原标题：为什么大多数医疗影像AI都躺在医院吃灰？

　　未来，影像AI的出路在哪儿？多名业内人士表示，医疗影像AI公司仅靠单一产品，在医院盈利难度较大。

　　8月1日上午10时，武警总医院CT科，十余位影像医生正在阅读医院前一天200多例患者的CT图像。

　　医生小刘在电脑上打开一个检查单，上面有患者信息、症状（咳嗽一月、曾低热、肺炎）、检查项目等。点击进入影像页面，一家医疗AI公司提供的肺部筛查产品给出了10条可疑病灶，如右肺上叶、尖段、3.1mm、20.19m³、实性结节。根据提示和自己的判断，小刘书写报告，全程约8分钟，这样的病例他一天大约要看30份。

　　以前，小刘需要阅读每个病人的几百幅影像，逐个找出结节。现在AI帮他找出肉眼不容易发现的小结节，只需要根据系统提示检查核对，漏诊率大大下降。

　　这类医疗影像AI产品为智能CT辅助筛查系统，行业内推出这一产品的有推想科技、汇医慧影、图玛森维等几十家创业公司。

　　记者调查发现，在AI产品扎堆的影像领域，一个三甲医院可能同时安装10余家AI公司的产品，医生真正使用的只有一两家，因为AI找到结节后尚不能辅助诊断，且目前产品多集中在肺结节查找上，同质化严重。而这些需要深度学习的AI产品，少了医生的纠错与补充，模型迭代也会变慢。

　　未来，影像AI的出路在哪儿？多名业内人士表示，医疗影像AI公司仅靠单一产品，在医院盈利难度较大。未来创业公司可以开发短平快的优势盈利模块、与设备厂商合作相互赋能或在体检机构、基层医院推广使用AI影像产品。

　　AI“双重审核”，降低医生漏诊率

　　2014年以来，AI技术的发展逐步进入垂直细分领域，医疗影像以其标准化程度相对较高而被认为是最早能够实现AI落地的场景之一。一时间，几十家创业公司涌入影像AI赛道，其中不乏已经拿到C轮融资的独角兽企业。

　　武警总医院CT科主任王贵生早在16年前读博士时候，就接触到了美国推出的影像AI产品，用于肺结节的辅助测量，但主要是做科研，临床并没有推广起来。

　　直至2016年底，美国一家科技公司联系到武警总医院，将一个肺结节筛查AI产品的试用版安装到了科室的电脑里。

　　“当时的系统特别慢，需要先把影像资料导到服务器上，然后它给出格式化报告再导出来。它的敏感性高但特异性差，发现东西但不知道是啥，费半天劲只是标出来了结节，更有价值的判断并没体现，后来就不用了。”王贵生回忆。

　　真正落地到武警总医院的是2018年引入的两个产品，分别来自深睿医疗和推想科技。虽然功能和之前美国的产品大同小异，但操作时间缩短了不少。

　　据介绍，在武警总医院这样的综合型三甲医院，一天做CT的病人约270个，科室有7名医生读片子、写报告，5名医生审核，每位医生平均每天要看30多个病人的片子，一个病人约有500多幅图像，每个图像需要二级或三级审，至少要过三遍。

　　AI产品的出现一定程度上减轻了医生负担。

　　王贵生表示，一个片子阅读加写报告约要5-8分钟，用了AI产品之后，时间上并没有明显的减少，但系统提示过以后，漏诊的几率低了。因为在血管密集的地方或者人眼疲劳时会漏掉结节。

　　另一方面在于AI对结节大小体积的测算比人工准确，尤其是对于椭圆形的结节，医生惯用最大的横线和垂线计算得出，由于它不规则，难免有误差，AI的测量则相对准确。

　　某三甲医院影像医生小宇（化名）介绍，其医院目前使用了依图科技和推想科技两家公司的产品。

　　“最初我们很期待，但用了之后发现不太习惯，加上刚开始系统可能不稳定、准确率也不高，或漏诊或多筛，作用没有想象中那么大。用AI看一遍，自己再检查一遍，也没有节省时间。”