當談到投資動機，多數人認為是為了未來的經濟規劃。然而，「影響力投資」這一新趨勢正在改變這一觀念。過去，慈善和投資被視為兩個獨立的領域，但洛克菲勒基金會於2007年提出的「影響力投資」概念打破了這一界限，證明追求盈利和做好事可以並存。事實上，注重影響力的公司往往選擇更為永續的經營模式，為自己帶來長期的盈利機會。
根據Global Impact Investing Network的調查，約有7150億美元的資金被用於影響力投資，其中醫療保健的投資增長速度最快，位列第三，僅次於金融服務和氣候變化。截至2020年，近半數的影響力投資者計劃增加對醫療領域的投資。同時，Deloitte的數據顯示，2020年醫療技術的創投投入資本達到140億美元，是2019年的兩倍，且超越了2018年的82億美元紀錄。這一驚人的增長不僅源於交易量的提升，還因為每筆交易的資金規模也有所增加。例如，2020年每筆交易的中位數資金從2019年的1000萬美元增加到1500萬美元。
從上述數據中，我們可以看到醫療產業正受到前所未有的關注，特別是在影響力投資的領域。這種增長不僅反映了醫療技術的進步，還預示著未來更多的創新機會。其中，醫學影像識別軟體市場的發展尤為引人注目，並有著巨大的潛在價值。
根據Grand View Research 《2023〜2030年醫學影像識別軟體市場規模、份額和趨勢分析報告》提出，2022年全球醫學影像識別軟體市場規模為30億美元，預計2023年至2030年將以7.7%的複合年增長率(CAGR)增長。推動此市場增長的因素包括：
1) 對早期檢測慢性疾病的日益關注。
2) AI提高臨床決策的準確性。
3) 醫療人員短缺。
4) 高齡化趨勢。
5) 輔助設備的治療應用增加。
由於上述因素的影響，健康醫療產業正快速邁向數位化和智慧醫療，以應對挑戰。醫療保健領域正在積極整合AI/ML技術，促使各國制定相應的法律政策，確保其在醫療領域的順利應用。特別是AI醫療影像市場，雖然目前仍處於發展階段，但其在診斷上的重要性不容忽視。儘管CT、MRI等醫療影像技術已經實現數位化和自動化輔助，但仍存在準確性問題，有時可能引起誤診。
因此，為了提高診斷的精確性，醫療界正尋求技術創新，其中AI的影像辨識技術崛起，被認為是最具潛力和發展最迅速的領域。當前的AI技術主要依賴機器學習，尤其是深度學習，這已成為影像辨識的核心。深度學習使系統能從大數據中自主學習和識別特徵，因此在醫療影像識別上受到廣泛關注，吸引眾多企業參與研發。
此外，AI醫療影像識別在聯合國永續發展目標（SDGs）中擔任了核心角色，特別是在健康與福祉（SDG 3）和產業創新與基礎設施（SDG 9）領域。這技術不只提升了診斷的準確性，還增進了病患的生活品質，並推動醫療產業的持續創新。隨著AI技術的發展，醫療影像變得更為精確和自動化，這不僅優化了醫療服務，也有助於達成永續發展目標。
了解到這一領域的重要性，SIC永續影響力加速器將持續關注其最新動態。我們也邀請對影響力投資感興趣的朋友，關注我們的FB粉專和官網，以掌握更多資訊。
FB粉絲專頁：SIC 永續影響力天使投資