近些年，“数字化”逐步形成医疗器材领域内的网络热点：ai、5g、区块链等技术发展，再加上国家扶持政策释放出的宽阔底层医疗市场潜力，根据数字化完成医疗影像行业跨越发展成为了业界普遍看法。
但是，在推动医疗影像数字化的征程中，利润分成布局不均衡、项目研发短板及运营模式的迭代更新等多种因素应造成业界从业者的高度重视。
医疗影像数字化：多方面利好消息中的隐患
现阶段，国家扶持政策与数字化产业发展规划也形成了一套“组合策略”，展现出医疗影像产业发展的详细逻辑性：
▲政策与数字化产业发展规划共同应对医疗影像存在的不足
▲医疗影像数字化是上游客户与中下游医院的一致要求
不容置疑，上游客户和中下游医院都是有推动医疗影像数字化的驱动力：
对上游客户来讲，数字化技术性可实现影像机器设备的智能化、一体化发展趋势，公司不会再纯粹售卖机器设备，也将通过产品的数字化技术特点完成大量需求场景及运营模式自主创新。对中下游医院来讲，影像机器的数字化不但将提升确诊与诊治高效率，还可以带来更多功能，更有助于成本控制；除此之外，数字化商品又为医院提高营业收入带来更多想像力。
可是，新生事物结合实际的高速发展不是一蹴而就的。现阶段，医疗影像数字化正面临着以下几方面问题：
中下游医院权益不容易融洽：尽管影像数字化对中下游医院总体利好消息，但是具体到不同类型的医院，往往会造成因权益堡垒所导致的“信息孤岛”难题，这在云pacs推广上主要表现十分明显；数字化技术性尚未完善：在实践中，医院针对引进数字化商品的需求十分严格，这也意味着医疗数字化商品在完成“冲销量”以前，需经过漫长打磨抛光迭代更新，现阶段医疗影像ai商品正面临着这一悲伤的“成长”；数字化运营模式迭代更新本身是一个残酷取代全过程：业务流程理念创新的一个过程都是技术性、资产、优秀人才等优质的动态博弈。多方的争夺使“数字化”这一没有情感的词语显得更冷酷无情，将来，第三方影像中心即将迎来更为激烈竞争。
pacs：云端化能不能摆脱医院间堡垒？
pacs（picturearchiving communication system），即医药学影像存放与传输系统，由电子计算机、互联网、存储芯片及手机软件组成，融合了医药学影像学、临床医学专业、图像处理技术、测算与网络通信等多学科与技术，是医疗影像数字化不可或缺的一部分。
现如今，pacs早已广泛取代了传统胶卷，变成医院影像材料存放与传送的主要途径。诊疗规范上，pacs系统软件前面连接来源于ct、mri、dr、x线等影像机器的图像资料，再传送给临床医学终端设备、远程终端或影像存放中心。
▲pacs是影像数字化关键步骤
pacs完成了影像材料无胶卷化存放，及材料远程传输分享，针对互联网技术远程控制医疗、分级诊疗制度都具有重要的意义。
一、云pacs成为当前与下一阶段发展趋向
伴随着高精密设备的升级换代及患者信息数据收集的日益丰富多彩与繁杂，pacs存储的影像材料容积不断增长，精密度要求也越来越高。数据收集、内存不够和信息共享存有堡垒问题日益突显，pacs云端化变成业内解决这类问题的共识。
▲云pacs的最基本业务模式
现阶段，在我国pacs总体占有率大约为50，底层医疗机构pacs基本建设则更健全。从医院自身的pacs组装量看，现阶段我院级pacs主要集中在一线城市与三甲医院，而二线城市与落后地区的医院仍停留在部门级pacs环节。
而想要实现云pacs，亦有二种方式：
对当前pacs系统进行云端化升级改造立即搭建云pacs。前面一种适用以上早已装上pacs全面的医院；后者则对经费不足的底层医院更为有益。
从费用角度观察，现阶段一套完整的校级pacs成本费大约为1000万余元，这会对底层医院而言是一笔极大资金投入，而云pacs低投资、按量付费的特征能有效达到底层医疗组织的需要，具有一定行业前景。
不论是对于底层医院的pacs还是对于已经有当地pacs开展云更新改造，云pacs的需求则是一致的，即理想化的云pacs系统软件应该可以合理完成当地pacs和云空间pacs系统软件实时同步，双向交流，确保文件存储的实用性。
二、信息共享不单单是技术难点
云pacs的实现将顺着私有云存储pacs-it混合云pacs-云计算平台pacs的路线推动。
现阶段，云pacs还面临标准体系不统一等方面技术难题：
从不同影像机器设备汇聚到pacs里的数据类型与质量良莠不齐，而大数据分析和输出结果的可信度在很大程度上取决于收集的基础数据高低，并没有数据的真实性确保，数据分析就会变成一纸空谈。
除开一定技术难题外，医院间的堡垒也是造成现阶段影像数据信息“荒岛”状况的主要原因。本质上，将每个医院之间影像数据信息完成分享，创建地区甚至全国范围内的pacs服务平台，将更有助于数字化效应充分发挥，所以目前云pacs主要是以院中基本建设为主导，即私有云存储pacs。
现阶段，医院间的信息互通与分享既存有行政部门里的阻碍，也存在其他利益层面的冲突，因此，范围与地区、医院与医院中间，依旧存在一定医疗数据库的堡垒。医疗影像数据库的分享也受到了一定影响。
现阶段，私有云存储pacs的信息大多为体检系统等其他医疗主要内容。伴随着云技术的发展，及分级诊疗制度、影像中心的进一步发展，协作需求将促进医院逐步向it混合云pacs转移，仅保存一部分核心业务。伴随着院内外需求场景的进一步完善，将来，云计算平台pacs将成为大部分医院的主力挑选。
自然，这一途径还对云pacs服务提供商在研发、精英团队、资金等层面提出了更高的要求。因此，依照这一途径，将来国内云pacs公司也将面临一次“水之梦”式挑选。
ai技术性 医疗影像：技术性薄弱点限制品牌推广
pacs/ris和第三方医疗影像中心在空间和时间上促进了医疗影像的数字化，但是最终还要贯彻到影像临床诊断数字化，而ai技术应用已经这一层面发挥了日益重要作用。
结合实际，医院的影像确诊主要是由放射科医师担负，但资料显示，在我国放射科医师数量增长率大约为 4.1，而医药学影像数据库的增长率乃为 30，极大空缺带来了医师负载太重及相应的误诊、误诊率的提高。
ai技术性的意义在于提高病人的看大片高效率，从而减轻护理提供与供求起伏等诸多问题。
现阶段，ai 医疗影像得到来源于资产层面的热捧，有关资料显示，截至2019年7月，我国市场126家有活力的医疗人工智能企业中，进行医药学影像业务公司既有57家，占有率45。
尽管ai 医疗影像变成多方追求热门话题，但数据与算法等新技术薄弱点在一定程度上制约了现阶段ai类产品规模性营销推广。
一、数据采集与规范化难点制约着ai商品全面爆发
对ai企业而言，数据收集与算法是发展的关键，这一特点一样体现在医疗影像中，在其中，医疗影像数据库的获得与规范化变成困惑现阶段ai公司的痛点。
1. 数据采集难：分散化又比较敏感
ai 医疗影像首先摆脱的问题就是搜集零散的影像数据信息。数据信息分散化原因在于ai公司一般先依据疾病来建立研发方向，再和有关医院达成合作。公司的这一紧紧围绕疾病开展产品研发思路使了数据信息通常集中化在某一个医院某个疾病，故整个行业的公司遍布、数据采集都展现分散化的结构。
在数据分散化的情形下，数据库的“所属性”难题都是摆放在ai公司眼前的一道难题。针对医院和ai企业而言，什么信息能够被用来练习是一个很敏感的问题。一个典型案例便是deepmind企业，虽然造出来了alphago，但是却由于带来了160万用户的医疗数据信息而深陷纠纷案。
在中国，医疗数据库的所有权、经营权和所有权同是一个敏感问题。公司读取数据是否有效、应用是不是合规管理还有待相关部门的进一步明确。
一些区块链企业试着根据加密技术的形式对患者信息进行数据加密、土地确权，为应对数据信息所属可能出现的 *，但短期看，这一难题仍将会对业界参加者带来麻烦。
2. 数据信息统一难：多源数据规范不一
针对医疗影像ai企业而言，数据库的量虽然值得注意，但质则更为重要。须知，中国一年产生大量医疗数据信息，但是很多数据信息由于不符ai谈到的4v特性（volume 总数、variety 多元性、velocity 速率、veracity 真实有效），通常一经造成即进到留守儿童情况，无法用以ai练习。
从操作看，仅有高质量医疗影像数据信息才能保证数据堂的准确性，从而提升ai实体模型学习结论。现阶段，因为行业格局分散化，领域市场竞争激烈，能不能把握医院网络资源，与医院构建起平稳的合作关系，得到不断的高品质医疗影像信息是公司，特别是初创公司求生的重要。
可是，因为不一样部门、不一样机型的数据类型不统一；不一样医院、医师临床诊断习惯性不一样，即便是高质量数据信息也需要企业耗费大量时间和医院一同创建临床试验数据的要求。
这一工作中看起来耗时费力，但确实是全部期待未来在这一跑道中突围的企业必须参与其中的，所以只有加入到标准体系与规矩的制订中，才可能在接下来的市场中把握更多主导权。
二、ai营销推广：渠道营销
现阶段，在医疗影像ai商品并未完成“产业化”进到医院的时期，其核心做为医疗器材被出售给医院，但鉴于医院控费的影响到，这类营销推广遭受一定影响。
由于现在ai医疗影像商品尚未完善，还无法对基层医疗市场进行渗入。但是随着现行政策的支持与研制的深层次，ai影像商品的销售量也会得到丰厚提高，而对于许多致力于项目研发的ai企业而言，学习培训医疗器材公司，抢占先机营销渠道十分重要。
除开受本身项目研发进度危害之外，医疗影像ai商品很多进到医院还要通过三类医疗器材获准和进到基本采购目录等环节。但是，在今年的1月，国家食药监局发出第一张医疗ai三类证（来源于科亚医疗的冠状动脉血液贮备分数计算手机软件），这对类似医疗ai企业来说是一个好消息。
从当前的行业格局看，不论是头部gps，还是国内联影、东软、麦克奥迪等头部玩家，都是在积极布局ai类影像商品，这一类公司本身已经设立了健全的销售渠道，故积极与这一类头部企业的器材进行深入市场销售捆缚，是发展一类ai公司创建方式的有效方法之一。
另一个非常值得参照的办法是，部分资金充足的ai企业可以通过企业并购一些医疗器材公司，在获得其医院方式的前提下，以自己的ai技术对器材进行升级。
除此之外，底层医疗组织都是不可忽视的销售市场。尽管目前底层医院遭遇需求不足、资产和医生紧缺等诸多问题，但研究适宜该类市场商业合作模式需要被放进公司的日常表里，如能否根据按服务项目开展收费标准，在开拓市场的前提下，也一定程度上减轻了底层医疗组织资金短缺的困境。
第三方医疗影像销售市场：运营模式需持续迭代，欲速不达
近些年，第三方医疗影像热度逐渐提升。与发展较早的国外市场相近，在我国第三方医疗影像组织也分多元化经营型远程控制阅片中心与轻资产型第三方影像中心。
在中国，第三方医疗影像组织有着强烈的现实需要：一方面可以合理缓解大医院“要求负载”的一大难题，同时还可以为基层医院担负一部分影像确诊作用。
在供不应求的前提下，现行政策正在为第三方医疗影像的高速发展坐视不管：2016 年 8 月，中国卫计委宣布下发《医药学影像确诊中心基本上标准及管理制度（实施）》工作的通知，宣布拉开中国第三方医药学影像确诊中心发展趋势的序幕。
在需求和制度的共同推动下，2016年之后，第三方医疗影像组织迅速盛行：海外以ge、西门子系统为首，中国阿里、百度搜索、万东等组织快速涉足这一行业，在全国范围内一线城市开设影像中心。
▲目前我国关键第三方医疗影像中心
此外，业内外企业和资产都纷纷涌进这一行业，一些互联网技术、房地产开发商接踵而至，变成“门口的圣教军”。业外资本涌进在促进行业繁盛与此同时，也有可能催生出泡沫塑料。针对第三方医疗影像的高速发展而言，需要明确其不一样发展过程的核心，预防盲目跟风资金投入导致不必要的麻烦。
一、远程控制阅片：残酷红海市场
归功于中国医院信息化管理基础设施建设搭建的逐渐完善，远程控制阅片得以实现。在此次应对新冠肺炎疫情中，许多阅片中心给予24钟头远程控制阅片，提供了有力适用。
从远程控制阅片的功效形状来看，对于底层医疗机构影像确诊起着至关重要的作用：由于我国医疗资源分布不均衡，造成底层医院欠缺对应的资产、机器设备，与此同时很多受到专业培训的医疗影像优秀人才集中化在一线城市和三级医院，使底层医疗的影像确诊产生巨大的供货空缺。
远程控制阅片则可以弥补这一空缺：底层医院来分享高品质医疗网络资源，吸引病人；对患者而言，就诊更便捷省时省力；针对业界公司，辽阔的底层医疗销售市场提供了丰富的盈利空间，同时还可以快速上手底层医院、影像专家资源。
尽管远程控制阅片具有非常好的销售市场想像力，但是一些问题是进入者一定要考虑的。
远程控制阅片无法搭建环城河，市场竞争激烈。有别于第三方影像中心的轻资产资金投入，远程控制阅片中心财产比较轻，针对资产并不是充足中小型企业来讲具有极强的诱惑力，但这也意味着对于已经进到者来说，并没有很强的资产门坎，领域竞争非常激烈。
服务项目产品同质化比较严重。竞争对手诸多，可是所提供的却基本上相近，难以形成提供服务的多元化，带来的后果是医院选择多，但远程阅片企业却又难以形成稳定的影像数据来源。
同样的情况也存在于相对成熟的美国市场：美国远程阅片市场已有近20年历史，但至今仍处于分散经营的状态。由于门槛较低且服务同质化现象严重，代表企业vrad和nighthawk长期维持低毛利率，被迫向数据与咨询等衍生业务拓展。
基于以上原因，由一些第三方实体影像中心开设远程阅片服务反而更加经济。实际上，很多第三方实体影像中心也确实正在提供远程阅片服务。而国内一些初创的远程阅片企业也往往与万东、阿里、百度等巨头相关联。
未来，远程阅片企业胜出的关键在于：一，是否能提供更加差异化个性化的服务，如通过人工智能等提供智能筛查服务；二，是否能获得持续稳定的影片来源。
二、第三方影像中心：“高筑墙、广积粮、缓称王”
第三方独立影像中心的出现，既是医院发展到一定阶段后，剥离检验检测、影像等辅助科室的必然结果，也与我国推进分级诊疗、医保控费等政策紧密相关。
同远程阅片一样，第三方影像中心同样是应对当前各级医院影像诊断资源供不应求问题的有效方法，但对比远程阅片，第三方影像中心在进入壁垒、资金需求、准入门槛等方面要求更高。
根据卫健委相关规定，医学影像诊断中心无论在科室设置、人员配备还是影像设备的软硬件方面，都有具体要求，以设备为例，除了要求影像中心配备pacs/ris系统外，还要求至少配备2台dr、16排ct和排以上ct各一台、1.5t及以上mri1台、超声3台、心电图仪2台等。
一系列规定就决定了第三方影像中心的准入具有一定资金门槛。此外，由于涉及到医疗器械的采购和使用，所以企业还需要投入大量时间去申请相关医疗牌照与配置证。
前期的大量投入形成了较高的进入门槛，所以，第三方实体影像中心的参与者往往具有一定规模，或为依托。从参与者构成来看，多为ge、万东医疗等具有成熟医院端渠道的医疗器械企业以及阿里。此外，部分也通过投资收购等方式参与了进来。
目前，大企业或凭资金，或靠渠道，围绕第三方影像中心市场“跑马圈地”，逐渐形成目前国内大约600亿左右的行业规模。当前及下一阶段，“跑马圈地”的状态仍将持续，各企业的目标在于逐渐与区域中心医院形成稳定的合作关系，并在区域内快速扩张，形成多级服务网络与品牌效应，形成若干家扩区域的连锁影像中心。
实际上，“高筑墙”只是第三方影像中心发展的第一步，随着未来各地建立起多个“派系”下的影像中心，竞争将转入“广积粮，缓称王”的存量竞争阶段。具体来说，影像中心需要解决好以下问题：
首先，提升服务水平与运营管理能力。具体来说，在面向中心医院时，企业需要思考其能否提供各级医院认可的服务与成果并为c端用户提供差异化服务与衍生服务。而在面向基层医院时，则需要找准合作模式，提升基层服务能力和机器使用率，降低成本。
其次，无论对于远程阅片中心还是第三方实体影像中心，优秀的医生储备是保证长远发展的关键。当前我国影像科医生教育体系薄弱，执业医生知识体系、经验差异较大的现状不利于影像中心的长远发展，所以，获取持续优质的医生资源是可以进一步打通中心与医院之间的业务壁垒，成为在未来竞争中胜出的有力武器。
数字化是一个激动人心的概念，当它与医疗影像相结合的时候，更会让从业者们产生无限的遐想，跃跃欲试。但当从业者们穿过数字化描绘的第一道美好蓝图后，才会发现，通往下一站的路将是如此的漫长，而此时却退无可退了：
pacs系统、云pacs、第三方医疗影像中心等，铺好了通往下一站的路和桥—— 尽管显得很粗糙；而ai、5g、区块链技术等看似炫目光鲜的科技则是横在路边未经打磨的交通工具。
对从业者而言，或者选择铺路，或者选择去改进那些交通工具，让他们在路上跌跌撞撞地前进。但无论如何选择，他们，还有我们都坚信，数字化的美好前景终将达到。
