“47歲，女性，肺結節(jié)檢查。通過人工智能輔助診斷系統(tǒng)，醫(yī)生確實能夠檢出一些更小的肺結節(jié)，有效降低漏診的可能性。另外，在一定程度上，該系統(tǒng)提供的結節(jié)位置、大小、密度等信息對報告書寫到診斷都提供了幫助。”這一人工智能場景沒有柯潔和AlphaGo的輸贏之分，但讓人看到了人工智能對醫(yī)療的賦能。

自人工智能在國內紅火以來，醫(yī)學影像AI這一細分賽道就已有眾多玩家陸續(xù)加入，包括深睿醫(yī)療、依圖科技、推想科技、匯醫(yī)慧影、圖瑪深維等幾十家創(chuàng)業(yè)公司，一度被認為是醫(yī)療AI最容易落地的領域之一，資本也對此抱有熱切的期盼。據創(chuàng)投數據平臺鯨準的數據顯示，過去五年AI+醫(yī)療應用的創(chuàng)業(yè)項目共計完成86起融資，其中影像占31％，占比第一。但實際這些醫(yī)療影像AI企業(yè)開始盈利了嗎？其落地場景是否明確？為何大多扎堆“肺結節(jié)”？現(xiàn)今發(fā)展的阻力又有哪些？

落地場景：醫(yī)療影像AI到底應該面向基層醫(yī)院？還是三甲醫(yī)院？

現(xiàn)今醫(yī)療影像AI企業(yè)大都喜歡向外宣稱自家與三甲醫(yī)院、頂級醫(yī)院合作的數字。深睿醫(yī)療方面，其產品已進入200多家醫(yī)院，大多是三甲醫(yī)院；從匯醫(yī)慧影官網上獲悉，他們已經和國內700多家頂尖醫(yī)院達成合作；據媒體報道稱，圖瑪深維也已經和50家三甲醫(yī)院展開合作。

這些數字的意義何在？醫(yī)療AI真正能發(fā)揮其價值的不應該是在基層醫(yī)療嗎？在我國，醫(yī)療資源分布不均，基層醫(yī)療的優(yōu)秀醫(yī)療人才嚴重匱乏，缺乏高科技醫(yī)學設備，臨床診療能力相對較弱。在日常診療過程中，基層醫(yī)院誤診的情況也時有發(fā)生。相較之下，三甲醫(yī)院不管從醫(yī)療設備還是醫(yī)生資源來說都處于一個飽和狀態(tài)，這類AI產品為何選擇三甲醫(yī)院？其生存空間在哪里？支付意愿不會很低嗎？

對此，深睿醫(yī)療CEO喬昕表示，基層醫(yī)療確實更需要此類產品。不過，先讓三甲醫(yī)院的醫(yī)生接受它，然后再讓他們去影響基層，本身是這樣的一個過程。

行業(yè)投資人也對億歐大健康指出，企業(yè)與三甲醫(yī)院的合作出于兩方面的考慮：第一，有利于企業(yè)形成高質量的標注數據訓練模型 ；第二，發(fā)揮頂級醫(yī)院的標桿作用，對產品的品牌背書�，F(xiàn)在的這些企業(yè)與醫(yī)院是以科研合作和幫助科室建數據平臺為主，落地的付費場景沒明確，這是大家共同面對的問題。

事實上，現(xiàn)今沒有付費場景的一大原因也在于現(xiàn)在的算法還不成熟，精確度還達不到對這個工具的期待，需要大量的數據去優(yōu)化、去迭代。上海交通大學醫(yī)學院附屬同仁醫(yī)院院長馬駿曾在與億歐大健康的交談中表示，對于醫(yī)療AI，現(xiàn)在臨床醫(yī)生既抱著開放接受同時又感到麻煩的心態(tài)，因為該工具理想的狀態(tài)是提高醫(yī)生的工作效率，但現(xiàn)在真正能夠提高效能的軟件并不多。在與這些團隊合作的過程中，專家和臨床醫(yī)生不但需要貢獻他們的智慧，還有可能影響他們工作的效率。

產品：扎堆“肺結節(jié)”，醫(yī)學影像AI等于肺結節(jié)篩查？

除開明確的付費場景外，在同類產品中脫穎而出也是產品商業(yè)化實現(xiàn)的重要因素之一。然而，在醫(yī)學影像AI的領域，由于公開的數據集、肺結節(jié)便于觀察等特性，幾乎所有的企業(yè)都在扎堆做肺結節(jié)項目，就連人機協(xié)同“讀片“的活動也大多以肺結節(jié)為例，產品是否過于同質化？

相關行業(yè)投資人認為，醫(yī)學領域的診斷是綜合詢證的結果，任何一個疾病的診斷都是一個多維度多指標的過程，對于醫(yī)療影像AI來說，目前還達不到。所以企業(yè)不如先落地篩查，而且其運營項目的指標越單一越好。

而據了解，對于肺結節(jié)項目來說，其需要確診的指標比較單一，又具備公開的數據集，那么，企業(yè)從肺結節(jié)切入倒也無可厚非。可肺結節(jié)項目這一塊終究不能代表醫(yī)學影像也不能代表整個人工智能醫(yī)療。

從產品這個角度，深睿醫(yī)療采取“兩條腿“走路，在產品線上做全，技術上做深。推想科技方面，除開肺結節(jié)項目，腦卒中、心臟、骨折、腹部、乳腺等也有布局。據悉，匯醫(yī)慧影開發(fā)的病種也包括胸部CT的防漏診斷、乳腺鉬靶檢測、腦出血核磁分析等。

另外，AI醫(yī)療公司大可不必把眼光局限在醫(yī)療影像領域。有相關人士認為，AI在疾病治療、藥物研發(fā)、健康管理方面也大有可為。

困境：阻礙醫(yī)療影像AI企業(yè)發(fā)展的瓶頸是什么？

對于醫(yī)療影像AI產品來說，其運用基礎在于機器對海量數據的深度學習，沒有數據，就算是“巧婦也難無米之炊”，這也是醫(yī)療影像AI企業(yè)一直以來面臨的困境之一。

其實，企業(yè)面臨的困境還不僅僅是數據量多少的問題，數據的質量也很關鍵。對于醫(yī)生診斷來說，醫(yī)療數據之間是有關聯(lián)性的，需要參考多方面的數據，但是獲取完整的數據結構本身就非常困難。一方面，由于歷史的原因，醫(yī)院數據的保留本身就是不完整的。另一方面，一個完整的數據結構包括病史、家族史，再到治療環(huán)節(jié)的資料，但是現(xiàn)在企業(yè)做不同的環(huán)節(jié)，集中于某一個數據庫，數據鏈無法打通，完整的數據鏈也無法獲取。

喬昕認為，對于醫(yī)學影像AI企業(yè)來說，數據鏈的打通，是未來發(fā)展的一個方向、一個目標，而現(xiàn)在這個是企業(yè)發(fā)展最大的瓶頸。

此外，國家政策也是阻礙醫(yī)療影像AI企業(yè)發(fā)展的一大原因。根據2017年9月國家食藥監(jiān)總局發(fā)布的新版《醫(yī)療器械分類目錄》，2018年8月1日起開始施行，其中出現(xiàn)了對此類人工智能軟件的界定，這意味著醫(yī)療影像AI企業(yè)有了“持證上崗”的要求。

到目前為止，國家食藥監(jiān)總局給圖瑪深維、深睿、推想、點內等企業(yè)頒發(fā)了二類證，還沒有出現(xiàn)獲得三類證書的企業(yè)。也就是說，現(xiàn)在此類企業(yè)的產品僅具有輔助診斷功能，提供明確的診斷提示的產品需獲得三類證，“小助手”類產品的需求自然遠不及能夠實際診斷的產品，最有價值的產品肯定還是在診斷環(huán)節(jié)。據悉，已有11家公司在聯(lián)合相關部門制定三類醫(yī)療器械的檢定標準，預計2019年將誕生第一批獲得三類證的公司。

有行業(yè)人士指出，國家層面對此類產品的審批已在重視，但傳統(tǒng)醫(yī)療場景對純軟件的診斷服務的收費模式還未被充分教育和接受，拿了證之后以什么形式收費？是否加入醫(yī)院收費目錄？這些問題都還不明確。

可以說，現(xiàn)在國內的醫(yī)療影像AI企業(yè)起步不久，還處在市場慢慢接受的階段。但是隨著技術漸趨成熟、企業(yè)落地的加快，行業(yè)“金標準”終將出現(xiàn)，免費試用時代的結束或就在不遠的將來。