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[導(dǎo)讀] 美國著名神經(jīng)外科醫(yī)生保羅·卡拉尼什在他的臨終著作《當(dāng)呼吸化為空氣》中曾寫道:“我們背負著無形的枷鎖,肩負著生死攸關(guān)的責(zé)任,也許病人鮮活的生命就在我們手中?!? 確實如此,醫(yī)療的嚴肅性,讓這

美國著名神經(jīng)外科醫(yī)生保羅·卡拉尼什在他的臨終著作《當(dāng)呼吸化為空氣》中曾寫道:“我們背負著無形的枷,肩負著生死攸關(guān)的責(zé)任,也許病人鮮活的生命就在我們手中。”

確實如此,醫(yī)療的嚴肅性,讓這個行業(yè)天然擁有一種“遲鈍感”。然而,最近這幾年,人工智能不斷地進入垂直細分領(lǐng)域,AI+醫(yī)療卻被認為是最容易落地的領(lǐng)域之一。

從可穿戴設(shè)備掀起健康管理熱潮,到影像輔助技術(shù)用于病灶精準(zhǔn)識別,再到遠程醫(yī)療讓大山里的病人也能享受到先進的醫(yī)療服務(wù),技術(shù)紅利大大提高了醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量,也深刻改變著醫(yī)療服務(wù)模式和理念,為構(gòu)建新型醫(yī)療體系提供了重要支撐。

事實上,除了傳統(tǒng)的醫(yī)療器械公司,各大科技公司也在醫(yī)療領(lǐng)域正在上演新一輪的軍備競賽。國外的IBM、Google、蘋果、微軟、亞馬遜等均已布局醫(yī)療人工智能,國內(nèi)的阿里巴巴、騰訊、百度、科大訊飛、華大基因等先后以“智慧醫(yī)療大腦”或其他形式切入市場。

此外,圍繞人才培養(yǎng)、技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)融合、產(chǎn)品落地等,世界各國紛紛展開布局。就國內(nèi)而言,早在2015年,《政府工作報告》就將醫(yī)療領(lǐng)域納入“互聯(lián)網(wǎng)+”行動計劃,去年4月發(fā)布的《關(guān)于促進“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”發(fā)展的意見》,推動醫(yī)療人工智能研究和應(yīng)用進入高潮。

那么,人工智能在哪些方面可以幫助改善醫(yī)療環(huán)境?目前活躍在智慧醫(yī)療領(lǐng)域的企業(yè)有哪些?在落地的過程中有哪些痛點與難點呢?

智慧醫(yī)療以場景取勝

AI+醫(yī)療是什么?就是將人工智能技術(shù)應(yīng)用到醫(yī)學(xué)診療中,讓計算機“學(xué)習(xí)” 醫(yī)療專家的醫(yī)療經(jīng)驗和醫(yī)學(xué)文獻知識,模擬醫(yī)生的診治思維和推理過程,從而給出可靠的診治療方案,其價值可以從不同維度來觀察:

首先,從應(yīng)用場景來看,智慧醫(yī)療最大的市場在基層。我們知道,基層醫(yī)療醫(yī)務(wù)人員需要承擔(dān)大量常見病、多發(fā)病、慢性病的病人,因此更需要提高診療水平和效率的工具。

目前,國家正在提倡分級診療,而基層首診是分級診療制度的重要基礎(chǔ),分級診療需要基層醫(yī)療機構(gòu)做好 “守門人” 和 “健康管理者”。這里說的基層主要是指醫(yī)療服務(wù)能力比較薄弱的地方,比如說具備“老三件”、簡單生化儀器的社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心或村衛(wèi)生室等。

值得注意的是,雖然智慧醫(yī)療在基層的推廣和普及,可能是一種“攪局式”創(chuàng)新,但是這些技術(shù)創(chuàng)新有助于推動原來需要專家才能做到的診斷、治療,讓基層醫(yī)生在缺乏高端儀器設(shè)備的情況下,也能為患者提供初步的診治工作。

其次,從技術(shù)應(yīng)用來看,比較常見并且高效運轉(zhuǎn)的智慧醫(yī)療,主要是自然語言處理類輔助診斷系統(tǒng)和醫(yī)學(xué)影像識別類輔助診斷系統(tǒng)兩個細分領(lǐng)域。實際上,醫(yī)療人工智能作為一種提高效率的工具,目前已經(jīng)覆蓋了醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈條上的醫(yī)療、醫(yī)藥、醫(yī)保、醫(yī)院四大環(huán)節(jié),主要應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像、虛擬助手、藥物發(fā)現(xiàn)、醫(yī)院管理、健康管理、疾病預(yù)測、精準(zhǔn)治療以及輔助診療等方面。

其中,最熱門的領(lǐng)域當(dāng)屬醫(yī)學(xué)影像。第三方市場調(diào)研機構(gòu)Global Market Insights數(shù)據(jù)顯示,醫(yī)療影像和診斷技術(shù)將成為2017年-2022年智慧醫(yī)療領(lǐng)域增速最快的行業(yè),預(yù)計到2024年,行業(yè)將達到250億美元,增速超40%。

事實上,在醫(yī)療診斷中,影像的價值是無可取代的,90%的醫(yī)療數(shù)據(jù)需要醫(yī)生通過影像來判斷病理情況、手術(shù)方案、用藥風(fēng)險等。但在臨床應(yīng)用中,影像解讀高度依賴于醫(yī)生經(jīng)驗,具有較大的主觀性,因此,尋求客觀、有效的評估方法是一個重要的研究方向。使用“醫(yī)學(xué)影像+AI”能更全面地獲取病灶信息,降低漏檢概率,具有重要的臨床意義。

除此之外,像上海、北京、廣州等地的大醫(yī)院都承擔(dān)著一些附屬醫(yī)院的會診工作,但讓這些醫(yī)院的醫(yī)生每次都去現(xiàn)場指導(dǎo)是不現(xiàn)實的。通過 AI+5G 的方式可以讓大醫(yī)院的醫(yī)生從去隱私、脫敏的病人基本信息輸入到病情的分期、病理診斷方案、用藥的順序?qū)Ω綄籴t(yī)院的醫(yī)生進行演示,對遠程會診、遠程醫(yī)療起到比較好的作用。

客觀來說,目前人工智能的應(yīng)用更注重場景。實際上,如果沒有具體的產(chǎn)品落地去滿足用戶的需求,僅是擁有超強的計算能力,AI+醫(yī)療只能是一個空中樓閣。所以,智慧醫(yī)療需要結(jié)合行業(yè)應(yīng)用,一方面利用精準(zhǔn)數(shù)據(jù)資源、算法,另一方面根據(jù)特定的應(yīng)用場景設(shè)計商業(yè)模式。

智慧醫(yī)療的三類玩家

眾所周知,目前國內(nèi)面臨優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源的供需不平衡,醫(yī)生培養(yǎng)周期長,疾病譜變化快,技術(shù)日新月異,人口老齡化加劇,慢性疾病增長等問題待解決。公開數(shù)據(jù)顯示,全球醫(yī)療行業(yè),平均每萬人擁有醫(yī)生14人,在中國這一數(shù)字也是14人,美國在27人左右。隨著人們對健康重視程度提高,大量需求催生了醫(yī)療AI的快速發(fā)展。

毫無疑問,將AI應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域已成為眼下的科技熱點。麥肯錫有一項預(yù)測,到2025年,全球智慧醫(yī)療行業(yè)規(guī)模將達到總254億美元,約占全球人工智能市場總值的1/5。但在實際的產(chǎn)業(yè)發(fā)展中,中國智慧醫(yī)療仍處于起步階段,賽道里的玩家熙熙攘攘,大體上可以分為三類,簡單來說:

第一類,是傳統(tǒng)醫(yī)療器械公司,主要有三大巨頭GPS,即GE、飛利浦以及西門子醫(yī)療。近幾年,三大巨頭相繼轉(zhuǎn)型:GE將醫(yī)療業(yè)務(wù)拆分,聚焦于數(shù)字醫(yī)療應(yīng)用和解決方案;飛利浦以醫(yī)療AI為突破點,自建生態(tài)平臺、并購初創(chuàng)企業(yè)、聯(lián)合生態(tài)合作伙伴;西門子醫(yī)療正從頭開始構(gòu)建AI能力,希望建立數(shù)字化醫(yī)療“App store”。

值得一提的是,幾年前對這些企業(yè)的定義更側(cè)重于工業(yè)側(cè),但現(xiàn)在它們已經(jīng)完全被業(yè)界認可為健康科技企業(yè)。

第二類,是科技巨頭。較為典型的就是IBM旗下的Watson Health,成立四年來,Watson Health收購多家醫(yī)療數(shù)據(jù)公司,砸下數(shù)十億美元,發(fā)布了超過120個解決方案,覆蓋醫(yī)療支付、服務(wù)提供、政府管理、生命科學(xué)四大領(lǐng)域。除此之外,國外的Google、蘋果、微軟、亞馬遜等均已在智慧醫(yī)療領(lǐng)域有所布局。

不同于中國互聯(lián)網(wǎng)公司在20年前的跟隨姿態(tài),在人工智能領(lǐng)域,國內(nèi)科技巨頭也不枉多讓,阿里巴巴、騰訊、華為、百度、科大訊飛、華大基因等均有所布局。

比如,騰訊在此前的昆明大會上,公布了七大智慧醫(yī)療新科技,既涵蓋AI醫(yī)學(xué)影像、AI輔助診療、AI運動視頻分析、AI病理分析等技術(shù)層的突破,也包含互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院、電子健康卡、醫(yī)學(xué)科普等創(chuàng)新解決方案;阿里健康攜手萬里云發(fā)布“Doctor You”AI系統(tǒng),并在去年宣布啟動面向醫(yī)療AI行業(yè)的第三方人工智能開放平臺,12家醫(yī)療AI公司成為首批入駐平臺的合作伙伴;華為通過大數(shù)據(jù)、云計算技術(shù)的深度融合打造健康檔案區(qū)域醫(yī)療信息平臺,利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)患者與醫(yī)務(wù)人員、醫(yī)療機構(gòu)、醫(yī)療設(shè)備之間的互動,構(gòu)建智慧化醫(yī)療服務(wù)體系。

第三類,是創(chuàng)業(yè)公司。近兩年,已經(jīng)有超過100家以醫(yī)療為重點的AI創(chuàng)業(yè)公司拔地而起,資本市場對AI 醫(yī)療行業(yè)也頗為青睞。據(jù)不完全統(tǒng)計,2018上半年有18家從事醫(yī)療人工智能行業(yè)的公司獲投,總金額超過31億元。其中,云知聲先后完成C輪和C+輪融資、深??萍家荒陜?nèi)獲得三次融資。

值得一提的是,2017全年國內(nèi)有關(guān)醫(yī)療人工智能行業(yè)的融資總額才18億元左右。由此可見,資本對于醫(yī)療人工智能市場的熱情是持續(xù)增長的。

毫無疑問,未來隨著人工智能在醫(yī)療應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展,醫(yī)療人工智能研究和應(yīng)用將進入高潮,國內(nèi)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源的供需不平衡等現(xiàn)狀將得到改善,智慧醫(yī)療也將不再僅存在于愿景之中。

智慧醫(yī)療落地的挑戰(zhàn)

當(dāng)然,AI+醫(yī)療的融合并不是“一蹴而就”的,在落地的過程中,依然會有很多的痛點和難點,主要表現(xiàn)在以下幾個方面:

一是,數(shù)據(jù)難題。根據(jù)IDC Digital的預(yù)測,截至2020年醫(yī)療數(shù)據(jù)量將達到40萬億GB,是2010年的30倍。即使醫(yī)療數(shù)據(jù)量巨大,但其中80%左右都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),發(fā)揮不了“大數(shù)據(jù)”的價值。

我們知道,目前國家乃至全世界都推行使用電子病例,目的就是將醫(yī)療數(shù)據(jù)信息化、結(jié)構(gòu)化,以便于智慧醫(yī)療的發(fā)展。然而中國大部分患者的數(shù)字化病例資料都是不完全的,這就對醫(yī)療數(shù)據(jù)的數(shù)字化整合帶來一定的難度,那么企業(yè)獲取優(yōu)質(zhì)醫(yī)療數(shù)據(jù)的難度也隨之增加。

同時,不同的醫(yī)療機構(gòu)或者企業(yè),其數(shù)據(jù)錄入標(biāo)準(zhǔn)也是不一樣的,而單個醫(yī)療機構(gòu)或者企業(yè)積累的數(shù)據(jù)難以訓(xùn)練出有效的深度學(xué)習(xí)模型。因此,在不同醫(yī)療機構(gòu)或者企業(yè)合作時,容易因標(biāo)準(zhǔn)不一導(dǎo)致優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療數(shù)據(jù)丟失。

可以說,AI醫(yī)療是基于大數(shù)據(jù)來發(fā)展的,而其要想為醫(yī)生輔助診斷疾病提供最好的支持,首先必須要解決數(shù)據(jù)的難題。

二是,復(fù)合型人才缺口。據(jù)業(yè)內(nèi)統(tǒng)計,目前我國人工智能行業(yè)的從業(yè)人員不足5萬人,每年通過高校培養(yǎng)出來的技術(shù)人員也不足2000人,而在人工智能行業(yè)從業(yè)者中,我國擁有10年以上工作經(jīng)驗的人才占比不到25%。

更為關(guān)鍵的是,在人工智能人才短缺的大背景下,醫(yī)療人工智能的復(fù)合型人才更是短缺。據(jù)動脈網(wǎng)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn),在47名醫(yī)療人工智能創(chuàng)業(yè)公司的CTO或者首席科學(xué)家中,與醫(yī)學(xué)專業(yè)相關(guān)的人才僅有7人,占比14.9%。

不同領(lǐng)域的人才之間的交流還是會存在比較大的困難,一個領(lǐng)域的專業(yè)人才去了解另外一個自己不熟悉的領(lǐng)域,其困難也是顯而易見的。因此,復(fù)合型人才在智慧醫(yī)療行業(yè)尤為重要,如果讓越多具備醫(yī)學(xué)知識和AI知識的復(fù)合型人才加入,必然對AI醫(yī)療的發(fā)展起到事半功倍的效果。

三是,技術(shù)基石尚待鞏固。從技術(shù)的角度來說,目前AI醫(yī)療大多還處于弱人工智能的階段。雖然AI醫(yī)療的應(yīng)用場景很廣泛,比如虛擬助理、藥物研發(fā)、健康管理、醫(yī)療影像輔助診斷等,但是真正落地、符合醫(yī)院使用場景的產(chǎn)品還是比較少,因此,相關(guān)技術(shù)和產(chǎn)品的研發(fā)還有待進一步提升。

目前,大多數(shù)公司在多學(xué)科聯(lián)合診斷算法上還存在技術(shù)瓶頸。醫(yī)學(xué)算是一個比較前沿的行業(yè),隨時都有可能碰到疑難雜癥,也就會出現(xiàn)新的數(shù)據(jù),那么AI醫(yī)療產(chǎn)品的數(shù)據(jù)算法就要不斷的更新,而數(shù)據(jù)算法的技術(shù)難度也會隨之增大。

總的來說,我國在人工智慧醫(yī)療方面仍有很大的進步空間,絕大多數(shù)的產(chǎn)品都還沒到商業(yè)化階段。對于那些掌握人工智能技術(shù)的計算機專家和技術(shù)的公司來說,AI+醫(yī)療就是興奮劑,但依然存在諸多需要突破的壁壘。毋庸置疑的是,只有那些真正有實力的公司,才能在大浪淘沙的競爭中留存下來。

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