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日前，医学影像AI在政策层面迎来了一些新的变化。根据国家医保局11月23日发布的医疗服务价格项目立项指南解读，为了支持相对成熟的AI辅助技术进入临床应用，同时避免增加患者的经济负担，国家医保局在放射检查、超声检查、康复类项目中设立了“人工智能辅助”扩展项。这意味着在相同的价格水平下，医院可以选择培养医务人员进行诊疗，也可以选择使用AI来辅助诊疗，但现阶段不会重复收费。

“扩展项”意味着这些技术是可选的，不能单独收费，而“加收项”则表示使用会带来更多的服务产出。这一政策变动引发了业界的不同看法。一些人认为，扩展项的设置表明国家对AI技术应用于临床的支持态度；另一些人则担心这意味着医学影像AI暂时无法直接向患者收费，这与一些AI公司此前的商业规划不符。

实际上，目前许多传统的医学影像技术如超声、X线、内镜、CT、MRI以及眼底影像等都已与AI结合，以帮助医生提高阅片效率和诊断的准确性。在国内，该领域的融资活动在2018年达到顶峰，诞生了鹰瞳科技、科亚医疗、数坤科技、推想医疗和深睿医疗等领先企业。然而，医学影像AI公司面临的主要挑战是获得批准和找到合适的支付方。

起初，许多公司希望患者能为AI筛查和辅助诊断付费。这需要医院向省级卫健委和医保局申请物价编码作为收费依据。然而，这种商业模式并未取得预期的成功。根据调研数据，尽管部分医院配备了AI辅诊软件，但实际向患者收费的比例较低，主要是因为医院大多采用科研或试用的方式引进AI产品。

当前，国家医保局的表述意味着这种商业模式已不再可行。国家医保局认为，虽然AI在提高诊断效率方面发挥了作用，但现阶段它还不能完全替代人类医生的工作。因此，现阶段AI不能单独向患者收费。这促使医学影像AI公司寻找新的商业化路径。一种可能的方向是继续改进算法和产品，积累临床证据，使AI的价值更加显著，从而实现向患者收费的目标。另一种路径则是让医院成为支付方，通过提高医疗服务质量和科研实力来实现价值变现。

国内医学影像领域存在放射科医生短缺、医疗资源分配不均和诊疗同质化水平低等问题。例如，国内医学影像数量和放射科医生数量的年增速分别为40%和4.2%，这导致了巨大的工作压力。AI在医学影像的各个环节中都能发挥作用，包括病人的摆放、参数设定、剂量控制、图像质量评估、实时和回顾性质量控制、图像优化重建以及辅助医生诊断等。

以肺结节检测为例，上海长征医院的数据表明，使用AI软件的医院在肺结节检出率上有显著提升。然而，也有业内人士指出，尽管医院和患者确实有提质增效的需求，但他们对付费的态度并不强烈，大多数医疗机构仍依赖医保支付。因此，能否打通医保收费渠道成为医学影像AI商业化的核心问题。