虽然新版目录在结构上有所精简，但在内容上却更加细化，由原来的15页增加到150余页，并对两千余项产品的预期用途和产品属性进行了精炼的描述；产品名称举例的数量也增加了6倍，达到6609个，其中医用成像类器械所占比重明显增加。以下是新版目录中成像类器械的官方分类及举例：

其中尤为引人注意的是其新增了与人工智能辅助诊断相对应的类别，在目录中具体体现在对医学影像与病理图像的分析与处理：

随着医疗信息化的快速发展，越来越多的企业开始投身于医疗大数据行业，智能化医疗产品开始日益受到重视。对于新版的《医疗器械分类目录》，有专家总结说，新版目录更便于及时修正，细化与更新，而这“更新”的部分就主要在于人工智能辅助诊断方面的软件及设备的日新月异，层出不穷，对医疗的干预也逐渐增加。在机器学习与深度学习越来越风靡的高科技行业中，利用人工智能进行影像三维分割、病理图像分析处理、个性化精准医疗等方面的工作来辅助医生进行诊断与治疗方案拟定已经日渐普及。

有发展，就有限制发展。AI辅助医疗对医生的诊断有一定的导向作用，自然而然要承担一定程度的风险，随着智能产品的介入增多，其所承担的安全责任也就越大，法律法规的管控也随之愈加严格。若想盈利，就要与医院进行合作，要实现合法收费获利，通过CFDA认证是无法避免的。公开资料显示，目前的医疗人工智能企业中，除了两家获得了CFDA认证的公司——武汉兰丁和EDDA科技之外，几乎所有商家都还处于免费提供试用的阶段。

按照最新的分类规定，若诊断软件通过算法，提供诊断建议，仅有辅助诊断功能，不直接给出诊断结论，则申报二类医疗器械，如果对病变部位进行自动识别，并提供明确诊断提示，则按照第三类医疗器械管理。

值得关注的是，第三类医疗器械是需要做临床试验的，第二类器械有临床试验豁免目录，诊断软件申报是否能够享受豁免，CFDA还没有做出具体的规范。

相对于人工智能在医学影像领域的应用，人工智能在语音录入、数据结构化以及结构化后的二次应用、药物研发等领域的应用落地门槛要相对低一些。在这些应用场景中，人工智能技术只是一种工具，语音录入和数据结构化不需要进行CFDA认证，而在新药领域，有成熟的申报流程，人工智能只是加速药物的发现与临床实验，所以在这些领域，人工智能的落地要相对的容易一些。

据了解，将人工智能技术应用在这些领域的公司，大多数的付费方都是B端客户，由于不需要CFDA认证，还能大幅度提高效率，所以他们的盈利模式也容易实现。

公开资料显示，目前的医疗人工智能企业中，只有武汉兰丁和EDDA科技获得了CFDA的认证，也正因此，两家公司已经告别了免费试用的阶段，所有的客户都需要向他们支付费用。他们既可以直接将系统卖给医疗机构，也可以建立云平台向更多的医院提供服务，并在提供服务的同时获得收益。

目前大多数公司都没有拿到CFDA的认证，其中包括IBM的Watson至今仍未获得美国FDA的认证，但其服务都是在法律允许的框架之内。如今各公司都在通过将产品投入医院免费试用来积累大量临床数据，以此提高临床应用的精准度，为申报CFDA认证提供可靠的数据基础，缩小临床结果与实验室结果之间的差异。

该规范将于2018年8月1日实施，如果各个医疗人工智能公司的想要走医院采购这条路，那么获得CFDA认证是必经之路，如果要认证三类医疗器械，或者诊断类软件没有享受豁免，那么大量真实的临床应用数据将会为公司的申请提供巨大的帮助。

随着分类目录的出现，现阶段各家医疗人工智能公司在研发产品的同时理应加速CFDA认证的过程，这样在市场化过程中才可以在相对平等的条件下和器械公司、医疗机构达成合作。在具备盈利可能性的前提下，保护自己的品牌不成为别人的附庸。

拓展：各国医疗器械分类原则对比