從AlphaGo大戰柯潔，到OpenAI血虐Dota2半職業選手，AI再次登上了歷史的舞臺。自2012年以后，得益于數據量的上漲、深度學習的出現的運算力的大幅提升，人工智能開始大爆發。

然而，就在今年3月，“中國AI公司遭遇C輪死”引起嘩然；5月有報道稱IBM 醫療部門大幅度裁員，規模達50％－70％；隨后美國醫學媒體STAT有消息傳出，STAT拿到了來自時任IBM Watson Health副首席健康官的Andrew Norden的文件，該報告顯示正在使用Watson for Oncology（Watson腫瘤解決方案）的醫生們提出了強烈的批評，指出 Watson經常提出不準確的醫療建議，這讓IBM Watson陷入了歷史以來最大的信任危機。最近更有媒體調研指出，不少醫療影像AI產品躺在醫院”吃灰”。

醫療AI狂歡背后是新技術頻頻遭遇落地場景應用的尷尬，醫療AI到底是概念意淫，或者只是一場資本游戲？如果能實現技術場景落地，那么具備哪些特征的產品才能真正被醫院接受，避免遭遇“吃灰”的命運？

以患者為中心，易用友好的產品不“吃灰”

當下人工智能發展趨勢不可阻擋，從國外到國內，從資本巨頭到科技巨頭，已經在積極布局智能醫療產業。醫療影像AI被資本高度青睞，被認為將最先實現商業化，有望實現彎道超車。

目前，很多公司已經研發出輔助不同科室醫生的產品，正在加速商業布局。然而經歷了2017年到2018年上半年的狂歡后，醫療AI公司們似乎并沒有交出一份漂亮的答卷。據悉，與浙江邵逸夫醫院影像科合作的醫療AI公司已經達到了10家之多。

匯醫慧影CEO柴象飛認為，AI+醫療創業整體上還處于起步期，不管是在底層技術、還是產品創造力、產品體驗上都還有很大的改進空間。目前醫療AI產品躺在醫院“吃灰”有幾個方面原因：第一，是大家對醫療AI有著相對較高的期待，而目前AI醫療對速度的要求和目前醫療行業變革緩慢是現在最大的矛盾，整體研發周期較長。而醫療是偏傳統的行業，有很多原始行業的特性，比如新藥從研發到商品化可能需要10到15年，器械的研發是5到10年。

第二，目前大部分產品其實是在醫院試用，易用度和友好度還有待考察，而且目前AI參與臨床還太淺太少；我們認為AI公司要不僅要以醫生為中心去設計產品，把產品融入到醫生的工作場景中去，還要符合醫生的使用習慣，幫助醫生提高診斷效率和準確率；除此外，我們還要以患者為中心去設計產品，而真正能服務患者，提高患者的就醫體驗才是產品設計的終點，打造易用友好的醫療AI產品是制勝的關鍵。舉例來說，匯醫慧影在既有業務數字膠片基礎上，給患者提供智能化報告解讀服務，得到了醫院和患者多方面的歡迎。

差異化競爭，沖破天花板

AI技術能夠通過數據訓練，掌握不同的專業知識，許多商業領域均可受益。人工智能醫學影像，就是利用圖像識別的方法進行以圖識圖的判斷。醫學當中可能有幾類數據，主要就是影像數據和病理數據，用圖像識別的方法就可以解決很多其中的問題。

肺結節篩查是目前大部分AI影像公司集中的一個領域，雖然AI能幫助找出結節，但在進一步的良惡性判斷與報告意見出具方面，AI尚不能給出結論。而且，目前市場上的產品多集中在肺結節上，同質化嚴重。一個三甲醫院可能同時安裝10余家AI公司的產品，但經常使用的也就一兩家，其他家的產品由于沒有醫生的反饋來進行優化，產品迭代緩慢，出現躺在醫院“吃灰”的情況。

肺結節公開數據多，很多數據集可以直接下載，所以近兩年大量公司開發出了肺結節篩查產品。但是，對于更為廣泛的病種，AI產品的研發卻步履維艱。新病種數據獲取難度大，高質量數據需要專家進行合作標注，整個病種AI產品的研發周期較長。此外，在醫療場景當中單獨識別圖像這件事情并不足以滿足醫生的需求，疾病篩查和輔助診斷臨床價值有限，要成為醫生日常使用必不可少的工具，就要介入到到臨床決策，醫生更需要能覆蓋全部醫療流程的AI產品。

因此，深入更多病種和參與更多醫療流程的產品，可能能得到更多醫院和醫生的支持和肯定，這可能是未來AI影像公司最重要的競爭優勢。這一點上，匯醫慧影獨辟蹊徑，希望以影像數據切入，讓AI貫通影像科全流程里，實現從篩查到診斷再到治療和預后全部環節里，完成一個服務閉環。

2017年，匯醫慧影對外發布了三款比較常用的用于篩查場景的以圖識圖產品，比如CT肺結節的檢測、胸部DR檢測和骨折的檢測，其訓練模型當中不光是有圖像的信息，還加上了很多患者臨床的信息、檢驗的信息以及愈后隨訪的信息，其AI產品不僅能夠實現病灶定位和標注，還可以參與腫瘤的分期分型，并能給醫生的治療決策提供支持。

2018年4月，匯醫慧影聯合301醫院發布主動脈夾層人工智能平臺AORTIST2．0，將新病種模型開發和單病種全流程覆蓋進行了很好的結合。通過驗證，AORTIST2．0的準確度遠超常規手動測量，還提供主動脈擴張和復合終點事件預后預測結果。AORTIST2．0的表現基本上能夠達到301醫院這樣的精準判斷和預測水平，能夠將40％的五年愈后降到15％，能夠更加深入醫療的場景和決策化的流程。

匯醫慧影CEO柴象飛表示，醫療AI已經進入下半場，AI已經從1．0時代走向了2．0時代，這一點變化的原因是，過去1－2年里，我們聚焦于為醫生提高診斷效率而努力，今天我們發現，醫療服務的真正核心是患者，以患者為中心，打通從患者到醫生再到醫院這條服務鏈條至關重要。

匯醫慧影致力于打造一個在線化的影像中心，連接患者、醫院、醫生，為三者提供數字化、移動化、智能化的影像閉環服務體系，并試圖構建一個能夠持續孵化創新醫療服務的平臺向縱深發展，嘗試參與醫療治療和預后隨訪環節。與此同時，最為行業頭疼的盈利困境被匯醫慧影以全鏈條服務商業模式打破僵局，殺出重圍，跳出燒錢的魔咒，據悉匯醫慧影2017年已經有一個漂亮的收入成績單，已經被行業視為準獨角獸、獨角獸。