因此 ， 现有的产品要通过审批 ， 必然要明显优于已有的产品 ， 或是解决现有产品没能解决的问题 。
科亚医疗之所以能成为首个通过AI三类证的企业 ， 其中的关键因素之一 ， 便是抓住了医疗的关键性需求 ， 在创新的同时做到优效性 。 曹坤琳表示 ， 在没有AI技术赋能前 ， 医院做一个CT-FFR要3-8个小时 ， 而科亚医疗的“深脉分数”可以将这个时间缩短至10分钟以内 ， 这对医疗的效率存在“质” 的提升 。
2019年通过创新医疗器械特别审查申请的数坤科技的CTA产品也遵循着类似的逻辑 。 传统影像检查和诊断 ， 如心脏CTA ， 医生至少需要30分钟到一个小时完成“扫描——后处理——诊断——初写报告——报告审核”的工作；病患需要等待1～3天才能取得报告 。 AI赋能下 ， 数坤科技可以把时间缩短至数分钟 ， 且打通了检查、诊断流程 ， 使整个过程自动化、智能化 。
要找到这样的需求并不容易 ， 两家企业均是在AI兴起之时便切入了心血管AI领域 ， 逐渐完善收集数据 ， 经过多年时间才打造了成熟的产品 ， 安德医智也是凭借多年脑科学的积累才获得了第一张AI辅助诊断三类证 。 由此可见 ， 打造AI ， 必须深入临床流程 。
找准合作伙伴的需求
以科亚医疗为首的企业通过收费目录进入医院 ， 的确是一种可行的商业化模式 ， 但这是最好的模式吗？对于不同的AI产品 ， 这个答案并不唯一 。
【影像|如果医疗影像AI的发展没有卡在审批环节，那么它的下一步在哪里？】“大概率下 ， 未来人工智能的落地途径将依赖于器械公司 。 ”在大会现场 ， 一位医疗器械从业者表示 ， 他认为 ， 由企业通过自身销售能力一家一家的进入医院 ， 这种模式不一定走得通 ， 毕竟 ， 落地医院之后 ， 影像AI企业还需面对长期的维护成本 。
市场确也朝着这一方向发展 ， 医疗器械巨头组建医疗影像AI 寻求全面智能化转型已不是一件新鲜事 ， 到如今 ， GPS、联影都在组建自有的AI生态 ， 而且这一趋势正在不断向前 。医疗AI需要找准合作伙伴的需求 。

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飞利浦早在七年前就把大数据和AI自适应智能列入了公司战略 ， 其中60%用于软件开发 。 目前飞利浦有25%的科学家正在开展约250个以上与AI及大数据相关的课题研究 ， 是AI健康领域拥有最多的专利的公司之一 。 但尽管如此 ， 这家健康科技巨头的成果在医疗领域中也只是沧海一粟 。
飞利浦大中华区整体解决方案中心临床及技术主管周振宇博士告诉动脉网：“飞利浦自己产品化的module现有100多例 ， 但仍然不能覆盖医生们的各类需求 ， 因此 ， 我们也希望能够找到某一场景下从事其中的AI企业 ， 通过ISAI生态的建立与其合作完善我们的产品体系 。 ”
“到目前为止 ， 我们已经看了超过1100家AI企业 ， 与医学影像类设备关系比较密切的企业不到300家 ， 我们将这些企业分为放射类、放疗类、介入类……最后找到的企业非常有限 ， 因为我们要求这些AI必须能够形成一定的医疗落地场景 ， 而这些场景一定要能解决现在的临床和医技的痛点 。 ”
所以 ， 最后进入飞利浦合作伙伴的企业并不多 ， 上文提到的数坤科技是其中之一 。 飞利浦曾表示 ， 数坤可以解决CT冠脉检查到图像后处理再到出具结构化报告的时间 ， 其降低幅度高达80% ， 这将有效提升飞利浦的“软硬结合”发展路径 ， 实现心脏冠脉检查的端到端解决方案 。 而跟随飞利浦的设备 ， 数坤科技将能够更快的进行商业化落地 。
联影医疗的打法与GPS有所不同 。 联影智能联席CEO周翔表示：“有联影医疗提供需求 ， 两者能够更为精细地透析医生在临床过程中遇到的问题 。 这意味着 ， 联影的‘软硬结合’是更为长期、更为紧密的结合 ， 这便是联影的优势 。 ”

稿源：(动脉网)

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标题：影像|如果医疗影像AI的发展没有卡在审批环节，那么它的下一步在哪里？( 二 )