人工智能落地影像識(shí)別,政策資本雙雙入局

陳根
人工智能的勃興已經(jīng)成為推動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動(dòng)力之一,它在提高社會(huì)生產(chǎn)效率、實(shí)現(xiàn)社會(huì)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型等方面發(fā)揮重要作用。作為主導(dǎo)新一代產(chǎn)業(yè)變革的核心力量,人工智能在醫(yī)療方面展示出了新的應(yīng)用方式,在深度融合中又催生出新業(yè)態(tài)。

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圖片來(lái)源@視覺(jué)中國(guó)

人工智能的勃興已經(jīng)成為推動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動(dòng)力之一,它在提高社會(huì)生產(chǎn)效率、實(shí)現(xiàn)社會(huì)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型等方面發(fā)揮重要作用。作為主導(dǎo)新一代產(chǎn)業(yè)變革的核心力量,人工智能在醫(yī)療方面展示出了新的應(yīng)用方式,在深度融合中又催生出新業(yè)態(tài)。

事實(shí)上,相對(duì)于制造業(yè)、通信傳媒、零售、教育等領(lǐng)域,人工智能在醫(yī)療還處于早期階段,商業(yè)化程度相對(duì)偏低,行業(yè)滲透率較低,這固然與醫(yī)療行業(yè)的謹(jǐn)慎和保守有密切關(guān)系。但不可否認(rèn),人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的結(jié)合點(diǎn)響應(yīng)了傳統(tǒng)醫(yī)療的諸多困境,具有廣泛的市場(chǎng)需求、多元業(yè)務(wù)趨勢(shì)和廣闊的發(fā)展空間。

新冠疫情推動(dòng)人工智能從“云端”落地,提高了抗疫的整體效率。疫情更是成為人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的試金石,昭示著人工智能在醫(yī)療的力量和價(jià)值。從應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)看,人工智能醫(yī)療應(yīng)用尚在起步階段,影像識(shí)別、遠(yuǎn)程問(wèn)診、健康管理、暫處第一梯隊(duì)。

其中,影像識(shí)別作為輔助診斷的一個(gè)細(xì)分領(lǐng)域,將人工智能技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像診斷中,是在醫(yī)療領(lǐng)域中人工智能應(yīng)用最為廣泛的場(chǎng)景。

人工智能落地影像識(shí)別

影像診療的概念原起源于腫瘤學(xué)領(lǐng)域,之后其外延才擴(kuò)大到整個(gè)醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域,理解醫(yī)學(xué)影像、提取其中具有診斷和治療決策價(jià)值的關(guān)鍵信息,是診療過(guò)程中非常重要的環(huán)節(jié)。

過(guò)去,醫(yī)學(xué)影像前處理+診斷需要4-5名醫(yī)生參與。然而,基于人工智能的影像診斷,訓(xùn)練計(jì)算機(jī)對(duì)醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行分析,只需1名醫(yī)生參與質(zhì)控及確認(rèn)環(huán)節(jié),這對(duì)提高醫(yī)療行為效率大有裨益。

人工智能在醫(yī)學(xué)影像得以率先爆發(fā)與落地應(yīng)用,主要是由于影像數(shù)據(jù)的相對(duì)易獲取性和易處理性。相比于病歷等跨越三五年甚至更長(zhǎng)時(shí)間的數(shù)據(jù)積累,影像數(shù)據(jù)僅需單次拍攝,幾秒鐘即可獲取。一張影像片子即可反映病人的大部分病情狀況,成為醫(yī)生確定治療方案的直接依據(jù)。

醫(yī)學(xué)影像龐大且相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),加上智能圖像識(shí)別等算法的不斷進(jìn)步,為人工智能醫(yī)療在該領(lǐng)域的落地應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

從技術(shù)角度來(lái)看,醫(yī)學(xué)影像診斷主要依托圖像識(shí)別和深度學(xué)習(xí)這兩項(xiàng)技術(shù)。依據(jù)臨床診斷路徑,首先將圖像識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于感知環(huán)節(jié),將非結(jié)構(gòu)化影像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理,提取有用信息。

其次,利用深度學(xué)習(xí)技術(shù),將大量臨床影像數(shù)據(jù)和診斷經(jīng)驗(yàn)輸入人工智能模型,使神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練;最后,基于不斷驗(yàn)證與打磨的算法模型,進(jìn)行影像診斷智能推理,輸出個(gè)性化的診療判斷結(jié)果。

依托于圖像識(shí)別和深度學(xué)習(xí)的人工智能和醫(yī)學(xué)影像的結(jié)合,至少能夠解決三種需求。一是病灶識(shí)別與標(biāo)注,即通過(guò)Al醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品針對(duì)醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行圖像分割、特征提取、定量分析、對(duì)比分析等。針對(duì)這種需求,X線、CT、核磁共振等醫(yī)學(xué)影像的病灶自動(dòng)識(shí)別與標(biāo)注系統(tǒng),可以大幅提升影像醫(yī)生診斷效率。目前的Al醫(yī)學(xué)影像系統(tǒng)已可以在幾秒內(nèi)快速完成對(duì)十萬(wàn)張以上的影像的處理,同時(shí)可以提高診斷準(zhǔn)確率,尤其是降低了診斷結(jié)果的假陰性概率。

二是靶區(qū)自動(dòng)勾畫與自適應(yīng)放療。靶區(qū)自動(dòng)勾畫及自適應(yīng)放療產(chǎn)品能夠幫助放療科醫(yī)生對(duì)200到450張CT片進(jìn)行自動(dòng)勾畫,時(shí)間大大縮短到30分鐘一套,并且在患者15到20次上機(jī)照射過(guò)程中間不斷識(shí)別病灶位置變化以達(dá)到自適應(yīng)放療,可以有效減少射線對(duì)病人健康組織的傷害。

三是影像三維重建。基于灰度統(tǒng)計(jì)量的配準(zhǔn)算法和基于特征點(diǎn)的配準(zhǔn)算法,解決斷層圖像配準(zhǔn)問(wèn)題,節(jié)約配準(zhǔn)時(shí)間,在病灶定位、病灶范圍、良惡性鑒別、手術(shù)方案設(shè)計(jì)等方面發(fā)揮作用。

從落地方向來(lái)看,目前,我國(guó)Al醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品布局方向主要集中在胸部、頭部、盆腔、四肢關(guān)節(jié)等幾大部位,以腫瘤和慢病領(lǐng)城的疾病篩查為主。

在人工智能醫(yī)學(xué)影像發(fā)展應(yīng)用初期,肺結(jié)節(jié)和眼底篩查為熱門領(lǐng)域。近兩年隨著技術(shù)不斷成熟迭代,各大Al醫(yī)學(xué)影像公司也在不斷擴(kuò)大自己的業(yè)務(wù)半徑,乳腺癌、腦卒中和圍繞骨關(guān)節(jié)進(jìn)行的骨齡測(cè)試也成為市場(chǎng)參與者重點(diǎn)布局的領(lǐng)域。在疫情中,Al 醫(yī)學(xué)影像就參與到新冠肺炎病灶定量分析與療效評(píng)價(jià)中,成為提升診斷效率和診斷質(zhì)量的關(guān)鍵力量。

政策資本雙雙入局

如果說(shuō)影像數(shù)據(jù)的相對(duì)易獲取性和易處理性,是人工智能在醫(yī)學(xué)影像得以率先爆發(fā)與落地應(yīng)用的主要原因,國(guó)家政策的支持和資本的大量入場(chǎng)則給了人工智能在醫(yī)學(xué)影像的應(yīng)用持續(xù)更新的動(dòng)力。

從政策加碼來(lái)看,2013至2017年,政府各部門出臺(tái)多項(xiàng)政策,不斷加大對(duì)國(guó)產(chǎn)醫(yī)學(xué)影像設(shè)備、第三方獨(dú)立醫(yī)學(xué)影像診斷中心、遠(yuǎn)程醫(yī)療等領(lǐng)域的支持力度。

2016年末,國(guó)務(wù)院就印發(fā)了《“十三五”國(guó)家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》,其中多次提及醫(yī)療影像,指出要“發(fā)展高品質(zhì)醫(yī)學(xué)影像設(shè)備”、“支持企業(yè)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、研究機(jī)構(gòu)等聯(lián)合建設(shè)第三方影像中心”。2017年1月,國(guó)家發(fā)改委更是把醫(yī)學(xué)影像設(shè)備及服務(wù)列入《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)品重點(diǎn)產(chǎn)品和服務(wù)指導(dǎo)目錄》。

2017年11月15日,科技部在北京舉行“新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃暨重大科技項(xiàng)目啟動(dòng)會(huì)”。其中,騰訊公司自建的“騰訊覓影”入選成為醫(yī)療影像國(guó)家新一代人工智能開(kāi)放創(chuàng)新平臺(tái)。值得一提的是,騰訊覓影Al和騰訊云技術(shù)的人工智能CT設(shè)備就在疫情期間,于湖北多家醫(yī)院進(jìn)行部署,幫助醫(yī)護(hù)人員進(jìn)行診療。

除了政策的支持,資本的入場(chǎng)也為人工智能醫(yī)療影像的持續(xù)發(fā)展添加動(dòng)力。根據(jù)Global Market Insight的數(shù)據(jù)報(bào)告,從應(yīng)用劃分的角度來(lái)說(shuō),人工智能醫(yī)學(xué)影像市場(chǎng)作為人工智能醫(yī)療應(yīng)用領(lǐng)域第二大細(xì)分市場(chǎng),將以超過(guò)40%的增速發(fā)展,在2024年達(dá)到25億美元規(guī)模,占比達(dá)25%。

作為被人工智能技術(shù)賦能的醫(yī)療器械,其背后依然面對(duì)市場(chǎng),隨著數(shù)據(jù)的持續(xù)積累、算法的進(jìn)一步成熟,AI醫(yī)療影像的商業(yè)模式歷經(jīng)前期的探索也愈發(fā)清晰。

時(shí)下,就Al醫(yī)學(xué)影像而言,可行的商業(yè)模式包括兩種:一是與區(qū)縣級(jí)基層醫(yī)院、民營(yíng)醫(yī)院、第三方檢測(cè)中心等合作,提供影像資料診斷服務(wù),并按診斷數(shù)量收取費(fèi)用。也就是說(shuō),與醫(yī)院方共同提供醫(yī)學(xué)影像服務(wù)并采取分成模式;二是與大型醫(yī)院、體檢中心、第三方醫(yī)學(xué)影像中心及醫(yī)療器械廠商合作,提供技術(shù)解決方案,一次性或者分期收取技術(shù)服務(wù)費(fèi)。

目前,國(guó)內(nèi)已有超過(guò)百家企業(yè)將人工智能應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域,其中,更有大部分公司涉足醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域,遠(yuǎn)高于其他應(yīng)用場(chǎng)景的企業(yè)數(shù)量。億歐《2018中國(guó)人工智能商業(yè)落地》報(bào)告中,在中國(guó)100家人工智能相關(guān)非上市企業(yè)2018年預(yù)計(jì)營(yíng)收范圍里,人工智能醫(yī)療公司共有10家進(jìn)入100強(qiáng),而這10家公司里則有6家涉足AI醫(yī)學(xué)影像。

從市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局來(lái)看,中國(guó)Al醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域市場(chǎng)參與者眾多。既有GE醫(yī)療、樂(lè)普醫(yī)療等傳統(tǒng)醫(yī)療器械公司、也有 Google、IBM、阿里、騰訊等科技巨頭,以及依圖醫(yī)療、深睿醫(yī)療、數(shù)坤科技、推想科技等眾多初創(chuàng)公司,不同類型的市場(chǎng)參與者在資金支持、市場(chǎng)拓展、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、技術(shù)研發(fā)等方面各具優(yōu)勢(shì)。

行業(yè)內(nèi)雖然尚未形成壟斷型企業(yè),但經(jīng)過(guò)多年市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)與優(yōu)化,各細(xì)分領(lǐng)域已有領(lǐng)跑的頭部企業(yè)出現(xiàn),行業(yè)梯隊(duì)之間的差距逐漸顯現(xiàn)。自2017年以來(lái),專注于不同病種與技術(shù)方向的Al醫(yī)療影像初創(chuàng)公司持續(xù)受到資本熱捧,部分頭部企業(yè)已完成C輪融資,并圍繞核心產(chǎn)品進(jìn)行技術(shù)與經(jīng)驗(yàn)遷移、病種與產(chǎn)品管線拓展、全球化布局等,進(jìn)一步強(qiáng)化競(jìng)爭(zhēng)壁壘。

當(dāng)然,在技術(shù)、政策和資本的支持成為AI醫(yī)療影像發(fā)展的動(dòng)能的同時(shí),AI醫(yī)療影像發(fā)展也受技術(shù)、政策和資本的限制。

首先,醫(yī)療事關(guān)生命,AI醫(yī)療影像的假陰性顯然十分重要,即使存在1%的漏診也將有可能造成巨大傷害。此外,就算只存在1%的漏診,醫(yī)生仍需要將所有片子都重審一遍。因此,只有零假陰性,才能真正幫助醫(yī)生省時(shí)省力。

其次,從政策支持來(lái)說(shuō),由于AI影像診斷對(duì)醫(yī)院來(lái)說(shuō)還并不是剛需,這也令醫(yī)院的付費(fèi)意愿并不強(qiáng)烈。如果沒(méi)有政策對(duì)患者付費(fèi)習(xí)慣的培養(yǎng),以及政府醫(yī)保政策的完善,AI影像診斷在落地應(yīng)用上或許還將面對(duì)漫長(zhǎng)的發(fā)展。

此外,盡管部分企業(yè)已率先實(shí)現(xiàn)商業(yè)化,但行業(yè)集中商業(yè)化爆發(fā)階段尚未到來(lái)。當(dāng)然,不可否認(rèn)的是,作為主導(dǎo)新一代產(chǎn)業(yè)變革的核心力量,人工智能在醫(yī)療方面展示出了新的應(yīng)用方式,在深度融合中又催生出新業(yè)態(tài)。

作為新一代基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用將對(duì)傳統(tǒng)醫(yī)療機(jī)構(gòu)運(yùn)作方式帶來(lái)變革,從長(zhǎng)遠(yuǎn)有效緩解醫(yī)療資源壓力。后疫情時(shí)代,AI+醫(yī)療有望迎來(lái)大發(fā)展,而臨床放射診斷實(shí)踐無(wú)疑是其中一項(xiàng)重要應(yīng)用。

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