由 dawei “2017年左右，只要创业项目搭上‘人工智能’四个字，都会吸引规模不小的融资。”他向雷锋网回忆到，“第一届中国医学影像AI大会召开时，参会代表很多，场面比今天还热闹。”
但是，创业注定是一个大浪淘沙的过程，在医疗AI时代的早期阶段，产品雷同性非常强。20世纪初的互联网泡沫就是一个真实的“前车之鉴”。在冯晓源校长看来，医疗AI不可免俗，必须回答两个最基本的问题：谁需要以及谁买单，而谁买单则取决于谁获益。
“羊毛出在猪身上是有可能的，但是不可能长远，一定是谁获益、谁买单。现在很多医疗AI企业走不下去，很大原因就在于没有想清楚这个问题。”
此前，诸多行业内人士，均讨论过“谁为医学影像AI产品买单”的问题：医院、药企、保险的支付能力有限，普通人的需求在于看病。未来，放射科医生是否会自行买单，冯晓源教授认为，完全有可能，而这一部分的可能性关键是能否会为医生带来实际的“用户体验”。
“作为一名医生，我可以拿出医院付给我的诊断、写报告的工资的一部分，让我的生活更加轻松；另一方面，借助AI产品，医生的诊断效率提高，医生也可以完成更多的报告，帮助医院实现增收。”
但是，冯晓源教授也补充到，从目前看来，上述第二个方面的逻辑并不成立：没有一个医生会为医院自掏腰包。
换一个思路，医院是否会有应用AI的动力？
从成本角度来看，医院可以买来AI产品给医生用，但是这个钱要从医生的工资里来扣，或者因此少雇几个人；从医院发展的角度来看，如果购买医疗AI产品后，医院提高了效率，从原先完成100个病人的检查到现在完成200个，医院就会有更强的购买动力。
冯晓源教授强调，目前，医疗AI、医学影像AI产品的定位是让医生更加轻松，减少医生的误诊率，提高一定程度上的效率。但是，医院的“产量”不会因为AI的到来，产生实质性的提升。
这是因为，病人的检查量是由CT、磁共振等设备端的效率决定的，不是由医生的“诊断”决定。
“原先，医生完成100份报告的时间需要9小时，在AI的帮助下可以减少到3小时，医生是舒服了，但是医院的病人检查量没有增加的，因此收入也没有增加。”
因此，医学影像AI的产业链中，除了帮助医生提高诊断效率，还应该关心的一件事情是帮助医学影像的设备公司缩短检查时间，整条产业链实现协同，才有更多变现的可能。
“单纯的辅助诊断产品走不远，这个行业里的人必须要全面地考虑问题。”
值得庆幸的是，随着医工需求的不断碰撞，医疗AI公司在产品设计的思路也愈发开阔，从诊断的流程、多病种继承等各个方面都在不断进行完善。
在冯晓源教授的预想中，工程师、医生、企业应该形成一个“三角”，在技术实现、产品体验、市场前景等方面彼此进行补充，这样的医疗AI产品才会具备更强的生命力。