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應用場景完善 迭代速度加快 AI醫療器械未來已來

 

應用場景完善 迭代速度加快 AI醫療器械未來已來

作者:胡詠梅發布日期:2019-01-29

 

  醫學人工智能(AI)對整個醫療產業產生的影響無疑是革命性的。各應用場景下AI公司開發的產品和服務,不僅使傳統醫療生產活動成本降低、效果增強,而且為醫療相關產業鏈帶來新變化乃至革命性變化。近年來,作為AI的重要應用方向之一,AI醫療器械領域產業化步伐加速推進,企業數量、投融資規模快速增長,行業巨頭持續深化布局。可以斷定,未來AI醫療器械產業整體發展趨勢是大步向前的,算法模式將不斷成熟,應用場景不斷豐富,應用產品迭代速度不斷加快,產業投融資和人才進一步聚集,創新創業進一步活躍。

  應用場景不斷豐富

  AI醫療領域最核心的要素是應用場景。場景大於數據,數據大於算法。目前,醫療AI公司提供的應用場景主要包括虛擬助理、醫學影像、輔助診療等,其中疾病風險管理和醫學影像最為熱門。多數公司並不僅僅開發應用場景,其提供的服務往往具有多元性。

  虛擬助理  醫療領域中的虛擬助理屬於專用(醫用)型,基於特定領域的知識係統,通過智能語音技術和自然語言處理技術,實現人機交互,目的是解決使用者某一特定的需求。目前國內有10多家公司提供虛擬助理服務,主要解決語音電子病曆、智能導診、智能問診、推薦用藥等需求。

  醫學影像  目前國內有40多家公司提供醫學影像服務。醫學影像應用場景主要運用計算機視覺技術解決病灶識別與標注、靶區自動勾畫與自適應放療、影像三維重建等問題。例如影像三維重建產品,可在3D可視化的環境下,幫助醫生進行術前規劃,確保手術的順利進行,推進數字化醫療個性化、精準化。

  輔助診療  輔助診療主要應用在醫療大數據輔助診療和醫用機器人兩個方麵。在目前開發的醫療大數據輔助診療應用中,IBM Watson最為成熟,可在17秒內讀取近4000本醫學專著、近70種治療方案、近25萬篇論文、10萬餘份臨床報告、6萬餘次試驗數據,可為多種癌症提供輔助診療。

  健康管理  健康管理應用場景主要包含智能體檢、營養學、精神健康管理等子應用場景。智能體檢場景主要表現為結合智能穿戴設備等硬件設備提供的健康類數據,利用AI技術分析用戶健康水平,並通過行為幹預,幫助用戶養成良好的生活習慣。

  醫院管理  醫院管理主要指針對醫院內部、醫院之間各項工作的管理,包括病曆結構化、分級診療、DRGs(診斷相關分類)智能係統、醫院決策支持的專家係統等。目前國內20多家提供醫院管理服務的公司業務大多集中於病曆結構化服務。

  輔助醫學研究平台  該平台是利用AI技術輔助生物醫學相關研究進行醫學研究的技術平台,是公司深化與產業鏈相關機構合作、實現產品轉換的重要手段。

  隨著算法和數據的進一步發展,以及相關監管機製和配套法律的進一步完善,AI醫療器械的應用場景將不斷豐富和完善,產品落地迭代速度將進一步加快。以輔助診療應用場景為例,有關基因數據、代謝數據、表型數據將會整合到同一平台,從而實現更高級別的分析診療,而醫療機器人將在手術機器人、康複機器人、輔助機器人、服務機器人四方麵大範圍落地。

  市場發展前景無限

  技術的突破成為推動產業升級的核心驅動力,隨著深度學習算法逐步實現視覺識別和語音識別,AI技術正式啟動商業化和產品化。互聯網和物聯網特別是移動互聯網的飛速發展,使線上產生的數據呈現爆炸增長。我國“互聯網+醫療”從信息服務階段發展到谘詢服務階段,再到診療服務階段,保留了大量電子病例數據和電子健康數據,為我國快速發展AI醫療器械奠定了良好的數據基礎。

  AI在醫療領域的應用,創造了醫療產業鏈的新模式,也形成了市場需求和相關企業新的增長突破點。醫療AI公司因其技術與服務的剛性需求,也為解決方案提供商帶來了新的服務方案和商業機會。國內AI公司將從戰略層麵進一步與掌握成熟算法模式的國外公司合作,共同開展基於中國市場環境的模型訓練和產品開發,不斷加速產品化和產品落地速度。資金雄厚的行業巨頭也將通過戰略投資、資產並購等方式,直接獲得整個技術與產品研發部門。

  需要提出的是,隻有使研究成果盡快進入臨床,並獲得大範圍應用,給醫療帶來切實改進,才能撐起醫療AI公司的估值。但產品真正落地到大規模市場推廣的周期有多長,目前仍是未知數,這個周期內會有一大批公司創業失敗或業務轉型。

  創新企業快速增長

  據不完全統計,截至2017年7月,我國共有醫療AI企業約139家,主要分布於北京、上海、深圳、杭州、武漢等科技創新高地城市(約占75%),特別是北京達到58家,約4成醫療AI企業集中落地在北京。目前,國內以阿裏、百度、騰訊等為代表的互聯網行業巨頭,以科大訊飛等為代表的科技企業和研發機構爭相利用各自在領域積累的行業經驗,介入AI醫療器械領域,拓展行業布局。例如:阿裏雲ET醫療大腦,采用深度學習技術,通過海量的數據作為示例來訓練機器完成特定任務,由計算機通過學習病例數據來提升醫術;2017年8月,騰訊發布了一款AI 醫學影像產品——騰訊覓影,輔助醫生對早期食道癌進行篩查,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;作為中國智能語音與AI產業的領導者,科大訊飛主要圍繞智能語音、醫學影像、輔助診療係統三大領域發展業務。

  創新企業的快速增長亟須大量專業人才。目前國內已有37個高校設立了智能科學專業,7個高校成立了機器人學院,60餘個高校在建機器人專業,海歸AI人才補充了全行業人才的5%左右,醫療AI產業人才數量將在未來幾年呈現爆發式增長。這些人才極有可能進入AI創業浪潮,AI創業公司的數量也將不斷增長。

  雖然與發達國家相比,我國在AI醫療領域仍有一定差距,但我國在基礎研究、人才、政策、市場方麵有獨特優勢,並有望快速催生和發展出一大批AI應用行業。具體到AI醫療器械產業,該領域已經有了一定產業基礎,未來發展趨勢向好。促進產業發展需要政府、行業、企業各方麵的努力,政府要加強市場監管、行業管理和配套法律法規建設,幫助打破產業壁壘,加強產業協同,提高產業發展水平,切實服務技術創新和產品落地;企業要勇於創新,開創合理的商業模式,積極調動醫生深入參與,提升應用黏附性與持續性,切實提升產品可靠度,積極培育受眾市場,以此共同促進醫療AI產業平穩健康發展.