人工智能|实习助理何时能转正？从肺结节影像AI技术的商业化探索说起
国内外公开的胸部数据集、相对便利的数据获取条件，以及肺结节影像直观、便于观察诊断的特性，为影像AI技术的创业者们进入肺结节检测行业提供了天然的起步机会 。同时，影像科医生人手不足、影像数据快速增长，也为这一细分领域创造了商机 。
自被称为AI影像“肺结节年”的2017年至今，肺结节人工智能如火如荼地发展起来，肺结节筛查模型也成为大多数人工智能创业公司的标配 。然而，近120家AI医学影像企业中，有约百家企业布局于肺结节影像产品，同质化竞争严重，除此之外，迟迟不见产品过审使得商业模式无法落地，变现，成了难题 。
【人工智能|实习助理何时能转正？从肺结节影像AI技术的商业化探索说起】一切在2020年被改变 。
基于技术相似，在这一年，不少AI医疗企业走到了疫情防控第一线 。疫情后，肺部CT检查的重要性进一步放大，肺结节筛查的应用场景由此不断丰富，CT影像的AI辅助诊疗成为最最高频用于临床使用的AI医疗影像应用场景之一 。
疫情爆发所带来的海量病患影像数据，在很大程度上加快了AI+CT等医疗影像产品通过审批所需的标准化数据库建设，暴增的临床运用需求也使得审批所需的临床试验进行速度大幅提高 。随着包含“首张肺结节AIII类证”在内10个NMPA三类证下发，2020被称为医疗AI拿证元年 。
疫情吹动东风再起，AI医疗影像又一次成为人工智能医疗健康领域的热门赛道，肺结节检测筛查作为其中的先行者，已经率先步入红海，开始步入发展成熟阶段，产品技术日渐得到市场认可，商业模式也逐渐成熟 。
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图片来自：图虫创意
发展痛点凸显
单从个别单项任务的快速精准完成程度来看，目前，肺结节人工智能模型已经能够实现极高的灵敏度，对于微小结节的检出达到了瞬间全识别 。然而，从筛查到诊断的全流程中不难看出，AI需要在发现异常、量化测量、随访跟踪和鉴别诊断中发挥更可靠作用，最终才能具有临床应用价值 。
例如，在胸部CT检查中，不同的胸部疾病表现出的征象并不止肺结节一种，在医生看病的过程中，往往要综合考虑胸部CT检出的各种异常症状，做出最终诊断，这是医生的能力、效率最显著的价值体现 。还停留在单病识别阶段的大多数AI医疗影像产品，显然不能胜任全方位的临床诊断场景的需求，需要进一步研发多任务、多线程的真实场景诊断模型，才能实现医生生产力的最大解放 。
一旦AI实现了对医生日常重复性劳动的替代，人工智能这个“实习助理”将真正转正上岗，医疗过程中的基础环节和瓶颈环节将不断优化，医疗供给与需求的差异将逐步缩小，才能令更多的患者从中受益 。
道阻且长，AI医疗影像2020年后在肺结节筛查领域的再度异军突起，从更广泛的意义上来看，更像是医疗AI急需一个细分赛道来向外界证明，商业化落地不再只是概念上的可行，更具备了实践层面的操作可能 。
目前，AI影像医疗有两种较为主流的营收模式：一种是器械与算法打包售卖，软件设施、售后服务与影像设备一同推出；另一种是医院单独引进AI产品，用于非采购性临床科研 。
在三类证正式下发后，现有收费模式遭遇破局，意味着一部分企业真正拿到了商业化准入的钥匙，他们有资格进入医院采购目录，可以实实在在地用技术赚钱，接受临床和市场的考验 。
医院愿意为新兴技术买单吗？除了得看AI为其带来了多大的经济效益，还涉及医保、国家政策的制定、监管的实施等，放眼未来，医疗AI行业仍然需要聚焦在创造价值，真正达到了为医疗全流程提速的目的，找到愿意买单的支付方只是时间问题 。
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