推想科技创始人兼CEO陈宽:人工智能赋能智慧医疗创新实践

AI+大健康
亿欧
陈宽
2019-08-05 · 16:31
[ 亿欧导读 ] 7月25日,“雁栖健谈”GIIS 2019第四届中国大健康产业升级峰会正式拉开帷幕。在科技医疗产业论坛上,推想科技创始人兼CEO陈宽发表了题为《人工智能赋能智慧医疗创新实践》的演讲。
推想科技陈宽,陈宽,推想科技,预防早筛,AI+大健康 图片来自“亿欧网”

2019年7月25日至27日,由中国卫生信息与健康医疗大数据学会指导,怀柔区经信局、怀柔区商务局、怀柔区卫健委战略支持,亿欧公司、亿欧大健康联合举办的“雁栖健谈”GIIS2019第四届中国大健康产业升级峰会于2019年7月25日正式拉开帷幕,本次峰会为期3天,来自全国各地的数千名业内人齐聚北京雁栖湖国际会展中心,共商中国大健康产业的“下一个十年”。

本次峰会以“从‘规模’到‘价值’的医疗变革”为主题,采取领袖峰会+4场产业论坛+项目路演的形式,聚焦医药创新、医疗大数据、非公医疗、科技医疗四个主题,聚集50多位重量级嘉宾与数千名观众,共话变革机遇,见证医疗产业从“规模”到“价值”的发展新纪元。 

在科技医疗产业论坛上,推想科技创始人兼CEO陈宽发表了题为《人工智能赋能智慧医疗创新实践》的演讲,他的主要观点如下:

1、在医疗产能不足、医疗资源分布不均匀的情况下,人工智能就是最大的解决方案;

2、一个好的“人工智能+医疗”技术,它一定是从临床而来,向临床而去;

3、从产业的特性来看,“人工智能+医疗”发展方向一定是全病种、全流程的,但是在发展过程中,它一定是严谨的、逐步地完成流程工作。

以下是演讲速记(有删减):

任何一个技术的落地、发展,都一定有它核心本质的社会原因。习总书记在十九大报告中强调:中国特色社会主义进入新时代,我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。所以我们认为:“人工智能技术其实就是为了解决咱们习总书记所描述的矛盾应运而生的一个技术。”

可见的是,医疗健康领域的这种矛盾体现更为明显。在医疗产能不足、医疗资源分布不均匀的情况下,人工智能就是最大的解决方案。非常重要的是在发展的过程当中,国家对于医疗人工智能技术是有众多的政策指引和支持,包括此前一场深化改革的会议,专门把人工智能支持和辅助国家疾病筛查放到整个报告当中。

国家对于人工智能的技术非常支持,并且进行了充分的引导。国家相关部门提到,未来将充分运用人工智能和大数据的先进技术,推动优质医疗资源集团化发展,更好地去满足医疗服务需求。也由此可见,人工智能技术是企业进军大健康产业一个很好的切入点。 

一个好的“人工智能+医疗”技术,它一定是从临床而来,向临床而去。“人工智能+医疗”所涉及到的是专业性非常强的医疗健康行业,它所需要的技能,所需要的背景,所需要的资源与其他产业相比存在非常大的差异。所以说,任何先进的技术、任何跨时代的发展,一定是最终要回到基本的需求和核心痛点。

在回归需求的过程中,我们推想科技从临床角度去挖掘探索,对于每一个需求都做到足够的深化。另外,我们从性能的角度,去实实在在的解决医生问题。众所周知,新技术的出现,是否能让医生在日常的工作中比较高频次的使用,是一个非常重要的指标。对于推想科技而言,我们也是逐渐地从临床当中去挖掘一系列需求以及产品方向。譬如,我们最早做的肺癌筛查、儿科检查、乳腺筛查等一系列针对科研所建立的科研平台和科研体系。 

实际在上述的过程中,从微观的角度来说,我们挑选对于医生压力最大、最亟需解决的临床疾病;从宏观的角度讲,我们挑选对于社会成本和社会压力最大的一些大的疾病,包括像癌症、心血管疾病、脑血管疾病等等,切切实实帮助社会。

在今天的改革当中,我们可以看到国家在推的分级诊疗机构,包括胸痛中心、创伤中心、疾病筛查中心等。其中,我认为人工智能技术应当贴近这几个大的方向。从最开始的预防、筛查到精准诊断,再到后续的临床决策、随访和健康管理,每一个环节、每一条疾病线都应发挥作用、产生价值。

从产业的特性来看,“人工智能+医疗”发展方向一定是全病种、全流程的,但是在发展过程中,它一定是严谨的、逐步地完成流程工作。不同的产品针对的疾病不同,那么“产品是否能通过严谨的临床验证?”、“技术能实现怎样的效果?”、“可能产生的风险是什么?”等等问题,都是企业需要去面对、去解决、去验证的。

当然,推想科技发展到今天也非常幸运,目前我们和全世界超过300多家医院合作,覆盖了8个国家,每天完成接近4万例的AI辅助质量控制的运算。包括像在美国、日本、欧洲等地,我们推想科技的人工智能系统,即使在测试阶段也可以帮助医生发现漏诊的情况。因此,我认为即便是在18%GDP投入到医疗的美国,人工智能的价值依旧非常明显。

2018年全国肺癌的发病约80万人次,其中,早期发现只占20%,仅有16万人。倘若利用该技术提升癌症筛查的普及性和可及性,哪怕将其中60%的患者从晚期发现变为早期发现,那就意味着48万人可以进行早期治疗。换言之,假设早期肺癌发现可以帮助节省医保十万元每人的成本,实际上就是一个AI辅助筛查,可以帮助我国医保节省近480亿的成本。

另外,我们国家在力推分级诊疗的过程当中,最核心的一点就是需要让基层的医院有能力完成疾病的筛查、诊断,并可以做早期疾病的治疗。但实际情况正如我之前所讲,疾病的诊断越是早期,其诊断难度越高。

回头来看,“人工智能+医疗”技术能够有效的从最顶级的三甲医院学习并沉淀他们诊断的能力,最终把这样的能力赋能给基层医院,让基层医院也能够完成疾病早期诊断、筛查工作,甚至可以对一些疾病进行有效干预。从这个角度来看“人工智能+医疗”可以帮助我国快速的实现分级诊疗,为社会带来巨大社会价值。 

今天的分享到此结束,谢谢!

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