中国|对中国医学影像AI产品商业化的思考( 三 )
数据决定产品。肺结节和糖网存在公开的数据库，且CT数据相对标准化、开源模型多、门槛相对较低。
一个有意思的现象，2019年吴恩达发布CheXpert数据集，国内若干家企业在官网秀出CXR AI产品，描述和吴恩达发布的模型一模一样。
也许，这种产品该定义为防御性产品，你有我也得有；我觉得今天中国医疗体系最大的问题是医疗资源不够或者分布不均衡，应该用AI创新提供更多医疗资源；而不是盯着技术比较成熟、比较热闹的领域去做。
1. 医学影像AI发展趋势个人觉得，医疗影像AI有几个趋势：
1）软件硬件化
传统医疗场景对纯软件的诊断服务的收费模式还未被充分教育和接受，从本质上看，医疗AI算法就是软件，需要结合硬件和传统信息化打造系统解决方案；或许对传统医疗行业是一次升维打击，行业有可能被颠覆。
2）头部效应
未来行业的竞争重点不会仅仅局限在单个产品上，多病种、全品类发展是大趋势，更符合医疗环境和临床逻辑；逐渐会形成几家头部品牌能够提供从影像、病理、诊断乃至医院信息化一揽子解决方案。
3）长尾效应
目前医疗AI产品同质化现象严重，疾病有几万种，常见疾病也有几千种，每一个细分领域都需要AI赋能；小众刚需市场或许更好突围，建立行业壁垒。
2. 未来谁是赢家AI的赋能需要土壤，设备和信息化系统即是土壤；而传统医疗器械公司如GPS，传统的信息化厂商如东软医疗已经占据大部分渠道，通过集成AI技术和解决方案，提高设备附加值。
若他们对AI产品免费，医疗AI企业的未来何在？
五、商业模式分析医疗AI的商业模式落地始终绕不开两重纠葛的限制，首先是医疗体系现存复杂的利益关系，其次是法律与政策规范对医疗设备的严格管控。
医疗AI的商业模式是软件轻资产行业，当产品的准确率都差不多的时候，医院采购的标准都达标的情况下，谁家的产品会胜出。
有人说医疗AI的商业化运营为时尚早，产业发展还位于非常早期的阶段。
对未来的商业模式进行预测：
1. AI诊断服务费2018年安徽省物价局、省卫生计生委、省人力资源社会保障厅联合下发《关于优化调整医学影像服务价格有关问题的通知》，从2019年1月1日起对省属公立医院医学影像（主要指X线检查、磁共振扫描和X线计算机体层扫描）服务价格进行优化调整。
设立X线摄影、X线造影、磁共振和CT检查诊断“诊断服务费”项目，并公布新的收费标准——X线诊断 20元/部位；X线造影 40元/部位；MRI诊断 40元/部位；CT诊断 40元/部位，并按规定纳入医保支付范围。
同时互联网医疗服务收费项目确立，未来AI阅片是否也会作为服务费进行收费。
2. 基层医院和民营医院对于医疗AI的商业化落地，同医联体、医共体等体系合作是不错的途径。
真正的商业变现来自于加速诊疗体系的效率。单纯从一家医院里面切入，提高链条单个环节的效率；对于顶级医生来说，人工智能产品对他们的价值增量有限。
分级诊疗在中国推行的重大阻力之一来自于患者对基层医疗的不信任，而由医联体、医共体内的专家为人工智能技术背书，自上而下地铺开，利于分级诊疗的体制运转起来；同时企业也会因为提高体系的效率，得到商业的回报。
3. 海外销售相对于国内政策的严格，海外市场是医疗AI企业拓展业务的新途径；推想科技、依图医疗等企业纷纷布局海外市场。
4. 基层筛查医疗AI的价值不仅仅在辅助诊断，更大量的在于临床路径的前端，在于筛查，很多时候民营机构的筛查服务收费高于三甲医院的诊断。
5. 传统设备或信息化厂商合作例如GE医疗在中国推出Edison Intelligence Platform(爱迪生数字医疗智能平台，Edison平台)，与数坤科技、医准智能、依图医疗、图玛深维、安德医智签署战略合作备忘录，共同开发基于Edison平台的数字医疗应用。
与平台方合作，使医疗AI企业聚焦算法创新，平台负责产品商业化，共同获益。
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