半岛体育AI辅诊技术商业化山重水复腾讯该如何寻路

　　半岛体育AI辅诊技术商业化山重水复腾讯该如何寻路布局已久的腾讯医疗健康在AI影像辅诊领域又有了新动向。今年6月，据国家药监局网站信息显示，腾讯医疗健康的“结肠息肉电子内窥镜图像辅助检测软件”创新医疗器械获批三类证。

　　根据我国《医疗器械分类目录》，医疗AI产品可以按二类医疗器械申报或按三类医疗器械申报，区别在于前者仅限于辅助诊断，不能直接给出诊断结论，后者则具备诊断资格。

　　拿到三类证书的结肠息肉AI辅诊软件也不止腾讯一家，此前一年内，成都微识医疗和武汉楚精灵的相关软件均已拿证。

　　据生物医学工程出身的医疗领域人士解释，大多数结直肠癌均源于结肠息肉的恶性转化，AI辅诊软件可以在电子内窥镜图像处理器输出的视频流中导入视频图像信号，经过软件深度学习算法分析后，将疑似息肉位置进行标记，最终在原始图像上显示，目的是辅助医生诊疗，提高结肠息肉的发现率，但在研判息肉良恶性质阶段，AI软件的可靠性存疑。

　　彼时互联网对AI的热情不亚于今年年初的盛况，医疗、教育等资源分布不均但极具现实应用价值的领域被视为最值得押注的赛道。因此，医疗与AI的联姻不仅吸引了阿里、腾讯、百度等互联网巨头试水，科大讯飞、东软、华为也在全国跑马圈地，资本同样加速涌入，不同内涵的“智慧医院”拔地而起，各路人马高喊着颠覆传统医疗的口号进场，掀起一波AI+医疗的浪潮。

　　同年8月，腾讯正式发布医学影像AI产品“腾讯觅影”，加上后来上线的互联网医院、电子健康卡项目和““腾讯医典”等C端专业医学科普项目，慢慢构成了医疗领域AI应用的“小生态”。

　　没想到的是，就在国内AI+医疗概念正热之时，“行业标杆”IBM的Waston人工智能肿瘤诊断系统因诊疗效果不达预期，被全球多家医院取消合作；随后，IBM医疗部门大规模裁员、Waston在测试方案中对医生提出危险治疗建议的爆料接踵而至。

　　国内的情况也不理想。以最火热的影像识别领域为例，在疯狂地进驻三甲医院后，AI影像识别却仍处于初步阶段，既解决不了医院、医生的刚需，也实现不了商业化。大批AI影像公司在2019年遭到淘汰。

　　勉强活下来的企业终于在今年等到了新一轮AI浪潮到来。如今在AI医疗领域，发展最快、吸引玩家最多的细分赛道依然是影像AI辅诊，腾讯医疗健康也不例外。但是尽管拿了证、进了医院的门，AI影像辅诊产品想蹚出一条可行之路，最重要的还是要走通能够变现的商业路径。六年过去，这一情况有所改变吗？

　　在被问到已经拿证的AI影像辅诊软件的具体商业化时间表时，腾讯医疗健康公关部人士只回应说“仍需时日”，并未透露具体计划。而从医院内部的反馈来看，要达到收支平衡的拐点都还遥遥无望。

　　想要走通商业化路径，首先要让医生“喜欢用”，但现实中，“不可靠”仍然是医生对AI影像辅助技术持保留态度的原因之一。

　　在重庆，多家三甲医院和民营诊疗机构的影像科、病理科这种以视觉判读为核心的科室，都在三四年间使用过多家公司的AI医疗影像产品。但这些产品大多是试用的半岛体育，真正大规模购买使用的并不多。

　　“现在的技术只能说是锦上添花，有时候也添乱。”重庆某三甲医院影像科住院医师告诉记者，在日常使用中，AI医疗辅助技术并不够准确，“一张肺部的片子AI看全是肺结节，其实全是血管，准确率不到50%，能辅助我们什么？更重要的是，AI它没有办法负责，影像报告最后还是要人来把关，出了事追责到医生和医院，不是AI和AI企业，所以我们一般不怎么用”。

　　除此之外，AI医疗影像辅助技术不论哪一个方向，均旨在解决医疗AI的碎片化难题，这一点上也没有摸准医生、临床的真实需求。

　　近一年间腾讯医疗健康推出的影像AI医疗辅助产品有两个，一个是上述结肠息肉AI辅诊软件，另一个是去年8月推出的一款针对的是慢性青光眼眼视神经病变眼底图像。上述两款应用于眼科和消化内科的软件产品，以及最先被AI切入的肺结节影像识别都有一个共同点——只解决了诊疗过程中的一个单点问题。

　　影像识别重要，但却只是影像科医生工作的一小部分。理想中的AI产品应该是通过一个软件就能把病人所有病灶都识别出来。而据医疗领域AI图片识别方向的研究者透露，现在的医疗AI辅助技术连肝脏病灶都勾画不出来，模型的稳定性和泛化性都很差。这主要是因为，AI训练所需的大量医学相关高质量数据均具有孤岛效应和稀缺性，实际上可用于训练的标注数据库依然不足，导致相关研究成果“发文章可以，实际用鸿沟还在”。

　　产品本身的不足之外，头部企业的AI产品入院后，谁该为AI影像辅诊产品埋单这一各方表现暧昧的问题依然困扰着厂商们。

　　由于AI影像辅诊软件需要搭载于现有医疗器械上，比如结肠息肉AI辅诊软件就需要搭载在电子内窥镜硬件上，因此腾讯医疗团队如果想实现商业化，不仅要和医院沟通，也要和医疗器械企业达成一致。这样一来，不仅增加了入院的难度，由哪一方付费也待解。

　　“既然是在医院科室使用，自然该由医院方面付费”这一理所当然的想法却遭受到现实打击。首先，现如今AI影像辅助产品仍然是供大于需，三甲医院本身付费意愿就不高；其次，医疗资源最为集中的公立医院，同样也是商业化受限最多的场景。

　　上述住院医师表示，医院内各个科室的预算有限，AI影像辅助产品真的开始收费的话，影像科医生还要单独给机器申请一笔阅片费，阻力很大。

　　海外AI医疗企业是怎么解决这一问题的？GE（通用电气）医疗、西门子等传统医疗设备巨头早已形成较为稳定的付费模式，主要有订阅式收费和按时间付费两种模式，即根据机器约片数量或者服务时间，由医院向技术提供商付费。但这一模式建立在市场化的医疗体系之上半岛体育，与国内现实情况相差极大，并不具有参考意义。

　　AI影像辅助产品想在国内走通商业化路径，不仅要有高超的算法模型和庞大的数据量，培养出强大的AI，还要保证诊断的范围广、结果准确，当然也要足够便宜；更重要的是找到真正稳定的付费方。可以说是关关都难过半岛体育。

　　鉴于此，腾讯医疗健康哪怕背靠互联网巨头的流量池也很难在医疗领域一蹴而就，现阶段只能继续挖掘通用AI的平台能力。

　　比如其近日推出的“腾讯觅影数智医疗影像平台”，据官方介绍，平台一方面要通过“影像云+影像AI”的方式，帮助行业内数字影像应用与互通，另一方面辅助科研机构研发及训练AI模型，希望借此破解影像AI辅诊数据来源分散、标注耗时、产学研管结合难等瓶颈。商业化的目标再度被无奈延后。