人工智能嵌入医疗领域 精准诊疗面临三道坎

医疗服务人工智能
通信信息报
黄敏
2016-11-18 15:35
[ 亿欧导读 ] 人工智能要实现在中国医疗市场的商业化,还有很长的路要走。首先,破除技术短板。其次,推进AI应用发展。再者,推进医疗数据共享。
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互联网时代,人工智能蓬勃发展,不断嵌入医疗领域。据艾瑞咨询近日发布的《2016年中国医疗健康智能硬件行业报告》预测,2016年,医疗健康智能硬件的市场规模将接近10亿。可见,人工智能+医疗的前途十分广阔,但仍面临技术短板等困难。

医疗产业日趋智能化

互联网与医疗不断擦出火花。在智能硬件领域,近日,艾瑞咨询发布的《2016年中国医疗健康智能硬件行业报告》显示,医疗健康智能硬件的市场规模2016年将接近10亿,行业即将迎来热潮。而在人工智能领域,市场对医疗领域的热度也在逐渐攀升。

人工智能用于医疗领域的探索,最为火热的要属北美市场。在美国,微软已经宣布将AI(人工智能)用于医疗健康的计划“Hanover”,试图帮助寻找最有效的治疗方案和药物。年初,谷歌的DeepMind成立DeepMind Health部门,展开与英国国家健康体系(NHS)的合作,开发了名为Streams的软件。

在国内,中国市场对于人工智能医疗领域的探索热度也在逐年攀升。百度上个月在北京正式发布的“百度医疗大脑”,能够对患者进行初始问诊。就医者可以在百度医生APP上输入病情特征,AI系统会模拟医生问诊流程,与用户进行多轮自动智能对话,让患者实现去医院前的辅助诊疗。

前景可期

据《科技日报》报道,截至今年8月底,全球医疗健康领域和AI相关的股权融资交易从2011年的8起增至2015年的55起。而且,在所有与AI科技相关的初创公司的交易中,健康医疗领域的比重也从2011年的11%逐渐上升到2015年的15%。

人工智能+医疗前景可观,这两者在某些点上能够相对完美的契合,可以说,人工智能正加速精准医疗时代的到来。其一,数据解读优势。医生治病,是通过无数次的相关实践总结,从而获得治疗效果的升华,计算机在医疗领域的应用就是基于数据这个基础,移动互联大数据中掺杂着大量的图像、视频等非结构化数据,而医疗领域也存在大量的非结构化数据,这些都需要通过人工智能来解读。

其二,大佬纷纷涌入。Deepmind,GE和IBM waston等大公司都逐渐开始在医疗图像和诊断数据分析等模块上下功夫研究,并陆续开源平台,这对人工智能技术壁垒的消除有很大程度的推进作用。

其三,政策对适合人工智能发展的领域予以支持。10月25日发布的《“健康中国”2030健康规划纲领》中提到,要全面实现医保智能监控,医疗收费也将逐渐向价值收费过渡。

任重道远

毋庸置疑,智慧医疗是未来的趋势,但仍旧处于发展初期,人工智能要实现在中国医疗市场的商业化,还有很长的路要走。

首先,破除技术短板。到目前为止,市场上还未出现能够明确解决医疗“痛点”的人工智能技术。而且投资人中真正懂医疗的人甚少,导致他们在押宝方面很难抉择,对于什么是噱头、什么是趋势难以区分。据不完全统计,10月份全国范围内关于医疗健康方面的融资项目才14起,其中,融资过亿的项目仅仅3起。

其次,推进AI应用发展。众所周知,医疗问题太过繁杂,常见的疾病就有1万多种,而且每种疾病的数据和算法各不相同,工作量巨大,另外,推理思考对机器而言是一个难题。有业内人士调侃,训练人工智能机器的难度不亚于临床医生的10年“寒窗苦读”,推进AI应用发展势在必行。

  再者,推进医疗数据共享。医疗数据来源受医疗体制和技术的双重束缚,导致数据功能挖掘不全面,质量不高。理论上,中国人口基数大,能够提供源源不断的医疗数据。然而,受制于中国封闭的医疗体系,不同地区、不同医院之间的病患医疗数据尚未打通。而且,一些医疗数据因为涉及到患者的隐私而非常敏感,信息不完全透明。


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