近期，医学影像AI在商业化的政策上出现了新的变化，这既是行业进步的重要转折点，同时也是众多从业者关注的焦点。这一变化涉及到医学影像AI的盈利途径和未来的持续发展。
医保局的新政策
11月23日，国家医保局发布的指南中提到，放射检查等项目将新增“人工智能辅助”选项。这一新规旨在让AI技术在医疗领域得到更广泛的应用，同时确保患者负担不增加。目前，医院有权选择使用AI技术或培养医务人员来开展诊疗，且费用保持不变，不会重复收费。这一决策是基于深入调研的结果，尽管AI能提升诊断速度，但尚不能完全替代医生。
这项政策的变动对医学影像AI在商业领域的应用产生了显著的影响。比如，在不少大型医院中，原本计划引入先进的AI辅助诊断技术，但政策的调整迫使医院必须重新核算成本与收益。
两种对立观点
关于这项政策，存在两种不同的看法。一方面，有人觉得补充条款体现了国家对AI技术在医疗应用上的扶持立场，这是一个积极的迹象，意味着AI技术在医疗领域的进一步发展有了可能。比如，那些致力于研发更优AI影像诊断算法的公司，仍然看好AI在医疗领域的广阔前景。
许多人觉得这表示医学影像的AI技术不能直接向病人收费，这阻碍了众多AI企业原先规划的盈利模式。对于那些原本依赖向病人收费来维持生计的小型AI初创公司来说，这样的变化让它们的发展道路变得困难。
原本的商业化预期
起初，医学影像AI企业们构想的经营模式是让患者为AI服务付费，对那些利用AI进行筛查和辅助诊断的患者征收“检测费用”。在医疗机构采购产品时，还会考虑将购买成本分摊到每一项检测中。例如，某家医院计划引入AI影像技术来检测肿瘤，预计将从为每位接受检测的患者收取的费用中，划拨一部分作为AI技术的供应商费用。
现在，国家医保局的说法使得这种模式无法实施。这就像一座桥已经建好，却突然告知不能按照之前的费用标准收取过桥费，这让企业的计划被打乱了。
面临的两大问题
在现今的医疗行业环境中，医学影像AI企业面临的主要挑战是获得认可和资金支持。能否获得认可，意味着其技术是否满足医疗行业的规范要求，这是进入市场的先决条件。例如，大型医院在引进新技术和产品时，都会执行严格的审查流程。
支付至关重要。若支付难题无法解决，企业将失去持续前进的动力。之前设想的病人付费方式已行不通，而依赖医保支付同样面临重重阻碍，因为医保的支付原则是建立在公平和必需的基础之上。
医学影像AI的发展意义
国内放射科医生数量不足，医疗资源分配不均，且诊疗水平较为单一。AI技术在一定程度上能够缓解这些问题。基层医疗机构在医学影像方面面临较大的质量控制压力，AI的应用有助于提升工作流程的质量。比如，在偏远山区的诊所，借助先进的AI辅助影像诊断，可以显著提高诊断的精确度。
商业化的可能方向
目前，医学影像AI企业面临两条商业化路径。首先，企业需持续优化算法与产品，搜集临床数据，提升AI技术的独特性，使其成为不可或缺的存在。这一转变将使AI从可选项目转变为必选服务，进而让医院从支付治疗过程费用转向支付服务价值。
业内人士指出，医院与患者对付费的重视程度不高。多数医疗机构依赖医保资金。而能否顺利实现医保收费，正是医学影像AI商业化成功的关键。
各位读者，关于医学影像AI企业如何走出当前的商业瓶颈，你们有何高见？期待大家的点赞、转发和热情讨论。
