中放主委刘士远教授：94%的医学影像AI产品为免费试用，中小医院市场值得耕

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6000余份问卷调查、40页PPT，全面展示2022年医学影像AI的发展图景。
近日，2022年医学人工智能大会（CMAI 2022）暨第二届“中国医学学术期刊发展”高端论坛召开。
本次高峰论坛邀请了多位顶尖医院的放射科主任及人工智能技术的权威专家，雷峰网《医健AI掘金志》作为本次大会的支持单位全程参与报道。
中华医学会放射学分会主任委员、中国医学影像AI产学研用创新联盟理事长，上海长征医院影像医学与核医学科主任刘士远教授作为首位演讲的嘉宾，以即将发布的《中国医学影像人工智能发展报告（2021-2022）》为基础分享了最新的行业基本情况。
刘士远教授表示，我们对于AI产品从最初的怀疑到过于乐观憧憬，经过冷静和理智的探索已经进入到了临床应用和商业化的新时期，医学影像设备通过深度学习技术赋能成为常态，影像工作流程优化和疾病影像诊断的AI产品正在形成平台化和全站式应用。
根据调研报告，我国大医院使用医学影像AI软件的比例要高于中小医院，三级医院中拥有AI产品的占74%左右，而二级医院为32.5%，基层的医疗机构只有10%左右。
这意味着，AI的市场潜力依然十分巨大，中小医院市场值得耕耘、值得期待。
在商业化方面，目前国内医院使用的AI产品94%以上都是免费试用；从5%左右的收费看，收费的主要方式包括诊断、会诊、检查和打包收费，没有作为单独AI项目收费。
刘士远教授认为，这说明AI软件还不够成熟，需要不断完善产品形态和商业模式。展望未来，AI的发展需要拓宽全流程的应用，也需要加强信息化的支撑，来整合各方面、各种类型、各个厂商的产品，形成互补促进的AI生态。
以下为刘士远教授大会演讲的全部内容，雷峰网《医健AI掘金志》做了不改变原意的编辑和整理。
刘士远：尊敬的大会主席，尊敬的各位专家、各位同道，大家好，非常感谢邀请！今天我发言的题目是《中国医学影像人工智能发展报告（2021-2022）》的基本情况。
我们最近刚刚结束这项工作，完整的书稿已经送交出版社印刷，预计会在今年10月底印刷出版。
今天，我先就报告的内容做一个简要的介绍，详细内容请大家关注未来纸质的出版物。
本次报告共分12章，和2020年的报告相比，有以下几个特色：
第一，我们完成了一个6300多份的医学影像AI调研，并且从不同的维度进行了拆解和剖析。
第二，医学影像AI大数据作为独立的一章，我们分别邀请了政府相关部门以及行业内数据相关专家，从数据的要求、质量、标准、构建、标注等多个维度切入，为大家全面阐述和解读医学影像大数据在不同场景下该如何充分的挖掘和规范使用等等。
第三，在本次报告当中，我们邀请了中华医学会放射学分会10个专业学组的组长牵头，深入梳理了全身各个系统、各个领域的医学影像AI的最新进展和展望。
同时，针对核医学、超声、病理、眼科等影像相关专业，邀请了相应领域的顶尖专家进行应用现状的分析，希望能够借此在不同领域互相学习，互相碰撞、借鉴和交流。
第四，本次报告专门有一章梳理了近两年国内学者在医学影像人工智能领域的科研现状，并进行了国内外对比，提出我们所面临的机遇和挑战。
第五，本报告首次引入了 AI医疗器械临床的评价章节，分别从AI医疗器械的标准化、临床试验、临床评价、监管等多个维度入手，站在政府、企业、医生不同的角度，深入解读医学影像人工智能的政策和规范化发展路径。

我将从以下几个方面简单做介绍。

30余个医学影像AI产品获三类证

首先是政策方面。中国是全球最积极推动AI研发和应用的国家之一，已经出台了一系列国家和各部委用于引导AI发展的政策法规等等。
同时，国家药监局的监管政策非常及时，相关的监管官员和专家，非常善于学习，反应迅速，出台了很多指导性的文件和监管办法，对中国医学影像AI的健康发展起着至关重要的作用。
目前，经过国家药监局批准的三类医学影像AI注册证已经超过30个，涵盖了CT、磁共振、DR等设备，包含了心脑血管、胸部疾病、糖尿病、骨关节疾病和儿童发育评估等方面的产品。
当然最多的还是胸部疾病，尤其是肺结节和冠脉产品。

地方政府也一样积极地推动AI发展，力度有所不同。
很多省市都出台了促进AI快速发展的专项政策，据不完全统计，目前获批的与智慧医疗相关的二类产品注册证已经超过了900个。

地方政府率先批准了AI相关的收费项目，比如山东、浙江、安徽等地。
由于政策的地方特色，AI的发展模式和进度也会形成一定的地方烙印。

关于医疗人工智能的质量和标准化管理，归口管理单位是中检院。
归口管理单位目前已经形成和发布了术语、数据集通用标准、数据标注通用标准等六项标准，而且有关肺结节和冠脉产品的标准也在发布当中，相信有更多的标准会不断推出。

医学影像AI产品类别持续丰富
第二个方面，我国医学影像人工智能产品越来越丰富，产品的场景也越来越符合临床的需求。

初步统计有30多个临床使用的产品，主要分成两大方面，一是用于优化医学影像工作流程的产品，二是以疾病为中心的诊断模型。
我们对于AI产品，从最初的怀疑，到过于的乐观憧憬，经过冷静和理智的探索，现在已经进入到了临床应用和商业化的一个新时期。
首先是用于优化医学影像工作流程的产品，比如“智能预约”“技师扫描”“图像后处理”“质量控制”“智能扫描”“随访观察”和“结构化报告”等多个环节。
典型的应用如图像重建，设备赋能，影像质控和基于AI的智能报告，是目前应用比较多的。

医学影像设备通过深度学习技术赋能已经成为常态，不仅包括X线、CT、MRI设备，还包括超声和病理设备，赋能的流程基本覆盖成像全流程，涵盖定位、采样、图像重建、伪影矫正以及能谱分析等。
从CT、MRI和超声设备的AI渗透率来看，CT渗透率目前大约6.2%，明年估计到8.9%，2030年将达到50%左右；
MRI的渗透率与CT相仿，今年约7%，2030年将超过40%；
超声目前渗透率略低，约4%；到2030年也将达到40%左右。

第二是基于疾病的深度学习诊断模型，这是最多公司投入了大量精力在研发开拓的领域，包括胸部、头颈、心血管、骨关节、腹部、乳腺等各个领域，都有不同成熟程度的产品在临床验证和试用。
最多最成熟的应该是肺结节和冠脉CTA产品。

目前基于疾病模型的AI产品，已经从病灶检出和分割，逐渐迭代到形态学诊断与功能学诊断相结合的多维度、多功能甚至多任务的模型，形成了以疾病场景为中心的平台化应用。
针对每个产品的垂直功能都在加深，而且围绕着筛查、诊断、治疗决策和随访，都有AI的融入，形成了全站式应用。

以拿证最多的肺结节人工智能产品为例，目前AI在肺结节的全周期管理和诊治活动中都发挥了重要作用。
目前AI的模型可以提供多种临床需要的定量和定性信息，比如大小、密度、性质和风险等级等，这对肺结节的早期发现、精准诊断和准确量化提供了非常方便快捷的工具。
基于AI的三维重建和图像分析，可以辅助进行手术方案的决策，解决手术路径、切除范围、预后分析等难题，而且可以通过模拟手术方案对年轻医生进行培养和教学。
这是我院从2019年开始使用肺结节AI模型的点击率和肺结节检出情况统计。可以看出，2020年以后，这个模型的点击率都在80%以上，肺结节的检出率超过70%。

这说明AI模型对于一线医生很有帮助，得到了他们的广泛认可，依赖性越来越大；另一方面，由于AI的敏感性比较高，发现了更多原来不能发现的结节。
拿证第二多的产品是肺炎的AI产品，一个是疫情防控急需，二是肺炎是多发常见疾病，临床很有实用性。
但目前该产品临床的使用率不高，原因是模型主要基于新冠肺炎研发，其他的病种进行迭代训练的较少，因此鉴别诊断的价值还是有一定的限制。

心血管产品发的证不多，但临床的穿透率很高，尤其是冠脉的重建和结构化报告，目前已基本上在临床作为常规应用。主动脉大血管以及斑块成像，FFR的产品也获得了不错的临床反馈。

根据国内最大规模的冠脉多中心验证表明，CoronaryDoc的AI软件，可以缩短冠脉的后处理和80%的诊断时间，其灵敏度和特异度都达到90%以上。
脑卒中临床的需求很大，目前获批三类证两家，临床的初步应用显示，出血的评价比较准确，针对缺血的卒中软件还有待加强。

头颈部AI产品目前只有一张三类证，根据已有的近2万例的应用显示，重建的合格率达到92%以上，显示了比较好的临床应用潜力。

骨关节方面的产品主要是骨折和骨龄，已经获得4张三类注册证。
骨龄的应用比较成熟，在儿童医院应用比较广泛；骨折产品主要集中在肋骨骨折模型的研发和实践上，初步结果显示可以大大减少骨折的漏诊。
这些中国的医学影像人工智能产品，不仅受到我们国内广大医院的欢迎和认可，也越来越多的被全世界各个国家的医生和患者接受和喜爱。
相信中国的人工智能产品和我们其他的产品一样，一定会为构建人类健康命运共同体做出自己的贡献。
AI临床亟需解决三大问题
今年5月份，我们组织了中国医学影像人工智能临床应用情况的第二次调研，共有6000余人参加了问卷填写，其中医务人员6118名，大多数来自公立医院（96%），以三级教学医院为主（72%），填写问卷的包括74%医师和22%的技师。
从调研结果看，第一个现象是我国中西部省份AI的使用科室比例高于东部发达地区。

第二个现象是大医院使用AI软件的比例高于中小医院。
从图中可以看出，三级医院拥有AI产品的占74%左右，而二级医院只有32.5%，基层的医疗机构更低，只有10%左右。

以下六个方面是大多数受访者认为临床最为需要，希望率先获得突破的AI功能，分别是图像质量优化，工作流程改进，影像质量控制，结构化报告，基于互联网的基层帮扶和病灶自动勾画。

从调研结果来看，扫描前的初步应用，包括智能预约、体位自动识别及运动检测、智能患者分流、智能患者摆位以及其他领域。
扫描过程当中的应用，大多数是低剂量CT成像，MRI快速成像以及图像伪影抑制，还有一部分是基于人工智能的造影剂剂量选择。

在众多诊断类AI软件中，使用率最高的前三位是肺结节，冠脉CTA和肋骨骨折，其次是脑卒中、乳腺等疾病的模型，当然使用的频率和软件成熟程度直接相关。

在众多功能中，放射科医师认为病灶自动检出、良恶性鉴别和病灶自动分割是最重要的AI功能。

那么急需解决的问题排在前三位的分别是：可供选择的AI产品太少，现有产品不能很好的嵌入工作流顺畅使用，产品性能还不稳定。其他还有实用性不强和产品使用成本过高。

针对制约AI发展的主要因素这个问题，三级医院的医师认为数据质量不高、共享机制不完善是主要的，中小医院的医师认为缺少AI复合型人才是主要的。
当然还有算法算力、产业化模式不成熟以及用户对AI不信任等因素。

针对医学影像人工智能未来的发展，60%以上的关注政策法规，希望能够加强标准和技术体系的建立，加强监管评估和法律法规的建设，对人才培养也有超过70%以上的关注度。
在产品方面，多数人关注产品的丰富度、实用性、安全性以及它的合理收费，也希望在教学优化工作流程和赋能方面加大研发力度。

中国每年发表AI论文最多
科研方面，北美年会是全球的风向标，从RSNA发表论文看，AI论文的比重越来越高，中国的贡献稳定在1/5到1/6的水平，当然以后还会更多。

这是全球医学影像人工智能论文的近三年状况，其中中国的贡献度最大。可以看到，中国从2020年以后已经超过美国，成为每年发表AI论文最多的国家。

我们政府在AI研究方面的投入也在逐渐的增加。从国家自然基金可以看出，2019~2020年间的增长速度最快，2021年以后进入一个相对平稳的状态。

在专利方面，全球申请量排名前5的国家中，中国和美国的申请总体趋势最为吻合，两者都在2015年以后出现快速生长，而中国更是在2017年以后实现了对美的申请量反超。
目前，中国应该是医学影像人工智能领域最大的目标市场，以公开国为指征的目标市场国分析，在过去的3年、5年时间当中，中国的专利公开比例均大幅领先于其他国家。

2018年以后，中国高校的AI专业进入爆炸增长期，2019年一年就新增了180家。
目前累计在教育部有备案的已经有435家高校设立了人工智能专业，说明人工智能专业在高校当中的设置已经趋于饱和。

众所周知，医学影像数据是支撑AI发展的核心动力，然而目前标准化公开的医学影像数据库仍然很紧缺。
针对这一瓶颈问题，医院、高校、科研机构、监管机构等各方面的社会力量，都希望能够加强数据库的建设，已经形成了一些示范性的数据库和相关标准指南。
今年初，国家卫健委能力建设继续教育中心成立了放射科数据库建设专家委员会，我是这个专家委员会的主任委员。
专家委员会的主要职责：
一是构建数据库相关的标准和建设共识；
二是牵头组织基于部位和疾病的大样本、多中心的高标准数据库；
三是对数据库建设开展论证、咨询、评价和验收等；
四是开展基于数据库相关的培训、教育和科研工作。
第一个立项的数据库是标准化肺结节影像数据库，围绕此数据库建设，我们形成了数据标注与质量控制专家共识，数据集构建与质量控制专家共识，并在此基础上，联合肺结节人工智能产品上下游的专家和企业，制定了两个团体标准。
我们想以此肺结节数据集的建设，在建库方法共识标准的制定方面，对之后系列数据库的建设形成示范。
最近，国家卫生健康委能力建设与继续教育中心，联合中国医学影像AI产学应用创新联盟和中华医学会放射学分会专家，聚焦我国医学影像AI发展需求，立项了13项单病种医学影像数据库。
随着这批数据库的逐步建成，必将形成中国医学影像AI发展的重要资源支撑，并推动良好AI发展生态的形成，这是立项的13个数据库列表。

商业化还需探索：94%AI产品为免费试用
第五方面，关于产业化。
资本对于AI的热情在17、18年最高，之后逐渐冷静、理智，但单笔投资在加大，提示了人工智能企业向纵深方向发展，企业的规模也在同步增长。
近5年中国医疗影像AI公司总融资数超过10亿美元，已经有一家AI企业在香港IPO，估计后面还会有4-5家或者更多申请IPO。

当然，影像AI的市场规模也在逐年攀升，预计明年将超过20亿。一些影像人工智能市场的潜力非常巨大，未来将呈指数式的增长，医院方的使用和购买欲望也会越来越强烈，估计会逐步攀升。
目前，中国大医院的渗透率是15%左右，明年有望达到30%以上的水平，其中诊断依然是占比最大的。

收费上，目前中国医院使用的AI产品有50%以上是购买获得的，但94%以上都是免费提供给病人试用。
这说明，一是目前AI软件还不足够成熟，购买方不愿意拿出真金白银购买使用；另一方面说明AI的产品形态、商业模式需要继续不断完善；三是要对新的事物培养新的习惯，加强医患对AI价值的认识。
从5%左右的收费看，收费的主要方式包括诊断、会诊、检查和打包收费，没有作为单独收费项目，因此AI产品的商业化道路还需要继续探索。

中国的人口多、需求大，市场广阔，医院虽多，但还是难以满足临床需求。从图中可以看出，我国中小医院占8８%以上，但只提供了一半不到的医疗服务。
根据前面的调研，使用AI的比例，医院越小使用率越低。从这个角度讲，AI发展的市场潜力非常巨大，其市场规模增长率在80%以上。
随着AI的不断发展，叠加县域医疗质量提升需求，未来的空间非常值得期待。

AI的发展需要拓宽全流程的应用，也需要加强信息化的支撑，来整合各方面、各种类型、各个厂商的产品，形成互补促进的AI的生态。

虽然在这方面有一定的困难，但是随着元宇宙概念的引进，未来AI在融入各种工作场景当中，可能会越来越普遍，越来越形成一种良性的互动生态，未来值得期待。
总的来说，我们中国医学影像人工智能的发展是健康的。
最近，刚刚有一家某头部AI公司又获得了1亿元人民币的融资，这也说明医学影像AI依然是资本追逐的一个热点领域。
其次是，有越来越多的产品被应用到临床，并得到了医生和患者的积极评价和欢迎。
中国有30多个医学影像AI产品获得药监局的三类注册证，也有许多企业获得了FDA和CE的认证。
AI产品也正在以各种形式探索落地的可能性，实现商业闭环，也有不少地方批准了AI的收费。
此外，我国围绕着AI的科研获得了全面的突破，论文和专利获得了世界的领先。在产业化方面，市场的规模在逐渐扩大，中小医院的AI产品需要深入探索，这个市场值得耕耘，值得期待。

虽然好的方面很多，但是中国医学影像AI的发展依然面临许多挑战，这些挑战和我几年前讲的挑战，也是差不多，还没有得到根本的解决。
比如说AI产品的种类，AI算法的突破，AI的分类和评价，商业化模式，以及一些合法规范性的问题，都需要进一步去完善和加强。

在实现成功的路上，需要我们上下游的同道共同努力，继续向最终实现AI广泛应用，改善医疗影像AI目前工作状态的目标奋斗！
这些专家为本幻灯片提供了许多素材，在此表示衷心的感谢！

第三届医学影像人工智能大会将于今年的12月16-18日在上海召开，届时欢迎上下游的各位朋友来积极参会。我的发言结束，谢谢大家！

来源：https://www.163.com/dy/article/HIEVNU2K0531NMSL.html
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