醫(yī)療AI：“風(fēng)口”還是“虛火”？

醫(yī)療AI很熱，但實際落地應(yīng)用的很少，目前在影像和診斷方面稍有起色，加之真正的人工智能人才尚未涌入到醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，醫(yī)療AI道路仍然漫長。

　　人工智能的東風(fēng)早已吹到了醫(yī)療領(lǐng)域。

　　優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源的供需不平衡，醫(yī)生培養(yǎng)周期長，誤診率高，疾病譜變化快，技術(shù)日新月異，以及人口老齡化加劇、慢性疾病增長、人們對健康重視程度提高，催生了醫(yī)療AI（人工智能）的發(fā)展。

　　長嶺資本創(chuàng)始人蔣曉冬對21世紀經(jīng)濟報道記者表示：“為什么我們對人工智能在中國醫(yī)療體系中的應(yīng)用這么看好？因為在中國醫(yī)療體系中，醫(yī)療質(zhì)量無法持續(xù)性，醫(yī)療資源，無論是基層還是頭部，分配不平衡的情況都普遍存在，而且因錯位機制引起亂象的問題也十分普遍?！?/span>

　　針對這些問題，人工智能或可扮演引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)變革的關(guān)鍵角色。然而醫(yī)療行業(yè)的高壁壘和特殊性，也注定了AI賦能醫(yī)療的征途必然坎坷。

　　盡管醫(yī)療AI產(chǎn)品的嘗試多種多樣，但尚未真正落地，能夠符合臨床使用場景的產(chǎn)品仍缺席。目前能夠在醫(yī)院投入使用的多是科研合作與試驗。

　　“風(fēng)口”賦能

　　AI醫(yī)療的風(fēng)口吹向重構(gòu)醫(yī)療體系。

　　具體來說，AI基于大數(shù)據(jù)，將頭部醫(yī)院的醫(yī)療能力賦能基層醫(yī)療，針對不同病種開發(fā)輔助診療等功能，讓基層醫(yī)院也可共享頭部醫(yī)院的醫(yī)療技術(shù)，最終將醫(yī)療資源平均分布在各個層級。

　　通過處理大量高質(zhì)量的醫(yī)療大數(shù)據(jù)推動人工智能發(fā)展，如病例、影像、基因，并建立可驗證、可重復(fù)的醫(yī)療標(biāo)準。使得無論在診前、診中、診后還是院內(nèi)和院外，患者均可享受標(biāo)準化的醫(yī)療服務(wù)。

　　“人工智能的未來不是代替醫(yī)生，甚至也不僅僅是輔助醫(yī)生，而是幫助重構(gòu)醫(yī)療體系，建立新的基礎(chǔ)設(shè)施的必要奠基石?！笔Y曉冬說。

　　醫(yī)療AI的賦能之路，正是基于大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)。

　　如果把人工智能分成算法、算力和數(shù)據(jù)三個維度，則現(xiàn)在行業(yè)主要的機會集中在數(shù)據(jù)及應(yīng)用層面，競爭的核心在于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量。數(shù)據(jù)是高質(zhì)量的醫(yī)學(xué)臨床或生命數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)就是磨刀石?！皼]有好的磨刀石，就磨不出好刀?！笔Y曉冬向包括21世紀經(jīng)濟報道在內(nèi)的記者說。

　　與人類相比，AI最大優(yōu)勢在于計算高效，尤其在數(shù)據(jù)密集型、知識密集型、腦力勞動密集型行業(yè)里。

　　回到醫(yī)療領(lǐng)域，從全球創(chuàng)業(yè)公司實踐來看，具體應(yīng)用囊括洞察與風(fēng)險管理、醫(yī)學(xué)研究、醫(yī)學(xué)影像與診斷、生活方式管理與監(jiān)督、精神健康、護理、急救室與醫(yī)院管理、藥物挖掘、虛擬助理、可穿戴設(shè)備等。

　　而人工智能對于中國新醫(yī)療體系基礎(chǔ)設(shè)施的變革也主要包括：新醫(yī)學(xué)，即疾病的篩查和預(yù)測、藥物臨床中病人篩選、腫瘤診斷與治療、藥物發(fā)現(xiàn)、新靶點、新標(biāo)志物的發(fā)現(xiàn)等；以及新醫(yī)療，包括數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準化，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)匯總挖掘，輔助診斷，病灶勾畫優(yōu)化治療方案，健康管理等。

　　眾多細分賽道中，以影像科為代表的輔助診斷領(lǐng)域一馬當(dāng)先。

　　“影像科醫(yī)生每天寫上百份報告，疲憊導(dǎo)致質(zhì)量下降，這部分工作如果有一個好的AI助手解決，解放醫(yī)生，投入更多時間進行病情研究和患者直接溝通才是有意義的。”第二軍醫(yī)大學(xué)長征醫(yī)院影像學(xué)與核醫(yī)學(xué)科教授劉士遠舉例說道：“醫(yī)院7000多元一份的PET-CT收到的糾紛，反而比120元一份普通CT要少，正是因為PET-CT實際操作中讓患者更多得到了與醫(yī)生直接的溝通。今后AI輔助醫(yī)生發(fā)展路徑，也應(yīng)當(dāng)更多還原醫(yī)生本身價值?！?/span>

　　醫(yī)學(xué)影像AI作為典型的輔助診斷領(lǐng)域已經(jīng)走出實驗室，即將迎來商業(yè)化浪潮，今年也亮點頻出。部分智能影像診斷企業(yè)進入三類器械證審批申報流程，有望正式進入商業(yè)化階段。AI影像產(chǎn)品落地速度正加快，產(chǎn)品性能成熟度不斷提高。

　　另一方面，除了輔診領(lǐng)域，近年來投資動向也開始傾斜于AI+藥物挖掘應(yīng)用。即將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于藥物臨床前研究，達到快速、準確地挖掘和篩選合適的化合物或生物；縮短新藥研發(fā)周期、降低新藥研發(fā)成本、提高新藥研發(fā)成功率的目的。2015年，Atomwise基于現(xiàn)有的候選藥物應(yīng)用，使得人工智能算法在一天之內(nèi)就成功找到控制埃博拉病毒的兩種候選藥物。

　　在醫(yī)療AI領(lǐng)域，資本力量競相跑馬圈地，互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛搶灘。

　　2016年被認為是人工智能+醫(yī)療在國內(nèi)形成投資風(fēng)口的元年，共有27家企業(yè)在2016年融資，其中16家企業(yè)融資金額在千萬級人民幣以上。

　　國內(nèi)各類公司爭相布局醫(yī)療AI賽道。醫(yī)療人工智能的發(fā)展迅猛，去年全年有超過28家創(chuàng)業(yè)公司獲得融資，總額超過17億人民幣。

　　2017年11月15日，騰訊進入首批國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺名單。此前，騰訊先以單家醫(yī)院作為突破，然后通過建立聯(lián)盟或成立聯(lián)合實驗室的形式與醫(yī)院達成合作。

　　擁有強大人工智能人才和技術(shù)儲備的傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)巨頭也紛紛布局醫(yī)療人工智能。阿里健康與萬里云聯(lián)合推出醫(yī)療AI產(chǎn)品“Doctor You”，騰訊推出醫(yī)療影像AI產(chǎn)品，訊飛醫(yī)療推出了影像輔助診斷系統(tǒng)、智醫(yī)助理。

　　騰訊互聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部總經(jīng)理李致峰向21世紀經(jīng)濟報道記者表示：“騰訊的目標(biāo)并非一下子切入太多領(lǐng)域，而是把技術(shù)先做深，再慢慢拓展。醫(yī)療AI的賽道還有很大擴展空間，行業(yè)仍處于起步階段，騰訊希望吸引更多企業(yè)一起到覓影平臺里，我們也希望能夠同在這個領(lǐng)域已經(jīng)取得優(yōu)勢的企業(yè)展開合作，選擇同零氪科技合作，因其具有超前的數(shù)據(jù)優(yōu)勢。”

　　零氪科技目前與500多家三甲醫(yī)院達成合作關(guān)系并建立數(shù)據(jù)中心。零氪醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺已經(jīng)聚集 280多萬份有效腫瘤患者病例，單病腫瘤滲透率超過60%。換言之，每年新增的腫瘤相關(guān)病例，60%都會進入零氪科技的系統(tǒng)中。

　　據(jù)21世紀經(jīng)濟報道記者了解，零氪科技已經(jīng)在上半年完成D輪融資，本輪融資達10億人民幣，有望成為醫(yī)療大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域第一個獨角獸企業(yè)。據(jù)接近人士透露，經(jīng)國務(wù)院批準成立的，全球最大的主權(quán)財富基金之一“中國投資有限責(zé)任公司”是此輪融資非常重要的投資者。

　　全球范圍來看，投資風(fēng)口出現(xiàn)在2014年，主要集中在美國、英國和印度。其中腫瘤大數(shù)據(jù)公司Flatiron 于2014年完成融資1.3億，2016年完成融資1.75億美金并于2018年以21億美元總價被羅氏藥業(yè)收購，成為全球醫(yī)療人工智能企業(yè)中首家被藥企收購的公司。人工智能醫(yī)療持續(xù)升溫。

　　“虛火”降溫

　　有數(shù)據(jù)顯示，人工智能+輔助診療潛在市場空間巨大，至少是萬億級以上的營收規(guī)模。盡管如此，人工智能醫(yī)療目前仍是蹣跚學(xué)步的嬰兒。

　　劉士遠對21世紀經(jīng)濟報道記者表示：“醫(yī)學(xué)的問題很復(fù)雜，維度很多，不同于其他領(lǐng)域的人工智能。對企業(yè)來說，需要的是貼合臨床問題的深入挖掘。”

　　比如脊柱突出問題，影像科醫(yī)生對此需求很大，但實際并沒有人或公司開始深入做這個細分領(lǐng)域。因為涉及脊柱突出的影響維度很多，復(fù)發(fā)度高。有錐體維度，肩周盤維度，陰膜囊維度，頸椎維度，和軟組織維度等。更不要說涉及疾病的種類，錐體的形態(tài)、密度，核磁共振檢查等難度挑戰(zhàn)。

　　看似簡單的醫(yī)生出具報告如果落到機器層面，只能通過對單病種大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)，再慢慢整合變成多任務(wù)的復(fù)合模型，才有可能實現(xiàn)。

　　“這個路程非常長，需要創(chuàng)新和突破，”劉士遠說，“目前AI在影像科的應(yīng)用還僅僅停留在病灶檢測當(dāng)中，沒有符合臨床場景的應(yīng)用落地。無法實現(xiàn)從檢測結(jié)節(jié)、進行分析到出具診斷報告的一體化進程?！?/span>

　　無獨有偶。中山大學(xué)腫瘤防治中心副主任、腫瘤醫(yī)院副院長錢朝南在上周2018中國（廣州）風(fēng)投圓桌峰會上也指出：“AI很熱，泡沫也很多。掌握人工智能技術(shù)的計算機專家和技術(shù)的公司興奮活躍，這叫一頭熱。另外一頭是冷的，是醫(yī)療應(yīng)用和臨床，這種模式顯然不利于行業(yè)發(fā)展?！?/span>

　　針對企業(yè)布局，AI醫(yī)療領(lǐng)域競爭同質(zhì)化問題同樣嚴重。

　　以AI應(yīng)用最為超前的影像科為例，肺部、眼部應(yīng)用相對簡單，企業(yè)搶灘布局的扎堆。然而例如脊柱、腹部診斷等復(fù)雜部位的試水則相對較少。目前產(chǎn)品端，只有肺部和眼底相對成熟。應(yīng)用最多的仍是肺結(jié)節(jié)的檢測，還有一些做肺部的疾病，包括做肺結(jié)節(jié)的鑒別診斷。今后腦出血、骨折、冠脈、肝臟可能也慢慢會進入公眾的視野。

　　在小范圍AI醫(yī)療落地方面，劉士遠指出，臨床診療的壓力最大，對AI落地的期待值也最高。另在影像科方面，對評片，胸部CT平掃、脊柱的磁共振檢查都是醫(yī)生工作強度大的重復(fù)性勞動，對AI的需求也自然更為迫切。

　　“AI領(lǐng)域真正小范圍落地，單一的肺結(jié)節(jié)檢測的最早也得一年以后。對于實現(xiàn)符合臨床場景能夠出報告的項目落地，至少還需要三年以上，”劉士遠對21世紀經(jīng)濟報道記者表示，“要實現(xiàn)符合臨床場景的落地，需要的是各個單一領(lǐng)域的復(fù)合學(xué)習(xí)與應(yīng)用?！?/span>

　　與國外醫(yī)療AI相比，我國在大數(shù)據(jù)使用層面與國外處于同一水平，甚至有更多的應(yīng)用空間。但在AI領(lǐng)域核心的算法競爭上，中國仍有一定差距，普遍停留在對于國外算法的二次創(chuàng)新，亟待關(guān)鍵領(lǐng)域的突破?！癆I技術(shù)領(lǐng)域的核心競爭主要正是集中于數(shù)據(jù)、算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的突破?！眲⑹窟h強調(diào)。

　　零氪科技聯(lián)合創(chuàng)始人、首席臨床運營官李麗平對21世紀經(jīng)濟報道記者表示：“醫(yī)療AI的門檻很高，算法專家和醫(yī)學(xué)專家關(guān)注的方向不同，醫(yī)學(xué)作為一個系統(tǒng)科學(xué)，數(shù)據(jù)的邏輯、建模、分層非常復(fù)雜和豐富。只有算法專家和醫(yī)學(xué)專家深度融合，彼此聽懂各自的“語言”，才能解決這個問題。所以AI沒有數(shù)據(jù)不行，只有數(shù)據(jù)也不行，要有一大批能夠喚醒沉默的病例和數(shù)據(jù)的復(fù)合型人才，才能走出最關(guān)鍵的一步?！?/span>

　　而在臨床研究領(lǐng)域的實際操作中，需要解決的具體問題是合理科學(xué)招募患者樣本和節(jié)約臨床試驗時間?！斑@就要求提前對設(shè)計方案進行切實有效的可行性評估，”李麗平補充道，“單純的數(shù)據(jù)收集軟件很簡單，但是進行長期數(shù)據(jù)收集，處理分析結(jié)果則更有難度。零氪科技的主要發(fā)展方向則集中在大數(shù)據(jù)+差異化，從后臺系統(tǒng)到科研服務(wù)多個環(huán)節(jié)形成閉環(huán)數(shù)據(jù)邏輯。”

　　除了大數(shù)據(jù)和臨床的結(jié)合，腦科學(xué)難題的攻克也同樣制約著醫(yī)療AI發(fā)展。

　　針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對AI發(fā)展的促進作用，可以理解為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對大腦系統(tǒng)的模擬。人的大腦是復(fù)雜的，現(xiàn)階段的模仿仍停留在表層的神經(jīng)細胞。此領(lǐng)域，作為國家重點發(fā)展方向的腦科學(xué)，要想真正取得突破也必然風(fēng)雨兼程。

　　除了臨床應(yīng)用的脫節(jié)以及深耕醫(yī)療細分領(lǐng)域的匱乏，帶來的普適性AI發(fā)展困局外。宜遠智能創(chuàng)始人吳志力還提到，在AI領(lǐng)域，不得不承認，最頂級的人才還沒有大量涌進來，可能大部分在無人駕駛和在安防，醫(yī)療領(lǐng)域仍十分孤單。此外，AI算法人才與醫(yī)學(xué)人才知識體系不同，如何融合各自優(yōu)勢發(fā)揮最大價值，也是值得企業(yè)思考的方向。

　　“公司專做AI的或者兼做AI的，大家都在往人工智能領(lǐng)域方面發(fā)展，簡單的統(tǒng)計一下，大概做醫(yī)學(xué)領(lǐng)域AI的就有120多家，而現(xiàn)在醫(yī)療AI領(lǐng)域的專家缺口，尤其是AI核心算法的專家，可能是缺口當(dāng)中的缺口?！眲⑹窟h說。