AI醫療的紅與藍

蘇咚舫

越來越多的“硬科技”成果正走出實驗室被廣泛應用，比如以互聯網與人工智能技術對智慧醫療領域進行加持，以幫助醫生對疾病進行實時、精準、高效的分析和診斷，并極大助力藥物研發。AI醫療是近年來的業界熱詞，但相對而言，影像診斷方面趨于紅海，競爭激烈，藥物研發方面相對藍海，因受限因素較多而稍顯滯后。

消弭距離的診療世界

廣義上說，人工智能在醫療領域的應用主要表現在智能診斷、智能影像識別、智能健康管理、智能醫藥研發和醫療機器人等方面。早在上世紀70年代，人工智能專家系統就已經參與到疾病的診療中，并隨技術的不斷發展而持續拓深。2014年AI醫療的實質化進展加速，于診療、影像方向成效漸顯，在輔助診療、影像分析、語音錄入、病歷質控等方面不斷有優質應用落地推行?！敖】抵袊?030”指出，要通過慢病防控、精準醫學、智慧醫療等關鍵技術的突破增強重大疾病防治和健康產業發展的科技支撐能力，AI醫療于其中承擔了重要任務和使命。

剛剛舉辦的第十二屆健康中國論壇新設“十大AI醫療創新項目”，其評選標準意圖明確，“產品技術應用領先，具有較高的獨創性與領先性，在相關領域具有較強的示范效應；能有效解決相關領域目前存在的突出問題，有較強的解決行業痛點的能力，在相關疾病識別準確程度接近或超越目前臨床平均水平，對行業發展有突破性作用，醫療應用前景廣闊；應用數量、案例、病例在相關領域處在領先地位，受益人群數量在相關領域處于前列，產生廣泛的社會影響、社會好評”。比如獲獎項目之一，科大訊飛的語音電子病歷輸入系統可協助醫生進行病歷同步錄入工作，醫生問診完畢，病歷錄入亦完成，其“智醫助理”可輔診疾病900多種，符合率超過90%，按科大訊飛智慧醫療事業部總裁陶曉東的說法，“科大智慧醫療的產品如今已實現診前、診中、診后的全流程覆蓋，方便醫生和患者，增加雙方在診療過程中的舒適感。”“要讓60分的醫生能夠去完成80分的事情，讓現有的醫生團隊加上AI輔助的技術，去服務更多的群體?！?/p>

而縱覽本屆獲獎項目，不乏騰訊、百度、科大訊飛等頭部企業的身影，巨頭們于智慧醫療領域的深度挖掘顯然還有繼續加碼之勢。騰訊獲批承建醫療影像國家新一代人工智能開放創新平臺，其多項疾病篩查技術已經達到較高精確度；百度致力于打造包括智能診斷、醫療影像、智能導診、輔助決策等覆蓋醫療全流程的產品陣列；阿里ET醫療大腦2.0包含臨床、科研教學、未來城市醫療等功能，阿里巴巴達摩院正研發業內首個涵蓋所有科室知識的醫療領域知識圖譜，計劃推出業內首個掌握全域醫療知識的通才型AI醫生。

紅海潛行，藍海拓掘

據IDC統計數據，到2025年人工智能應用市場總值將達1270億美元，其中醫療行業將占市場規模的五分之一。據埃森哲的評估報告，機器人輔助手術（400億美元）、虛擬護理助理（200億美元）和管理工作流程協助（180億美元）是潛在年收益最高的三個細分領域。

醫療是AI相關企業成立數量最多、獲投金額最高的應用領域。不過，AI醫療的市場驗證之路并不順暢，產品的研發方向及資本的流向也有偏頗。在普遍聚焦的病情診斷、治療康復和藥物研發三個領域，融資數量最多的是病情診斷領域，其中醫學影像輔助診斷占比高達80%，是名副其實的紅海，賽道擁擠非常，AI醫學影像已成中國人工智能與醫療結合最成熟的領域；治療康復方面不慍不火，藥物研發方面則受限最多、占比最小。實際上，在全球醫療AI市場中，第一大細分市場正是藥物挖掘，藍海之說名副其實。“強者恒強”的法則在AI醫療這個新興領域也并未完全通行，國外的IBM、谷歌，國內的BAT等巨頭雖有積極布局，但仍有大量初創企業充分發揮自身特點，在各個細分領域占據了不小的市場份額。

有企業將AI醫療的應用方向定位為基層，冀望提升基層的醫療能力，而有不少業界人士呼吁，AI醫療的首選應用場景應是大醫院，其理由鮮明，“大醫院數據量大，有利于產品優化；大醫院的醫生能力強，能夠更好掌握新技術；大醫院支付能力強，能為新技術買單。”然而，雖然醫院是醫療數據的最大產生機構，但將各醫院的醫療數據進行共享說易行難，涉及醫院財產及患者隱私的問題，高質量數據的整理和鏈接并非易事。數據顯示，2018年時即有上千家三甲醫院引入AI醫療產品，但同質化、贏利模式不清晰的行業痛點一直存在。

用人工智能改變甚至顛覆傳統醫療健康行業的愿景可謂美好，若要實現著實不易。醫學上的任何重大進步都必須建立在科學證據和同行評議的基礎上，AI在醫學實踐中的應用程度與范圍始終存在爭議，AI和機器學習如何大規模的、更具深度的為患者提供價值，醫療領域內部的意見并未達成一致。AI賦能醫療不只是技術上的問題，一項“患者對人工智能醫療的認知及信任度”調查顯示，患者對人工智能應用于臨床醫療的接受度與信任度依次為醫療后勤環節、醫療輔助環節，手術等醫療核心環節位列最末，人工智能的角色尚未被充分接受。醫療畢竟是一個專業性極強并依靠大量數據分析和專家經驗的行業，在醫患關系緊張的當下，之于AI醫療如何取得患者的信任，專家給出的相關建議是，“健全技術標準與法規體系，制定相應的責任處理規則，先明確醫生、醫院、供應商等責任歸屬原則與風險，再進行全面的市場化商業應用。”