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變現場景和商業模式多樣化

僅就醫療圖像智能識別而言，潛在的變現方式包括：作為單獨的軟件模塊向醫療機構銷售、與PACS等系統合成向醫療機構銷售；與CT、X光機等設備合作形成軟硬件一體化解決方案向醫療機構銷售；通過遠程醫療等方式服務基層醫療機構；通過互醫療影像創業公司處于發展初期。

目前國內在該領域的創業公司大概為59家。隨著行業的發展，市場參與者的數量將首先不斷提升，最后由分散走向集中。隨著行業數據整合與共享機制的建立、模型訓練的成熟、商業模式的確立，以及部分企業CFDA認證的率先通過，先發企業將逐步建立技術壁壘和商業壁壘，推動市場走向集中。

從變現對象看，基層醫院因為治療水平，醫療資源缺乏，付費動力最強；而大醫院雖然醫療資源豐富，但由于門診住院量高，具備通過智能化應用提升工作效率的需求。

在此背景下，基層醫院具備按次付費的需求基礎，而大醫院更容易接受軟件服務費作為付費形式。隨著第三方影像中心的崛起，將也會對智能影像診斷產生需求。

醫學影像AI也有短板

①AI產品往往只是集中在少數幾個病種，難以覆蓋全部醫學影像問題。

②眾多人工智能企業和機構采用的訓練數據集標準多樣，系統偏差較大，行業缺乏醫學圖像和疾病征像的統一認識。

③業內缺乏對數據使用標準的判斷依據，在現有的法律基礎上尋找合規使用和分享數據的渠道，也是迫在眉睫的一件事情。

④在醫學影像AI模型檢測階段，也會存在生產過程不規范，模型效果和安全性缺乏公正評價，缺乏產品檢測標準庫和評價體系，缺乏相關法律法規、質控檢查和管理制度等問題。

⑤醫療健康是風口，人工智能也是風口，兩個風口放在一起就可能出現泡沫。多數的醫生是非常有經驗的，AI對于他們來說更多的是輔助，主要作用在給他們進一步的確認、以及提高他們的診斷效率。

應對弊端的解決方法

國內監管審批會加速，影像 AI 產品上市前質量評價體系逐漸形成。2017 年 FDA 和 CFDA 都設置了專門針對醫療 AI 的審評部門，足以顯示對醫療 AI 重視程度和開放態度。目前中檢院已經召開 AI 標準測試數據集眼底和肺癌建設會議，公開征集標準測試數據集，建立測試數據集和客觀評測方法，推進產品上市前質量評價。

初期AI剛應用于醫學影像領域，醫生群體的接受度還不高，有些人還持懷疑、抵觸的態度，但隨著AI臨床表現不斷提升、醫生AI研究學術上不斷有高質量成果產出、加之大環境的影響，將有越來越多的醫生由被動轉為主動擁抱AI，臨床更多需求將釋放，會產生更多細分領域的機會。

除了醫學影像 AI 應用外，醫療領域還存在一類可統稱為醫學圖像的數據應用。這類數據雖不是設備直接成像的結構或功能影像，但是可以間接形成能夠供計算機判讀的數字圖像，比如檢驗和病理科室顯微鏡下視野經數字化后形成的圖像， 以及心電、腦電等電生理信號形成的圖像都有機會借助 AI 來實現智能化的分析和解讀。

結尾

AI技術只是一種技術手段，而不是最終目標。未來醫療AI企業會逐漸整合，只有給醫院一個相對完整的打包方案，至少幫科室解決一個領域的大部分問題，也許這個行業才能迎來春天。

在整個醫學影像的云計算中，利用算法增加連接性，利用深度學習挖掘影像數據的價值，在更多的維度中挖掘原來淺關聯或弱關聯的關系，利用三者的關聯大大提高醫療診療效率，并達到精準醫療。大量數據的積累、高性能的計算環境、優化的深度學習方法，三者資源互相結合并不斷調配的模型，正是人工智能的魅力所在，也是未來醫學的方向。