医疗影像AI告别野蛮期，行业将走向怎样的未来？

　　2017年年底，郑众喜在华西医院参加了一场人工智能研讨会，很多科室都谈到了医疗影像AI，医生们认为AI需要在大量精准专业标识的影片基础上才能做到智能。

　　华西医院于2017年7月宣布成立医学人工智能研发中心，当天一场消化内镜人工智能演示中，通过云端上传了12张检查图像，不到10秒筛选出息肉、新生物(癌症)和静脉曲张三种消化内镜检查常见结果，准确率分别为92.7%、93.9%和96.8%。

　　彼时，阿里健康与万里云联合推出医疗AI产品“Doctor You”，宣布正确识别肺结节达到90%以上;一个月后，腾讯推出医疗影像AI产品“觅影”，对早期食管癌筛查准确率高达90%。

　　“准确率超过90%”、“速度击败医生”，一个个关键词仿佛让AI成为了医疗矿藏的密钥，AI医疗影像、AI辅助诊疗、AI药物研发、AI健康管理，正待来往的人们挥起“铁锹”。

　　“现在很多公司这个也人工智能、那个也人工智能，其实真正需要人工智能的是两个地方，一个是连人都很难诊断的，比如病理;另一个是工作多得人已经做不过来了。”华西医院教授郑众喜告诉钛媒体，“在癌症诊断、病理界，我们非常期待拥抱人工智能。”

　　作为AI在医疗领域应用最快的领域，医疗影像AI在2017年涌入资金超过40亿元，据钛媒体潜在投资统计(详情可见表格)，融资额最高的是联影33.33亿元人民币A轮融资;推想科技、图玛深维、深睿医疗、视见医疗等均在2017年获得两轮融资;2018年上半年，深睿医疗、Airdoc获得B轮融资，汇医慧影、推想科技相继进入C轮阶段。

　　医疗影像AI呈现出中国互联网商业环境的一个切面：热钱涌入、创业者蜂拥而至、产品同质化严重、泡沫浮现、商业模式受到质疑，直到腾讯与阿里入局，AI医疗影像被彻底“点燃”。但行业的独特性在于，医疗影像AI还有飞利浦、GE、东软医疗这一类原本处于医疗影像产业上游、潜藏在互联网之下的参与者。

　　按照中华医学会放射学分会刘士远教授的计算，医疗影像AI火起来应该是在两年左右，“现在热度非常高，已经进入了关键阶段，AI的发展也进入了深水区，医学影像AI到底能够解决什么样的问题?产品聚焦到什么领域?上下游产业怎么紧密结合?产品怎么解决临床实际问题?其实还有一系列的问题。”

　　难过数据关

　　“2017年可以命名为肺结节年。”阿里健康人工智能实验室主任范绎告诉钛媒体，“肺结节是一个野蛮人入场的过程，很多人都在做肺结节，可以获取很多资料、快速进场。”

　　相比于进入中期阶段的创业公司，腾讯与阿里的入局并不算早，腾讯互联网+医疗业务负责人常佳认为，不光是BAT，整个医学影像在产品、病理上高度融合，这主要是产业起步的问题。

　　开放的数据集，是肺结节产品扎推涌现的直接原因，也为后来者提供了“弯道超车”的机会。但肺结节是AI切入医疗“万里长征”的第一步。

　　对于同样宣称90%准确率的产品，常佳提到，“现在很多人宣称自己的准确率，测试级和数据级是同源的准确率会高，但是不同源状况才是更关键的。”