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离开象牙塔的AI医疗怎么规模化应用?

2018-07-03 16:05
来源: 动点科技

据相关数据表明,2018 年 AI 医疗市场规模有望达到 200 亿元。这个数字似乎是在情理之中,也在意料之外。近两年 AI 技术对在行业强势渗透,最保守的医疗行业也为之动容。不过因为医疗系统的复杂性与日积月累的症结,AI 医疗的发展之路相比于其他领域,较为缓慢、曲折。

不过令人欣慰的是,2017 年,AI 医疗市场经过一段洗礼,AI 医疗产品本身离开象牙塔般的实验室走向了临床实践,而 AI 市场也渐渐淘汰了不适应市场的企业,生存下来的 AI 医疗企业也渐入佳境。那么,完成了落地医院环节的 AI 医疗现状如何,接下来又将面临什么,该如何应对呢?在 7 月 2 日 TechCrunch 国际创新峰会杭州 2018 主论坛上,科大讯飞医疗副总裁刘洋、依图医疗副总裁方骢、药明明码首席数字官顾延共同探讨了答案。

科大讯飞医疗副总裁 刘洋

科大讯飞医疗刘洋:AI 医疗应用规模化前,先把内功做扎实

“这个世界上没有什么事情是简单的,人工智能和医疗结合是非常具有挑战的领域。人工智能本身是技术含量非常大的技术,医疗又是人类历史上非常悠久而且是有非常多的问题的行业。”谈到 AI 医疗,刘洋感叹这个行业的属性决定了其艰难程度。医疗对失误几乎零容忍,这对 AI 技术的精确度要求就异常高。

不过,大部分 AI 医疗企业已经进入到医院临床似乎说明了有了一个好开头。但是,刘洋认为这个“开头”仍然在进行中,还需要持续的努力。接下来,对于 AI 医疗企业来说,选择合适的切入点,提高技术的成熟度依然是必须坚持的事情。

“以讯飞为例,我们在选择自己的商业模式或者是推广过程中,会更好的选择我们成熟的技术、选择应用场景。”刘洋分享了科大讯飞在将其核心技术——语音技术在医疗领域的探索经验。“人工智能和医疗结合有两个方面要解决:第一,产品与用户体验层面上,如何让医生更好的运用你的产品?用户体验一定是作为产品设计层面上最重要的一点。第二,要让医生、合作伙伴们认可你的技术,你的技术一定要在你的专业垂直领域过硬。”

而在专业技术方面的表现,科大讯飞医疗一直非常耀眼。“去年我们系统参加了国家医师考试,取得了不错的成绩,在影像方面,也在 Luma 比赛中获得成绩。但是基于这些成绩和技术。我们是冷静下来研发最成熟的产品,再做一些大规模的应用和推广。”他说,“医疗是人命关天的行业,我比较在意的是走向规模化之前的医疗产品本身的质量如何保障。”

AI 医疗如何从目前的临床实践走向规模化应用,刘洋认为还有很多方方面面的路要走,不过首先,和行业内顶尖的医学专家、医疗机构合作是最重要的。“向顶级老师学习,你的系统才可能(具备)优秀的能力。”他介绍道,科大讯飞医疗很早和顶级医疗机构,如协和、301 和许多安徽本地企业合作,是本着把医疗服务治疗做好的原则再走规模化道路。“AI 医疗真正规模化以前,先把自己的内功做扎实,后面具体走产业化还是生态,还是做一个很好的服务提供商,各公司都有自己的打算。”他说。

对于未来,刘洋对 AI 医疗的发展充满了信心,他说:“我们相信用顶尖的技术和最优质的专家,人工智能可以超过 90% 的人力专家。”

依图医疗副总裁 方骢

依图医疗方骢:2018 年 AI 医疗发展的的四个关键词

“医疗不是像一般的互联网企业,不是跑马圈地就可以了。”方骢很形象的把医疗的复杂问题简单化说明:“医疗数据的产生以及获取方式、质量控制等都不容易。而且作为买方市场的医院拥有相当高的话语权。”医疗的特殊性质要求 AI 企业需要结合医院的需求定制化产品。“这对技术、工程、落地、团队都提出了非常高的要求。但是,这些特点恰恰是依图医疗非常擅长的,我们做 to B 行业,可以说是得心应手。”方骢笑着说。

寻找需求是 AI 医疗规模化的第一道门槛,合适的市场才会有商业化的前景。“找应用场景一定是牵扯到整个医疗行业的痛点而不是痒点。我们做的是雪中送炭的事情,未必是锦上添花的事。”她解释道: “过去比较火的互联网轻问诊和挂号,解决的是痒点,用户不愿意买单。但是解决深入临床问题的痛点,医院是愿意买单的。这说明 AI 医疗的商业化和规模化是可期的。”

那 AI 医疗在前两年已经从实验室走向了临床实践,2018 年的 AI 医疗会是什么样子的呢?方骢用四个关键词描述:

一是“理性回归”,医疗不是赚快钱的行业,AI 泡沫会消融,不适应的企业被淘汰,AI 医疗行业回归理性。

二是“产品矩阵”,2018 年,随着应用场景逐渐丰富,产品线会越来越丰富。

三是“国家力量”,政府在政策方针上会有产生更多的东风。一批靠谱的 AI 公司借助国家这股东风,更有效、安全地做大数据处理。“下半年大家可能也会陆陆续续听到我们的好消息。”她说。据她介绍,近期美国 FDA 陆续批了好几款人工智能的产品,中国的 CFDA 也在快马加鞭。依图医疗成为第一批 CFDA 认证的厂商之一。

四是“深入行业”,“这个词每年都应该是医疗的关键词,但是为什么 2018 年特别提出来?因为 AI 医疗的商业化和产业化,所有的基石都是在于对这个行业扎的有多深,能否和医院的临床工作流无缝衔接。”对于 AI 医疗的未来,方骢如果用一句话描述心中的想法:“AI 会成为未来医院的基础设施,5 – 10 年后,也许各科室都有 AI 的影子。” 据方骢介绍,目前,依图医疗已经基本完成了对中国头部医院的覆盖,接下来会开始覆盖下一级医院。

在 AI 技术上非常强势的依图科技技术团队,加上一个曾任三甲医院副主任医师以上职位的医疗团队,这个“豪华阵容”让依图医疗非常有信心。“AI 的未来是医疗,医疗丰富的应用场景可以让 AI 技术从会下棋的弱 AI 成长为为可以解决读片子等复杂问题的强 AI。”方骢解释道。

药明明码首席数字官 顾延

药明明码顾延:AI 医疗路漫漫,“抱团取暖”是规模化关键

药明明码没有在 AI 医疗最火的影像行业切入,而是选择了去年在医疗开始火起来的基因行业。基因在过去可能更多的是娱乐性应用如测天赋、寿命、颜色,但是基因在医学方面是很严肃的问题。“如很多罕见病是由单个基因的突变引起的。以前没有基因筛查,医生可能会误诊,出错率比较高。加入基因检测以后,这个问题可能很好的解决,这就是刚需。”

但是就像方骢说的那样,医疗不像互联网创业那样简单。所以,发现了需求以后还要对需求有足够的理解能力。“我本人是做互联网出身的,所以发现医疗难度远超想象。”顾延说,与上述两位医疗内行相比,做基因的顾延就像是“门外汉”,“开始我认为理解了基因就理解了全部,但并不是这样的,一个人身体健康不仅和基因相关,还和生活习惯、环境等因素相关,全方位看待问题是一个难事,如何取得高质量的数据也是一个难题。”顾延认为 AI 目前是解决这个问题的唯一方法。

AI + 基因是两个黑科技的结合,这会让很多人对于他们的发展给予太高的期望。我们都以为 AI 或者基因技术就像电影里的那样酷炫,不过,目前已经处在行业内的顾延强调:“一个技术的发展在短期没有想象中这么快,AI + 基因现在没有想象的那么无所不能。”不过同时,他也认为这个行业长期来看,其影响肯定会超过人的预期。

所以,顾延希望搭上 AI、区块链、大数据的技术风口,“很多人问我是不是把当下最火的技术都融合一起了,我毫不忌讳的回答是。”顾延认为这不是盲目的追赶风口,而是这些技术在成熟,而基因的发展需要这些技术的驱动,这些技术其实是想相互协作的关系。“如 AI 最需要的医疗数据分散在各机构的手里,怎样把他们整合在一起?这涉及到数据安全问题、个人隐私问题、国家法律法规问题、利益共享问题。而区块链从某种角度上来说可以解决这些问题。”他解释道。

“AI 在医疗界的发展是一个缓慢的过程,但是一旦嵌入进去了,证明自己的价值了,消费者会离不开你。”这是顾延对于 AI 医疗发展的想法,同样也是药明明码的路线。“我们做罕见病诊断、罕见病治疗以及用药方面的指导。最理想的状态就是,通过和很多医院的合作,我们变成医院不可缺少的一部分。这个过程可能比我们想象中要慢,不是一朝一夕的事。但润物细无声,很多改变都在悄悄地发生。”顾延说。同时他也补充表示,AI 技术在 2018 年、2019 年会回归理性,对于基因这个谈了这么多概念的行业,接下来市场会探索基因对消费者、对 B 端行业到底有什么意义。

医疗创业是一个长周期的事业,创业者要忍受长期的寂寞。顾延笑到,如果要想走到未来,大家需要“抱团取暖”。“就像我们是一个赋能平台,希望和医院,和 AI 公司、和数据公司合作共建一个生态,促进 AI、促进大健康行业向前发展。”

声明: 本文由入驻维科号的作者撰写,观点仅代表作者本人,不代表OFweek立场。如有侵权或其他问题,请联系举报。

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