人工智能下半場(chǎng),誰能成為醫(yī)療AI的獨(dú)角獸?
從AlphaGo大戰(zhàn)柯潔,到OpenAI血虐Dota2半職業(yè)選手,AI再次登上了歷史的舞臺(tái)。自2012年以后,得益于數(shù)據(jù)量的上漲、深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)的運(yùn)算力的大幅提升,人工智能開始大爆發(fā)。
然而,就在今年3月,《財(cái)經(jīng)》發(fā)布文章“中國AI公司遭遇C輪死”引起嘩然;5月有報(bào)道稱IBM 醫(yī)療部門大幅度裁員,規(guī)模達(dá)50%-70%;隨后美國醫(yī)學(xué)媒體STAT有消息傳出,STAT拿到了來自時(shí)任IBM Watson Health副首席健康官的Andrew Norden的文件,該報(bào)告顯示正在使用Watson for Oncology(Watson腫瘤解決方案)的醫(yī)生們提出了強(qiáng)烈的批評(píng),指出 Watson經(jīng)常提出不準(zhǔn)確的醫(yī)療建議,這讓IBM Watson陷入了歷史以來最大的信任危機(jī)。最近更有媒體調(diào)研指出,不少醫(yī)療影像AI產(chǎn)品躺在醫(yī)院”吃灰”。
醫(yī)療AI狂歡背后是新技術(shù)頻頻遭遇落地場(chǎng)景應(yīng)用的尷尬,醫(yī)療AI到底是概念意淫,或者只是一場(chǎng)資本游戲?如果能實(shí)現(xiàn)技術(shù)場(chǎng)景落地,那么具備哪些特征的產(chǎn)品才能真正被醫(yī)院接受,避免遭遇“吃灰”的命運(yùn)?
以患者為中心,易用友好的產(chǎn)品不“吃灰”
當(dāng)下人工智能發(fā)展趨勢(shì)不可阻擋,從國外到國內(nèi),從資本巨頭到科技巨頭,已經(jīng)在積極布局智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)。醫(yī)療影像AI被資本高度青睞,被認(rèn)為將最先實(shí)現(xiàn)商業(yè)化,有望實(shí)現(xiàn)彎道超車。
目前,很多公司已經(jīng)研發(fā)出輔助不同科室醫(yī)生的產(chǎn)品,正在加速商業(yè)布局。然而經(jīng)歷了2017年到2018年上半年的狂歡后,醫(yī)療AI公司們似乎并沒有交出一份漂亮的答卷。據(jù)悉,與浙江邵逸夫醫(yī)院影像科合作的醫(yī)療AI公司已經(jīng)達(dá)到了10家之多。
匯醫(yī)慧影CEO柴象飛認(rèn)為,AI+醫(yī)療創(chuàng)業(yè)整體上還處于起步期,不管是在底層技術(shù)、還是產(chǎn)品創(chuàng)造力、產(chǎn)品體驗(yàn)上都還有很大的改進(jìn)空間。目前醫(yī)療AI產(chǎn)品躺在醫(yī)院“吃灰”有幾個(gè)方面原因:第一,是大家對(duì)醫(yī)療AI有著相對(duì)較高的期待,而目前AI醫(yī)療對(duì)速度的要求和目前醫(yī)療行業(yè)變革緩慢是現(xiàn)在最大的矛盾,整體研發(fā)周期較長。而醫(yī)療是偏傳統(tǒng)的行業(yè),有很多原始行業(yè)的特性,比如新藥從研發(fā)到商品化可能需要10到15年,器械的研發(fā)是5到10年。
第二,目前大部分產(chǎn)品其實(shí)是在醫(yī)院試用,易用度和友好度還有待考察,而且目前AI參與臨床還太淺太少;我們認(rèn)為AI公司要不僅要以醫(yī)生為中心去設(shè)計(jì)產(chǎn)品,把產(chǎn)品融入到醫(yī)生的工作場(chǎng)景中去,還要符合醫(yī)生的使用習(xí)慣,幫助醫(yī)生提高診斷效率和準(zhǔn)確率;除此外,我們還要以患者為中心去設(shè)計(jì)產(chǎn)品,而真正能服務(wù)患者,提高患者的就醫(yī)體驗(yàn)才是產(chǎn)品設(shè)計(jì)的終點(diǎn),打造易用友好的醫(yī)療AI產(chǎn)品是制勝的關(guān)鍵。舉例來說,匯醫(yī)慧影在既有業(yè)務(wù)數(shù)字膠片基礎(chǔ)上,給患者提供智能化報(bào)告解讀服務(wù),得到了醫(yī)院和患者多方面的歡迎。
差異化競(jìng)爭(zhēng),沖破天花板
AI技術(shù)能夠通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練,掌握不同的專業(yè)知識(shí),許多商業(yè)領(lǐng)域均可受益。人工智能醫(yī)學(xué)影像,就是利用圖像識(shí)別的方法進(jìn)行以圖識(shí)圖的判斷。醫(yī)學(xué)當(dāng)中可能有幾類數(shù)據(jù),主要就是影像數(shù)據(jù)和病理數(shù)據(jù),用圖像識(shí)別的方法就可以解決很多其中的問題。
肺結(jié)節(jié)篩查是目前大部分AI影像公司集中的一個(gè)領(lǐng)域,雖然AI能幫助找出結(jié)節(jié),但在進(jìn)一步的良惡性判斷與報(bào)告意見出具方面,AI尚不能給出結(jié)論。而且,目前市場(chǎng)上的產(chǎn)品多集中在肺結(jié)節(jié)上,同質(zhì)化嚴(yán)重。一個(gè)三甲醫(yī)院可能同時(shí)安裝10余家AI公司的產(chǎn)品,但經(jīng)常使用的也就一兩家,其他家的產(chǎn)品由于沒有醫(yī)生的反饋來進(jìn)行優(yōu)化,產(chǎn)品迭代緩慢,出現(xiàn)躺在醫(yī)院“吃灰”的情況。
肺結(jié)節(jié)公開數(shù)據(jù)多,很多數(shù)據(jù)集可以直接下載,所以近兩年大量公司開發(fā)出了肺結(jié)節(jié)篩查產(chǎn)品。但是,對(duì)于更為廣泛的病種,AI產(chǎn)品的研發(fā)卻步履維艱。新病種數(shù)據(jù)獲取難度大,高質(zhì)量數(shù)據(jù)需要專家進(jìn)行合作標(biāo)注,整個(gè)病種AI產(chǎn)品的研發(fā)周期較長。此外,在醫(yī)療場(chǎng)景當(dāng)中單獨(dú)識(shí)別圖像這件事情并不足以滿足醫(yī)生的需求,疾病篩查和輔助診斷臨床價(jià)值有限,要成為醫(yī)生日常使用必不可少的工具,就要介入到到臨床決策,醫(yī)生更需要能覆蓋全部醫(yī)療流程的AI產(chǎn)品。
因此,深入更多病種和參與更多醫(yī)療流程的產(chǎn)品,可能能得到更多醫(yī)院和醫(yī)生的支持和肯定,這可能是未來AI影像公司最重要的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。這一點(diǎn)上,匯醫(yī)慧影獨(dú)辟蹊徑,希望以影像數(shù)據(jù)切入,讓AI貫通影像科全流程里,實(shí)現(xiàn)從篩查到診斷再到治療和預(yù)后全部環(huán)節(jié)里,完成一個(gè)服務(wù)閉環(huán)。
2017年,匯醫(yī)慧影對(duì)外發(fā)布了三款比較常用的用于篩查場(chǎng)景的以圖識(shí)圖產(chǎn)品,比如CT肺結(jié)節(jié)的檢測(cè)、胸部DR檢測(cè)和骨折的檢測(cè),其訓(xùn)練模型當(dāng)中不光是有圖像的信息,還加上了很多患者臨床的信息、檢驗(yàn)的信息以及愈后隨訪的信息,其AI產(chǎn)品不僅能夠?qū)崿F(xiàn)病灶定位和標(biāo)注,還可以參與腫瘤的分期分型,并能給醫(yī)生的治療決策提供支持。
2018年4月,匯醫(yī)慧影聯(lián)合301醫(yī)院發(fā)布主動(dòng)脈夾層人工智能平臺(tái)AORTIST2.0,將新病種模型開發(fā)和單病種全流程覆蓋進(jìn)行了很好的結(jié)合。通過驗(yàn)證,AORTIST2.0的準(zhǔn)確度遠(yuǎn)超常規(guī)手動(dòng)測(cè)量,還提供主動(dòng)脈擴(kuò)張和復(fù)合終點(diǎn)事件預(yù)后預(yù)測(cè)結(jié)果。AORTIST2.0的表現(xiàn)基本上能夠達(dá)到301醫(yī)院這樣的精準(zhǔn)判斷和預(yù)測(cè)水平,能夠?qū)?0%的五年愈后降到15%,能夠更加深入醫(yī)療的場(chǎng)景和決策化的流程。
匯醫(yī)慧影CEO柴象飛表示,醫(yī)療AI已經(jīng)進(jìn)入下半場(chǎng),AI已經(jīng)從1.0時(shí)代走向了2.0時(shí)代,這一點(diǎn)變化的原因是,過去1-2年里,我們聚焦于為醫(yī)生提高診斷效率而努力,今天我們發(fā)現(xiàn),醫(yī)療服務(wù)的真正核心是患者,以患者為中心,打通從患者到醫(yī)生再到醫(yī)院這條服務(wù)鏈條至關(guān)重要。
匯醫(yī)慧影致力于打造一個(gè)在線化的影像中心,連接患者、醫(yī)院、醫(yī)生,為三者提供數(shù)字化、移動(dòng)化、智能化的影像閉環(huán)服務(wù)體系,并試圖構(gòu)建一個(gè)能夠持續(xù)孵化創(chuàng)新醫(yī)療服務(wù)的平臺(tái)向縱深發(fā)展,嘗試參與醫(yī)療治療和預(yù)后隨訪環(huán)節(jié)。與此同時(shí),最為行業(yè)頭疼的盈利困境被匯醫(yī)慧影以全鏈條服務(wù)商業(yè)模式打破僵局,殺出重圍,跳出燒錢的魔咒,據(jù)悉匯醫(yī)慧影2017年已經(jīng)有一個(gè)漂亮的收入成績單,已經(jīng)被行業(yè)視為準(zhǔn)獨(dú)角獸、獨(dú)角獸。
匯醫(yī)慧影發(fā)起AI分級(jí)診療公益100家計(jì)劃
中國醫(yī)療領(lǐng)域面臨兩個(gè)難題,一是醫(yī)療資源匱乏,二是醫(yī)療資源分布不平衡。根據(jù)中國衛(wèi)生和計(jì)劃生育統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù),在我國所有醫(yī)療機(jī)構(gòu)中,城市醫(yī)院為28261個(gè),基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)量達(dá)到927147個(gè),基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)是城市醫(yī)院的32倍。
2016年我國各類醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)量統(tǒng)計(jì)
根據(jù)中國醫(yī)學(xué)會(huì)的一份誤診數(shù)據(jù)資料顯示,中國臨床醫(yī)療總誤診率為27.8%,其中惡性腫瘤平均誤診率為 40%,而這些誤診主要發(fā)生在基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)。中國每年誤診總?cè)藬?shù)超過5700人,超過美國的4倍。
匯醫(yī)慧影聯(lián)合創(chuàng)始人兼COO郭娜表示:優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源的稀缺和匱乏是一個(gè)根本性矛盾,基層醫(yī)院真正缺乏的是診斷能力,診斷能力是稀缺資源。人工智能作為分級(jí)診療落地的一個(gè)必然抓手,可以讓基層民眾享受到均質(zhì)化的資源和服務(wù)。
在這方面,匯醫(yī)慧影希望以醫(yī)聯(lián)體為載體,打通線上線下,為基層醫(yī)院提供一整套服務(wù),以鄭州大學(xué)第三附屬醫(yī)院為例,匯醫(yī)慧影以云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)為基礎(chǔ),為其打造一整套婦幼聯(lián)盟醫(yī)聯(lián)體智能影像中心,實(shí)現(xiàn)醫(yī)聯(lián)體內(nèi)醫(yī)學(xué)影像信息、診斷信息共享,推進(jìn)醫(yī)學(xué)影像資源和影像醫(yī)療資源的整合與共享,醫(yī)聯(lián)體內(nèi)各婦幼醫(yī)療機(jī)構(gòu)可實(shí)現(xiàn)影像數(shù)據(jù)上傳、集中管理,以及影像信息、診斷報(bào)告的共享和調(diào)閱,最終實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源下沉。
而鄭州大學(xué)第三附屬醫(yī)院并不是個(gè)案,據(jù)悉,這樣的醫(yī)聯(lián)體影像中心案例多達(dá)數(shù)十個(gè)。郭娜表示,為了進(jìn)一步推動(dòng)醫(yī)療AI在基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)的應(yīng)用普及,大幅提升其診療能力,匯醫(yī)慧影將于近日發(fā)起AI賦能分級(jí)診療公益100家計(jì)劃,首先向100家基層醫(yī)院提供為期1年的肺結(jié)節(jié)免費(fèi)篩查服務(wù)。目前匯醫(yī)慧影的肺結(jié)節(jié)篩查產(chǎn)品能已經(jīng)快速實(shí)現(xiàn)病灶定位和標(biāo)注,CT肺結(jié)節(jié)的自動(dòng)識(shí)別準(zhǔn)確率超過90%,在幫助醫(yī)生提升診斷效率的同時(shí),降低漏診誤診率。
談及從肺結(jié)節(jié)篩查切入,郭娜表示這是基于當(dāng)前國情和未來戰(zhàn)略目標(biāo)而定。一方面,肺癌可以說是中國癌癥第一殺手。根據(jù)全國腫瘤登記中心發(fā)布的《2013中國腫瘤登記年報(bào)》披露,肺癌的年新發(fā)病例約60萬。肺癌占城市全部惡性腫瘤發(fā)病率的20.48%,死亡率的27.05%;占農(nóng)村惡性腫瘤發(fā)病率的18.05%,死亡率的22.42%,發(fā)病率和死亡率呈上升趨勢(shì)。肺結(jié)節(jié)篩查能很好地幫助基層醫(yī)院提供初篩服務(wù)。
另一方面,國家在大力推行分級(jí)診療政策,匯醫(yī)慧影提供的醫(yī)療影像云平臺(tái),能為醫(yī)聯(lián)體和分級(jí)診療提供很好的云平臺(tái)支撐,幫助基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)和城市醫(yī)院之間實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和醫(yī)生資源共享,真正實(shí)現(xiàn)“基層檢查,上級(jí)診斷“,可以說是響應(yīng)了國家分級(jí)診療號(hào)召。
正如匯醫(yī)慧影CEO柴象飛所說,“在整體醫(yī)療產(chǎn)能不足的背景下,醫(yī)療人工智能應(yīng)用于基層不僅是當(dāng)前剛需,環(huán)境也相對(duì)成熟。一是利用人工智能幫助醫(yī)生提高診斷的效率,將醫(yī)生從低效重復(fù)性勞動(dòng)中解放出來;二是幫助基層醫(yī)生提高診斷水平,降低基層誤診率。這條路盡管難走,但我們不能因?yàn)殡y干就不干,總得有人干,干才有價(jià)值,不干是沒有任何價(jià)值的!
目前,匯醫(yī)慧影AI和影像云平臺(tái)產(chǎn)品已經(jīng)進(jìn)入近800家醫(yī)院,并在數(shù)百家醫(yī)療機(jī)構(gòu)中廣泛應(yīng)用?梢哉f,AI+基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)是一對(duì)絕佳的“CP“,實(shí)現(xiàn)了AI醫(yī)療企業(yè)、基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)以及基層患者的多方共贏,對(duì)我國AI醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也具有巨大的推動(dòng)作用。
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