醫療AI新風口

張曙霞

在人工智能場景下，圖像識別、深度學習等前沿技術的應用，有助解決就醫效率和醫療資源分布不均難題。

醫療和人工智能（AI）的結合，或將成為撬動互聯網醫療下半場博弈的關鍵。

“目前，國內互聯網醫療正在向智能醫療跨越，特征是云化、智能化和個性化?！蔽⑨t集團聯合創始人張曉春說。

一直以來，互聯網醫療的宗旨在于通過醫療服務流程再造，提高服務效率和質量，推出了在線掛號問診、遠程醫療、健康管理、移動支付等功能。但本質上改變的依然只是就醫的空間距離，對于經驗、數據、知識、腦力勞動密集的醫療行業而言，互聯網面臨技術瓶頸，效率提升遭遇天花板。

在人工智能場景下，圖像識別、深度學習、神經網絡等前沿技術的應用，則有望在很大程度上解決就醫效率和醫療資源分布不均的難題。

正因如此，醫療AI的出現，對于渴望突破的互聯網醫療老兵和急于站穩腳跟的新入局者而言，似乎看到了新風口，以醫學影像、輔助診療和疾病預測為主的人工智能產品大量涌現。

但熱捧之下，必須認清的現實是，目前醫療AI依然處于初創期，大部分企業還在技術研發階段。且過去多年來困擾互聯網醫療的諸多難題——數據規范和標準缺失、尚無成熟的變現模式以及監管挑戰等，醫療AI入局者同樣需要直面并破解。

“醫療AI要想真正落地臨床，幫助醫生做診斷，還有很多工作要做。”科大訊飛醫療常務副總經理鹿曉亮認為，企業必須要有耐心，要有愿坐十年冷板凳的韌性，不要期望一兩年就賺到錢。

紛紛入局

互聯網醫療發展到現階段，與人工智能的結合是水到渠成。

“國內醫療行業最大的矛盾是優質醫療資源稀缺，只有引入AI才能解決?！卑⒗锝】等斯ぶ悄軐嶒炇抑魅畏独[說。

醫療AI在醫學影像識別、輔助外科手術、臨床輔助診斷等環節已初顯成效。公開報道顯示，圖像數據、病例首先通過機器初審，再由專家進行復核，效率會提升70%以上。而且，在成熟人工智能工具協助下，約80%的常見病治療和治療方案可以按照標準診療路徑完成。

布局醫療AI最積極的是微醫集團。去年3月，微醫向浙江大學捐贈一億元成立睿醫人工智能研究中心，旨在通過“產學研”一體化模式，構建中國首個開放式醫學人工智能平臺。隨后的11月，微醫發布智能醫療云平臺“微醫云”以及基于微醫云開發的睿醫智能醫生和華佗智能醫生。

微醫董事長兼CEO廖杰遠表示，通過推進醫療AI的應用，一方面可以把大醫院、大專家從重復性工作解放出來，另一方面可以提供面向基層醫生的輔助診療和針對老百姓的自主連續健康管理。

無獨有偶，去年8月，平安好醫生宣布陸續投入30億元專項資金，打造醫療AI產業鏈和服務鏈。

在技術上具有天然優勢的阿里健康更是不甘落后，去年7月推出“Doctor You”智能醫療系統。據了解，Doctor you提供醫學影像云平臺、肺結節智能檢測、科研數據平臺和醫師能力培訓平臺四種解決方案，目前已與浙江大學醫學院附屬第一醫院、浙江大學醫學院附屬第二醫院和上海交大醫學院附屬新華醫院達成合作。

除了互聯網醫療企業，在技術或醫療資源連接上有天然優勢的玩家也紛紛入局。

去年8月，騰訊攜人工智能醫學影像產品“覓影”正式進入醫療AI領域，覓影包含6大人工智能系統，主攻早期癌癥診斷，已展開肺癌、食管癌、糖尿病視網膜病變、宮頸癌和乳腺癌篩查，并已進入臨床預試驗。

百度在去年年初裁撤醫療事業部后，專心做技術，聚焦醫療AI。去年4月，百度醫療大腦宣布與國內社區醫療服務領導者社區580合作，將人工智能賦能醫療社區，并上線“美樂醫”為用戶提供24小時醫療咨詢服務。

科大訊飛則以布局全、成果多在醫療AI領域占得一席之地，目前其產品線包括語音電子病歷產品、影像輔助診斷系統、智醫助理等。

傳統的醫療信息廠商和醫藥服務企業也不甘落后。如專注醫療機構HIS系統建設的衛寧健康，去年年初成立AI實驗室，目前已研發出智能肺結節檢測CAD系統和智能骨齡評估系統。百洋醫藥集團旗下百洋智能科技去年3月與IBM簽約，獲得IBM沃森在中國市場的三年獨家總代分銷權。據百洋智能科技提供的數據，目前百洋沃森智能治療中心在中國落地43家，已有5500位患者使用，覆蓋肺癌、乳腺癌、直腸癌、結腸癌、胃癌和宮頸癌等治療領域。

此外，一大批專注醫療AI的創業類公司涌現，例如匯醫慧影、依圖醫療、推想科技、深睿醫療等，以開發醫學影像輔助診斷產品為主。

影像先行

走出實驗室，落地醫院是人工智能需要邁出的第一步。

“從可行性和專業性來講，AI在醫療里面一定是影像先行，影像輔助診斷會先落地、先執行、先商業化?！眳R醫慧影創始人兼CEO柴象飛說。

目前，癌癥、心臟疾病等重大疾病都可以在早期通過醫學影像設備識別出來，其精準度的提升對醫生決策至關重要。

騰訊覓影應用中心主任吳明柱說，智能影像輔助診斷系統應用場景非常明確，很大一塊就是用于提高基層醫療機構和經驗相對不足的醫生的診斷效率和水平。

從實際情況看，人工智能對肺病、胃癌、甲狀腺癌變、乳腺癌、糖網病變等多個病種的醫學圖像檢測效率和識別精度已可以達到甚至超越專業醫生水平。

例如，吳明柱介紹，覓影對肺結節早篩準確率超過95%，對食管癌早篩臨床預試驗的準確率超過90%，糖網病變識別準確率高達97%。目前，騰訊已與10多家三甲醫院建立人工智能聯合實驗室，并與上百家醫院達成合作意向。

阿里健康高級副總裁、智慧醫療負責人柯研介紹，“Doctor You”CT肺結節影像檢測技術快速確診陽性病例，準確率在90%以上。而且，就陽性病例而言，通過醫療AI事先篩查出病癥，初診醫生可以快速判別，審核醫生可以提高效率達50%以上。endprint

又如，科大訊飛與安徽省立醫院合作研發的人工智能醫學影像輔助診斷系統，通過學習68萬張肺部CT影像資料，已輔助醫生診斷1.1萬人次的CT影像資料，準確率達94%。

成長的煩惱

毋庸置疑，人工智能帶給互聯網醫療行業巨大的想象空間。但要規模應用，還需直面“成長的煩惱”。

“最大困難在數據獲取方面?！辈裣箫w認為，以智能診斷為例，要把影像及包括基因數據、病理數據、臨床數據等在內的更多維度且在時間上持續的醫學數據進行整合計算，只有這樣機器才能達到更加精準、定量的診斷。

因此，如何獲取有效數據，是醫療AI應用最先需要跨越的障礙。困難在于，目前很多互聯網醫療企業數據的真實性、有效性有待商榷，而各醫院數據不共享，要獲得真正高質量的有效數據，需付出較大的成本。

一方面是有效數據難以獲得，另一方面醫療信息標準化的缺失也是難題。以醫療影像為例，目前國內還處于從傳統膠片向電子數據過渡的階段，大量影像資料尚未實現電子化和數據化。

“現階段醫學問題定義非常模糊，比如影像領域采用一些形態學特征，不同專家對結節、毛刺、分頁等判定和識別都有差異?！币缊D醫療副總裁鄭永升認為，人工智能是強數理、強邏輯的工具，要求輸入輸出非常精準和標準化的內容。

公開報道顯示，中國食品藥品檢定研究院作為國家監管技術支撐機構，承擔了醫療AI產品質量評價與研究工作，正在逐步完善AI產品的審批標準。

困擾互聯網醫療的盈利、商業化問題，在醫療AI領域同樣在上演。目前，整個醫療AI行業依舊缺乏成熟的變現模式?！搬t療AI領域，短期看場景很重要，沒有場景落地能力，都活不到發揮技術的那一天?！甭箷粤琳f，目前，影像識別、輔助診斷都面臨應用場景和收費模式的問題。比如一例CT收費200塊，但并沒有規定醫生診斷費有多少，“這種情況下人工智能想從里面分點錢出來，是沒有基礎的?！?/p>

柴象飛表示，美國的醫療體系以私立醫療機構和保險付費為主，對人員費用非常敏感。同時美國的閱片診斷費用非常高昂，病人做一次影像診斷可能需要花費幾百美元。所以美國醫院對于能提升效率、節約時間的 AI 輔助診斷工具十分關注。

據了解，目前國內大多數醫療AI都是人工智能相關企業與醫院共同構建聯合實驗室，在實驗室框架下開展合作。

柴象飛認為，將技術產品化，讓醫生接受并形成使用黏性很關鍵，醫療AI要真正產生商業價值，形成閉環，需要按照to B的邏輯和規則。

“醫療AI的商業化、收費模式的設計，單憑創業公司做不好，需要醫療主管部門、醫療機構和技術公司的共同參與?！甭箷粤琳f。endprint