医学影像AI的商业化挑战与未来
影禾医脉创始人王世和解析行业发展路径
本文整理自影禾医脉创始人、一脉阳光集团创始人王世和在2024远见数字健康年度大会上的演讲。
01 医学影像AI的商业化困境
医学影像AI虽在过去十年中取得显著进展，但尚未形成成熟的商业化路径。主要原因在于大部分产品未能与临床需求紧密结合，使用流程上缺乏闭环[1]。
针对商业化路径，王世和提出两条可能方向：一是成为影像设备的组成部分，二是作为平台的一部分。他认为后者更为理想，一个优秀的AI平台应具备丰富的工具种类及精准匹配临床场景的能力。
02 医学影像AI的定义
根据国家卫生健康委员会发布的指引，医学影像AI的应用涵盖辅助诊断、质控、治疗规划等领域，但这一描述并不全面。
结合个人经验，王世和认为医学影像AI应定义为通过人工智能方法提升或替代医学影像服务中医生、技师及管理者工作能力和效率的技术。
具体应用场景需覆盖从检查单开具到图像扫描、质量控制再到报告撰写等多个环节，以实现全流程优化。
03 医疗影像AI研发路径
狭义的医学影像AI主要指诊断，而广义则包括整个服务链——从开单、扫描、诊断到临床应用及患者服务。
不同环节对AI技术要求各异：
- 智能开单需标准化检测项目名称；
- 扫描与图像质量控制涉及设备特性及检测项目优化；
- 诊断可基于生成式AI技术进行训练；
- 临床应用依赖医生经验，语言、图片和视频等形式可提高患者服务体验。
04 影像AI商业模式
早期AI企业若仅依赖技术生存将面临较大压力，需寻找多元收入来源。例如，智能开单和诊断可能更适用于To H或To B模式，而临床应用则更多面向C端用户。
05 影像医生的未来
- 走进临床： 提升临床医生对医学影像的认知及精准开单能力。
- 走近患者： 增强与患者的沟通交流，提供科学的服务。
- 走进科研： 积极参与医学影像AI的科研探索，推动技术进步。
