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[導(dǎo)讀] 據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,自2013年到2017年,整個AI醫(yī)療行業(yè)共獲得241筆國內(nèi)融資。而目前國內(nèi)資本多布局虛擬助手、醫(yī)療影像、醫(yī)用機器人、智能健康管理四個領(lǐng)域,其中醫(yī)療影像成為資本密集的陣地,占比最

據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,自2013年到2017年,整個AI醫(yī)療行業(yè)共獲得241筆國內(nèi)融資。而目前國內(nèi)資本多布局虛擬助手、醫(yī)療影像、醫(yī)用機器人、智能健康管理四個領(lǐng)域,其中醫(yī)療影像成為資本密集的陣地,占比最高達到31%,位居第一。

關(guān)注很高,但質(zhì)疑聲也不少。除了底層技術(shù)和數(shù)據(jù)的問題之外,商業(yè)化前景不明也是人們不看好醫(yī)療AI的關(guān)鍵一點。究竟用什么樣的邏輯去挖掘更多的應(yīng)用場景,很多人工智能公司仍處于摸索階段。

在這其中,Airdoc副總裁張京雷認為,在技術(shù)基因的影響下,跨界是許多人工智能公司首先面臨的難點,因此,思維方式一定要有所轉(zhuǎn)變;另外,AI醫(yī)療公司需要改變現(xiàn)有的醫(yī)療價值鏈,這種改變意味著優(yōu)化,即將其變的更加簡單或便宜。

著眼院外,主攻篩查

作為行業(yè)中的參與者,三年時間,Airdoc通過對AI技術(shù)與醫(yī)療健康的研究和實踐,已經(jīng)逐漸找到適合自己發(fā)展的道路。以眼科作為垂直深耕領(lǐng)域,研發(fā)了人工智能慢病識別系統(tǒng),通過Airdoc視網(wǎng)膜識別算法,可識別30多種慢性疾病,包括糖尿病、高血壓、動脈硬化、視神經(jīng)疾病等全身性慢性疾病并發(fā)癥和高度近視、老年性黃斑變性等常見眼科疾病。

張京雷表示,這主要基于Airdoc的發(fā)展策略:著眼醫(yī)院外場景以及主攻醫(yī)療篩查領(lǐng)域。在醫(yī)療領(lǐng)域,在患者和醫(yī)生中間,從診斷、治療到疾病管理,每一環(huán)節(jié)都代表了相對應(yīng)的利益鏈條。但醫(yī)療行業(yè)內(nèi)的價值鏈條在經(jīng)過長期發(fā)展之后,已經(jīng)發(fā)展得相對成熟。著眼醫(yī)院外場景,既不改變整體的價值鏈條,提高整體服務(wù)效率,也能夠為企業(yè)探索多元化商業(yè)模式降低門檻。

目前,Airdoc已經(jīng)與星創(chuàng)視界等集團合作,賦能眼鏡店,通過分級診療的方式降低醫(yī)??傊С觥Mㄟ^這些院外合作,也增加Airdoc自身數(shù)據(jù)體量,為今后的慢病篩查、疾病圖譜分析做前期的數(shù)據(jù)支持。

而在醫(yī)療篩查方面,Airdoc從知曉率較高的常見病以及有相應(yīng)解決方案的疾病入手。針對年輕用戶,Airdoc主要通過眼底拍照、篩查,聚焦眼部疾??;而針對老年用戶,未來Airdoc將向基層、社區(qū)布局,主要聚焦在動脈硬化和糖尿病等慢性疾病領(lǐng)域。

賦能基層,做慢病管理

不管是toB還是toC,醫(yī)療服務(wù)最終面向的都是C端人群?!拔覀兛春肁I醫(yī)療未來在基層的應(yīng)用,算法或AI將來一定要落到基層去。對于基層來說,這具有兩方面意義,篩查和管理?!睆埦├赘嬖V獵云網(wǎng)。

以慢病管理為例,中國目前僅糖尿病患者就已經(jīng)達到1.12億,有3-4億人群有潛在的高血糖風(fēng)險。再加上過億的高血壓、心血管疾病、眼科疾病等患者與高風(fēng)險群體,他們都急需一個簡單、無創(chuàng)、低成本的方式完成多類慢病的篩查。

這些疾病本可以通過專業(yè)篩查提早發(fā)現(xiàn),但現(xiàn)階段,中國還有20%的縣級醫(yī)院沒有眼科,全國眼科醫(yī)生數(shù)量僅有3.6萬人,而從眼底照片上能準確判讀疾病信息的專業(yè)醫(yī)生更是只有200-300人。

“在50歲以上的人群中,約80%存在著亞健康的狀況,對于這些人群來說,大多已經(jīng)知道自己患有慢病,從確診到治療,存在20-30年的慢病管理周期。在這個周期內(nèi),人工智能都將具有很大的意義?!睆埦├渍f道。

以糖尿病患者為例,根據(jù)現(xiàn)在的治療指南,可通過3個月拍一次眼底,1年拍4次,來跟蹤患者的糖尿病管理。相比測血糖來說,具有低成本、快速的優(yōu)勢。醫(yī)生和患者端同時能夠收到相關(guān)檢測報告,更直觀的教育患者,對于醫(yī)生來說,也能根據(jù)更客觀、多元化的數(shù)據(jù)來調(diào)整治療方案。

過去三年內(nèi),Airdoc人工智能慢病識別系統(tǒng)已經(jīng)在北京、上海、海南、江蘇、河北及安徽等多省市展開大人群慢病篩查,每天為數(shù)萬人提供快速識別建議。2017年該系統(tǒng)已經(jīng)完成200萬影像的識別。在最近的Vision China大會上,借助Airdoc的AI算法與眼科專家的對抗,也印證了基層醫(yī)療機構(gòu)加人工智能的實用性。

隨著國家政策對AI醫(yī)療的支持,今年年初,AIrdoc已經(jīng)向CFDA送檢了第一臺中國三類醫(yī)療AI服務(wù)器,按照醫(yī)療器械注冊流程,產(chǎn)品從申報到最終過審要經(jīng)過產(chǎn)品定型、檢測、臨床試驗、注冊申報、技術(shù)審評、行政審批等六步。張京雷表示,現(xiàn)已經(jīng)進入臨床試驗階段,但預(yù)計審批通過還需要3-5年時間,對于如何去設(shè)計一個人工智能的臨床試驗報告,行業(yè)沒有先例和標準,因此將具有重大的意義。

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