镜中心是需求量最大的领域，因为胃肠镜检查数量庞大，AI主要用于早癌筛查、息肉识别和黏膜微结构分析，可显著提升检出率并减少操作医师经验差异。呼吸科则在支气管镜AI病灶定位和介入决策支持方面需求增长，但总体规模仍小。普外科在腹腔镜手术中应用AI进行术野识别、组织边界分割、风险结构提醒等，能够提升手术安全性，但受限于设备价格高和临床使用流程要求严格，推广速度较缓。私营连锁内镜中心和体检机构成为近年增长较快的下游市场，因其高度依赖标准化质量控制，AI辅助诊断可提升服务均质性并降低误诊风险。
发展趋势：
行业的发展趋势呈现从AI识别向AI决策和AI自动化扩展，AI能力从息肉识别延伸到全流程内镜质量控制、操作引导、病灶特征量化和术中导航。驱动因素包括全球胃肠癌筛查需求增长、老龄化导致内镜需求上升、医院对降低漏检率的强烈诉求、AI芯片算力提升带来的实时分析能力增强，以及医保体系对癌前病变早筛逐步支持。阻碍因素包括AI算法在不同品牌内镜之间迁移能力有限导致医院更换成本高，算法泛化性不足需要大量标注数据，监管审评周期长使产品迭代速度受到限制，AI系统价格高影响基层医院采用率，同时部分医生对AI依赖度存疑导致临床接受度存在差异。
