年12月17日-18日，由中国医学影像AI产学研用创新联盟（CAIERA）主办的第三届中国医学影像AI大会在上海举办，本次大会以“AI破冰，你我同行”为主题，围绕医学影像这一研究领域内存在的痛点以及未来的发展方向进行了探讨。

雷峰网作为大会战略合作媒体对大会全程进行了跟踪报道。

医学影像AI在国内兴起已有数年，纵然技术创新不断突破，也取得了无数成果，医学影像AI产品的临床落地环节却阻碍重重。医学影像AI产品是否已经具备临床应用能力？向用户端收费的瓶颈是什么？影像科医生的技术劳动价值如何体现？

12月17日的大会上，医院、行业学会以及政府相关部门从业者的圆桌访谈，针对这些难题进行了深入探讨。

这场圆桌访谈以“多方视角看影像AI临床落地与前景”为主题，由原复旦大学副校长冯晓源担任主持人，嘉宾包括国家医保DRG付费技术指导组组长郑杰、医院发展中心医疗事业部主任沈兵、医院副院长张登海、中华医学会放射学分会主任委员刘士远、浙江省放射质控中心主任龚向阳等多位业内专家学者。

刘士远教授表示，从实际的临床刚需出发，真正有前景的AI产品，需要基于临床场景解决多任务、多维度的问题，并基于部位和器官输出整体检查的结果，例如基于胸部CT能够出具包括心肺纵膈胸壁所有器官的病变报告，这是临床对AI产品的期望。目前基于解决临床点上问题的AI产品，虽然可以对医生赋能，但很难形成常态收费。

龚向阳主任表示，AI产品和临床需求之间存在的差距，不是在技术上，而是在应用场景的选择、服务模式、AI公司的盈利模式上，医院对AI产品的估价和企业自己的估价之间也存在着巨大的鸿沟。以肋骨骨折AI产品为例，产品很有用，医院可能会有价格太高的顾虑。

郑杰组长认为，目前关于AI产品收费的矛盾在于缺乏一个明确的成本核算，无法说清楚机器折旧费、影像诊断费，以及AI的使用费，因此陷入了AI产品到底应不应该单独立项的争议中。问题需要回归如何建立中国的成本核算体系，只有在建立成本核算体系的前提下，才能对未来医学影像AI的发展给予更多支持。

提及医学影像AI产品应用中的障碍，张登海副院长指出，首先要面对的就是如何与人工智能产品这一智力足以与人类相匹配的工具相处；此外，人工智能产品市场化机制的建立仍任重道远，行业发展也还需要政府相关部门在政策、法律各方面提供支持。

以下为“多方视角看影像AI落地与未来的展望”圆桌访谈的对话内容，雷峰网做了不改变原意的编辑和整理。

冯晓源：医学影像AI产品从科研到拿证落地，是否证明AI产品已经具备了临床应用能力，如何看待医疗AI产品收费这件事？

刘士远：AI的收费与产品类型和临床应用能力直接相关。首先，有些产品严格意义上不属于目前定义的深度学习类AI产品，比如病人自动定位，机器自动扫描和扫描参数自动调整优化，这些功能属于机器自动化，可以通过设备赋能获得收费。

至于基于深度学习的扫描剂量和对比剂剂量控制以及基于AI的设备检查质量控制类产品都很难单独收费，但可以通过设备价格体现。

现在讨论比较多，或者大家真正

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