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医学影像AI是利用人工智能技术对医学影像进行自动处理和分析，例如，自动发现病灶，或自动对疾病进行分类和评级。影像AI好比是影像医生的智能助手，能够让医生的工作变效率更高、更准确，同时也更轻松。

从2015年开始，医学影像AI就已经成为国内外的投资和创业热点。时至今日，在这一领域，国外和国内都涌现和成长出一批优秀的医学影像AI公司。他们的技术和产品覆盖放射、眼科、病理、超声等多种影像类型，能够辅助分析的疾病则包括和涉及肺癌、乳腺癌、肺炎、脑肿瘤、脑梗、眼底疾病等多个疾病类型，且不断丰富。可以说，在疾病检测领域的竞争，国内和国外公司齐头并进、不相伯仲。

疾病检测影像AI的发展不管是在国外、还是国内，用“繁星璀璨”“繁花似锦”这样的词汇来形容，都不为过。但在疾病检测领域之外，国外已经出现了一种特殊类型的影像AI公司。他们本身不开发AI，而是面向AI厂商提供开放式的平台和完善的生态环境，“筑巢引凤”，吸引各家AI都来自己的平台上落地应用。可以套用大家耳熟能详的农夫山泉宣传语，他们不生产AI，只作AI的搬运工。准确的说，这类公司的核心产品不是单一的AI，而是医学影像AI的集成平台。

在医学影像AI集成平台领域，国外已经出现多家代表性公司。而反观国内，好像一直没有出现这一类型的公司。为什么会出现这样的差异？这个问题好像不是一个简单好回答的问题。因此，本文先避开这个问题不谈，也只做一回搬运工。简单分享在这个领域2家杰出代表。分别是EnvoyAI 公司和ACR DSI研究院。

EnvoyAI公司——医学影像AI市场的先行者

AI速递

“Deliver AI machines in days not years”，在EnvoyAI公司网站首页(https://www.envoyai.com/)滚动播放的宣传语中，这是最吸引人的一句。EnvoyAI不仅仅搭建了一个云端的AI运行平台，而且基于此平台，建立起了一套完善的AI快速分发机制。这一机制就像是一座桥梁，一端衔接AI开发人员，另一端则对接临床医生。通过这个桥梁，开发人员可以将自己的AI研发成果直接发布给临床医生，在临床落地应用。那么，EnvoyAI是怎么把AI从技术人员手里快递给临床医生的呢？

AI大市场

EnvoyAI做的第一件事，就是建立了Exchange 这个医学影像AI大市场。下图是Exchange页面，可以看到，列表显示了目前已经集成的AI，数量有53个。如果与AppleStorez中的应用数量相比的话，这简直是沧海一粟，差了若干个数量级。但在医学AI领域来讲，能在一个平台上集成超过50个第三方AI，已经非常了不起的事情。另外，补充介绍一点，在2017年11月的时候，这个数字是35。

大家应该已经看到，Exchange还列出了每个AI的供应商，图像类型，应用领域，以及是否获得了FDA的批准。这简直就是当前国际医学影像AI江湖的排行榜啊。“一榜看江湖”用来形式EnvoyAI Exchange再合适不过。这里不仅列出了AI名称和厂家，还详细列出了AI所适用的疾病专科、影像设备类型、身体部位，以及是否获得了FDA批准。这些恰恰是临床医生在选择AI时需要考虑最关键首要因素。

AI孵化器

按照法规要求，所有医学AI如果要用于临床必需要获得FDA批准（FDA Cleared）。但EnvoyAI并没有采用一刀切的方法，而是灵活对待。Exchange平台允许没有获得FDA批准的AI加入平台，但要求必须清楚注明“Research Use Only”。采用这种灵活处理方式，在不违反法规的前提下，能够带来两个直接好处。首先，能够吸引大学、研究所乃至个人这样的科研型用户在EnvoyAI平台发布自己的研究成果。此类用户基本都是处于单纯科研和个人爱好目的开发AI，不以成果商品化为最终导向，也不会去申报FDA批准。而另一类用户则是初创型AI公司，初创公司可以采用科研合作形式先发布自己的原型产品，获得临床验证、收集临床反馈，加速原型产品的成熟完善，同时，同步申报FDA。其实，对于大型AI公司来讲，也可以通过这种方式将自己的多个研发方向提前推向临床，通过科研合作性质的临床试用，评估各方向的价值和前景，从而筛选出真正值得进行FDA申报和深入推进的AI方向。

如果某个AI获得了FDA批准，则可以提升进入EnvoyAI的Premium Providers行列。对于Premium Provider，EnvoyAI则提供了一系列的面向临床收费模式和利益分享机制。AI发布者可以选择多种收费机制，包括购买、付费订阅和按分析流量收费。并且EnvoyAI像开发者承诺，“Keep the majority of the revenue generated by your machine”。承诺很有诚意，但实际如何，还需要等待亲历者来爆料了。

AI基础层

为了能够真正做到快速发布，只争朝夕，EnvoyAI面向AI开发技术人员，还提供了若干项底层基础工具和服务的支持，让开发者可以专注于真正的ai部分，而不用每个人都自己去造轮子。

这里不一一列举，仅选择最值得关注的2个方面来简单介绍。

第一个方面，是安全权限控制。从下面的宣传图片可以看到，具体包括分组权限控制、小组协同管理、知识产权保护3个方面。前两者具有很强的实用价值，最后的知识产品保护则是所以研发人员和AI公司都最关注的。可以说，只有安全保护到位了，第三方人员和公司才能够放心将自己的宝贝AI托管到EnvoyAI的平台上来运行。

第二个方面，是EnvoyAI推出的Restful Public API。开发人员需要使用这套API来完成自己AI向平台的集成工作。这里不深挖技术细节了。技术控们可以直奔Gitbub上的EnvoyAI专场（https://github.com/EnvoyAI/examples）。

AI集成

前面的AI孵化器和基础层都是面向AI开发人员的。那么面向临床医生，EnvoyAI又有哪些好招数来吸引医生成为平台的用户呢？

招数不止一种，但可以用一句话来概括，将AI融入医生的工作流程之中。那么，如何才能融入呢？其实只需要把握住2个关键节点，第一个是Viewer，第二个则是Report。也就是阅片和报告环节。

Viewer（读片软件）是医生在阅片环节必不可少的工具，但不同医生往往使用不同的Viewer阅片。对此，EnvoyAI提供多种viewer供医生选择。因此，医生在阅片环节便可以无缝引入AI，使用和享受AI提供的辅助服务。

Report（阅片报告）可以说是医生整个阅片分析过程的结果汇总，也是影像医生面向临床的最终交付物。这里EnvoyAI也提供了关键和到位的支持，不仅是AI分析文字结果，还包括AI生成的关键帧图像（Key Image）都可以集成到报告中。

此外，对于分析过程而言，EnvoyAI支持医生指定针对每个检查应用哪些ＡＩ。而在数据管理方面，则提供双模式支持，影像数据可以在医院内部，也可以在云端。为了能够让医生快速且顺畅启动AI体验之旅，EnvoyAI提供客户支持代表，辅助帮助医生建立起工作流程，并且帮助他们寻找最适合自己需求的AI。更近一步的，医生可以AI的有效性。，接受或拒绝AI分析结果，并且直接发送到PACS。

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