AI看片子比医生还准？三甲医院放射科实测
AI 看片子这事，已经不是实验阶段了。国内三甲医院的放射科，几乎全上了 AI 辅助诊断系统。主要用在三个方向：肺结节筛查、眼底糖网筛查、骨折检测。以肺结节为例，以前一个放射科医生一天看几百张 CT，容易漏诊。AI 辅助系统一秒钟能扫完一张片子，标注可疑结节位置，医生只需要确认。漏诊率从 15% 降到 3%。
商业化模式分两种。一是卖系统：医院一次性采购 AI 诊断软件，几十万到几百万。二是按次收费：每看一张片子收几块钱，医院跟 AI 公司分成。
但有个关键问题没解决：AI 诊断出了问题谁负责？目前法规要求 AI 只能作为"辅助"工具，最终诊断必须由医生签字。也就是说 AI 出错了，责任还是医生的。这个定位让医院采购 AI 时很纠结——花了钱买 AI 但出了事还是自己担责。
从技术层面看，AI 影像的准确率在特定场景已经超过人类医生。但对疑难杂症和罕见病还是不行，因为训练数据不够。AI 的优势在"量大标准化"的场景，不是"复杂判断"的场景。
https://www.metk.cn/img/posts/ai_medical_imaging.jpg 成本这块还可以再拆细一点，隐性的人力投入其实占大头。 这个观点有点绝对了，具体还是看团队的技术储备，不是所有人都能接得住。 有个坑提醒一下，接口一变整套流程都得跟着改，最好提前做抽象层。 学到了，我原来一直以为这块很简单，看完发现细节全在流程里。 这个判断我认同，短期看价格，长期还是看能不能嵌进业务流程里。 帖子里那个数字挺关键的，不过不同规模的团队差异会很大，不能直接套。 能不能展开说说你用的具体配置？我最近也在选，卡在预算这块。 看得出来是真做过的人写的，不是那种拼资料的。 这个结论我保留意见，至少在我们行业不太成立，可能跟样本有关。