艾德思：风口上的AI医疗应用场景增加与商业变现之难



　风口上的"AI+医疗': 应用场景增加与商业变现之难

 

　　罗韬

 

　　["我们可以看AI医疗的核心技术和医疗的场景可以深度地融合,相互促进,我们用医疗的场景拉动AI核心技术的发展,用AI核心技术的发展来促进医疗整个推进,在智能影像分析/智能问诊等方面都会有很多的应用.比如我们的病例,可以通过跨场景/跨科室的电子病例,能够协同地进行挖掘,支撑病例的智能分析系统.']

 

　　"当前人工智能已经上升为国家战略,在国家出台的众多政策中都提到了人工智能和医疗的结合,推进智能医疗的发展刻不容缓.上海也积极响应人工智能发展的新课题,提出建设具有全球影响力的科技创新中心目标以来,相继提出了落实人工智能发展的实施建议和办法.'上海市科委副主任干频在日前举行的浦江创新论坛上说.

 

　　随着科学技术发展,各个学科之间的交叉融合越来越多.生命科学进入了跨界融入,人工智能/大数据/3D打印和新兴科技的跨界融入和快速迭代,为前沿技术注入了新的动力.通过计算机视觉/语音识别/机器学习人工智能的技术和手段,极大地提高医疗服务的质量.

 

　　"AI+医疗'开始越来越受到关注,其通常是指将人工智能/大数据/物联网/云计算等新型技术和手段,运用在医疗服务主体/医疗公司和医疗服务对象上.

 

　　 产业前景广阔

 

　　纵观全球医疗行业,平均每万人拥有医生14人,在中国这一数字也是14人,美国在27人左右.根据预计,中国到2025年65岁以上人口约占总人口29%,约4亿人.

 

　　不难看出,目前国内面临优质医疗资源的供需不平衡,医生培养周期长,疾病谱变化快,技术日新月异,人口老龄化加剧,慢性疾病增长等问题待解决.而随着人们对健康重视程度提高,大量需求催生了医疗AI的快速发展.

 

　　"我们可以看到,医疗行业需求非常大,急需AI的赋能,我们医疗已经经过卫生的信息化/医疗的大数据,到今天的医疗人工智能.而且医疗的痛点很明显,我们的需求和资源不匹配,中西部医疗的差距也是非常大的,老龄化很严重,管理的效率也有待提高,管理和创新的周期也非常长.'上海交通大学人工智能研究院副院长王延峰说.

 

　　2016年被认为是人工智能+医疗在国内形成投资风口的元年,共有27家企业获得融资.2017年全年有超过28家AI医疗类创业机构获得融资,总额超过17亿人民币.

 

　　国际巨头同样关注这个领域,以医疗机器人为例,今年2月,强生以34亿美元收购外科手术机器人机构AurisHealth,主要领域为支气管镜检查;去年9月,美敦力16亿美元收购了骨科机器人机构MazorRobotics;更早前美国整形设备制造商史赛克(Stryker)收购Mako及其机器人辅助技术.

 

　　据波士顿咨询的数据,到2020年全球医疗机器人产业规模有望达到114亿美元.其中,手术机器人规模最大,占60%市场份额;微创放射性手术系统约占20%;急救机器人/外骨骼机器人等次之.

 

　 　实践领域增加

 

　　无论是国内还是国外,AI医疗的应用和实践领域都开始越来越多,而这也是科技发展的必然结果.

 

　　"我们可以看到AI医疗的核心技术和医疗的场景深度地融合,相互促进,我们用医疗的场景拉动AI核心技术的发展,用AI核心技术的发展来促进医疗整个推进,在智能影像分析/智能问诊等方面都会有很多的应用.比如我们的病例,可以通过跨场景/跨科室的电子病例,能够协同地进行挖掘,支撑病例的智能分析系统.'王延峰说.

 

　　目前上海有万的肿瘤患者,单病种的MDT(多学科诊疗)每年只做到200例,这是一个巨大的缺口.有数据显示,经过MDT的,五年存活率提高10%,这是一个非常惊人的数据."MDT是非常好,我们现在解决不了,有了AI医疗技术以后有望通过多学科综合诊断系统来解决这个问题.'他说.

 

　　此外,在医院管理上,AI同样可以有很多作用."在ICU护理上,ICU医护人员非常辛苦,但60%到70%的精力做护理,还有30%到40%的精力做记录.我们用AI自动帮他做记录,上下床/翻身等等,用AI来做记录,把医护人员更多的精力省下来,让医护人员把更多的精力照顾病人.'王延峰表示.

 

　　在健康管理领域,也就是数学化人体.可以通过检测对人体进行数字化管理,从而有可能未来不需要吃药来进行内分泌疾病的管理.

 

　　通过AI的智能数据应用,可以更好地标准化医疗服务,从而平衡全国医疗服务资源.

 

　　"糖尿病病人这么多,但如果到医院看病,排队排得很长,瑞金医院26位内分泌医生,每天要看接近1000个病人,管理90张糖尿病的病床,同时加上急诊.怎么可能的事?这就需要AI帮我们做,我们可以通过技术去实现一个中心,一站式服务和一个标准.'中国工程院院士/上海交通大学附属瑞金医院终身教授宁光说.

 

　　他指出,通过AI系统把病人的数据全部数字化,就可以节约医生的阅读检查时间.同时,患者最重要的是生活,要通过AI把患者生活的数据传输到云端,把糖尿病病人的生活方法管理起来了,管理起来以后,就能发生很多的改变.

 

　　香港中文大学终身教授,腾讯杰出科学家/优图X-Lab负责人贾佳亚介绍,通过AI算法,可以给医生更加准确的判断.

 

　　"我们做的硬件是这样的,在这个硬件里面嵌入一个AI的算法,这个算法直接做检查的过程中弹出一个框,这个框告诉医生说,我发现这个地方有可能出问题,您要停下来在这个地方再看一看.如果医生发现还是不确定的时候,他就可以按一个按钮,会传到腾讯云上面,系统会精准地判断出来这个组织是不是肿瘤,是良性还是恶性,它的几率有多高,然后这个图很快会传回来,医生就可以看到AI给了精准的判定.最后的决策不在于AI,在于医生.'贾佳亚表示.

 

　　这个应用的好处在于,不仅可以提高准确度,还可以有效提高偏远地区的医疗水平.

 

　 　商业价值待解

 

　　虽然AI医疗的应用在逐渐增加,不过目前看来,这个领域技术的商业价值暂无变现能力.

 

　　"这个领域技术不成熟,目前还在探索阶段.'一位从事上述领域的创业者告诉记者.

 

　　商汤科技副总裁张少霆认为,要实现这个领域有所发现,需要两点.第一是怎么成为刚需,第二是怎么有溢价能力.因为最终所有的东西,企业还是会有资本在驱动,还是要有价值的.

 

　　"但人工智能+医疗,本身的商业价值怎么样体现?这其实是比较大的问题.因为预测未来几年会发生什么,不妨回顾过去二三十年发生了什么.这些提高能不能使得这个行业在商业上产生质的飞跃,成为一个新的爆发点或者增长点,这件事情还是未知的,避免盲目乐观.'张少霆说.

 

　　技术上看,这些评估标准本身还存在争议.

 

　　"现在对算法的评估标准,可能还是以工程界的评估标准为主的,但医生看这个问题,不是这样看的.甚至我们现在做临床实验,去拿药监局许可的时候,临床实验也都是在非常受控的环境下做的.其实医生都明白,在这种受控环境下做出来的数据,不见得真正被认可.所以在一个真实世界里面,不受控的/随机的这么一种在大量人群身上的实验,我觉得才是一个AI产品经过验证的终点.'体素科技的CEO丁晓伟说.

 

　　对于商业价值问题,目前很多企业主要还是考虑和政府合作,同时需要行业内一起通过临床实验,通过长时间跟踪一批病人,去证明价值,才有机会达到未来的变现.

 

　　王延峰认为,无论在学术界还是产业界,大家对AI的定义,AI还处在弱人工智能阶段,还没有到通用人工智能的阶段.但我们看在当前弱人工智能中间,已经有很多主动学习/人机交互等一系列AI的技术在医疗领域深度的应用,可以说医疗是AI发展的一个主战场."医疗的未来在人工智能,人工智能的未来在医疗,这是在产业界非常热的论点和提法.'

 

 

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