“47歲，女性，肺結節檢查。通過人工智能輔助診斷系統，醫生確實能夠檢出一些更小的肺結節，有效降低漏診的可能性。另外，在一定程度上，該系統提供的結節位置、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療的賦能。

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

落地場景：醫療影像AI到底應該面向基層醫院？還是三甲醫院？

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

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

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

行業投資人也對億歐大健康指出，企業與三甲醫院的合作出于兩方面的考慮：第一，有利于企業形成高質量的標注數據訓練模型 ；第二，發揮頂級醫院的標桿作用，對產品的品牌背書。現在的這些企業與醫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，現今沒有付費場景的一大原因也在于現在的算法還不成熟，精確度還達不到對這個工具的期待，需要大量的數據去優化、去迭代。上海交通大學醫學院附屬同仁醫院院長馬駿曾在與億歐大健康的交談中表示，對于醫療AI，現在臨床醫生既抱著開放接受同時又感到麻煩的心態，因為該工具理想的狀態是提高醫生的工作效率，但現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”，醫學影像AI等于肺結節篩查？

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化實現的重要因素之一。然而，在醫學影像AI的領域，由于公開的數據集、肺結節便于觀察等特性，幾乎所有的企業都在扎堆做肺結節項目，就連人機協同“讀片“的活動也大多以肺結節為例，產品是否過于同質化？

相關行業投資人認為，醫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，對于醫療影像AI來說，目前還達不到。所以企業不如先落地篩查，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，企業從肺結節切入倒也無可厚非。可肺結節項目這一塊終究不能代表醫學影像也不能代表整個人工智能醫療。

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

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

困境：阻礙醫療影像AI企業發展的瓶頸是什么？

對于醫療影像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”，這也是醫療影像AI企業一直以來面臨的困境之一。

其實，企業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。對于醫生診斷來說，醫療數據之間是有關聯性的，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，再到治療環節的資料，但是現在企業做不同的環節，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，對于醫學影像AI企業來說，數據鏈的打通，是未來發展的一個方向、一個目標，而現在這個是企業發展最大的瓶頸。

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

到目前為止，國家食藥監總局給圖瑪深維、深睿、推想、點內等企業頒發了二類證，還沒有出現獲得三類證書的企業。也就是說，現在此類企業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節。據悉，已有11家公司在聯合相關部門制定三類醫療器械的檢定標準，預計2019年將誕生第一批獲得三類證的公司。

有行業人士指出，國家層面對此類產品的審批已在重視，但傳統醫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？是否加入醫院收費目錄？這些問題都還不明確。

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