AI醫(yī)療發(fā)展現(xiàn)狀市場掃描,應(yīng)該如何對癥“下藥”?
Part.3 AI+醫(yī)療之電子病歷
電子病歷是醫(yī)療信息化的基礎(chǔ),電子化的病歷信息數(shù)據(jù)可以方便的在跨科室、跨部門甚至跨醫(yī)院的交換與傳遞。電子病歷還能為醫(yī)療大數(shù)據(jù)和疾病模型提供更方便的樣本數(shù)據(jù)。目前電子病歷的市場規(guī)模也處于快速增長階段,2017年產(chǎn)值達(dá)9.96億,2018年預(yù)計(jì)達(dá)到12億以上。
同時(shí)國家衛(wèi)健委對醫(yī)院信息化和電子病歷也有明確規(guī)劃。衛(wèi)健委要求到2019年所有三級醫(yī)院要達(dá)到信息化分級評價(jià)3級以上,即實(shí)現(xiàn)醫(yī)院內(nèi)不同部門間數(shù)據(jù)交換。到2020年,所有三級醫(yī)院要達(dá)到分級評價(jià)4級以上,即醫(yī)院內(nèi)實(shí)現(xiàn)全院信息共享,并具備醫(yī)療決策支持功能,二級醫(yī)院要達(dá)到分級評價(jià)3級以上。
到2018年第1季度,全國86.8%的二級及以上公立醫(yī)院建立了規(guī)范化的電子病歷(1級或以上);全國共8265家醫(yī)療機(jī)構(gòu)注冊并參與數(shù)據(jù)填報(bào),在已填報(bào)的醫(yī)療機(jī)構(gòu)中,43.27%的醫(yī)療機(jī)構(gòu)能夠?qū)崿F(xiàn)不同部門(2級或以下),甚至不同醫(yī)療機(jī)構(gòu)之間的數(shù)據(jù)共享。
然而,已經(jīng)實(shí)施電子病歷系統(tǒng)的醫(yī)院中,60%的醫(yī)院停留在部門內(nèi)初步數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)交換的信息化初級階段?梢钥吹,我國電子病歷系統(tǒng)應(yīng)用水平仍非常低,電子病歷升級所帶來的醫(yī)院信息化市場潛力巨大,市場需求旺盛。
Part.4 AI醫(yī)療之智慧導(dǎo)診和虛擬助理
智慧導(dǎo)診的目的是減輕醫(yī)院運(yùn)營壓力,及時(shí)響應(yīng)高峰期患者需求。依賴專業(yè)的醫(yī)學(xué)知識圖譜和本地醫(yī)院信息系統(tǒng),利用傳感器和人機(jī)交互獲取患者體溫、心率等人體參數(shù),表情、舌苔等患者特征以及病情特點(diǎn),對患者情況進(jìn)行判斷并完成導(dǎo)診建議。當(dāng)前部分產(chǎn)品的準(zhǔn)確率為90%左右。同時(shí)機(jī)器人響應(yīng)及時(shí),節(jié)省患者時(shí)間。盡管導(dǎo)診機(jī)器人已經(jīng)落地全國多家醫(yī)院,但是否對運(yùn)營有效率提升還未可知,主要還是受限于醫(yī)學(xué)知識圖譜的豐富度和專業(yè)度。
患者在醫(yī)院就診時(shí),醫(yī)生需要通過歷史病歷了解患者基本信息,此環(huán)節(jié)需要占用醫(yī)生大量時(shí)間,且由于時(shí)間關(guān)系,對歷史病歷的檢查和病情總結(jié)也欠缺系統(tǒng)性。人工智能技術(shù)即可沉淀患者大量詳實(shí)的歷史病歷信息,又可結(jié)合疾病大數(shù)據(jù)和疾病模型給醫(yī)生提供診斷幫助,從而提高了醫(yī)生效率。
Part.5 AI醫(yī)療之醫(yī)學(xué)影像
2018 年國內(nèi)醫(yī)學(xué)影像存量市場規(guī)模約 2000 億元,且主要在二級以上醫(yī)院市場,基層相對空白。2000億元算法:2018 年國內(nèi)醫(yī)療機(jī)構(gòu)總收入將達(dá) 4.4 萬億元。按檢查費(fèi)占比 10%,其中影像檢查占比 1/3 到 1/2 的比例測算,2018 年國內(nèi)影像存量市場規(guī)模 1,500-2,200 億元。2017 年,全國醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)總診療人次達(dá) 81.8 億,居民平均就診 5.9 次,高于美國人均就診次數(shù)。但影像檢查轉(zhuǎn)化率 20%,相比美國 50% 的轉(zhuǎn)化率,還有較大提升空間;同時(shí)隨著藥占比壓縮,醫(yī)院影像收入有望繼續(xù)增長,理論上長期潛在市場規(guī)模高達(dá) 3000-5000 億元。
當(dāng)前,大型三甲醫(yī)院影像科處于超負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài);普通三級醫(yī)院、以及二級醫(yī)院醫(yī)學(xué)影像需求與供給較為匹配;而基層影像科整體服務(wù)能力不足。
AI醫(yī)學(xué)影像與傳統(tǒng)人工識別影像相比有較明顯優(yōu)勢:
在肺結(jié)核、眼底病變、乳腺癌、宮頸癌、肺部、心臟的疾病或臟器上已有多項(xiàng)可行且高效的AI技術(shù)落地,提高了早期發(fā)現(xiàn)疾病病灶的可能性、更明確的界定疾病階段,為醫(yī)生確定治療方案提供了準(zhǔn)確度高的建議。
Part.6 AI落地的商業(yè)模式
針對具體場景的的AI算法能夠高效完成任務(wù)。AI醫(yī)療服務(wù)提供商的主要成本包括生產(chǎn)成本和運(yùn)營成本,生產(chǎn)成本是占比高,又可細(xì)分為算力成本、數(shù)據(jù)成本、人力成本。其中數(shù)據(jù)成本就是各類脫敏的醫(yī)學(xué)病歷和醫(yī)學(xué)圖像,經(jīng)過細(xì)致標(biāo)注的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)價(jià)格不菲。于是AI輔助診斷多與醫(yī)院等數(shù)據(jù)生產(chǎn)方建立緊密合作關(guān)系,以獲得脫敏的病歷數(shù)據(jù),用于AI算法的訓(xùn)練和迭代。當(dāng)AI算法效果穩(wěn)定后,再向醫(yī)院收費(fèi)方收取一定的使用費(fèi)。
Part.7 小豹展望
醫(yī)療是民生產(chǎn)業(yè),合理分配、高效利用有限的醫(yī)療資源,提升基層醫(yī)院的診療實(shí)力,加速醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)積累與學(xué)習(xí),更快速的響應(yīng)患者訴求和準(zhǔn)確診斷,對于醫(yī)療系統(tǒng)運(yùn)營效率和國家醫(yī)保財(cái)政等有重要作用。而隨著AI 技術(shù)的發(fā)展與落地,AI算法可以更準(zhǔn)確的識別復(fù)雜模式,構(gòu)建多參數(shù)模型,發(fā)現(xiàn)處于早期階段的病灶特征,從而提早發(fā)現(xiàn)疾病,增加可治療的時(shí)間。
同時(shí),AI結(jié)合醫(yī)生診斷或醫(yī)院運(yùn)營的大數(shù)據(jù),提速醫(yī)療信息化,打通了數(shù)據(jù)在醫(yī)療產(chǎn)業(yè)各個(gè)環(huán)節(jié)的流通。除了BAT等巨頭,在AI賦能醫(yī)療上,科大訊飛、依圖科技、森億智能、云知聲等一大批人工智能企業(yè)都在不斷探索可落地的應(yīng)用場景和發(fā)展AI技術(shù),在不斷產(chǎn)品迭代優(yōu)化中,賦予了醫(yī)療產(chǎn)業(yè)嶄新的面貌。
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