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人工智能技术可能会永远改变医学成像的实践，但是许多医院和放射科仍然不愿前进，无法在自己的设施中采用它。

为什么仍然如此?这正是Blackford Analysis首席执行官Ben Panter在12月3日于芝加哥的RSNA 2019上的一次演讲中所探索的。

Panter在RSNA AI剧院的讲台上发言，指出在AI领域工作的公司比以往任何时候都要多，其资金和FDA批准的应用程序数量都达到了历史最高水平。然而，由于对投资回报率(ROI)的担忧以及对部署成本高昂的担忧，采用率仍处于相对缓慢的水平。

潘特说：“我们要做的是找到不同的方法来向放射科实践表达投资回报，以便我们可以方便地购买AI产品。” “因为如果我们谈论的是在临床环境中对AI的实际使用，那么有人需要为此付出代价。而且我们必须能够解释该实体从这种购买中将如何受益。”

当试图说服医院的决策者和放射学实践者投资人工智能时，可以通过三种不同的方式告诉他们，他们将看到他们的投资回报：放射科医生将变得更有效率，为推荐人增加可观的价值，并且数量将增加。

潘特说：“提高放射科医生的效率也许是最简单，最直接的论据，”他指出，事实证明，人工智能可以大大加快护理速度。

医院可能需要花钱来获取这些不断发展的技术，但是效率的潜在提高甚至可以向最怀疑的执行人员表明，也许是时候推进人工智能了。当然，更高效的放射科医生意味着放射科会看到更多的病人，而由于如此迅速的治疗，这些病人很可能走得更满意。

Panter说，在解释AI的潜在投资回报率时，需要指出的另一个关键点是，这些先进的算法可以帮助完全替代其他程序。这通常会导致进入放射科的患者本来会去医院的其他地方。

Panter说：“因此，您正在招募新患者。” “而且您还将改善患者的预后，降低风险并改善患者的体验。”