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[导读] 从AlphaGo大战柯洁,到OpenAI血虐Dota2半职业选手,AI再次登上了历史的舞台。自2012年以后,得益于数据量的上涨、深度学习的出现的运算力的大幅提升,人工智能开始大爆发。

从AlphaGo大战柯洁,到OpenAI血虐Dota2半职业选手,AI再次登上了历史的舞台。自2012年以后,得益于数据量的上涨、深度学习的出现的运算力的大幅提升,人工智能开始大爆发。

然而,就在今年3月,“中国AI公司遭遇C轮死”引起哗然;5月有报道称IBM 医疗部门大幅度裁员,规模达50%-70%;随后美国医学媒体STAT有消息传出,STAT拿到了来自时任IBM Watson Health副首席健康官的Andrew Norden的文件,该报告显示正在使用Watson for Oncology(Watson肿瘤解决方案)的医生们提出了强烈的批评,指出 Watson经常提出不准确的医疗建议,这让IBM Watson陷入了历史以来最大的信任危机。最近更有媒体调研指出,不少医疗影像AI产品躺在医院”吃灰”。

医疗AI狂欢背后是新技术频频遭遇落地场景应用的尴尬,医疗AI到底是概念意淫,或者只是一场资本游戏?如果能实现技术场景落地,那么具备哪些特征的产品才能真正被医院接受,避免遭遇“吃灰”的命运?

以患者为中心,易用友好的产品不“吃灰”

当下人工智能发展趋势不可阻挡,从国外到国内,从资本巨头到科技巨头,已经在积极布局智能医疗产业。医疗影像AI被资本高度青睐,被认为将最先实现商业化,有望实现弯道超车。

目前,很多公司已经研发出辅助不同科室医生的产品,正在加速商业布局。然而经历了2017年到2018年上半年的狂欢后,医疗AI公司们似乎并没有交出一份漂亮的答卷。据悉,与浙江邵逸夫医院影像科合作的医疗AI公司已经达到了10家之多。

汇医慧影CEO柴象飞认为,AI+医疗创业整体上还处于起步期,不管是在底层技术、还是产品创造力、产品体验上都还有很大的改进空间。目前医疗AI产品躺在医院“吃灰”有几个方面原因:第一,是大家对医疗AI有着相对较高的期待,而目前AI医疗对速度的要求和目前医疗行业变革缓慢是现在最大的矛盾,整体研发周期较长。而医疗是偏传统的行业,有很多原始行业的特性,比如新药从研发到商品化可能需要10到15年,器械的研发是5到10年。

第二,目前大部分产品其实是在医院试用,易用度和友好度还有待考察,而且目前AI参与临床还太浅太少;我们认为AI公司要不仅要以医生为中心去设计产品,把产品融入到医生的工作场景中去,还要符合医生的使用习惯,帮助医生提高诊断效率和准确率;除此外,我们还要以患者为中心去设计产品,而真正能服务患者,提高患者的就医体验才是产品设计的终点,打造易用友好的医疗AI产品是制胜的关键。举例来说,汇医慧影在既有业务数字胶片基础上,给患者提供智能化报告解读服务,得到了医院和患者多方面的欢迎。

差异化竞争,冲破天花板

AI技术能够通过数据训练,掌握不同的专业知识,许多商业领域均可受益。人工智能医学影像,就是利用图像识别的方法进行以图识图的判断。医学当中可能有几类数据,主要就是影像数据和病理数据,用图像识别的方法就可以解决很多其中的问题。

肺结节筛查是目前大部分AI影像公司集中的一个领域,虽然AI能帮助找出结节,但在进一步的良恶性判断与报告意见出具方面,AI尚不能给出结论。而且,目前市场上的产品多集中在肺结节上,同质化严重。一个三甲医院可能同时安装10余家AI公司的产品,但经常使用的也就一两家,其他家的产品由于没有医生的反馈来进行优化,产品迭代缓慢,出现躺在医院“吃灰”的情况。

肺结节公开数据多,很多数据集可以直接下载,所以近两年大量公司开发出了肺结节筛查产品。但是,对于更为广泛的病种,AI产品的研发却步履维艰。新病种数据获取难度大,高质量数据需要专家进行合作标注,整个病种AI产品的研发周期较长。此外,在医疗场景当中单独识别图像这件事情并不足以满足医生的需求,疾病筛查和辅助诊断临床价值有限,要成为医生日常使用必不可少的工具,就要介入到到临床决策,医生更需要能覆盖全部医疗流程的AI产品。

因此,深入更多病种和参与更多医疗流程的产品,可能能得到更多医院和医生的支持和肯定,这可能是未来AI影像公司最重要的竞争优势。这一点上,汇医慧影独辟蹊径,希望以影像数据切入,让AI贯通影像科全流程里,实现从筛查到诊断再到治疗和预后全部环节里,完成一个服务闭环。

2017年,汇医慧影对外发布了三款比较常用的用于筛查场景的以图识图产品,比如CT肺结节的检测、胸部DR检测和骨折的检测,其训练模型当中不光是有图像的信息,还加上了很多患者临床的信息、检验的信息以及愈后随访的信息,其AI产品不仅能够实现病灶定位和标注,还可以参与肿瘤的分期分型,并能给医生的治疗决策提供支持。

2018年4月,汇医慧影联合301医院发布主动脉夹层人工智能平台AORTIST2.0,将新病种模型开发和单病种全流程覆盖进行了很好的结合。通过验证,AORTIST2.0的准确度远超常规手动测量,还提供主动脉扩张和复合终点事件预后预测结果。AORTIST2.0的表现基本上能够达到301医院这样的精准判断和预测水平,能够将40%的五年愈后降到15%,能够更加深入医疗的场景和决策化的流程。

汇医慧影CEO柴象飞表示,医疗AI已经进入下半场,AI已经从1.0时代走向了2.0时代,这一点变化的原因是,过去1-2年里,我们聚焦于为医生提高诊断效率而努力,今天我们发现,医疗服务的真正核心是患者,以患者为中心,打通从患者到医生再到医院这条服务链条至关重要。

汇医慧影致力于打造一个在线化的影像中心,连接患者、医院、医生,为三者提供数字化、移动化、智能化的影像闭环服务体系,并试图构建一个能够持续孵化创新医疗服务的平台向纵深发展,尝试参与医疗治疗和预后随访环节。与此同时,最为行业头疼的盈利困境被汇医慧影以全链条服务商业模式打破僵局,杀出重围,跳出烧钱的魔咒,据悉汇医慧影2017年已经有一个漂亮的收入成绩单,已经被行业视为准独角兽、独角兽。

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