塔尖上的AI医疗，它要飞起来必须迈过这几道坎丨Xtecher 观察
來源丨科技云報道
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海拔五千米以上，是國際公認的“生命禁區”。這里人煙稀少、氧氣稀薄，但可以看到最絕美的風景。探險家、登山者不斷被吸引著，然而它只對極少數人張開過懷抱，普通人更是一輩子都無法觸及。雖然Deepmind、IBM waston、GE、百度、阿里、科大訊飛等一眾科技公司從不同角度切入AI醫療，但醫療關乎臨床、生命、安全、商業模式、倫理、法律、醫患關系的復雜程度遠超任何領域，其門檻最高、最難突破，卻充滿著最廣闊的想象力，成為AI商用中的“禁區”領域之一。”
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最近兩個月，AI醫療開始迅速升溫。數據顯示，預計到2025年，人工智能應用市場總值將達到1270億美元。其中，醫療行業將占市場規模的五分之一。
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中國目前正處于AI醫療的風口：2016年中國AI醫療市場規模達到96.61億元，增長37.9%；2017年將超130億元，增長40.7%；2018年將有望達到200億元市場規模。
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雖然“AI威脅論”不絕于耳，傳統行業從業者被替代的討論日益激烈，但這并不妨礙AI與傳統行業迅速融合的步伐。當AI遇上醫療行業，這種產業的化學反應帶來的更多是人類認知與機器智能間的互補，而不是公眾擔心的替代關系。
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全球近100家AI醫療公司活躍于虛擬助理、醫學影像、藥物挖掘、營養學、生物技術、急救室/醫院管理、健康管理、精神健康、可穿戴設備、風險管理和病理學共11個具體場景，使AI醫療成為人工智能增長最快的細分領域之一。
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目前，AI醫療的應用大致可以分為藥物研發、醫生診療輔助、基因特性三個方面，共吸納投資總額超過80%以上：
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藥物研發，從化合物中篩選出具有活性同時可以安全地去做臨床實驗的這個過程可能比較繁瑣，需要很多人力成本，AI能節省當中的人工的成本；
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醫生診療輔助，由于醫生資源不足，AI可以提高醫生診療的效率，例如醫學影像與診斷，包括在診斷過程中，去模擬醫生診斷思維的過程；
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基因特性，從數字分析到應用，在不確定某藥物到人體上的具體反應時，AI可以進行模擬。
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?除創業公司外，AI醫療的廣闊前景更是受到了全球科技公司的重點布局。
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2014年，IBM投資10億美元組建Watson業務集團，其中Watson for Oncology（沃森腫瘤解決方案）已落地13個國家。谷歌成立了DeepMind健康部門，基于患者數據預測病情發展，為醫生提供決策參考。微軟和蘋果相繼開發了眼鏡、腕表、耳機等多種健康智能穿戴設備，并整合數據信息，嘗試更深度的虛擬醫療產品。
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在中國，去年10月，百度搭建了人工智能輔助診療系統“醫療大腦”，為百度醫生在線問診提供智能協助，為患者建立用戶畫像。今年7月，阿里健康及其參股公司萬里云一起推出了人工智能醫學影像平臺“Doctor You”，從事臨床醫學科研診斷、醫療輔助檢測和醫師能力培訓等。8月，騰訊發布了人工智能影像產品“騰訊覓影”，輔助醫生對早期食管癌進行篩查，未來也將支持早期肺癌、糖尿病性視網膜病變、乳腺癌等病種。
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近日，在科大訊飛2017年度發布會上，科大訊飛發布三款AI醫療工具：語音病例錄入、醫學影像輔助診斷系統和“智醫助理”，力求在原有的醫療水平上融入新的技術，幫助醫護人員進行醫療深入診斷、包括對B超、心電圖等影像處理分析，提高醫護診斷效率和準確率。
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在今年全球肺結節測試中，科大訊飛醫學影像識別準確率達到94.1%，刷新世界紀錄。智醫助理在專業性方面通過了專業測試，在國家臨床執業醫師考試中取得了456分，遠超醫師資格分數線，達到全國53萬名考生中的中高級水準。
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值得一提的是，今年8月，科大訊飛與安徽省立醫院聯手打造人工智能輔助診療中心，并正式接入41家縣級醫院，未來還將計劃服務安徽省全省105個縣，為推動AI與醫療領域的深度融合提供了有益的實踐和嘗試。
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將技術真正地運用到醫療領域需要的是對行業的深度理解，很多技術在實驗室或是比賽中驗證是超越人類的，但到了臨床，患者的疾病問題更復雜，應用場景更復雜。
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醫療行業本質上是以人為中心的服務，患者個體體質的獨特性以及病癥的多樣性要求醫生對每個病人有高度個性化的醫療方案，而AI目前只能針對某一類病癥做出判斷和治療，再加上產品的成熟度和技術風險，很多研發的AI醫療產品應用并不能大規模投入使用，在使用過程中也比較受限。
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同時，大部分患者非常重視個人隱私，對機器缺乏信任，擔心自己的病例被泄露。DeepMind為研發幫助監控腎病的應用，在未經患者同意下，獲得了160萬份私人醫療記錄，其中包含病人的完整醫療史和是否被診斷患有艾滋病、抑郁癥、毒品或酒精上癮及墮胎等信息，此舉引發了不少的爭議。
在中國，醫療行業的“玻璃窗”更加明顯，醫療體制、政策法規、數據壁壘等種種問題，使得AI醫療蛋糕雖大但卻又不容易吃到。
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由于經驗豐富的專家教授以及高精尖醫療儀器設備都聚集在三甲醫院，對AI的需求不如基層醫療大，所以AI醫療的最大市場應該在基層。但基層醫療的市場空間大且分散，很多醫院的IT系統不完善，對接AI技術也有一定難度。另外使用AI技術需要一定投入，這部分的費用如何處理也會牽扯到醫患之間的關系。
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“數據孤島”則是AI醫療的另一塊絆腳石。AI醫療需要龐大的醫療數據才能夠成長，但國內醫院都采取私有云模式，各個私有云間相互獨立，數據不共享。
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現在有一部分數據被互聯網掛號平臺占據，但數量少，數據質量達不到醫療研發級別。也有企業幫醫院做系統對接然后抓取數據，一般是有選擇性的抓取，無法獲得完整版的數據資源。
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相比之下，歐美國家擁有完整的醫療數據電子化流程，但最終的結果是數據入口被巨頭占據，購買數據的成本不低。
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以IBM Watson為例，2015年，IBM并購了三家醫療大數據公司Phytel、Explorys和Merge Healthcare。去年2月，IBM又花了26億美元收購健康大數據公司Truven Health Analytics。至此，IBM在不到一年的時間里投入40億美元獲取數據。
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當然，AI醫療的商業模式更是有待探索。現階段應用層面的AI醫療商業模式創新已遭遇瓶頸，基本依靠篩查服務、分析報告進行變現，后期的技術升級、數據積累是否能夠帶來一些質變還需要進一步驗證。
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數據、算法、場景直接決定了技術的落地能力，而體制、政策、人才、意識等則決定著一個產業的前景，在每一個產業中，各個因素相互作用，構成一個可以驅動的閉環。我們應該清醒的認識到，醫學并不僅僅是簡單的治療問題，更是一個人文關懷的問題，這方面AI是沒有辦法做到的。雖然AI醫療是一個趨勢，但其應用實踐依然道阻且長，目前可以達到的層次也只是弱AI。在這場資本熱潮之后，AI醫療究竟該走向何方則是需要每一個參與者深入思考的。
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封面來源：網絡 ?排版：于寧? 校對：于寧
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總結
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