騰訊阿里等科技公司如何破局AI影像醫(yī)療?
AI+醫(yī)療市場成為風口,騰訊、科大訊飛、推想科技紛紛布局AI+醫(yī)療影像,今年,騰訊覓影登陸首屆中國模擬醫(yī)學大會,利用AI輔助醫(yī)療,推動診斷效率提升;科大訊飛在醫(yī)學影像人工智能比賽中刷新了全球肺結節(jié)測試世界紀錄,準確率達94.1%;推想科技正式對外宣布完成 3 億元新一輪融資。醫(yī)療影像作為診療過程的重要組成部分,是未來醫(yī)療發(fā)展不可避免的一環(huán)。
根據(jù)火石創(chuàng)造發(fā)布的《醫(yī)療影像的市場圖譜和行業(yè)發(fā)展分析》報告指出,按照我國過去5年的醫(yī)療整體支出,預計到2020年中國醫(yī)學影像市場規(guī)模將達6000億至8000億人民幣左右。但是有了大公司的布局,再加上人工智能的技術,醫(yī)學影像市場規(guī)模將會有新的突破。
醫(yī)療影像與人工智能的結合,是數(shù)字醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的熱點。大公司的布局,讓AI+醫(yī)療影像又迎來了一個新的突破點。
為何大公司都瞄準了AI+影像
2014年以來,AI技術的發(fā)展逐步進入垂直細分領域,醫(yī)療影像布局已久,國家的重視、醫(yī)院在AI能力的匱乏以及大公司的技術積累致使大公司都瞄準了AI+影像。
首先政策限制因素相對較少,目前電子病歷在臨床中有很大的問題,主要是操作繁瑣、數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通以及電子病歷系統(tǒng)難以滿足病種專業(yè)化需求等等。
現(xiàn)在醫(yī)療行業(yè)80%到90%的數(shù)據(jù),都是來源于醫(yī)學影像,并不會涉及到相關的利益。利用人工智能+醫(yī)療影像,在數(shù)據(jù)上的問題可以得到解決,自然政府就不會限制很多。相反,還會鼓勵支持。因此,很多大公司利用醫(yī)療影像為突破口,也是由于政府限制的因素不多。
其次醫(yī)院在頂級AI能力的匱乏,需要大公司輔佐,一方面科大訊飛布局的醫(yī)療+智能語音,語音技術相對成熟,通用的語音識別準確率已經(jīng)達到95%左右,另一方面,阿里巴巴的圖像識別技術的識別率高達99.3%,那么醫(yī)院就不具備這樣的能力。因此,需要大公司輔佐。
互聯(lián)網(wǎng)公司之所以瞄準了醫(yī)療影像,也是醫(yī)院在這方面的困難很多。互聯(lián)網(wǎng)公司借助人工智能賦能醫(yī)療影像,經(jīng)過多次證實,可以運用到醫(yī)療行業(yè)里,解決了醫(yī)院在頂級能力的匱乏。
最后,大公司在AI+影像方面已經(jīng)取得一定進展,在醫(yī)療影像的診斷上,推想科技早在17年就累計完成了超過20萬例的影像篩查;科大訊飛在肺癌的平均檢出率達到了94.1.%。
騰訊覓影主要利用AI圖像識別、大數(shù)據(jù)處理、深度學習等技術與醫(yī)學跨界融合,可對早期食管癌等疾病提供輔助篩查的功能。騰訊覓影篩查一個內(nèi)鏡檢查用時不到4秒,對早期食道癌的發(fā)現(xiàn)準確率高達90%,也是說明騰訊在AI+影像方面取得一定進展。
各個大公司紛紛布局醫(yī)療產(chǎn)業(yè),推動人工智能+醫(yī)療的發(fā)展,未來將會走的更遠。
騰訊、阿里、推想科技、科大訊飛,在AI+影像的布局
2008年,IBM首次提出了”智能醫(yī)療“的概念,而在近些年時間里,幾家公司布局的AI醫(yī)療技術已經(jīng)應用于各大醫(yī)院。
騰訊:2017年,騰訊首個應用在醫(yī)療領域的AI產(chǎn)品——騰訊覓影,主要應用于輔助醫(yī)生臨床診斷和疾病的早期篩查。AI在醫(yī)療上的應用越來越廣泛,騰訊覓影的AI醫(yī)學影像技術,輔助醫(yī)生對食管癌進行篩查,提高準確度,幫助更多的人解決疾病的困擾。
對于騰訊而言,圍繞微信優(yōu)勢,以及對醫(yī)療資源的整合,其早已在患者、醫(yī)院、診所、醫(yī)生產(chǎn)業(yè)多方進行了打通,通過在掛號、導診、管理等諸多產(chǎn)業(yè)進行布局,已經(jīng)完成了大量醫(yī)療產(chǎn)業(yè)前端的工作,而騰訊覓影的落地,也意味著騰訊正在將自身下沉到產(chǎn)業(yè)鏈更底層的環(huán)節(jié),繼而在未來實現(xiàn)前后端產(chǎn)業(yè)的打通。
阿里:2016年阿里健康2.25億元入股萬里云,布局醫(yī)學影像平臺“Doctor You”。阿里健康將醫(yī)學影像作為醫(yī)療AI的突破口,為整個商業(yè)模式的創(chuàng)新、支付打下了很好的基礎。Doctor You目前聯(lián)合了阿里健康、阿里云、阿里巴巴IDST視覺計算團隊的三方力量共同推進。
阿里在醫(yī)療AI領域的布局很深,由阿里健康平臺、螞蟻金服再到阿里云、淘寶形成了醫(yī)藥電商、智慧醫(yī)療、產(chǎn)品追溯、健康管理的穩(wěn)定業(yè)務線,為用戶提供更精準的服務。阿里布局和落地了多項醫(yī)療AI產(chǎn)品和服務,通過AI+影像為切口,以此進入醫(yī)療產(chǎn)業(yè)更底層的產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)。
科大訊飛:2015年,科大訊飛著手布局AI+醫(yī)療產(chǎn)業(yè)。科大訊飛影像輔助診斷系統(tǒng)的核心技術是基于圖像識別和深度學習,并結合醫(yī)學專家診斷經(jīng)驗和大量樣本數(shù)據(jù),以此來得出疾病的良惡性。
一直以來,科大訊飛都在構建圖像識別、翻譯、自然語言理解等跟人工智能相關的核心技術,將這些技術賦能醫(yī)療領域中,并且在語音電子病歷產(chǎn)品、影像輔助診斷系統(tǒng)、智能助理中取得了不錯的成就。除此以外,科大訊飛在AI影像上的布局,意味著技術積累有了更多的變現(xiàn)可能性。
推想科技:目前,推想成熟產(chǎn)品肺部小結節(jié)識別系統(tǒng)早早落地,在2017年完成了超過20萬例影像檢查。推想科技投入多病種的醫(yī)療影像 AI 產(chǎn)品研發(fā)、加速肺部產(chǎn)品外其他 AI 產(chǎn)品的落地應用。
推想科技深耕 AI 醫(yī)療影像細分領域,相比騰訊阿里等公司全產(chǎn)業(yè)布局更為深入,因此有著一定優(yōu)勢,致力于醫(yī)療影像的推想科技從2015年就已開始布局,至今已三年,在醫(yī)療影像輔助診斷領域已經(jīng)逐漸成為醫(yī)療行業(yè)中全場景、全類型醫(yī)療機構服務平臺。也是說明了推想科技在AI影像上的深入研究,在行業(yè)中起了標桿作用。
AI+影像,正是因為有了人工智能的幫助,才能夠解決大醫(yī)院影像檢查數(shù)量多、醫(yī)生工作壓力大的問題,同時提供更高效的影像診斷。
AI+影像,面臨多重困難
經(jīng)濟的發(fā)展,推動著人工智能醫(yī)療水平的前進,但是當下,各種困難接踵而至。
首先復合型人才的缺乏,據(jù)工信部教育考試中心透露,中國人工智能人才缺口超過500萬,高校每年培養(yǎng)出來的人才也只有不到2000人。以1/10的比例換算,中國每年培養(yǎng)出的醫(yī)療AI人才不足200人。這足以看出人工智能人才供需嚴重不平衡。醫(yī)療領域人工智能技術人才嚴重短缺,已經(jīng)制約了行業(yè)發(fā)展。
以腫瘤領域為例,國家正大力鼓勵腫瘤高危人群進行早期癌癥篩查。國內(nèi)AI+影像領域的大多數(shù)集中在單純的圖像識別上,缺乏醫(yī)學數(shù)據(jù)的積累和對影像報告的分析的復合型人才更是稀有。
其次醫(yī)療數(shù)據(jù)的準確度,一方面是數(shù)據(jù)來源問題,現(xiàn)在醫(yī)療數(shù)據(jù)涉及到各種領域,各個公司獲取數(shù)據(jù)的渠道也是比較困難。對數(shù)據(jù)的質(zhì)量也是很重要。大量影像資料尚未數(shù)字化,且醫(yī)院之間的數(shù)據(jù)共享和互通程度較低。人工智能的開發(fā)基礎和長期優(yōu)化需要高質(zhì)、持續(xù)的數(shù)據(jù)。
另一方面是數(shù)據(jù)結構化問題,目前,大部分醫(yī)療數(shù)據(jù)都是來自于醫(yī)學影像,并且醫(yī)療影像數(shù)據(jù)仍在逐年增長,給醫(yī)生帶來工作壓力。盡管有了人工智能的技術加入,可是大部分醫(yī)學影像數(shù)據(jù)的錄入仍然欠缺標準,主要在于每個醫(yī)院錄入的數(shù)據(jù)結構模式都不同,不能夠形成統(tǒng)一的醫(yī)療數(shù)據(jù),標準不統(tǒng)一會延緩醫(yī)療人工智能的發(fā)展服務。
再者AI+醫(yī)療商業(yè)模式也亟待建立,對于一些醫(yī)療機構而言,真正需求的不僅僅是提供輔助診斷產(chǎn)品,而是全套的影像資料診斷服務。在目前看來,不僅僅要求診斷服務提供方提供人工智能輔助閱片,更要有專業(yè)影像科醫(yī)生的最終診斷結果,達成更大的商業(yè)模式和前景,還需要企業(yè)和醫(yī)院合作來達到盈利。
最后我國的醫(yī)療基礎設施本身的落后,部分發(fā)達國家經(jīng)濟增長的主要動力來自于醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè),美國、日本等國家醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)增加值在GDP 中所占的比例均超過10%,然而國內(nèi)醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)增加值占GDP 的比例不足5%。由于國內(nèi)公共醫(yī)療管理系統(tǒng)的不完善,醫(yī)療成本高、渠道少、覆蓋面低等問題困擾著消費者。
醫(yī)療基礎設施的落后更是限制了智慧醫(yī)療的發(fā)展,以至于基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧醫(yī)療應用不足以帶動產(chǎn)業(yè)發(fā)展。雖然AI技術已經(jīng)應用到醫(yī)療影像上,但是在臨床實際應用卻為數(shù)不多,而且目前AI醫(yī)療水平不高,在實際應用中存在很多缺陷。
AI+影像,打通醫(yī)療數(shù)據(jù)、推進醫(yī)療發(fā)展是關鍵
中國人口眾多,有很多的醫(yī)學人才,但是人工智能+醫(yī)學影像的人才并不多見,醫(yī)學影像的數(shù)據(jù)資源更是要打通,推動醫(yī)療產(chǎn)業(yè)還需人工智能。
一來增加復合型人才,人工智能在醫(yī)療影像上的運用已經(jīng)實施在各個醫(yī)院,在很大程度上提高了效率,并且?guī)椭t(yī)生節(jié)約了大量的時間。但是目前,醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)的智能化轉型依賴于復合型人才的持續(xù)供給。
尤其是AI+醫(yī)療影像的人才更是少之又少,因此,相關企業(yè)也紛紛推出相應的人才培養(yǎng)計劃,以好的條件來吸引更多的科學家和從業(yè)人員,加強人工智能領域?qū)I(yè)建設,培養(yǎng)醫(yī)療人工智能專業(yè)人才。
二來打通醫(yī)療數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)資源,在數(shù)據(jù)和結構化方面,現(xiàn)在醫(yī)療健康行業(yè)信息化程度不夠,醫(yī)療數(shù)據(jù)開放共享程度不高。國內(nèi)的醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)也才剛剛起步,醫(yī)療體系相對封閉。特別是數(shù)據(jù)錄入欠缺標準,標準不統(tǒng)一無法獲得高質(zhì)量、開放性的醫(yī)療數(shù)據(jù)。
互聯(lián)網(wǎng)公司針對數(shù)據(jù)和結構化兩方面,利用人工智能技術以及國家政策的支持,建立影像診斷數(shù)據(jù)結構化知識庫,積極鼓勵社會創(chuàng)新發(fā)展醫(yī)療業(yè)務,促進醫(yī)療業(yè)務與大數(shù)據(jù)技術深度融合,來幫助醫(yī)院獲得有價值、安全和持續(xù)的數(shù)據(jù),那么在AI+影像上能提高診斷精確性。
三來推廣醫(yī)療市場商業(yè)模式,醫(yī)療市場空間巨大,有了人工智能技術的加入,各種商業(yè)模式被挖掘,不少巨頭對醫(yī)療影像設備市場很看重。國產(chǎn)設備有著較為明顯的價格優(yōu)勢,市場占有率較高;ヂ(lián)網(wǎng)公司技術賦能醫(yī)療產(chǎn)業(yè),將人工智能運用到應用場景中,帶動醫(yī)療市場商業(yè)的推進。
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