在2021年全球人工智能与机器人峰会（GAIR 2021）上，科亚医疗的李育威先生以“从临床需求出发，探索AI产品的商业化之路”为题，分享了AI医疗影像领域如何将前沿的数据处理技术，转化为切实解决临床问题、创造商业价值的可行产品。他的演讲深刻揭示了AI医疗产品从研发到落地所必须遵循的内在逻辑。
一、 核心基石：始于真实、迫切的临床需求
李育威强调，任何成功的AI医疗产品，其起点必须是清晰且未被充分满足的临床需求，而非单纯炫技的算法模型。他举例说明，例如在冠心病诊疗领域，传统的CT血管成像（CTA）检查流程中，医生需要花费大量时间在繁琐、重复的血管分割、斑块分析等后处理工作上。这不仅消耗了医生宝贵的精力，也影响了诊疗效率和一致性。科亚医疗的“深脉分数”等产品，正是瞄准了“提升冠脉CTA后处理与分析效率与精准度”这一明确临床痛点，利用AI实现自动化、智能化的定量分析，将医生从繁重的劳动中解放出来，使其能更专注于诊断决策本身。
二、 数据处理技术：连接需求与产品的桥梁
在确定了临床需求后，高质量的数据处理技术成为实现产品化的关键桥梁。李育威指出，医疗AI模型的训练高度依赖于高质量、标准化、大规模且经过精细标注的数据。这涉及一系列复杂的技术环节：
- 数据获取与脱敏：在合法合规的前提下，与医疗机构合作获取多中心、多样本的真实世界数据，并严格进行隐私保护处理。
- 数据标准化与预处理：不同厂商的设备、不同的扫描协议产生的影像数据存在差异。先进的数据配准、归一化和增强技术，是保证模型泛化能力的基础。
- 高质量标注与质控：由资深临床专家进行标注，并建立多重质控体系，确保“金标准”的可靠性，这是模型精准度的生命线。
- 算法模型研发：基于深度学习等AI技术，开发能够精准识别、分割、量化特定病灶或解剖结构的模型。数据处理技术的先进性直接决定了模型的性能上限。
三、 商业化之路：合规、价值与生态
解决了技术问题，仅仅是第一步。AI医疗产品的商业化之路更具挑战。李育威分享了科亚医疗的实践经验：
- 严格遵循法规与审批路径：在中国，AI医疗软件作为第三类医疗器械管理，必须通过国家药品监督管理局（NMPA）的严格审批。科亚医疗的“深脉分数”产品是国内首个获得NMPA三类证的心脏科AI辅助决策产品。这意味着产品经历了从临床前研究、多中心临床试验到注册申报的全链条验证，其安全性、有效性得到了官方认可，这是商业化的首要前提。
- 证明明确的临床价值与卫生经济学价值：产品不仅要“好用”，还要能证明其能改善患者预后、提升医院效率、节约医疗成本。例如，AI辅助分析可以缩短报告时间，减少漏诊误诊，甚至通过精准评估避免不必要的有创检查（如冠脉造影），从而产生直接的医疗价值和经济价值。
- 构建多方共赢的商业模式：与医院、医生、患者、支付方（医保、商保）等生态伙伴协同。产品需要无缝嵌入现有临床工作流，提升医生工作效率而非增加负担；探索与保险合作等创新支付方式，证明其长期成本效益，让价值获得合理回报。
- 持续迭代与真实世界验证：获得注册证不是终点。产品上市后，需要基于更广泛的真实世界使用数据持续优化算法，拓展适应症，并积累长期疗效证据，形成“研发-认证-应用-反馈-再研发”的良性循环。
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李育威在GAIR 2021的分享清晰地勾勒出一条AI医疗产品的务实发展路径：深入临床，发现真问题；依托扎实的数据处理与AI技术，打造高可靠性的解决方案；通过严格的合规审批和价值验证，走通商业化闭环。 这条路径的核心，始终是“以患者为中心，以临床价值为本”。在人工智能与医疗健康深度融合的浪潮中，唯有坚守这一初心，将技术创新锚定在解决实际临床难题上，才能让AI真正赋能医疗，走出一条可持续、有价值的商业化之路。
