AI影像領域正在發(fā)生一些怪現(xiàn)象。

據(jù)了解，2018年上半年AI影像仍然為醫(yī)療領域最熱賽道，上半年融資數(shù)量達15起，融資金額13．1億元，遠高于文本挖掘與知識圖譜、制藥科技其余兩個賽道。到目前為止，國內(nèi)醫(yī)療影像AI公司就不下百家 ，其中活躍的就有推想科技、圖瑪深維、健培科技、體素科技、依圖科技、深睿醫(yī)療、匯醫(yī)慧影、視見醫(yī)療、華潤萬里云等。

但熱鬧的外表之下卻是寒冰般的現(xiàn)實。據(jù)新京報“尋找中國創(chuàng)客”記者報道，在AI產(chǎn)品扎堆的影像領域，一個三甲醫(yī)院可能同時安裝10余家AI公司的產(chǎn)品，醫(yī)生真正使用的只有一兩家。國外也有類似的景象，比如，今年5月世界知名AI公司IBM Watson傳出其醫(yī)療部門進行了大幅度裁員，裁員比例達50％至70％。

為什么這么多企業(yè)集中發(fā)力追的風口卻沒有被吹起來？

一、產(chǎn)業(yè)環(huán)境尚未成熟，應用落地還差臨門一腳

說人工智能在醫(yī)療領域的應用已經(jīng)成熟沒人會信，尤其是AI影像在產(chǎn)業(yè)環(huán)境的成熟上表現(xiàn)的更為羸弱，這具體表現(xiàn)為3個方面：

1、產(chǎn)品效果存疑，病人隱私難保障。

對于AI影像相關的一些產(chǎn)品不少醫(yī)生依然表示質疑。上海市兒童醫(yī)院影像科主任楊秀軍就曾說道，“我們每天有大概600～700個病例收錄在PACS／RIS系統(tǒng)中，其中包括普放DR影像、CT影像、MRI影像及DSA影像等，這些數(shù)據(jù)暫時沒有被二次開發(fā)，目前，僅滿足我們的臨床和會診需求，包括查閱、調(diào)閱、教學、科研等。”“有很多軟件拿過來展示，我一看就是JUST PLAY”。而上海市第一人民醫(yī)院影像科主任王悍也表示，自己所在的科室沒有使用任何人工智能影像產(chǎn)品，一是參觀過使用人工智能產(chǎn)品的醫(yī)院，并未發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品能夠提高醫(yī)生的工作效率，反而會影響醫(yī)生的診斷思路；二是病人的隱私得不到保障。對于數(shù)據(jù)安全，國家衛(wèi)計委前副主任金小桃也曾表示，個人的健康醫(yī)療信息屬于隱私保護范圍，要依法嚴格管控保護，絕不能公開或泄露。

2、商業(yè)合作深度不夠，合作僅僅停留在科研層面。

因為機器需要更多的學習次數(shù)，AI需要海量的數(shù)據(jù)和醫(yī)生的結果判斷來不斷“喂食”，而現(xiàn)在最大的困難是：更多數(shù)據(jù)的積累。因為我國醫(yī)院數(shù)據(jù)庫的開放問題，醫(yī)療數(shù)據(jù)尚未實現(xiàn)互聯(lián)互通，國內(nèi)醫(yī)療影像數(shù)據(jù)應用還處于起步階段，數(shù)據(jù)格式難以統(tǒng)一。眾多醫(yī)療影像公司以科研的合作方式從醫(yī)院獲得影像數(shù)據(jù)，但是僅僅依靠幾家醫(yī)院影像數(shù)據(jù)遠遠不夠，而且醫(yī)院與醫(yī)院之間的影像學數(shù)據(jù)因為醫(yī)院層級的不同往往數(shù)據(jù)也有很大差異。以圖瑪深維醫(yī)學科技有限公司為例，據(jù)IT時報報道，截至4月份，圖瑪深維已經(jīng)與國內(nèi)100多家大型三甲醫(yī)院達成合作，但這種合作仍然停留在科研層面。

3、相關注冊、準入、監(jiān)管法律法規(guī)體系尚未形成，市場準入資格難獲取。

雖然AI影像發(fā)展迅猛，但一直有個問題制約行業(yè)發(fā)展，那就是國內(nèi)尚無一家公司獲得醫(yī)療器械注冊證。到目前為止，國家食藥監(jiān)總局給圖瑪深維、深睿、推想、點內(nèi)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(chǎn)品僅具有輔助診斷功能，提供明確的診斷提示的產(chǎn)品需獲得三類證，“小助手”類產(chǎn)品的需求自然遠不及能夠實際診斷的產(chǎn)品，最有價值的產(chǎn)品肯定還是在診斷環(huán)節(jié)。據(jù)IT時報黃峰表示，自己曾與一些AI+醫(yī)療影像創(chuàng)業(yè)公司的老總交流，了解到這些公司基本沒有收入，更不用談盈利。由于沒有準入資格創(chuàng)業(yè)公司當前只能將產(chǎn)品作為科研項目拿到醫(yī)院試用，現(xiàn)在盈利為時尚早。AI醫(yī)療作為全新產(chǎn)品之前并無審批此類產(chǎn)品的經(jīng)驗和標準數(shù)據(jù)庫，醫(yī)療是一個嚴謹?shù)男袠I(yè)，AI醫(yī)療產(chǎn)品還處于發(fā)展階段，如果以醫(yī)療AI產(chǎn)品為主要業(yè)務的公司長期不能通過CFDA，公司發(fā)展必將出現(xiàn)問題。

商業(yè)變現(xiàn)之前，市場化還得面臨四個問題

國內(nèi)目前AI影像大部分集中在肺結節(jié)篩查這一塊，主要通過圖像識別進行閱片，從而標記出結節(jié)，減少醫(yī)生閱片的時間。北大人民醫(yī)院杜湘珂醫(yī)生表示：“AI并不能完全代替醫(yī)生，醫(yī)生看病不僅僅看圖這么簡單，AI完成的僅僅是診斷環(huán)節(jié)中一部分的工作。同時，AI的盈利與消耗也是巨大的現(xiàn)實問題。”目前來看AI在影像科應用時確實出現(xiàn)了以下問題。

1、應用不達預期，醫(yī)院與AI影像公司還需更多磨合。

據(jù)“新經(jīng)濟100人”報道，2017年1－2月推想科技的產(chǎn)品已經(jīng)在武漢同濟、上海長征、大連中山醫(yī)院上線，而后續(xù)問題也在這一段時間集中暴露：雖然醫(yī)院安裝了推想科技的產(chǎn)品，但是打開率和使用率不高，很多醫(yī)生不愛用甚至拒絕使用。部分醫(yī)院影像中心的電腦系統(tǒng)和AI服務器不兼容，打開服務器非常慢，而且在閱片過程中經(jīng)常出現(xiàn)卡頓，本來應該減少醫(yī)生工作時間的AI似乎看上去并沒有達到目的。

2、企業(yè)扎堆肺結節(jié)，AI在識別圖片過程中標注的假陽性過高。

中國是肺癌大國，肺部影像數(shù)據(jù)充足，加上全球針對肺結節(jié)識別的研究最為成熟，因而大部分企業(yè)扎堆肺結節(jié)領域。AI測量顯然是比醫(yī)生肉眼觀察測量要精準許多，然而目前AI僅僅作為肺結節(jié)輔助篩查系統(tǒng)，仍然需要醫(yī)生進行二次審核。在Litjens et al．的報道中，深度學習算法的靈敏度達到了100％，但假陽性率也高達40％，由于部分肺與血管交界區(qū)域影像不是很清晰，系統(tǒng)容易識別為病灶，而這在臨床學上是沒有意義的。由于假陽性過高，醫(yī)生在二次審核時花費的時間過長，不僅需要判斷AI是否發(fā)生漏診，還需要排除假陽性的存在，這樣醫(yī)生的使用意愿就變得很低，這不是替他們節(jié)約時間而是增加任務。

3、醫(yī)生個性化差異大，使用習慣各不相同，擁抱AI or抵觸AI，落地醫(yī)院最終需要考慮“買單”問題。

AI醫(yī)療雖然是個風口，但是這次的合作單位跟以往企業(yè)不同，和醫(yī)院合作更需要考慮到每個醫(yī)生的感受，畢竟合作的主動權掌握在醫(yī)院。雖然不少AI產(chǎn)品已經(jīng)落地醫(yī)院，但是初步效果并不佳，除了考慮到產(chǎn)品本身問題，還需要考慮到用戶問題。圖瑪深維CEO鐘昕曾表示醫(yī)生群體中對于人工智能持三種態(tài)度：一部分接受與支持，認為人工智能會為醫(yī)療帶來好的變革，這類人群以大醫(yī)院的醫(yī)生為主；另一部分排斥，部分醫(yī)生認為人工智能帶來的影響是好還是壞尚無法評判，因而對新技術的普及十分抵觸；有些醫(yī)生則是漠不關心，部分醫(yī)生認為人工智能真正能順暢地在臨床實現(xiàn)應用并帶來價值還很遙遠，對于人工智能的普及持“事不關己高高掛起”的態(tài)度。盡管AI已經(jīng)成為大趨勢，但是合作伙伴的獨特性讓AI公司不得不考慮用戶買單問題。

4、大醫(yī)院人員較足，但對手競爭激烈醫(yī)院選擇權很大；而基層醫(yī)院，設備落后人員短缺，成本過大付費意愿不強。

對于大型三甲知名醫(yī)院，各大AI公司將它們作為在商業(yè)道路上最先搶占點。因為大型三甲醫(yī)院患者數(shù)眾多，數(shù)據(jù)樣本大且多樣化高，但是大醫(yī)院每年進修、規(guī)陪人員眾多，而且設備先進，使用的意愿沒有那么強烈。在合作意愿上，大醫(yī)院有更多的選擇性，當然會選擇性價比更高的AI公司。初創(chuàng)公司在與大醫(yī)院的合作上會變得更加激烈，一些產(chǎn)品性能體驗不佳的公司就會成為泡沫。而面對迫切需要AI來幫助醫(yī)生減輕負擔的基層醫(yī)院，AI公司會考慮到數(shù)據(jù)較少，樣本多樣化不高，占領基層必然需要更大的人力資源，運營成本。而且初期面對價格較高的AI產(chǎn)品，基層醫(yī)院收入不足，醫(yī)院付費意愿不高。是先占領三甲還是面向基層是大部分初創(chuàng)公司正在面臨的問題。

從目前來看，就肺結節(jié)領域來說，AI僅作為肺結節(jié)篩查的輔助工具，肺結節(jié)只是所有肺部疾病的一個小病種。而國內(nèi)公開宣稱進行AI肺結節(jié)篩查的公司就有幾十家，想要在這個領域拿到準入資格，可想而知會面臨一場激烈的競爭，離AI能成功盈利還有很長一段距離。

哪里才能開花結果？

智能相對論分析師易敏認為至少需要考慮三個方面。

1、快速搶占三甲還是走向基層？目前來看，三甲醫(yī)院競爭異常火熱，對于早先獲得資本融資的公司有足夠的資金當然選擇搶占三甲醫(yī)院。搶占大型三甲醫(yī)院意味著獲得更多的數(shù)據(jù)，三甲醫(yī)院每日門診量在2000～4000之間，患者人數(shù)眾多意味著數(shù)據(jù)化的多樣性，如果在大型三甲醫(yī)院迅速占領了市場，意味著先在數(shù)據(jù)上向前邁了一大步。而相對來說，基層醫(yī)院更需要，當前國內(nèi)基層醫(yī)院面臨的問題是：醫(yī)生緊缺，工作量大，設備老化，醫(yī)生診斷率相對三甲醫(yī)生要低。從上面這些問題分析，基層醫(yī)院對AI影像有更迫切的需求，比如翼展科技在人工智能方面的探索便聚焦到基層醫(yī)院，與昌都地區(qū)人民醫(yī)院試點合作，它希望能在基層醫(yī)院場景下快速實現(xiàn)人工智能診斷。

2、除了肺結節(jié)，AI影像還能去哪里發(fā)光發(fā)熱？ 目前國內(nèi)推出的AI輔助診斷軟件已經(jīng)有多家，大多數(shù)AI公司都是從肺結節(jié)項目切入，對其他領域的研發(fā)相對較少。放射科和其他科室原本可以用AI項目解決的研發(fā)需求和臨床需求都沒有被滿足。邵逸夫醫(yī)院放射科表示，即使肺部篩查產(chǎn)品也沒有做到盡善盡美，他們期待能夠在甲狀腺結節(jié)、乳腺結節(jié)、肝臟占位、前列腺等異常病變的篩查方向研發(fā)出更多的產(chǎn)品。由此可見醫(yī)生們的需求很多，但是產(chǎn)品同質化嚴重，只有不斷創(chuàng)新，讓產(chǎn)品多樣化，在更多領域找到突破口產(chǎn)品才會加速落地。

3、一旦CFDA落地，如何快速完成商業(yè)化？技術成熟后如何找準商業(yè)化模式，是眾多AI初創(chuàng)公司需要認真探索的問題。對于西門子，GE這類型大型醫(yī)療設備公司，它們已經(jīng)在醫(yī)療領域深耕多年，相對于初創(chuàng)公司，它們有更為成熟的營銷模式，比如采用捆綁營銷：向醫(yī)療器械廠商尋求合作，將軟件與硬件設備捆綁銷售，或將產(chǎn)品功能嵌入硬件設備當中。

當然，產(chǎn)品的多領域發(fā)展離不開最終哪些用戶買單，如果全部分攤到患者頭上無疑偏離了AI的初衷，而醫(yī)療機構為此付費意愿并不強烈，因此眾人買單是更可行的一種商業(yè)模式。一方面可以面向體檢中心以及第三方醫(yī)學影像中心，出售軟件的使用權限，或收取一定的服務費用；一方面費用可由患者支出（匯醫(yī)慧影的電子膠片就是由患者買單。）；而另一方面后期AI影像篩查系統(tǒng)確實給醫(yī)生減輕不少負擔，醫(yī)院也是買單的客戶；如果后期產(chǎn)品能夠降低大病發(fā)生幾率，減少醫(yī)保開支，政府也可能是買單的對象。而對于最終各大公司會選擇哪種方式“買單”目前仍在探索之中。

總之，AI影像正在經(jīng)歷一場“盛世危機”，誰是真AI，誰是假泡沫，只有經(jīng)過市場驗證，才能看出誰是那個沒穿底褲的“裸泳者”。而對于多數(shù)創(chuàng)業(yè)項目來說，首先得保證方向對，才可能抵達終點，看到曙光。