界面新闻记者 | 陈杨界面新闻编辑 | 谢欣
据国家医保局11月23日发布的医疗服务价格项目立项指南解读，为支持相对成熟的AI辅助技术进入临床应用，又防止额外增加患者负担，国家医保局分析了AI潜在的应用场景，在放射检查、超声检查、康复类项目中设立“人工智能辅助”扩展项，即同样的价格水平下，医院可以选择培养医务人员进行诊疗，也可以选择使用AI参与诊疗行为，但现阶段不重复收费。
国家医保局厘清价格项目与技术环节关系。拍摄：界面新闻记者 唐卓雅 实际上，目前，包括超声、X线、内镜、CT、MRI（磁共振成像）、眼底影像在内的大部分传统医学影像都可以与Al结合，帮助医生提高阅片效率和诊断的准确性。在国内，该领域融资事件数量在2018年达到高峰，也跑出了鹰瞳科技、科亚医疗、数坤科技、推想医疗、深睿医疗等头部公司。各家开始探索可行的商业模式，即找到支付方。
这需要各家医院向省级卫健委和医保局申请物价编码，作为收费依据。医院采购医学影像AI产品时，也会考量将采购成本均摊到每例检查上，以确认自己的使用成本和利润。
而当下，前述国家医保局的表述意味着这一模式如今无法走通。国家医保局称，原因在于，经调研，各方普遍认为，AI在一定程度上能够帮助医生提高诊断效率，但现阶段还无法完全“平替”，在已经收取相关诊疗费用后，如果额外单就AI辅助技术再向患者收费有失公平。
由此，放在医学影像AI公司面前的商业化之路有两条。其一是继续更新迭代算法、产品，积累临床证据，使AI能够带来更多、“无法取代”的产出，从“可选项”变成“加收项”，从而实现向患者收费、由患者买单。
实际上，国内医学影像领域存在着放射科医生缺口大、医疗资源分配不均、诊疗同质化水平低的问题。
此时，AI便能在其中发挥作用。刘士远曾公开介绍，当下AI在医学影像整个工作流中都有应用，包括病人摆位、参数设定、扫描中的剂量控制、图像质量评价、实施和回顾性质控、图像优化重建、辅助医生诊断等。
不过，一位负责医疗集团设备采购的业内人士向界面新闻表示，他认可医院和患者对医疗服务确实有“提质增效”的需求，但他也认为医院和患者的付费意识没有那么强，大部分医疗机构还是以医保支付，也就是收医保的钱为主，所以能不能打通医保收费才是医学影像AI商业化的核心。
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