医疗影像AI六年记：让人工智能读报告，你愿意吗？( 五 ) 未成年人保护法|网络安全法

虽然每家出发时选择的路不同，但终点却一样，即走向所谓的“多模态医疗AI解决方案”。理想很丰满，落地医院临床场景的现实，却依然骨感。
从北大医学部博士毕业几年后，马瑞一直在国家卫健委直属的某三甲医院工作，作为一名放射科医生，他曾对医疗AI寄予厚望，但渐渐也没了太多期待。“我们这几年换了好几个AI系统，现在保留下来的两个是深睿和依图，因为只有这两家还愿意免费合作。”相比投资圈的并购新闻，医生们更关注系统哪个功能更好用。
AI系统的肺结节、骨疾病、淋巴结等病灶辅助诊断，马瑞觉得最好用的还是肺结节，几毫秒就可以识别出来。“但主要不是节省了时间，而是避免漏诊。胸部CT本身只是影像科的一部分，肺结节又只是胸部CT的一部分，”马瑞向《财经》举例，“就像坐地铁通勤，地铁行驶速度快了10倍，但来回走到地铁站的时间还是那么长。
不过，他认为患者不会因为降低漏诊率而付费，“有没有AI，病人对医生的期望都是一样的，就是诊断准确、不能漏。病人不能容忍医生犯错误。不过现在漏的这些，95%以上也没事儿。”
对于通过AI加速进行冠脉三维重建，马瑞讲道该功能确实可以减少图像后处理的时间，节省1-2个人力。不过遇到有支架、心脏搭桥的特殊病例，系统还不能自动处理。
针对与放射科相关的获批三类证场景，他个人的使用体会是，“除了肺结节，手部CT看骨龄成熟、好用；骨折的话，CT看肋骨骨折还凑合，别的部位不好使。”
对于马瑞这样的三甲医院医生而言，AI系统的助力相对有限，但在基层医院，成熟的放射科医生稀缺。此前，多地兴建医共体，其中一项便是上级医院支持基层的DR/CT/心电图等阅片、写报告。这意味着，医疗影像AI有落地基层的商业机会。
但是，北京另一家三甲医院的主任医师方博告诉《财经》，很多时候出现“漏诊”，问题并非在阅片环节，而是片子本身就没拍好。“比如手部骨折了，但在医院没发现，这可能是拍片时投照角度、给的X线剂量有问题，导致重影或病变没有显示出来。”这种情况下，AI也无能为力。
除了系统难以解决的原始数据采集问题，经费限制也影响着医疗影像AI下沉。“大部分的基层医院经费有限，所以喜欢上短平快、能带来实际效益的项目”，活跃在河南的一位医疗设备代理商讲道，受疫情冲击，很多医院资金亏空严重，像郑大二附院、五附院账上都有几千万的窟窿，医院上新项目非常谨慎。
“相对来说，现在最有钱的是县域医院，有一定现金储备。但县医院里，病人肯定更信医生，而不是机器，像AI这样高大上的东西，接受度可能不会很高。”
质疑医疗影像AI的声音不绝入耳，有媒体总结医疗AI眼前的商业化窘境——三甲医院用不上，基层医院用不起。投资圈里机构也开始分化，看好该赛道的PE基金大举进入：2021年上半年，推想D轮融资9亿，数坤融7亿，深睿C3轮数亿，医准C轮数亿……不看好的机构则冷眼旁观，用“我不投”来远离设想中、泡沫破灭后的一地鸡毛。
对医疗影像AI公司来说，无暇顾及泼冷水者。尽快适应医疗圈的规则，把收入做起来、顺利上市才是关键。
2021年商业化：招标之下疯狂内卷，医保控费双刃剑商业化过程中，AI科学家和医生团队之间、和医院之间，有着诸多磨合。李开复在近日的一次演讲中，讲道，“与金融、互联网等领域不同，AI+医疗特别要尊重客户和他们的采购方式，而不是盲目以己度人地教育市场。”2017年，创新工场all in人工智能赛道，也投资了多家医疗AI创业公司。