人工智能技術(shù)作為新興的技術(shù)力量，驅(qū)動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的升級(jí)轉(zhuǎn)型。具備革命氣質(zhì)的人工智能正與古老而保守的醫(yī)療體系相互交織，在激烈的碰撞與融合中推進(jìn)醫(yī)療體系智能化改革的進(jìn)程，使人工智能始終走向在服務(wù)人類的軌道上。

 

 

醫(yī)療影像行業(yè)門檻高、體量大，工作量繁雜且龐大，且日益增長的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)與放射科醫(yī)師數(shù)量的增長速率極不匹配，導(dǎo)致醫(yī)療影響行業(yè)人才供給與市場(chǎng)需求之間出現(xiàn)斷層。人工智能作為一種效率工具，能夠在解放人力的同時(shí)提升閱片速度與診斷效率，賦能醫(yī)療診斷的全流程。AI醫(yī)療影像也因此成為AI企業(yè)尋求技術(shù)落地的一個(gè)窗口。

伴隨著人工智能落地潮的開啟，尋求合適的落地場(chǎng)景，快速找到技術(shù)商業(yè)化變現(xiàn)的道路成為AI企業(yè)發(fā)展的第一準(zhǔn)則。因此，技術(shù)成果的數(shù)量與質(zhì)量成為彰顯企業(yè)商業(yè)價(jià)值的維度之一。

在醫(yī)療影像領(lǐng)域，關(guān)于疾病篩查以及疾病診斷等AI模型識(shí)別的準(zhǔn)確率則成了衡量技術(shù)具體使用成效的標(biāo)準(zhǔn)。華為與中國內(nèi)地第三方醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)金域醫(yī)學(xué)合作研發(fā)了AI輔助宮頸癌篩查模型在排陰率高于60%的基礎(chǔ)上，陰性片判讀的正確率高于99%，陽性病變的檢出率也超過99.9%。騰訊覓影研發(fā)的AI眼底疾病篩查系統(tǒng)支持7大常見眼底疾病與20余種罕見眼底疾病的檢測(cè)，并能在幾秒內(nèi)檢測(cè)出結(jié)果，準(zhǔn)確率堪比資深醫(yī)師。

類似的AI篩查診斷系統(tǒng)還有很多，層出不窮的AI疾病篩查模型，居高不下的AI篩查準(zhǔn)確率，令人驚嘆的診斷速度似乎昭示著AI醫(yī)療影像技術(shù)成熟水平已臻至化境。

 

 

經(jīng)過幾十年的積累與沉淀，人工智能技術(shù)正在經(jīng)歷過從能用到好用的階段，應(yīng)用落地場(chǎng)景也處于逐漸開拓與深化的階段中，AI企業(yè)間的角逐也更加激烈，AI技術(shù)的發(fā)展也逐步進(jìn)入垂直細(xì)分領(lǐng)域，醫(yī)療影像以入場(chǎng)容易以及標(biāo)準(zhǔn)化程度相對(duì)成熟而被認(rèn)為是較早能夠?qū)崿F(xiàn)AI落地的場(chǎng)景之一。

“降低人力成本”、“緩解醫(yī)療人員的工作壓力”、“媲美甚至超越資深醫(yī)師的診斷效率與能力”是媒體以及企業(yè)想要傳達(dá)給醫(yī)療機(jī)構(gòu)以及大眾的認(rèn)知，這也是企業(yè)開啟AI技術(shù)商業(yè)化大門的鑰匙。得益于AI影像技術(shù)的正面宣傳，其被認(rèn)為是醫(yī)生得力的醫(yī)療助手，能夠在醫(yī)生+AI的雙重審核下降低誤診效率。

據(jù)樂晴智庫數(shù)據(jù)顯示，中國每年的影像誤診人數(shù)約為5700萬。事實(shí)上，AI技術(shù)并未造成誤診人員的大幅縮減，AI影像技術(shù)倒也是上演了一回“圖片僅供參考”。

除此之外，已有的AI診斷模型準(zhǔn)確率并未達(dá)到100%，差之毫厘，謬以千里，這句話放這里再合適不過。

“最初我們很期待，但用了之后發(fā)現(xiàn)不太習(xí)慣，加上剛開始系統(tǒng)可能不穩(wěn)定、準(zhǔn)確率也不高或漏診或多篩，作用沒有想象中那么大。用AI看一遍，自己再檢查一遍，也沒有節(jié)省時(shí)間。”一家使用依圖醫(yī)療以及推想科技影像技術(shù)的醫(yī)院人員如是說。

事實(shí)上，出于絕對(duì)的安全性，AI醫(yī)療影像與最初研發(fā)的初衷相違背，反而增加了醫(yī)生的工作量，著實(shí)有些偷雞不成蝕把米。

 

 

事實(shí)證明，在企業(yè)過于追求技術(shù)落地忽視產(chǎn)品打磨的時(shí)候，AI醫(yī)療影像與眾多的AI技術(shù)一樣，預(yù)期遠(yuǎn)超實(shí)際效果，產(chǎn)品噱頭遠(yuǎn)不及實(shí)際實(shí)力。

AI醫(yī)療影像領(lǐng)域內(nèi)的企業(yè)并未將業(yè)務(wù)中心放于產(chǎn)品打磨以及追尋清晰的商業(yè)模式與盈利場(chǎng)景上，導(dǎo)致醫(yī)院的付費(fèi)意愿很低。現(xiàn)階段，AI醫(yī)療影像產(chǎn)品能力盈利受限的根本原因在于企業(yè)并未找到真正合適的應(yīng)用場(chǎng)景，且產(chǎn)品并未滿足醫(yī)療機(jī)構(gòu)的真正剛需，就像滴滴打車之于用戶出行，電視之于家庭娛樂，是錦上添花而非雪中送炭也。

新技術(shù)的崛起決定了其將在去泡沫化的過程中需要?dú)v經(jīng)錘煉，達(dá)到能夠解決實(shí)際問題的水平，這樣才能革命性提升醫(yī)療能力與服務(wù)水平。針對(duì)醫(yī)療影像領(lǐng)域而言，企業(yè)需要構(gòu)建醫(yī)療領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)庫，持續(xù)優(yōu)化算法模型，為企業(yè)自身建立起護(hù)城河。除了確保技術(shù)的高壁壘性以外，企業(yè)還需要實(shí)際場(chǎng)景出發(fā)，洞察用戶的真正需求，構(gòu)建醫(yī)院、市場(chǎng)和消費(fèi)者互聯(lián)互通的橋梁，最終撬起AI醫(yī)療大時(shí)代的生態(tài)繁榮。

 

 轉(zhuǎn)自：HC3i中國數(shù)字醫(yī)療網(wǎng)