AI辅助诊断为何难以突破？

据小易智创xiaoyizc.com（不可错过的AI创业项目）观察：在当今医疗领域，人工智能（AI）辅助诊断展现出惊人的潜力，但它的成功实施并不单单依赖于技术的复杂性，更需要结合循证医学和临床观点。就像新药推向市场一样，AI医疗设备的发展同样需要经过严谨的临床实验、功效和安全性测试。

然而，这条充满挑战的道路上，许多表面看似有前途的药物最终因商业成功的高门槛而失利。对于AI辅助诊断产品来说，其发展路径与医疗器械和药品并无二致，因此，在初期阶段，试用为主，满意后再付费的商业模式成了常态。

在诸多峰会中，讨论往往聚焦于技术的复杂性，而忽略了成功实施所需的实际内容。医疗环境的复杂性决定了产品开发决策应依据现实情况定制，而非依赖于现有算法。正因如此，技术硬塞可能成为AI辅助诊断成功案例稀少的原因之一。缺乏循证医学和临床观点的支持，使得医疗实践难以实现实质性的变化。

例如，Optellum的技术总监Timor提到，他们的AI心脏成像产品——基于计算机断层扫描的血流储备分数在美国每年帮助超过870万名接受CAD筛查的患者。对于有胸痛风险的患者，心脏病专家通常采用非侵入性筛查来评估动脉是否存在阻塞，但这也并非没有挑战。

非侵入性筛查方法虽多，但在不断追求更高准确率的过程中，心脏血管成像技术逐渐成为了热门选择，计算机断层扫描血管造影（CCTA）便是其中之一。这种技术能够生成动脉的详细3D图像，从而提升诊断的精准度。

综上所述，尽管AI辅助诊断在医疗领域大展拳脚，但其成功实施仍需克服重重困难，以实现真正意义上的变革。未来，结合循证医学和临床观点将是推动AI医疗应用的重要一步。