AI成像领域正在发生一些奇怪的现象。
前瞻产业研究院表示，AI影像依然是上半年医疗领域最热门的赛道。
上半年融资数量达到15起，融资金额13.1亿元，远高于文本挖掘、知识图谱、医药科技等另外两个领域。
轨道。
截至目前，国内医疗影像AI公司已有百余家，其中活跃的包括英弗科技、图玛深维、建培科技、体素科技、依图科技、深瑞医疗、汇医慧影、华润视觉医疗等。
万里云等。
但热闹的外表下却是冰冷的现实。
据新京报《寻找中国创客》记者介绍，在AI产品密集的影像领域，一家顶级医院可能同时安装10多家AI企业的产品，而只有一两家实际上是由医生使用的。
国外也有类似的场景。
例如，今年5月，全球知名AI公司IBM沃森报告称，其医疗部门进行了大规模裁员，裁员比例达到50%至70%。
为什么这么多企业集中精力追赶潮流，却没有被风吹走？ 1、产业环境尚未成熟，应用距离落地还很远。
如果人工智能在医疗领域的应用成熟的话，没有人会相信。
尤其是在产业环境成熟的情况下，AI成像就更弱了。
这体现在3个方面：1、产品有效性存疑，患者隐私难以保护。
许多医生仍然对一些与AI成像相关的产品表示怀疑。
上海儿童医院影像科主任杨秀军曾表示，“我们PACS/RIS系统每天记录的病例有100例左右，包括普通X线DR图像、CT图像、MRI图像、DSA图像等。
这些数据还没有采集到，二次开发，目前只满足我们的临床和会诊需求，包括查阅、审阅、教学、科研等。
“展示的软件有很多，我看到的是JUST PLAY。
”上海市第一人民医院影像科主任韩某也表示，他的科室没有使用任何人工智能影像产品，首先，他曾走访过使用人工智能产品的医院，并没有发现该产品能够改善医生的工作。
反之，会影响医生的诊断思维；第二，对于数据安全，国家卫生计生委原副主任金晓涛也表示，个人健康医疗信息。
属于隐私权保护范围的，必须依法严格管控和保护，不得公开、泄露。
2、商业合作深度不够，合作仅停留在科研层面。
因为机器需要更多的学习时间，人工智能需要大量的数据和医生的判断来不断地“喂养”它。
现在最大的困难是积累更多的数据。
由于我国医院数据库开放，医疗数据尚未互联互通。
国内医学影像数据应用尚处于起步阶段，数据格式难以统一。
许多医学影像公司通过科研合作从医院获取影像数据，但仅仅依靠少数医院的影像数据是远远不够的。
而且，由于医院级别的差异，医院之间的影像数据往往差异很大。
以图玛神威医疗科技有限公司为例。
据IT时报报道，截至4月，图玛神威已与国内多家大型三级医院达成合作，但这种合作还停留在科研层面。
3、相关注册、准入、监管法律法规体系尚未形成，市场准入资格难以获得。
虽然AI影像发展迅速，但一直存在一个制约行业发展的问题，那就是国内尚无企业获得医疗器械注册证。
截至目前，国家药监局已向图玛神威、申锐、英弗、电内等企业颁发了二类证书，但尚未有企业获得三类证书。
也就是说，目前此类公司的产品仅具有辅助诊断功能。
提供明确诊断提示的产品需要获得III类证书。
“小助手”产品的需求自然远小于真正能够诊断的产品。
最有价值的产品 该产品肯定还处于诊断阶段。
据IT时报报道，黄峰表示，他曾与一些AI医学影像初创公司的CEO进行交流，了解到这些公司基本没有营收，更不用说盈利了。
由于没有准入资格的初创公司只能将产品作为科研项目拿到医院试用，现在盈利还为时过早。
人工智能医疗作为一种全新产品，尚无审批此类产品的经验和标准数据库。
医疗是一个严谨的行业，AI医疗产品还处于研发阶段。
一家以医疗AI产品为主营业务的公司，如果长期无法通过CFDA，公司的发展势必会出现问题。
在商业实现之前，市场化还需要面对四个问题。
目前国内的AI影像多集中在肺部结节的筛查上，主要是利用图像识别来读图，从而标记结节，减少医生读图的时间。
北京大学人民医院杜祥科医生表示：“人工智能并不能完全取代医生，医生做的不仅仅是看图片，人工智能只完成了一部分诊断过程。
同时，人工智能的利润和消耗也很大。
”巨大的实际问题。
”目前，人工智能在影像科室应用时确实存在以下问题。
1、应用未达到预期，医院与AI影像企业需要更多配合。
据《新经济学人》报道，今年1-2月，英弗科技的产品已在武汉同济医院、上海长征医院、大连中山医院上线，后续问题也在这期间暴露出来：虽然医院已安装了英弗科技的产品，但打开率和使用率都不高，很多医生不喜欢使用甚至拒绝使用。
部分医院影像中心的计算机系统与AI服务器不兼容。
打开服务器很慢，读图过程中经常出现卡顿的情况。
本应减少医生工作时间的AI似乎并没有达到目的。
2、企业聚焦肺部结节，图像识别过程中AI标记的误报率过高。
我国是肺癌大国，拥有充足的肺部影像数据和全球最成熟的肺结节识别研究。
因此，大多数企业都将目光投向了肺结节领域。
AI测量显然比医生肉眼测量准确得多。
但目前AI仅作为肺部结节的辅助筛查系统，仍需医生二次审核。
在 Litjens 等人中。
报告中，深度学习算法的灵敏度达到了%，但误报率也高达40%。
由于肺部和血管交界处的一些区域图像不是很清晰，系统很容易将其识别为病变，这在临床上没有意义。
。
由于假阳性率太高，医生在二次复查上花费的时间太长。
他们不仅需要确定人工智能是否漏诊，还需要排除误报的存在。
这样一来，医生的使用意愿就变得很低。
这并不能拯救他们。
时间反而增加了任务。
3、医生个性化程度高，使用习惯不同。
无论拥抱人工智能还是抵制人工智能，医院最终都需要考虑“买单”的问题。
虽然AI医疗是热门话题，但此次合作单位与之前的企业有所不同。
与医院合作时，更需要考虑每个医生的感受。
毕竟合作的主动权在医院。
虽然很多AI产品已经在医院落地，但初期效果并不好。
除了考虑产品本身的问题外，还需要考虑用户的问题。
图玛神威CEO钟鑫曾表示，医生对人工智能有三种态度：有的接受、支持，认为人工智能会给医疗带来好的改变。
这部分人主要是大医院的医生；另一类是拒绝，一些医生认为无法判断人工智能的影响是好还是坏，因此对新技术的普及非常抵触；有的医生无动于衷，有的医生认为人工智能能够真正顺利地应用于临床并带来效益价值还很遥远，对人工智能的普及抱有“无关”的态度。
虽然AI已成为大趋势，但合作伙伴的独特性迫使AI企业必须考虑用户付费问题。
4、大医院人员充足，但竞争激烈，医院选择余地大；而基层医院设备落后、人员短缺、成本高、支付意愿低。
对于大型、知名的三级医院，各大AI公司都将其视为抢夺业务的第一点。
由于大型三级医院患者数量较多，数据样本量大且高度多元化。
但大医院每年培训培训人员较多，设备先进，使用意愿不那么强。
从合作意愿上来说，大医院有更多的选择，当然会选择性价比更高的AI公司。
初创公司与大医院的合作会更加紧密，一些产品性能体验较差的公司将成为泡沫。
面对急需AI帮助医生减负的基层医院，AI企业会考虑数据较少、样本多样性不高，占领基层医院必然需要更大的人力资源和运营成本。
而且，面对前期价格较高的AI产品，基层医院收入不足，不愿意付费。
是先占领前三名，还是瞄准草根，是大多数初创公司面临的问题。
从目前来看，在肺结节领域，AI仅作为肺结节筛查的辅助工具，肺结节只是所有肺部疾病中的小病。
国内有数十家公司公开声称进行AI肺结节筛查。
如果想要获得这个领域的进入资格，可想而知将面临激烈的竞争，而且距离AI成功盈利还有很长的路要走。
很长的距离。
哪里能开花结果呢？智能相对论分析师易敏认为，至少需要考虑三个方面。
1、快速抢占前三位置还是深入基层？目前，三级医院之间的竞争异常激烈。
较早获得资本融资、资金充足的企业自然会选择抢占三级医院。
夺取大型三级医院意味着获得更多的数据。
三级医院的日门诊量向前迈进了一大步。
相对而言，基层医院的需求更大。
目前我国基层医院面临的问题是：医生短缺、工作量大、设备老化、医生诊断率低于顶级医生。
综合以上问题分析，基层医院对AI影像的需求更加迫切。
例如，翼展科技在人工智能方面的探索就聚焦于基层医院，正在与昌都区人民医院进行试点合作。
希望能够快速在基层医院提供AI影像。
实现人工智能诊断。
2、除了肺部结节，AI图像还有哪些亮点？目前，国内推出了多款人工智能辅助诊断软件。
大多数AI公司都是从肺结节项目起步，在其他领域的研发相对较少。
放射科等科室本来可以通过AI项目解决的研发需求和临床需求却没有得到满足。
逸夫医院放射科表示，即使是肺部筛查产品也并不完美，他们期待在甲状腺结节、乳腺结节、肝脏肿块、前列腺等异常病变的筛查方向上开发更多产品。
可见，医生的需求很多，但产品同质化严重。
只有不断创新，产品多元化，在更多领域寻找突破，产品才能更快推出。
3、CFDA实施后，如何快速完成商业化？技术成熟后如何找到合适的商业化模式，是很多AI初创企业需要认真探索的问题。
对于西门子、GE等大型医疗设备公司来说，他们多年来一直深耕医疗领域。
与初创公司相比，他们有更成熟的营销模式，比如采用捆绑营销：寻求与医疗设备制造商合作，整合软硬件设备。
捆绑销售，或将产品功能嵌入到硬件设备中。
当然，产品的多领域发展离不开用户最终买单。
如果全部分配给患者，无疑背离了AI的初衷。
医疗机构不太愿意为此付费，所以大家付费是一项比较可行的生意。
模型。
一方面，可以向体检中心、第三方医学影像中心出售软件使用权，或者收取一定的服务费；另一方面，费用可以由患者支付（汇医慧影的电子胶片由患者支付）；另一方面，费用可以由患者支付。
另一方面，后期的AI影像筛查系统确实为医生减轻了不少负担，医院也是买单的客户；如果后期产品能够降低患重病的概率，减少医疗保险费用，买单的也可能是政府。
各大企业最终会选择“买单”的方式仍在探索中。
简而言之，AI成像正在经历一场“繁荣危机”。
谁是真AI，谁是假泡沫？只有通过市场验证，才能分辨谁是不穿内衣的“裸泳者”。
对于大多数创业项目来说，首先要确保方向正确，才能走到最后，看到曙光。