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。

一、透过现象看本质

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。

二、如何破局

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。

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