盡管面臨準(zhǔn)入難、變現(xiàn)難等諸多問題，但毫無疑問，醫(yī)療影像AI已成人工智能領(lǐng)域最擁擠的“賽道”。

人機(jī)大戰(zhàn)再起，醫(yī)生戰(zhàn)隊“慘敗”

在“CHAIN杯”全球首次神經(jīng)影像人工智能人機(jī)大賽上全球總決賽上，由全球25名神經(jīng)系統(tǒng)疾病診斷專業(yè)選手組成的“人類戰(zhàn)隊”分為兩組，分別與“BIoMind天醫(yī)智”人工智能機(jī)器PK顱內(nèi)腫瘤的CT、MRI影像判讀及血腫預(yù)測，以及腦血管疾病CT、MRI影像判讀。最終，醫(yī)生戰(zhàn)隊以66%、63%的準(zhǔn)確率，落敗于人工智能機(jī)器87%、83%的準(zhǔn)確率。

成績“慘烈”，但并非偶然。

事實(shí)上，近兩年醫(yī)療AI技術(shù)飛速發(fā)展，尤其是在影像識別領(lǐng)域成績斐然。醫(yī)療影像AI戰(zhàn)勝人類頂級醫(yī)生，也并非首次。

2017年12月，在央視一套人工智能現(xiàn)象級節(jié)目《機(jī)智過人》中，人工智能閱片機(jī)器人“啄醫(yī)生”單挑15名來自全國三甲醫(yī)院有著15年閱片量在20萬張以上豐富經(jīng)驗(yàn)的主任醫(yī)師，并以對30套肺片的精準(zhǔn)檢測完勝。

2018年4月，人類染色體影像智能處理系統(tǒng)戰(zhàn)勝來自中信湘雅生殖與遺傳專科醫(yī)院的資深研究員，在同樣100%正確的情況下，AI系統(tǒng)處理每個病例的平均時間為1分23秒，比平均時間為22分36秒的研究員隊快了十幾倍。

類似的案例，正在各地密集上演。而其中的AI主角，大多來自于第三方平臺。

在AI技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域之前，獨(dú)立于醫(yī)院影像診斷中心之外的第三方影像中心已經(jīng)遍地開花。國內(nèi)醫(yī)學(xué)影像資源匱乏，影像醫(yī)生缺口大，勞動強(qiáng)度過高也導(dǎo)致了誤診率高、效率低等問題，且存在結(jié)構(gòu)性失衡。

第三方平臺可以有效彌補(bǔ)大醫(yī)院影像診斷供不應(yīng)求、小醫(yī)院及私人診所無力提供影像診斷服務(wù)的弊端。而AI技術(shù)在圖像識別方面日漸成熟，更是讓第三方影像平臺發(fā)展大大提速。

借助人工智能和第三方平臺，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)診療，提高醫(yī)生的診斷準(zhǔn)確率和工作效率，降低醫(yī)學(xué)診斷失誤，已是大勢所趨。

最擠賽道，醫(yī)療影像AI產(chǎn)品“扎堆兒”

2015年9月發(fā)布的《國務(wù)院辦公廳關(guān)于推進(jìn)分級診斷制度建設(shè)的指導(dǎo)意見》，以及2018年4月發(fā)布的《關(guān)于促進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”發(fā)展的意見》中，都提到了“向基層提供遠(yuǎn)程會診、遠(yuǎn)程心電診斷、遠(yuǎn)程影像診斷等服務(wù)”的相關(guān)內(nèi)容。

6月19日國家衛(wèi)生健康委員會發(fā)布了《關(guān)于進(jìn)一步改革完善醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)師審批工作的通知》中則明確指出，在保障醫(yī)療質(zhì)量安全的前提下，醫(yī)療機(jī)構(gòu)可以委托獨(dú)立設(shè)置的醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)室、病理診斷中心、醫(yī)學(xué)影像診斷中心、醫(yī)療消毒供應(yīng)中心或者有條件的其他醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)、病理診斷等服務(wù)。

受益于分級診療、公立醫(yī)院部分業(yè)務(wù)第三方外包等政策紅利，第三方醫(yī)療影像AI市場的飛速擴(kuò)張，境外機(jī)構(gòu)、互聯(lián)網(wǎng)大咖、新手玩家紛紛入局，已成人工智能最擁擠的賽道。

據(jù)創(chuàng)投媒體GPLP統(tǒng)計，目前醫(yī)療影像AI大致分為四類

新興的技術(shù)型創(chuàng)業(yè)公司，目前主要通過和醫(yī)院合作進(jìn)行研究方式，比如依圖科技、圖瑪深維、匯醫(yī)慧影、深睿科技、推想科技等。

是醫(yī)療影像類的硬件廠商，通過和外界團(tuán)隊合作方式全方位切入。比如，萬東醫(yī)療旗下的萬里云通過與美聯(lián)健康、阿里健康等巨頭合作，以SaaS服務(wù)的模式向患者、醫(yī)院、醫(yī)生提供全方位影像服務(wù)，包括影像云端存儲、診斷、分享、質(zhì)控、培訓(xùn)和大數(shù)據(jù)服務(wù)等。

跨界的互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭公司。2017年，阿里、騰訊、科大訊飛等科技巨頭相繼發(fā)布醫(yī)療人工智能相關(guān)的產(chǎn)品或是通過投資參與其中。他們在影響力、流量、技術(shù)、資金等方面有著較大的綜合優(yōu)勢，比如，2017年11月，科技部宣布將依托騰訊公司建設(shè)醫(yī)療影像和國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺。

國外影像設(shè)備公司，他們攜已有的技術(shù)、市場積淀進(jìn)入到中國影像AI領(lǐng)域。例如，美國通用電氣公司(GE)、荷蘭飛利浦公司(PHILIPS)以及德國西門子公司(SIEMENS)組成的三巨頭“GPS”占據(jù)我國中高端醫(yī)療影像設(shè)備市場80%的份額。

前路坎坷，臨床應(yīng)用仍靠夢想支撐

因?yàn)獒t(yī)療影像AI的火爆，業(yè)界多次傳出醫(yī)生將被人工智能取代的說法。

中國科學(xué)院院士卞修武表示，未來人工智能的發(fā)展還有很長的一條路要走，現(xiàn)階段AI仍然處于初步階段，AI的診斷仍然非常機(jī)械，如果幾個疾病有所交叉，仍然需要醫(yī)生進(jìn)行判斷。醫(yī)生也需要抱著更開放的心態(tài)來擁抱人工智能的到來。正如一位參與了人機(jī)大戰(zhàn)的選手所說，“如果醫(yī)生贏了，就是醫(yī)生贏了，機(jī)器贏了，醫(yī)生就多了個好幫手。”

卞修武希望大家不要產(chǎn)生對立思維，人工智能更聚焦于某一細(xì)分領(lǐng)域，但醫(yī)生有其系統(tǒng)性的學(xué)習(xí)，所以人工智能如果能作為一個幫手幫助醫(yī)生工作，將會是醫(yī)生的一大福利。

但必須注意的是，在鮮花著錦的背后，醫(yī)療影像AI產(chǎn)品還面臨著數(shù)據(jù)豐富度不夠、商業(yè)模式難以變現(xiàn)、同質(zhì)化嚴(yán)重、準(zhǔn)入無門等一系列問題。醫(yī)療AI公司正在遭遇C輪死魔咒，距離“逼死”醫(yī)生還有很遠(yuǎn)的距離。

數(shù)據(jù)是卡在醫(yī)療AI發(fā)展路上最前面的坎兒。

人工智能是基于算法的技術(shù)，而算法的基礎(chǔ)就是海量數(shù)據(jù)集。然而，目前許多疾病并沒有完善、全面的開放數(shù)據(jù)集，如肺結(jié)節(jié)等數(shù)據(jù)較為完整的領(lǐng)域，則導(dǎo)致產(chǎn)品扎堆，同質(zhì)化嚴(yán)重。比如，3月31日，AI+影像公司視見科技完成6000萬元的A輪融資;4月2日，AI+影像公司深睿醫(yī)療完成B輪1.5億元融資，這兩家公司提供的服務(wù)中，AI輔助篩查肺結(jié)節(jié)是重要項目。

變現(xiàn)難、商業(yè)模式不明，則是所有醫(yī)療AI企業(yè)都面臨的問題。

的確，醫(yī)院有一部分資金是用于影像設(shè)備采購。但目前醫(yī)療AI對于醫(yī)生僅僅是初步的輔助，而且不同醫(yī)生的應(yīng)用習(xí)慣不同，涉及的范圍和作用都很小，很難進(jìn)入醫(yī)院采購體系。而遠(yuǎn)程診療、慢病管理的受益人往往是患者，又不太可能成為變現(xiàn)入口。

最為致命的是從業(yè)資質(zhì)問題。

據(jù)動脈網(wǎng)數(shù)據(jù)，由于沒有審批此類產(chǎn)品的經(jīng)驗(yàn)和標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫，目前國內(nèi)還沒有一家公司的新一代醫(yī)療AI產(chǎn)品獲得醫(yī)療器械注冊證，也就是說，還沒有一家公司取得市場準(zhǔn)入資質(zhì)，這直接制約了企業(yè)長遠(yuǎn)發(fā)展。

行業(yè)人士坦言，AI面臨的，不是如何取代醫(yī)生的問題，而是如何能作為醫(yī)生助手的角色，先活下來的問題。醫(yī)療AI產(chǎn)品要在醫(yī)療體系“落地生根發(fā)芽”，還須攻克諸多難題。