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醫療影像 AI 告別野蠻期
來源:網易   發布者:張小圈   日期:2018-05-17   今日/總瀏覽:1/15291


醫療影像 AI 告別野蠻期:巨頭做平臺,創企走細分,抱團探尋商業化

2017年年底,鄭眾喜在華西醫院參加了一場人工智能研討會,很多科室都談到了醫療影像AI,醫生們認為AI需要在大量精準專業標識的影片基礎上才能做到智能。

華西醫院于2017年7月宣布成立醫學人工智能研發中心,當天一場消化內鏡人工智能演示中,通過云端上傳了12張檢查圖像,不到10秒篩選出息肉、新生物(癌癥)和靜脈曲張三種消化內鏡檢查常見結果,準確率分別為92.7%、93.9%和96.8%。

彼時,阿里健康與萬里云聯合推出醫療AI產品“Doctor You”,宣布正確識別肺結節達到90%以上;一個月后,騰訊推出醫療影像AI產品“覓影”,對早期食管癌篩查準確率高達90%。

“準確率超過90%”、“速度擊敗醫生”,一個個關鍵詞仿佛讓AI成為了醫療礦藏的密鑰,AI醫療影像、AI輔助診療、AI藥物研發、AI健康管理,正待來往的人們揮起“鐵鍬”。

“現在很多公司這個也人工智能、那個也人工智能,其實真正需要人工智能的是兩個地方,一個是連人都很難診斷的,比如病理;另一個是工作多得人已經做不過來了。”華西醫院教授鄭眾喜告訴鈦媒體,“在癌癥診斷、病理界,我們非常期待擁抱人工智能。”

作為AI在醫療領域應用最快的領域,醫療影像AI在2017年涌入資金超過40億元,據鈦媒體潛在投資統計(詳情可見文末表格),融資額最高的是聯影33.33億元人民幣A輪融資;推想科技、圖瑪深維、深睿醫療、視見醫療等均在2017年獲得兩輪融資;2018年上半年,深睿醫療、Airdoc獲得B輪融資,匯醫慧影、推想科技相繼進入C輪階段。

醫療影像AI呈現出中國互聯網商業環境的一個切面:熱錢涌入、創業者蜂擁而至、產品同質化嚴重、泡沫浮現、商業模式受到質疑,直到騰訊與阿里入局,AI醫療影像被徹底“點燃”。但行業的獨特性在于,醫療影像AI還有飛利浦、GE、東軟醫療這一類原本處于醫療影像產業上游、潛藏在互聯網之下的參與者。

按照中華醫學會放射學分會劉士遠教授的計算,醫療影像AI火起來應該是在兩年左右,“現在熱度非常高,已經進入了關鍵階段,AI的發展也進入了深水區,醫學影像AI到底能夠解決什么樣的問題?產品聚焦到什么領域?上下游產業怎么緊密結合?產品怎么解決臨床實際問題?其實還有一系列的問題。”

難過數據關

“2017年可以命名為肺結節年。”阿里健康人工智能實驗室主任范繹告訴鈦媒體,“肺結節是一個野蠻人入場的過程,很多人都在做肺結節,可以獲取很多資料、快速進場。”

相比于進入中期階段的創業公司,騰訊與阿里的入局并不算早,騰訊互聯網+醫療業務負責人常佳認為,不光是BAT,整個醫學影像在產品、病理上高度融合,這主要是產業起步的問題。

開放的數據集,是肺結節產品扎推涌現的直接原因,也為后來者提供了“彎道超車”的機會。但肺結節是AI切入醫療“萬里長征”的第一步。

對于同樣宣稱90%準確率的產品,常佳提到,“現在很多人宣稱自己的準確率,測試級和數據級是同源的準確率會高,但是不同源狀況才是更關鍵的。”

在覓影落地的100多家三甲醫院中,常佳發現抗噪要求非常高,不同設備、不同醫生的操作習慣不同,有的醫院做的很好的結果,到其他醫院根本不適用,“我們現在正通過廣泛性的測試解決,但這是很大的困難,需要數據豐富度。”

飛利浦大中華區CEO何國偉有著同樣的看法,“不同設備在不同臨床節點上采用的數據不同。把人類重復性的行為簡化,問題就是數據流,配合臨床要有完整的數據流。沒有經過臨床應用、結構化的時候便進入深度學習的數據都是垃圾。”

但更為關鍵的問題在于,很多平臺在做醫療AI,但拼的是什么?北京協和醫學院腫瘤醫院教授喬友林告訴鈦媒體,“拼的是能否得到醫學高質量、金標準的素材,就算拿了成千上萬的片子,并不會得到正確答案。”

從公開數據集、數據豐富度到金標準數據,難度逐漸遞增。相比于三甲醫院對醫療影像AI產品的需求,醫療影像AI產品捆綁醫院的需求更為強烈,如何拿到醫院數據對AI進行訓練成為各家產品實現差異化競爭的關鍵。何國偉坦言,“AI在醫療體系落地有很多必要條件”。

搶醫院,去基層

但對于目前的AI醫療影像產品,進入醫院的最大問題是“不好用”。

上海交通大學教授閆維新曾向鈦媒體透露,“仁濟醫院放射科約有180人,一天的門診量將近3000人,我算了一下,人工智能一天能幫他節省30%的人力,一年是千萬級的,但為什么沒有用呢?是不好用,好用早用了。”

閆維新認為人工智能還只是個“六七歲的小孩”,只能幫助臨床醫生勾勒出簡單的粗暴的活,沒辦法承擔起臨床科醫生要干的活。

“醫學、互聯網+AI是兩個不同的世界,簡單地說是兩種不同的語言,你的語言和我的語言在平常是沒有太多的交集。”鄭眾喜告訴鈦媒體,“醫生更多是‘用’,但從人工智能來講就要有融合,你說的我能懂、我說的你也能懂。”

相比于準確率,醫生更關注的是到底好不好用。

醫生判斷好用的標準是什么?縱橫醫療吳文韜向鈦媒體表示,從醫生角度來講,AI產品是否符合醫療行業需求,主要看是不是解決臨床問題,如果一個AI產品最終按照醫生的需求去設計,按照醫生規劃達到一定效果,產品肯定會是醫生覺得很好的產品,和醫生研發上的緊密結合才是AI公司未來最終的發展方式。

作為一名腫瘤醫院醫生,喬友林提出了更為具體的需求,“應用人工智能的時候一定要金標準材料,而且研發出一套產品。就像在非常困難的‘灰色地帶’,似是而非的地方。我們把宮頸癌分為五個級別,正常、癌癥,中間有三級,這三個是關鍵。識別到底是不是癌癥是簡單的,但到底是哪個級很困難。”

在各家產品各異,尚未出現統一衡量指標時,圖瑪深維CEO鐘昕認為,“衡量標準有兩大塊,一個是連接的方便不方便,醫生用起來是否順手,另一個就是功能完不完整,性能是不是最好的。”

雖然進醫院成了決勝的關鍵,但是喬友林告訴鈦媒體,對于醫療影像AI產品,最為迫切的場景是在基層,“我希望疑難雜癥的病人上來,其他的小傷小病不要跑過來了,你也勞民傷財。問題是基層的醫生不知道哪些病該往上轉,病人也不知道。”

GE醫療大中華區首席市場營銷官王飚向鈦媒體介紹,傳統肝臟部位的腫瘤介入栓塞手術,要把腫瘤供氧血管栓塞住,讓腫瘤壞死,但是很多時候有多條供氧血管,有經驗的醫生比較容易判斷,但對于經驗不夠的基層醫生而言,借用人工智能,可以幫助他們把所有的供氧血管一次性體現出來。

一面是要和擁有數據的三甲醫院高度捆綁,打磨產品;另一面要深入有著迫切需求的基層,得到最先應用。看起來,具備兩方優勢的是原本處于醫療影像上游的器械廠商。三甲醫院高端設備飽和的市場環境下,飛利浦、GE、東軟醫療近幾年采取走基層的策略,也因此建立影像云平臺、更新設備軟件以便實現遠程診療。

巨頭做平臺,創業者垂直細分

據鈦媒體觀察,雖然以飛利浦、騰訊為代表的兩類巨頭側重各有不同,但都正朝著平臺方向布局,而創企則向細分領域深耕。面對AI醫療影像這個龐大的市場,巨頭的涌現并非體現為對創企的直接碾壓,對于巨頭而言,制定行業游戲規則可能更為關鍵,但在巨頭想要打造的平臺生態中,創企的成長空間必然面臨著更多挑戰。

2017年11月,科技部召開新一代人工智能發展規劃暨重大科技項目啟動會,公布了四個首批國家人工智能開放創新平臺,其中一個是,依托騰訊公司建設醫療影像國家人工智能開放創新平臺。

“醫療AI范圍非常大,可以進行篩查、診斷建議,還有機器人導航,這不是某家公司就能夠做完,我們希望全行業共同努力,把騰訊在雙創的資源開發出來。”常佳告訴鈦媒體,覓影的思路是搭建平臺,在平臺基礎之上,騰訊投資了AI藥物研發公司晶泰科技、Atomwise,領投了AI醫療公司體素科技,AI健康管理碳云智能等。

相比于覓影打造的“醫療AI超市”,飛利浦這類醫療器械廠商更關注針對專科疾病的整體解決方案。在今年的CMEF展上,飛利浦發布了神飛云影像平臺,AI是作為其中一個模塊出現。

目前飛利浦正在AI醫療上發力,60%的研發費用都投入到了軟件和人工智能方面。何國偉告訴鈦媒體,飛利浦想要構建的是生態系統,“我們有軟件開放平臺,不論是肺結節或者是其他病種,初創公司可以利用我們平臺。最后我們根據每家企業來探討未來每家的發展方向有什么不同。”

為何AI醫療影像行業需要平臺?在鄭眾喜看來,“開放平臺的意義就是要整合信息。影像診斷不僅僅是針對這個圖的某一個特征就下一個結論,尤其是到細胞學、組織學之后,需要整合的信息非常多。”

關于這一點,吳文韜舉了個例子,“國內絕大多數產品是肺結節,但是做完肺結節篩查以后怎么辦,系統是不是可以得出來一個診斷,看是不是惡性的早期肺癌 ,如果是早期肺癌,手術計劃治療以后,隨訪需不需要去做,后續的所有東西,對目前所有的AI公司來講是空白的。”吳文韜把醫療影像AI產品決勝的關鍵總結為兩點,“第一,有很大的數據量;第二,能調動足夠多的人,來去做這些數據標準化、結構化,又和臨床醫生、影像醫生捆綁的足夠好。”

數據需要大量資金與資源投入、商業模式尚不清晰,這段目前看不到終點的路卻將成為巨頭們構筑起來的壁壘。“17年喧囂完了之后,18年肯定是分化的過程,野蠻人也開始變成正規軍了,各家公司會慢慢走向不同的方向。”范繹如是說。

“我倒覺得大家在某一個細分領域上都是一個起跑線。”鐘昕認為,大公司的優勢是面鋪得開,小公司會在某幾件事情上做的比較精,“最后他們是面,我們是尖。面有時候是不會把錐子掩藏起來的,我們是一個點,然后形成點的擴散,然后再形成點的組集,但有的一上來就是多點的組集。最后大家都會做到多條產品線,這是所有公司的目標。”

雖然目前行業內大多數公司都有肺結節產品,但也出現了研究視網膜病變、心血管疾病等細分領域的創業公司,鐘昕告訴鈦媒體,“久了之后會發現大家的產品還是有很大差異的,有的產品始終停留在檢測、二維檢測上,大家都有各種各樣的差別。”

何國偉向鈦媒體透露,“對于初創公司而言,融資可能更重要,但我們更重要的是如何提供更有效的腫瘤方案、患者體驗、臨床價值方面;過去幾十年,我們已經積累了不少的數據和經驗,我們覺得自己的臨床經驗是比別人強的。”

但在常佳看來,器械廠商的好處是數據獲得有優勢,但劣勢在于太局限了,“現在醫生操作的時候,很多醫院的科室設備不會純粹只用一家。所以我們認為在效果和質量上需要一個長線的發展,其實大家可以共同探討如何提升質量,而不是共同探討大家怎么做分工。”

抱團探尋商業化

“未來兩年,醫療AI會死一批。至少在我看來,這會是個大概率事件。”在看了三十多家醫療AI項目后,元璟資本田敏在接受媒體采訪時如是說。今年3月份,《財經》雜志也曾發文,認為中國醫療AI公司遇“C輪死”魔咒,如何實現商業化,成為醫療影像AI產品在2018年需要解答的一個疑問。

這些拋給創業公司的質疑圍繞著一點,醫療影像AI技術是否可以實現商業價值?

東軟集團董事長劉積仁認為,“今天單一AI技術的公司在技術被充分的普及和共享,還有一些商業模式存在免費機會的時候,這就是投入AI技術的風險。”萬里云CEO黃家祥曾在接受媒體采訪時表示,“對于AI公司,我們有一個觀點,就是應用場景的價值大于數據價值,數據價值大于算法本身的價值。如果是AI的創業公司,手上核心的東西只有算法,那這個事情會非常危險。”

2017年4月,圖瑪深維獲得數百萬美元A輪融資,七個月后,又獲得由軟銀中國領投的2億元B輪融資。鐘昕告訴鈦媒體,在A輪與B輪融資階段,資本的關注點差別非常大,“不再是一個產品初級形態或者只是一個潛在的銷售模式了,B輪融資要看到我們是不是有一些落實,推進醫院的速度,產品在醫院的一些反饋,商務發展有沒有落實下來,這可能是B輪階段一個比較重要的點。”

2017年8月31日,國家食品藥品監督管理總局(以下簡稱CFDA)發布了新版《醫療器械分類目錄》,新增了與AI輔助診斷相對應的類別,在目錄中具體體現在對醫學影像與病理圖像的分析與處理。

若診斷軟件通過算法提供診斷建議,僅有輔助診斷功能,不直接給出診斷結論,則申報二類醫療器械,如果對病變部位進行自動識別,并提供明確診斷提示,則按照第三類醫療器械管理。

這意味著,如果醫療影像AI產品想要走醫院采購這條路,必須要通過相應認證。但目前,國內尚無一例醫療AI產品拿到認證,動脈網將這個現象總結為6個核心問題,其中提到“用于審批的標準數據庫正在逐步建立。”

在5月11日的蘇州人工智能大會中,劉士遠提到,目前已經有九家企業在申請CFDA認證,但用什么樣的標準和規范仍在討論當中。鐘昕告訴鈦媒體,“拿到CFDA對每個做醫療AI的來講都是一個很重要的節點。”

而在鈦媒體采訪的過程中,不同類型參與者都會提到一個關鍵問題,針對AI醫療影像服務,到底由醫院買單還是由患者買單?由于“人工智能讀片費”不在診療收費項目名錄內,也考慮到安全性等綜合因素,許多醫院仍然沒有動力購置使用人工智能。

對于醫療器械廠商而言,AI作為附加值,不用考慮其作為單獨的產品尋求商業化,劉積仁告訴鈦媒體,“AI技術在解決醫療問題的時候,單獨獲得價值的可能性并不高,而是要通過別的載體來獲得價值。東軟做AI技術,我們不需要通過單一AI技術掙錢,比如我們所有的CT里面一掃描就告訴他有什么病,我們只需要賣設備掙錢就行了。”

在這場抱團探尋商業化的試驗中,范繹認為政府扮演著重要角色,“商業模式一定是政府層面、醫院層面和公司層面共同去推動協調的,醫療效率提升是一個國家命題,只不過在具體的策略上沒辦法一蹴而就,需要不斷迭代。”

經歷過“野蠻人入場”后,證明存在價值已經不再是醫療影像AI的頭等要事。更重要的問題是,創業公司、互聯網巨頭、醫療器械廠商三者最終會形成怎樣的行業生態?以何種方式探尋商業化?哪些醫療影像AI創企能跑出來?這些疑問仍待時間驗證。

“目前是在戰國時代,不久的未來可能會實現統一。”何國偉如是說。(本文首發鈦媒體,作者/付夢雯)

附:2017年獲得融資的醫療影像AI公司,圖/付夢雯

醫療影像 AI 告別野蠻期:巨頭做平臺,創企走細分,抱團探尋商業化


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