躺在医院吃灰是AI医疗影像

• 躺在医院吃灰是AI医疗影像
  
  
  人工智能技术作为新兴的技术力量，驱动传统产业的升级转型。具备革命气质的人工智能正与古老而保守的医疗体系相互交织，在激烈的碰撞与融合中推进医疗体系智能化改革的进程，使人工智能始终走向在服务人类的轨道上。
  
  AI医疗影像硕果累累，疾病筛查率居高不下？
  
  医疗影像行业门槛高、体量大，工作量繁杂且庞大，且日益增长的医学影像数据与放射科医师数量的增长速率极不匹配，导致医疗影响行业人才供给与市场需求之间出现断层。人工智能作为一种效率工具，能够在解放人力的同时提升阅片速度与诊断效率，赋能医疗诊断的全流程。AI医疗影像也因此成为AI企业寻求技术落地的最佳窗口，也是AI医疗中最具落地价值的板块。
  
  伴随着人工智能落地潮的开启，寻求合适的落地场景，快速找到技术商业化变现的道路成为AI企业发展的第一准则。因此，技术成果的数量与质量成为彰显企业商业价值的维度之一。在医疗影像领域，关于疾病筛查以及疾病诊断等AI模型识别的准确率则成了衡量技术具体使用成效的标准。
  
  AI医疗影像矛与盾：双重保险下的误诊危机
  
  经过几十年的积累与沉淀，人工智能技术正在经历过从能用到好用的阶段，应用落地场景也处于逐渐开拓与深化的阶段中，AI企业间的角逐也更加激烈，AI技术的发展也逐步进入垂直细分领域，医疗影像以入场容易以及标准化程度相对成熟而被认为是最早能够实现AI落地的场景之一。
  
  降低人力成本”、“缓解医疗人员的工作压力”、“媲美甚至超越资深医师的诊断效率与能力”是媒体以及企业想要传达给医疗机构以及大众的认知，这也是企业开启AI技术商业化大门的钥匙。得益于AI影像技术的正面宣传，其被认为是医生最得力的医疗助手，能够在医生+AI的双重审核下降低误诊效率。
  
  事实上，出于绝对的安全性，AI医疗影像与最初研发的初衷相违背，反而增加了医生的工作量，着实有些偷鸡不成蚀把米。
  
  锦上添花or雪中送炭？
  
  AI医疗影像领域内的企业并未将业务中心放于产品打磨以及追寻清晰的商业模式与盈利场景上，导致医院的付费意愿很低。现阶段，AI医疗影像产品能力盈利受限的根本原因在于企业并未找到真正合适的应用场景，且产品并未满足医疗机构的真正刚需，就像滴滴打车之于用户出行，电视之于家庭娱乐，是锦上添花而非雪中送炭也。
  
  新技术的崛起决定了其将在去泡沫化的过程中需要历经锤炼，达到能够解决实际问题的水平，这样才能革命性提升医疗能力与服务水平。针对医疗影像领域而言，企业需要构建医疗领域的标准化数据库，持续优化算法模型，为企业自身建立起护城河。除了确保技术的高壁垒性以外，企业还需要实际场景出发，洞察用户的真正需求，构建医院、市场和消费者互联互通的桥梁，最终撬起AI医疗大时代的生态繁荣。