大变局，AI医学影像赛道如何突围

S丶Emperor 2024-10-29 工程案例 2 次浏览 0个评论

　　经过10多年的市场培育和用户教育，医学影像AI产品的价值已经得到目标用户的认可，从一开始的排斥和观望转变为接受和拥抱。而随着经济下行和医疗反腐常态化，这个赛道将如何破局？我们看看作者的观点。

　　近日，动脉网发布了《2024医疗人工智能报告:生成式AI爆发，医疗AI走到新的十字路口》，报告中提到“历经近10年发展，医院对于影像AI产品的接受程度不断提升，医生对于影像AI研发的参与程度不断深入，影像AI的应用场景也日渐宽泛。以影像AI为核心打造的医疗器械已贯穿筛、诊、治、防全流程，应用场景也由放射科向外延伸，可赋能几乎所有涉及医学影像的科室”。

　　通过10多年来的市场培育和用户教育，医学影像AI产品的核心价值逐渐得到目标用户的认可，用户已从开始的排斥和观望，转变为接受和主动拥抱，这从主流影像AI 厂商的销售数据可见一斑。根据数坤科技招股书，2020年销售额2477万元，2021年上半年销售额就达到5262万元，但是与动辄10亿美金的估值还是稍显惨淡。随着经济下行，一级市场融资数量和数额双降，加持医疗反腐常态化，AI医学影像赛道将如何破局，分享一些个人观点，如有雷同，说明咱想一块去了。

　　从定义上，医学影像软件是一种专门用于医学影像处理、查看和分析的软件，帮助医生更准确地诊断和治疗疾病，通过提供各种工具和分析功能，提高医疗工作的效率和准确性。例如医学影像后处理软件、放疗靶区勾画软件、手术计划软件等。

　　以医学影像后处理软件为例，目前主流的CT影像后处理软件，国外软件包括AW（GE）、IntelliSpace Portal（Philips）、Syngo.via（Siemens）、Vitrea（Canon）、Myrian（Intrasense）、Synapse 3D（Fujifilm），国内软件包括AVW（东软医疗）、uWS-CT（联影医疗）、Anythink CT（思创贯宇），这些软件均包含像血管分析、冠脉分析、脑灌注分析等临床常用的高级应用，不过采用的是传统的图像处理算法。

　　国内外主流的CT影像后处理软件（数据来源：各家官网）

　　而医学影像AI软件是采用人工智能算法通过病灶特征识别、病灶性质判定等进行辅助分诊、辅助检测、辅助诊断等。可以发现目前主流的影像AI 软件并未超越传统医学影像后处理软件的应用范畴，且支持的应用类别较少。而影像科医生阅片不是只针对某一种疾病，而是需要将所有可见的影像特征进行诊断。例如胸部CT，不仅仅看肺结节，还需要看整个肺部、纵膈、大血管有没有异常。目前的影像AI软件主要针对单一病种进行设计和开发，临床应用受限。

　　主流的医学影像AI软件（数据来源：药监局官网）

　　并且医学影像AI是将人工智能技术应用于医疗软件，实现从数字化向智能化的跨越，但本质上还是信息化软件，又不具备信息化软件的高壁垒。一家医院可以有两个厂商的肺结节AI软件，但不会有两个厂商的PACS软件。

　　如何撑起高估值，讲好影像AI故事，不少影像AI厂商开始积极探索商业模式，主要有几种：

　　第一：经销或直销。这是目前主要的销售方式，通过内部搭建销售团队，或者选择与拥有强大区域渠道资源的代理商合作进行销售。

　　第二：出海。例如推想医疗是较早布局海外业务的AI厂商，目前多个产品已获得CE、FDA、PDMA、UKCA认证。

　　第三：软硬一体。例如深睿医疗推出了搭载AI算法的骨龄仪，以实现更好的使用和推广效果。

　　第四：与影像设备厂商合作。例如复星杏脉与东软医疗合作推广肺结节AI软件。

　　在此笔者提出一种新的观点：平台模式。使影像AI厂商从信息化厂商向平台服务商转型，构建医学影像AI生态，类似现在非常火爆的AI智能体平台，统一的入口，统一的交互，丰富的应用，个性的选择，持续的更新。

　　说起平台模式，其实各影像AI厂商也在构建自身的集成AI平台，例如胸部一站式解决方案、心脏一站式解决方案、脑卒中一站式解决方案等，但是仅局限于自己的产品。或者像GE医疗推出的“爱迪生魔盒”，虽然集成了多种影像AI软件，但仅仅是应用的堆砌，各个应用的界面不同，交互不同，用户需要在不同的软件交互之间切换，体验不佳。

　　下面笔者介绍两个影像AI平台供参考：EnvoyAI、影微分集成平台。

　　EnvoyAI建立了一套完善的AI快速分发机制。这一机制就像是一座桥梁，一端衔接AI开发人员，另一端则对接临床医生。通过这个桥梁，开发人员可以将自己的AI研发成果直接发布给临床医生，在临床落地应用。目前已被TeraRecon收购。

　　影微分集成平台是影禾医脉推出的AI产品集成平台，采用标准接口和统一的阅片界面集成AI诊断工具。目前已集成几十款产品，应用于肺结节辅助筛查与随访系统、乳腺癌早期筛查、脑卒中辅助评估、儿童生长发育评估、骨折智能分析系统、冠脉分析系统、脑AD神经退行性病变超早筛等。

　　正如前面所述，医院信息化软件的高壁垒，预示着平台模式的落地将是一件困难重重的事。但我们应该做难且正确的事。我相信，通过统一的平台打开医院的信息系统，自由选择需要的软件模块处理医疗业务，将不会遥远。