亿欧智库总监张帆Fred:人工智能赋能中国医疗产业的现状与挑战

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互联网医疗自动化
亿欧
张帆Fred
2017-10-14 11:25
[ 亿欧导读 ] 10月12日,在2017小蛮腰科技大会——互联网+智能医疗产业论坛上,亿欧智库总监张帆全面解读亿欧智库近期发布的《人工智能赋能中国医疗产业》研究报告,从现状和挑战两方面进行了分析。
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10月12日,2017小蛮腰科技大会——互联网+智能医疗产业论坛拉开帷幕,主题为“科技让人类更健康”,主要探讨互联网时代和人工智能时代医疗产业的发展最新趋势,以及医疗人工智能这个产业当前所面对的哪些挑战和哪些巨大的市场机遇。亿欧智库总监张帆针对亿欧智库发布的《人工智能赋能中国医疗产业》研究报告做了一个全面的主讲。

亿欧对张帆的演讲整理如下:

非常感谢,借着这一次IDG的峰会的机会,包括也非常感谢宜远智能吴博的邀请,我们亿欧智库能够在这边跟大家分享我们之前发布的一个《人工智能赋能中国医疗产业》的报告。

我们这个报告内容很丰富,因为时间有限,我控制在15分钟讲这个内容,所以分享的内容主要就围绕两个点,一个是现状,一个是挑战

首先自我介绍一下,我加入亿欧智库之前一直从事研究咨询工作,之前更多的是消费者研究,还有数码电子科技产品,汽车产品,科技类型这样的一些研究项目。到亿欧智库之后,随着开始关注人工智能,我会发现人工智能和医疗的结合是一个非常有趣、有意义的内容和领域,所以我们开始把目光也放到这个部分来。也因此,今天我更多地是站在一个行业研究机构去梳理行业的视角,去分享我们的一些内容,更多地非常专业的医疗理论、技术相关内容的分享,相信其他各位嘉宾才是更值得我们去认真聆听和学习的。

产业创新服务平台

先介绍一下亿欧公司,大家看到上面橙色和蓝色两个大的部分(PPT),其实就是我们公司正在做的事情。我们对自己的定位是叫做“产业创新服务平台”,我们希望去帮助不同的产业去实现创新和升级。产业怎么去创新呢?比如医疗产业怎么去创新呢?出行行业怎么去创新呢?每一个下面蓝色的部分就是我们各个产业,创新的方式一定是我们要把我们的新技术、我们的新理念、新政策去落地到各个不同的行业。新技术有互联网、移动互联网、人工智能、VR、AR。新理念可能是O2O,大数据、互联网+、分享经济;新政策可能是供给侧改革、服务实体经济,可能是工业4.0的一些政策,还有包括我们现在国家正在倡导的一带一路,都是非常重要的一些政策。我们关注的就是这一系列新东西在各个产业的结合

今天分享这个报告之前我给大家介绍一下我们亿欧智库的情况,我们今年才正式成立的亿欧智库,是亿欧公司旗下的研究部门。现在推出了超过10份的产业报告,有出行行业的,有自动驾驶的行业,人工智能+医疗的报告,人工智能+安防的报告,还有人工智能+金融,还有教育、还会有保险等等一系列的报告。

智库报告

如果大家有兴趣可以关注到我们亿欧智库的官网,会看到我们除了各种各样的产业研究报告之外,我们还会定期地非常高频度地推出我们研究人员和分析师的研究观点,希望这些研究观点和内容在未来也能够给到大家一些帮助,给大家一些信息和决策的支持。

亿欧智库我们要做的事就是:我们要输出产业研究智慧,我们要去提供企业解决方案。

现状

回到医疗产业人工智能如何落地的话题上,这个报告之所以要做,因为我们观察到一个现象,这里有一组数据,从1997年到2016年,整个人工智能医疗领域的公司创业的数字,从97年到2016年一直在增长的状态,2014、2015年呈现出了它的最高峰,那两年分别有24家和28家的公司在医疗人工智能领域成立。

创业公司数量

从2015年到今年的8月15日,我们看到人工智能医疗领域的累计投资额大概有超过167亿人民币。这是8月15日的数据,因为这个报告最早在8月20日左右发布的。昨天来IDG这边分享之前,我又再查了一下,我发现数字变了,现在仅仅过了一个半月数字已经到了200亿以上,就在最近的一个半月的时间,又有超过35亿的投资来到这个领域。大家会看到无论是创业者的热情,还是资本的高涨,都能够反映出人工智能+医疗这个领域带给市场、带给行业的吸引力。

两年累计投资额

现在人工智能医疗领域是什么样的现状,刚才宋会长分享了很多视角是更高瞻远瞩、更宏观的,包括一些国家的政策,包括会去思考技术怎么样带给偏远山区、带给贫困山区的一些赋能,是不是技术不能解决这些问题,还要靠很多的政策等等。从亿欧智库的角度来讲,我们这一次的报告可能没有那么高瞻远瞩去看,但是我们会去看一些更具体的事。

我们发现,刚开始在做人工智能+医疗领域研究的时候,直接是一个懵的状态,因为我们发现公司太多了,据不完全统计有131家以上的公司声称自己是人工智能+医疗的公司。所以我们进行了大量的研究,不知道从何入手,如果研究这个产业,是不是这131家都要了解一遍?这是一个非常庞大的工作量。最后我们去尽可能地去提炼,尽可能地去研究。因为研究机构最重要的一个能力是总结、分析、提炼的能力。

八大应用场景

可以看到我们提炼出八个大的场景,就是现在中国人工智能在医疗领域落地的八个最实际的落地场景。有虚拟助理、医学影像、辅助诊疗、疾病风险预测、药物挖掘、健康管理、医院管理和辅助医学研究平台。这八大场景就是我们今天要分享的内容。

■ 虚拟助理的应用场景,Siri、Alexa、Google都有应用,他是一个全新的交互方式,他是语音的交互方式,让你在医院的场景落地之后实现语音电子病历的功能。我们能够去实现智能导诊的功能、智能问诊,还能够实现推荐用药,还要基于算法做更多的数据挖掘。

■ 医学影像是非常热的一个场景,今天吴博所在的宜远智能公司,介绍的就是医学影像非常实际的案例,除了皮肤的影像之外,还有CT片,还有优质的影像科医生很少,刚刚提到了漏诊误诊率高怎么办?我们AI帮助我们赋能实现我们病灶的自动标注,实现某一个地区没有优质的影像科的医生,他也能够去判断我的医学影像是不是呈现出了一个病人的病态。这是非常典型的应用。

包括后面靶区的自动勾画,放疗科医生勾画靶区耗时非常长的,AI能够帮助实现靶区的自动勾画。包括后来的影像三维重建也是一个非常重要的子场景,它实现的是我们能够去进行一个手术的优化,手术3D规划目前存在的一些配置缺陷的问题。

 辅助医疗的应用场景,有两个子场景,一个是医疗大数据辅助诊疗。其中我们讲的现在医疗数据量有超过10万亿GB的规模,利用价值非常大,但是利用程度非常低。因为我们所有的医疗数据80%以上都是非结构化的。怎么去解决这个问题,要靠AI去实现医疗大数据的平台,要靠认知计算搭建认知智能系统,实现我们医疗的结构化,从数据中寻找规律,寻求诊疗方案。

第二个应用场景是医疗机器人,现在有非常多的手术机器人的出现,有康复机器人的出现,有胃肠检查与诊断机器人的出现,非常多。这是我们讲的辅助诊疗应用场景的两个子场景。


 接下来的场景是疾病风险预测,基因测序,预防疾病早发现早治疗,AI能够帮我们去做得更多。

■ 药物挖掘应用场景,我们怎么样去解决传统的药物研发面临的成本高、周期长、成功率低这样的一些困难,AI能够帮助我们去提高我们的效率。

■ 健康管理应用,这个可能会更贴近每一个消费者,更贴近每一个C端的消费者。包括有营养学的,包括有身体健康管理的,包括可能大家的手环,还有苹果手表,还有手机里面的智库,还有健康称等等都是在这些方面做的一些尝试。我们看到精神的管理也可以被AI,是用到计算机的一些技术,用到自然元的处理语音识别的技术,还有我们的医疗,所有的人工智能一定是要有大数据为基础的,这是基础。

■ 医院管理应用场景,人工智能帮助医院管理这个应用场景实现数据结构化,还有一个是分级诊疗,不管什么病都跑去大医院这是不科学的,我们怎么样去优化我们每一个患者,去到他合适应该去的地方,这就是分级诊疗了,AI帮助我们来实现这个优化。DRGs智能系统解决的是医保支付方式落后分配不合理的问题。还有医院决策支持的专家系统,帮助医院科学决策管理的需求。

■ 最后一个场景,这个场景既独立又与前面七个场景相联系,这是辅助医学的研究平台,这是非常重要的场景,只有通过这个场景,我们的技术公司、我们的AI的公司,才能够有机会去和医疗相关的机构进行一个合理合法的合作就是科研。双方能够去交换彼此拥有的优势,公司给出自己的技术,给出自己的算法模型,给出自己的GPU算力能力,医疗机构给出自己的患者的数据,给出技术类的医生,给出专家团队,这是一个非常重要的实现公司与医疗机构的一个合作的应用场景。很多时候他也贯穿在前七个场景当中去实现一个赋能。

总地来讲,我们会看到八个场景给我们的感觉是说,医疗人工智能现在拥有非常广阔的发展空间,并且业务是非常多元的,机会是非常丰富的。除了To C的,我们认为现在主要的机会在To B,有医疗研究机构、药企、保险公司、移动医疗、药店等等的机会,所以机会是非常丰富的。

挑战

刚刚讲的这一系列人工智能+医疗的现状之后,谈谈挑战。刚刚宋会长说中国的数据比美国的要好拿,但其实长远来看法律对于隐私的保护,使得每一个医院成为一个个数据孤岛,这件事在中国也是存在的。而且随着时间的进展,我们怎么样去破除这些数据的孤岛会变得非常重要,这个也是我非常有个人感触的一件事情。

数据孤岛

给大家讲一个具体的我自己的例子,这张照片是我自己拍的,在北京东北四环的一个加油站,我请一个加油站的服务人员帮我拿着一个CT片,然后我用手机拍的。我为什么要去做这件事情?因为当时我的父亲生病,然后一个非常严重的病,全国只有一家医院北京安贞医院能够做。我们打的第一个120到的是民航医院,那边确诊说这个病必须去安贞医院,家里人带着患者已经到了北京安贞医院了。我在那边负责等待,等着民航医院把所有的CT片打出来,我自己再开着车把所有的CT片送到安贞医院去,过程中因为病危,安贞医院的医生让家属给我电话,让我试着拍照发过去,但这种拍照质量可想而知,也没产生什么实际作用,最后只能又重新做了一遍CT检查。而一天内做两次CT检查,造影剂是会对肾脏产生巨大压力的,最后患者甚至险些出现肾脏衰竭的情况,非常危险。

这样一个非常简单的事情,在我们想像中觉得有点不可思议的,好像说我今天在广州做一个PPT,我能迅速发到北京,为什么我的一个医学影像的内容不能从一个医院到另外一个医院?这就是我们讲的数据孤岛的问题

总地来讲,面对这个问题我们还是会保持我们的乐观,我们会认为在过去数据孤岛的存在,一定有它的种种理由,但是今天数据孤岛有可能会被破除,恰恰是因为人工智能到来。人工智能的大发展和人工智能的落地,它会倒逼我们的医疗机构、我们的政策制定者去实现或者说去进行我们所谓的数据孤岛的破除这件事情。

当然,除了数据,人工智能+医疗这个领域还有其他的一些挑战,包括信任的挑战,包括监管的挑战,包括伦理道德的挑战。时间关系不在赘述。

人工智能医疗挑战

为了去梳理这个行业,我们看到130多家公司之后,我们进行了尽可能详细的一个梳理,尽可能全面地梳理,结果我们梳理出了有130多页的报告。今天真的只能讲一点点的内容,所以如果大家还没有看过这个报告的,现在可以扫这个二维码可以马上免费下载的。我们希望通过这样的一个报告,我们不求在每一个具体的领域有多深入,但是至少能够带给大家一个非常全面而系统的呈现,就是人工智能现在在医疗领域是如何落地的这件事情。

幻灯片29.jpg

亿欧智库认为,AI+医疗是医疗产业的一次革命,过于陈旧的医疗体系亟待革新。AI+医疗带来的积极变化已经能够看得到、已经能够感受得到,就像今天在外面的展览区,所有的这些小功能、小的进步,都能够看得到、能够感受得到。我认为发展总体是向好的,发展机遇也是非常丰富的。但是我们当然也不能去忽视任何的潜在的风险和挑战。

这就是今天的一个分享,谢谢大家!


人工智能——2017年最火热的标签。对于众多AI试水者,你知道如何平衡技术与需求吗?你知道如何利用政策事半功倍吗?你知道如何寻找公司的投资伯乐吗?12月14日,「2017亿欧创新者年会·AI产业应用峰会」,我们将邀请众多投资人、创业者、AI领域精英共同探讨,不仅是AI+产业+应用,这里是需求方和技术提供方的沟通平台,是政策专家与企业方的交流平台,是投资人与企业方交流的互猎平台,是应届毕业生和企业方的对接平台。多维度,更深度,来这里实现属于你的AI!

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