全国医保影像AI识图大赛收官：医学影像AI商业化窗口能否打开

医学影像AI识图，原本多在实验室和医院科室里打转，如今被一场大赛推到了医保数智化改革的聚光灯下。

11月5日，全国医保影像AI识图大赛颁奖活动在南宁举行。赛场内外展示的是我国医学影像AI领域的最新“黑科技”，行业更在意另一个信号：这场由国家医保局主导的赛事，能不能打开医学影像AI的商业化创新窗口。

颁奖现场，国家医保局局长章轲提到，医学影像AI和医保治理的结合正在不断加深。他说，国家医保局把这次大赛当成一个着力点，想办法打通研发、注册、定价、支付各环节的堵点，让新技术更快走出实验室、进入临床，把创新产品变成老百姓用得上的服务。

决赛现场：真数据验证临床价值

决赛安排在10月22日至23日，地点是广西南宁。从全国1332支参赛队伍里闯出来的66支团队，在肾癌、肺癌、乳腺癌等8大高发疾病赛道上现场做推理、上台路演答辩。

AI医疗赛道的头部玩家这次来了不少。腾讯、京东健康、商汤、深睿、慧影医疗、科亚医疗、医准智能、数坤科技、云知声等知名企业都有队伍进入决赛；西门子、通用（GE）医疗、新华医疗、万东医疗这些影像设备商也参与得很深。

上海商汤善萃科技Senselung团队在肺癌智能检测赛道获得一等奖。

效率是AI最直接带来的东西。王娜举了个例子：薄层CT最薄能到0.625毫米甚至0.2毫米，医生翻一遍胸部CT薄层序列大约要半小时，AI平均一例不到一分钟就推理完，医生阅片时间能压到五到十分钟。她说，没有AI的时候，患者做完CT可能要等一周才拿到报告；有了AI辅助，也许一天就能看到。

多位影像科专家表示，CT技术发展让医生逐层阅片工作量急剧增加，最希望AI成为“工作秘书”。当AI在

大赛评委、东南大学附属中大医院副院长居胜红认为，AI性能好不等于临床价值就高，技术得能解决临床上的实际问题，走通“临床出题—技术研发—反馈验证—推广应用”这一整条链。

在王娜看来，AI不能只拿来秀技术，还得放到真实的医保和临床环境里接受检验。她说：“我们的终极目标是不漏检，尽可能筛出所有可疑病灶”。

和以往不少AI算法比赛不一样，这次大赛最突出的地方是“真数据、有金标准”。前沿技术要真正落地见效，就得在真实场景里反复检验、反复打磨；大赛按实战标准出题，比的不只是技术参数，还有模型在复杂临床环境里的精准度、稳定性和泛化能力。

第一财经记者了解到，大赛所用数据取自真实临床场景，数据集里除了影像，还有病例诊断、检验报告、病理检查结果等，经专家标注，并与病理结果互相印证，构成高质量数据集。广西方面联动全区61家三甲医院采集影像，挑出8.58万例组成赛事专用数据集，样本配比贴合当地人群的患病特征，病种覆盖全面，也贴近真实临床场景。

国家医保局大数据中心主任付超奇说，这次大赛想达到三方面效果：以人民为中心守护群众健康福祉，以数据为基石激活数据要素价值，以改革为导向助力高质量发展。赛道设置既照顾当下的临床价值，也考虑技术发展方向，有助于提升疾病早诊精准度，减轻群众病痛和就医负担。

付超奇还打了个比方：海量原始数据要变成能支撑AI训练的高质量数据集，得花功夫治理、标注，“就像把原油提炼成汽油、把煤炭转化为电力一样”。大赛以数促赛、以赛炼数，推动医保数据资源转化为高质量生产要素，也让创新技术对接医疗健康的刚需。

基层是医学影像AI最大的出口

章轲表示，医学影像AI赋能医保治理、守护人民健康的美好愿景正在加快变成现实。大赛盯着群众急难愁盼的健康需求，设了8个赛道，包括基于CT的肺癌检测、基于MRI的前列腺病变智能检测等方向，这些病种发病率高、疾病负担重，AI辅助诊断的应用前景也突出。赛道里选出来的优质技术方案，临床应用价值和AI发展潜力都兼顾到了。借助赛事成果，标准化辅助诊断能力将得到提升，基层医疗机构影像诊断的短板也能补上，让老百姓在家门口就享受到均等可及的高质量诊疗服务。

广西北流市人民医院在这次全国医保影像AI识图大赛中表现突出，共有3支队伍获得一等奖，覆盖肾癌、肺癌、脑部肿瘤等赛道。

对基层医院而言，医学影像AI技术是实打实的刚需。北流市人民医院副院长郑毅说，基层医务人员紧张，影像阅片量又大，漏诊风险一直存在；医保基金监管过去靠人工抽查，人手有限，团队研发AI技术的出发点，就是冲着这些现实问题去的。

浙江大学应用数学研究所所长孔德兴认为，医学人工智能最大的出口在基层，是要给基层赋能。基层医院患者少、设备闲着，三甲医院患者太多、临床专家工作量很大；AI进来以后，三甲医院医生的工作量能往下减，同时技术下沉到基层，随访人群和康复治疗人员在基层就能完成随访和康复跟踪，老百姓在家门口也能得到和大医院同质化的诊断水平。

吉林大学第一医院放射线科主任张惠茅的看法是，人机协同的头一层作用就是解决基层问题。基层缺医生，国家投了不少设备，可问题是医生本人下不去，要下得去的是医生的能力，这个事要解决，只能靠人工智能。

对患者来讲，AI识图还有一重价值，就是少做重复检查。王娜表示，AI影像支持本地、云端、区域化医疗联盟等多种部署方式，同一区域内一家医院的检查结果，在另一家也能同步调阅。云端影像、检查结果互认这些方向如果做得更扎实，患者重复检查能减少，医保支出能降低，优质医疗服务也会更普惠。

医保助力AI医学影像商业化

从商业上看，AI影像已经在很多医院落地，但在落地过程中还存在障碍，难以形成规模化。

居胜红说，影像科用上AI已经相当普遍。冠状动脉血管造影过去做重建要耗很久，如今点一下手指，狭窄程度、范围、体积和随访评价就能出来；肺结节CT检出在体检人群、门诊、病房都有使用，肋骨骨折的AI自动检出同样已经落地。

王娜称，商汤的AI影像产品已在国内外多家医院落地，这些项目在推进过程中已经能够盈利。不过，能盈利并不等于形成了规模化的商业应用。居胜红提到，医院引进AI仍面临不少现实门槛：规范化、有没有证、能不能进医保收费标准，这些问题有的还没解决，有的正在解决途中。

居胜红表示，这次活动医保方面投入的人力物力相当多，这一点很关键。科室真正用起来以后，收费怎么定？碰上误诊、漏诊又该怎么平衡？说到底，最后认账的还是医生。这些都是落地阶段必须解决的问题。

张惠茅表示，人工智能大约从2018年起起步，临床上一直在用肺结节等领域的功能系统，可到今天其实还没有付费。业内希望国家能把付费的路径打开，让人工智能产品真正成型。

王娜还提到，从落地一线看，医院采购预算同样是个痛点。AI属于软件，不像硬件那样“看得见摸得着”，医院在采购预算里不太好安排，她希望有政策支持AI软件付费，也支持医院智慧化升级的预算。医保方面正在推进AI辅助诊断付费，各地都在摸索，支付方式最终会决定医院愿不愿意买。

政策层面，支付路径直接决定商业化能做到多大。2025年起，国家医保局在《医疗服务价格立项指南》里把“AI辅助技术”列为扩展项、不单独立项收费，也就是说患者不用额外掏钱，AI包含在主项目的价格构成里。有专家建议，在国家价格立项框架之下，推动各省明确AI辅助诊断的收费项目和价格区间，让医院“敢买、愿用”。

深圳市一图智能科技创始人叶建平从企业角度补上了另一重障碍——医疗器械注册。他说，医疗监管看重安全性和有效性，每个病种或部位都要做验证、评价，才能拿到医疗器械证和准入条件。他还提到，真正落到临床需要大模型的综合能力，不能只检出肺结节、其他肺部疾病却查不出来；未来一定是多个模型融合，结合临床场景需求综合给出最优方案，这还有待技术上的进步。

从赛场走向市场，从技术走向支付，医学影像AI的商业化窗口正在打开。但要把这扇窗真正推开，还得靠监管、医保、医院和企业多方一起使劲。