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2019年,医疗人工智能行业或现洗牌

龚雯
2019-03-17 · 16:01
[ 亿欧导读 ] 尽管市场前景广阔,但是医疗人工智能产品从实验室走到临床大规模商用,还有待多重考验。
AI医疗,AI+大健康,AI辅诊,医疗人工智能

文章来源于:龚雯,图片来自“123rf.com.cn”

【编者按】《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》显示,截至2018年上半年,在全球范围内共监测到人工智能企业4998家。其中,中国的数量达1040家。但高速增长的背后,也埋下了“洗牌”的问题。很多公司由于前两年迅速扩张,现在有的已经开始裁员,倘若企业融不到资金,也等不到审批认证后商业化,今年就会有大批企业会“挨不过去”。

本文发于经济参考网,作者为龚雯;经亿欧大健康编辑,供行业人士参考。


随着人工智能在医疗领域应用不断探索发展,将为医生带来一个更强的大脑,为百姓提供更智慧的服务,也将为缓解医疗资源供需失衡等问题而助力。但是,部分医疗人工智能产品同质化、数据质量参差不齐、“上岗”待认证等挑战也与之相伴。市场预计在一场拼技术、拼资金、拼耐力的“比赛”下,2019年行业可能会出现洗牌。

我国医疗人工智能发展速度快

《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》显示,截至2018年上半年,在全球范围内共监测到人工智能企业4998家。其中,美国人工智能企业数量2039家,位列第一,其次是中国(不含港澳台地区),数量达1040家。在中国人工智能渗透的领域中,医疗健康领域占比最大,达到22%。

“在和包括欧美在内的国外组织机构交流发现,中国的人工智能医疗发展速度之快,大大超出对方的预期。”平安医疗AI平台总经理、平安医疗信息安全研究所所长谢震中称。

依图医疗总裁倪浩也表示,从医疗人工智能产品的临床试用范围和经验看,中国是超前的,甚至领先美国。一方面是国内患者数量多,医疗资源“不平衡、不充分”,令市场对打破看病痛点的需求特别强烈。另一方面是美国医生为数据标注的成本太高,一些公司很难“扛得住”。

从应用角度看,主要包括医学研究、制药研发、智能诊疗以及家庭健康管理等。比如,利用人工智能,肿瘤靶区勾画比传统医生手工勾画要快许多,且完成情况良好,与实际组织器官的吻合度较高。

在上海举办的一场“人机对决”中,人工智能辅助医生判断的优势也较为明显。参赛人员为10名社区全科医生,其中5名配备AI辅助系统,另外5名独立决策,两队从病情评估到个体化用药等多个方面进行评比。比赛结果显示,配备了AI辅助系统的医生团队平均得分86.2,没有使用的医生团队平均得分51.5。

基于医疗领域覆盖面广,诊前、诊中和诊后的环节长,业内人士预计,未来人工智能将应用在预防、筛查、诊断、治疗、评估、预后、康复等全链条上。前瞻产业研究院数据显示,2018年中国医疗人工智能市场规模约200亿元,高于2017年的130亿元。

从高增长到高质量,还有一段路要走

尽管市场前景广阔,但是医疗人工智能产品从实验室走到临床大规模商用,还有待多重考验。

倪浩表示,这两年最大的感触是,一是市场,从寻找高精尖人才到花力气教育市场,行业发展成本非常高;二是政策,从最初的归属不明,到审批逐渐完善,每一个阶段对企业都是“牵一发而动全身”。

值得欣喜的是,新版《医疗器械分类目录》新增了与人工智能辅助诊断对应的类别,2018年12月“人工智能类医疗器械注册申报公益培训”上,有关部门细致入微地分析了医疗人工智能器械审批的过程,对具体指标进行了详解,为从业者理清了思路。

然而,人工智能行业日新月异,对于需要频繁更新的AI辅助诊断系统,如何更好的实现动态监管,仍然面临挑战。

此外,生存问题也是很多企业必须面对的。倪浩透露,很多公司由于前两年迅速扩张,现在有的已经开始裁员,倘若企业融不到资金,也等不到审批认证后商业化,今年就会有大批企业会“挨不过去”。

阿里健康副总裁柯研表示,国家在宏观层面有不少文件予以鼓励,但具体操作上仍有不少难点:一是医疗机构很难有动力去共享医疗数据;二是法律体系尚不能很好解释和界定数据的权属问题,权属的模糊性,一方面会掣肘数据的授权使用,另一方面会给患者的个人信息权保护埋下隐患。

还有一些专家认为,医生习惯于厂家研究好了产品拿来用,但医疗人工智能不同,它基于大数据算法,标注数据的准确度能力高低决定着数据质量高低,因此标注的人十分关键。如果业内没有形成共识,没有基层培训,产品可靠性、准确性便有待验证。

期待多方合力,助推人工智能更好为人服务

鉴于人工智能的产业发展基于数据、模型、业务等是一个闭环,谢震中建议,期待监管部门、行业协会、企业和医疗机构合力推进,比如通过产业联盟、多领域专家跨界合作等良性驱动,避免医疗人工智能步入医疗信息化发展的老路,再次形成数据孤岛的局面。

腾讯医疗健康事业部技术委员会主任钱天翼表示,目前医疗数据监管是零零散散分布在相关法规里,期待能有一部针对性的法规,比如个人医疗数据归属和隐私保护,跨机构数据的使用、流通、收费等安全规范,都需探索明晰。

另外,倪浩称,美国有累积了几十年医疗信息数据的基础,与之相比,中国更需因地制宜加强基础数据建设,比如重视电子病历的基础设施建设,健全医疗知识图谱,避免在“地基”不太稳的情况下拼命“盖楼”。

中国临床肿瘤学会秘书长江泽飞表示,中国的肿瘤人群和社会环境有其自身特点,不能完全依据国外指南和实验室数据,避免评估不足或过度治疗。另外,需构建和引导客观合理的舆论环境,对于医疗人工智能,不捧杀、不棒杀。

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