由高端有源医疗装备技术展知悉，自从人工智能（AI）首次出现在放射学领域以来，已经接近十年了。在这期间，超过700种医疗影像相关的算法获得了美国食品药品监督管理局（FDA）的510(k)市场准入许可，允许它们销售产品。中国食药监局也已批准了超过45个医疗影像相关的AI产品。

大多数医疗影像AI公司都在焦急地等待着AI产品销售热潮的到来，但至今尚未发生。医学影像AI产品销售热潮会出现吗？对于一些医学影像AI公司来说，答案是肯定的，但对于绝大多数医学影像AI公司而言，则不然。从放射科医生、医院以及患者的角度来看，还有几个障碍需要解决。

1，缺乏市场教育

在阻碍医学影像人工智能（AI）更快速普及的众多因素中，最关键的问题并非技术难题、成本等任何单一因素，尽管这些因素无疑都对医学影像人工智能（AI）普及速率有影响。最大的障碍是医学影像人工智能（AI）技术教育的缺失。医学影像人工智能（AI）教育应当全面，不仅包括技术层面的教学，还应涵盖医学影像人工智能（AI）的伦理、社会影响、法律边界等内容。只有这样，不同背景的人都能基于正确的信息和深入的理解，形成对医学影像人工智能（AI）技术的合理预期，减少误解和恐慌。

试想，如何能将一项规模有限且在特定环境下进行的医学影像人工智能（AI）研究发现，推广至截然不同的大规模群体？这种做法可能引发逻辑上的质疑，它忽略了样本大小的局限性，以及研究成果在不同环境下的适用性和泛化能力。

五年多以前，我曾预测很少有医学影像人工智能（AI）公司能够独立生存下来。虽然已有少数风险投资公司在医学影像人工智能（AI）公司上的投资取得了成功，但大多数风险投资公司仍然等着轮到自己下车的机会。许多较大的医学影像人工智能（AI）公司仍未实现盈利，有些甚至在以一种看似违背常理的速度在亏损。目前医学影像人工智能（AI）公司在进行的所谓的“销售”，允许终端用户免费试用X个月，在大多数情况下，这并不构成真正的销售。

2，“赚钱”或“省钱”

医学影像人工智能(AI)在医疗影像领域的发展面临一个核心挑战，即必须证明其具有经济效益，即“赚钱”或“省钱”。

根据《Becker’s Hospital Review》2023年10月发表的一篇文章，尽管已有300多项医学影像人工智能(AI)应用获得了监管批准，但实际上仅有6项能够获得医保报销，大部分医学影像人工智能(AI)解决方案还未找到稳定的盈利模式。对于某些医学影像人工智能(AI)应用，它们带来的好处本身就足以让医院花钱进行采购。然而，对于其他医学影像人工智能(AI)应用，则需要医保支付方考虑单独提供报销，而不是将其成本合并到基础影像检查费用中。在这种情况下，关键在于医保支付方需要建立一套清晰的标准，来决定哪些医学影像人工智能(AI)应用应当获得独立的报销待遇。

能否将医学影像人工智能(AI)列为一项单独的医保报销项目呢？很少有人会考虑到“选择性使用AI的滑坡”的问题，医院和医生需要决定何时以及对哪些患者使用AI，这增加了临床决策的复杂度，并可能导致患者对治疗方案的疑惑或不满。对于没有医保的患者，他们可能难以接受或拒绝支付额外的人工智能服务费。

将医学影像人工智能(AI)的使用成本与医疗服务（如影像检查）的总成本合并计算是不是一个方案呢？如果医学影像人工智能(AI)的成本足够低，由医疗机构或放射科医师承担这部分小额附加费，尽管不是最理想的解决方案，但却可以减少患者感知到的额外负担，使医学影像人工智能(AI)应用成为一个不太引人争议的问题。然而，实际情况中，多数医学影像人工智能(AI)算法的成本非常高。

几年前，为了推动人工智能的发展，美国医疗保险和医疗补助服务中心（CMS）启动了一项针对中风人工智能软件的新技术附加支付（NTAP），根据特定的CPT代码、ICD-10 PCS编码和DRG编码，针对使用人工智能中风诊疗协议的报销金额可高达甚至超过1000美元。

3，高额的成本

考虑到使用医学影像人工智能(AI)的成本效益比，如此高昂的费用恐怕很难得到保险公司/医保的接受。即使检查成本只增加100块，无疑也会遭到反对。现在我意识到算法开发成本很高——数百万美元——而且运营一家公司的成本更高。

但没有人期望医学影像人工智能(AI)公司在几年内就能看到投资回报。涉足医学影像人工智能(AI)AI是一个长期的游戏。尽管听起来很苛刻，但如果没有足够的资金来投入并持续发展，那么它们根本就不应该参与这场竞争。

一些医院在检查中规定使用医学影像人工智能(AI)，并让AI公司单独开具费用账单（例如CT-FFR）。但这种做法并未受到患者的欢迎。

唯一可行的解决方案似乎是将医学影像人工智能(AI)成本与检查费用捆绑在一起。这将要求医学影像人工智能(AI)成本远低于当前水平，并通过全面使用医学影像人工智能(AI)实现更多的检查和更快的读片速度来弥补成本差异。当然，这意味着放射科医生必须信任医学影像人工智能(AI)，不再花费额外时间去复审那些医学影像人工智能(AI)得出与初判解读不同的研究结果。

据Signify Research数据显示，自2015年以来，为开发医学影像AI应用的公司提供的风险资本（VC）投资总计已接近50亿美元。自2021年起，VC融资出现了明显的转变，从众多小型早期融资交易转向较少但规模更大的后期融资交易。排名前25的公司占据了自2015年以来所有VC融资的73%以上，然而尽管平均每笔交易超过了2000万美元，总融资额却有所下降。这再次证实了强者愈强的规律，而小公司则持续挣扎。没有人愿意被绑定在一个无后续支持或临床使用率低的产品上。

4，医学影像人工智能(AI)市场是在增长吗？

医学影像人工智能(AI)是否在增长？绝对是在增长，但远未达到过去几年预测者所期望的速度。放射科医生和患者对这项技术的信心和信任，构成了医学影像人工智能(AI)采纳的又一个障碍。当客观审视医学影像人工智能(AI)时，所有人似乎都有这样一个问题：“你信任谁？”

最初，放射科医生担心医学影像人工智能(AI)会取代他们的工作。现在，虽然大部分这样的恐惧已经消散，但并未完全消失，人们开始担忧医学影像人工智能(AI)对经济收益的影响，尤其是当这些成本可能直接减少了放射科医生的收入时。如果人工智能在某种程度上减慢了阅片速度（例如，需要更仔细地检查一个病例），那么这几乎等同于宣判了医学影像人工智能(AI)在该领域的死刑，因为它没有带来效率的提升反而增加了负担。

在放射学领域，时间就是金钱。如果放射科医生信任医学影像人工智能(AI)，这使他们能够阅读更多病例，从而抵消任何成本方面的考虑。最近的一项研究发现，患者对在医学影像人工智能(AI)辅助下放射科医生遗漏诊断的宽容度要比单独由医学影像人工智能(AI)算法来完成诊断更高。这一点至关重要，因为医学影像人工智能(AI)很可能首先在独立应用场景中用于乳腺癌筛查，尽管它仍需要放射科医生签字确认。

放射科医生是否愿意在医学影像人工智能(AI)初步解读的乳腺X光筛查报告上签字并接受较低的费用，目前还是一个未知数。尽管他们的责任与没有使用AI自己阅读图像时相同，但如果他们工作的影像中心采取了“首先进行AI解读”的政策，那么他们可能没有选择的余地。

据我所知，目前尚未普遍出现这种情况，但鉴于对提高利润空间的重视，这只是时间问题。有少数乳腺X光检查中心已经开始尝试将人工智能作为一种“第二意见”来推广，以此吸引女性前来中心进行常规的乳腺X射线检查。

目前还无法断定添加医学影像人工智能(AI)辅助解读是否能吸引更多患者前来检查，这的确是一个值得深入研究的课题。从宏观视角看，在高流量的检测环境中，乳腺AI的附加成本相对于整个检查和解读过程来说是比较次要的。采取这种方法还有助于短期内获得部分保险公司的可选支付，直至几年后升级为强制支付。

5，患者教育

在让患者普遍接受人工智能之前，还需要加强患者教育工作。2023年中发表在《英国医学杂志开放版》(BMJ Open)上的一份关于乳腺X光检查的研究指出，总体而言，女性倾向于将医学影像人工智能(AI)视为辅助放射科医生决策的极佳补充工具，而非完全取代医生的专业判断。

为了获取女性对医学影像人工智能(AI)的信任，女性要求对医学影像人工智能(AI)进行彻底评估，在医疗保健中使用医学影像人工智能(AI)应该透明，并希望放射科医生参与评估的过程。她们不愿冒承担漏诊的风险。如果将医学影像人工智能(AI)纳入标准的医学检查过程+，她们对医疗卫生系统的信任度将会显著提升。

研究结果表明，受访的女性总体上对医学影像人工智能(AI)在乳腺X光摄影中的应用持积极态度；然而，与仅由放射科医生进行的检查相比，她们对结合医学影像人工智能(AI)的检查抱有更高的期望和要求。关于人工智能的角色和局限性的有效沟通至关重要，以确保患者理解人工智能辅助医疗的目的和可能的结果。

有趣的是，这项研究并未涉及医学影像人工智能(AI)应用的成本问题。人们可以假设，在英国这样拥有政府资助的全民医疗保健体系下，对患者使用人工智能可能是免费的。美国放射学会(RSNA)和其他机构发布的研究也发现了类似的结果，但同样没有讨论成本问题。

6，与PACS系统的集成

将医学影像人工智能(AI)集成到影像存储和通信系统（PACS）中，从性能角度看有着重大意义。大部分人工智能分析能够迅速完成，但任何延误都会影响放射科医生快速给出检查报告的能力。

7，医院放射科准备好迎接人工智能了吗？

那么，医学影像人工智能(AI)是否已经准备好应用于放射科，放射科又是否已经准备好接纳医学影像人工智能(AI)了呢？双方都认为自己准备好了。但实际上，这就像通过阅读书籍来为第一个孩子的到来做准备，你以为书里已经告诉了你一切。当你第一次换尿布遇到困难，或是连续几天几夜无法安眠时，你可能会想：“我这是陷入了什么困境？”但听到那个孩子同样的笑声，看到他们的笑容，往往又会觉得这一切都是值得的。我们只需与医学影像人工智能(AI)一起度过这个“婴儿期”，一切就会好起来。

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文章来源：医学放射信息

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