2017年年底，鄭眾喜在華西醫院參加了一場人工智能研討會，很多科室都談到了醫療影像AI，醫生們認為AI需要在大量精準專業標識的影片基礎上才能做到智能。

　　華西醫院于2017年7月宣布成立醫學人工智能研發中心，當天一場消化內鏡人工智能演示中，通過云端上傳了12張檢查圖像，不到10秒篩選出息肉、新生物(癌癥)和靜脈曲張三種消化內鏡檢查常見結果，準確率分別為92.7%、93.9%和96.8%。

　　彼時，阿里健康與萬里云聯合推出醫療AI產品“Doctor You”，宣布正確識別肺結節達到90%以上;一個月后，騰訊推出醫療影像AI產品“覓影”，對早期食管癌篩查準確率高達90%。

　　“準確率超過90%”、“速度擊敗醫生”，一個個關鍵詞仿佛讓AI成為了醫療礦藏的密鑰，AI醫療影像、AI輔助診療、AI藥物研發、AI健康管理，正待來往的人們揮起“鐵鍬”。

　　“現在很多公司這個也人工智能、那個也人工智能，其實真正需要人工智能的是兩個地方，一個是連人都很難診斷的，比如病理;另一個是工作多得人已經做不過來了。”華西醫院教授鄭眾喜告訴鈦媒體，“在癌癥診斷、病理界，我們非常期待擁抱人工智能。”

　　作為AI在醫療領域應用最快的領域，醫療影像AI在2017年涌入資金超過40億元，據鈦媒體潛在投資統計(詳情可見表格)，融資額最高的是聯影33.33億元人民幣A輪融資;推想科技、圖瑪深維、深睿醫療、視見醫療等均在2017年獲得兩輪融資;2018年上半年，深睿醫療、Airdoc獲得B輪融資，匯醫慧影、推想科技相繼進入C輪階段。

　　醫療影像AI呈現出中國互聯網商業環境的一個切面：熱錢涌入、創業者蜂擁而至、產品同質化嚴重、泡沫浮現、商業模式受到質疑，直到騰訊與阿里入局，AI醫療影像被徹底“點燃”。但行業的獨特性在于，醫療影像AI還有飛利浦、GE、東軟醫療這一類原本處于醫療影像產業上游、潛藏在互聯網之下的參與者。

　　按照中華醫學會放射學分會劉士遠教授的計算，醫療影像AI火起來應該是在兩年左右，“現在熱度非常高，已經進入了關鍵階段，AI的發展也進入了深水區，醫學影像AI到底能夠解決什么樣的問題?產品聚焦到什么領域?上下游產業怎么緊密結合?產品怎么解決臨床實際問題?其實還有一系列的問題。”

　　難過數據關

　　“2017年可以命名為肺結節年。”阿里健康人工智能實驗室主任范繹告訴鈦媒體，“肺結節是一個野蠻人入場的過程，很多人都在做肺結節，可以獲取很多資料、快速進場。”

　　相比于進入中期階段的創業公司，騰訊與阿里的入局并不算早，騰訊互聯網+醫療業務負責人常佳認為，不光是BAT，整個醫學影像在產品、病理上高度融合，這主要是產業起步的問題。

　　開放的數據集，是肺結節產品扎推涌現的直接原因，也為后來者提供了“彎道超車”的機會。但肺結節是AI切入醫療“萬里長征”的第一步。

　　對于同樣宣稱90%準確率的產品，常佳提到，“現在很多人宣稱自己的準確率，測試級和數據級是同源的準確率會高，但是不同源狀況才是更關鍵的。”