影像诊断面临的挑战是数据量越来越大，诊断知识更新越来越快，所以影像决策支持植入流程信息化正在成为一个主要的发展趋势。其中又以影像AI的植入最为突出，毕竟影像诊断的主要工作是阅读与分析图像。

影像AI在经过了短暂的火热与迷茫之后，逐步找到了与临床结合的出路。在今年的RSNA上能看到很多影像AI在不同器官、不同影像表现下的多样化、发散的应用，这是过去不曾看到的。相比之下，去年的时候影像AI的应用还是集中在肺结节、脑卒中、乳腺、心血管的应用上，比较同质化。

另外一个明显的趋势就是做影像AI的企业也做开始做结构化报告，甚至是PACS业务。而做结构化报告的多数企业也进入到影像AI的领域，并且积极与第三方AI与流程系统整合，多数企业业务范围趋于一致。这是一个必然现象，因为大家都意识到没有全流程的解决方案就没有生存的机会，因此企业必须在影像CDS的业务全链条上覆盖。最后生存下来的企业不是因为业务能覆盖全流程，而是因为某个环节上的业务特色突出。

影像决策支持业务的推广是一个漫长的过程。原因有4个方面。首先影像科医生们了解并愿意驾驭CDS而不是被CDS淘汰，这是一个社会教育过程，这个过程制约了CDS的推广速度；其次各类影像CDS应用的开发、应用与持续迭代不仅广度大，而且持续时间长；第三各类影像CDS与PACS流程系统结合并实现可持续迭代的架构几乎颠覆了原有的信息化形态，医疗机构认知并实践这种新的信息化形态需要较长的时间；第四，在医疗机构内部建立起对CDS环节、人机合作、单个业务流程的质量与效率评价体系需要基于流程数据分析，不同于过去的跟着感觉走，这需要管理体制的深刻变化。

在2019年末，各类影像CDS系统快速走向实用化，进入深水区。能贴近临床需求，能落地应用，还能控制成本，这本身就是非常矛盾的事情。影像CDS企业并不需要考虑打败同行，而是要考虑如何生存下来，克服简单快速制胜的心态。医疗领域各类隐形壁垒多，业务发展受到各种制约，路径与形态完全不同于互联网模式，也不宜用互联网思维去揣度。目前生存下来的企业都不会轻易被淘汰，大家需要在未来的3-5年中磨炼耐力。企业一旦成功实现了生存，经过3年左右的艰苦而平凡的落地应用，影像领域的各类业务都将大踏步进入到CDS的时代。不愿引入CDS时代的医疗机构将会落后，并且花费更多的金钱去追赶，而新的企业将不再有机会进入这个领域。
无论未来3-5年的政治、经济形势如何，我们都将一起见证一个崭新的影像智能化时代到来。