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“AI+医疗”理想与现实的鸿沟:“急先锋”迎面撞上“慢 ...
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“AI+医疗”理想与现实的鸿沟:“急先锋”迎面撞上“慢郎中”
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loomoo
2024-1-22 13:11:23
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财联社4月16日讯(编辑 笠晨)
ChatGPT的“出圈”现象将市场目光聚焦于AI交互能力的再一次突破。
医学被认为是人工智能应用中最有可能率先实现商业化的细分领域
。事实上,在我国传统医疗模式进入数字化转型的关键周期内,基于算法+数据+云端算力的AI应用创新逐渐成为新的增长引擎。在“政产学研用”的多方努力下,全球智能时代加速到来,而医疗行业也正加速进入数智化的爆发期。
随着科技的进步和人们对健康状况的重视,AI技术深入医疗领域,推动医疗行业高速发展。分析人士表示,
这是立于“健康中国”战略宗旨下
,中国医疗实现由提供“医疗保障”到提供“健康服务”智慧化、信息化、定制化转型的必经之路。当AI褪下虚幻的面纱,以潜移默化的方式真正进入人们的生活时,更为必要的是跳出技术的表现形式,追溯它的发展动力。
▌
AI为医疗带来史诗级变革 千亿资金注入赛道 上市公司争相布局
过往的五年时间,近千亿资金注入医疗人工智能赛道。外界的持续滋养下,AI已经在医疗中的方方面面落地生根,
成为媲美互联网技术一样的存在
。业内人士透露,
在人口老龄化加剧与医疗资源有限的矛盾日益凸显的背景下
,人工智能技术以其极强的分析决策能力全面赋能院前、院中、院后各个环节,促进医疗资源合理配置。伴随AI技术愈发成熟,大量医院的影像数据库数据量呈现指数增长,
算法壁垒的作用开始凸显
。
中国已经迎来AI医疗应用风口,数据显示,中国人工智能AI医疗市场在未来十年将持续快速增长。从资本热度、市场规模角度来看,
AI医学影像是AI医疗商业化前沿阵地
。AI浪潮已至,医药产业升级来袭抓住可商业化落地的公司,根据华安证券整理,
AI检验诊断
相关标的为润达医疗、迪安诊断、金域医学、美年健康、麦克奥迪、安必平。
院内信息化
布局的企业有卫宁健康、创业慧康、东华软件、东软集团、万达信息、久远银海;
电子病历+医院数据中心
相关标的为嘉和美康;
自动化药房
布局的企业有健麾信息、艾隆科技。
AI+医疗器械
相关标的为乐普医疗、伟思医疗、天智航;
AI辅助药物设计
相关公司为成都先导、药石科技、泓博医药、药明康德、皓元医药。
正是由于全球各地医疗数据的多种多样,
使得医疗领域成为了AI最具应用前景和应用价值的领域之一
。分析人士表示,这对拥有14亿人口的中国来说,显然更具优势。医疗AI作为前沿科技,在美国也是方兴未艾,所以在中国市场,其真正的增长空间大概率比十倍更高。
▌
当“急先锋”遇见“慢郎中”—AI医疗正处“叫好不叫座”阶段
当医疗AI的先发企业纷纷跨过技术和数据的门槛,并取得产品上市的入门券,摆在面前的,是如何场景落地的问题。
在面对错综复杂的医疗场景时,AI技术如何定义自身价值,是个值得深思的问题
。
事实上,国内关于AI+医疗的热情已经数不清是第几浪了。和ChatGPT的大红大紫相比,
AI医疗在国内正处于“叫好不叫座”的阶段
。美国心脏病学家埃里克·托普认为,与智能驾驶相比,
AI医疗面临着更为严重的伦理问题
。对医学整体而言,绝不能容忍没有人类医生和临床医生的监督。这些不能由技术解决的难题,却恰恰卡住医疗AI的脖子。
伦理问题,不只限制了AI医疗的高度,同时也限制了AI医疗发展的速度
。
AI的三大基石,分别是数据、算法、算力。而数据,又被称为AI时代的“石油”,是基石中的基石。
但对于AI医疗来说,医疗数据就是永远的痛点
。尽管AI辅助医学诊断、病情评估、外科手术和药物研发等方面表现突出,
但是缺乏高质量、多样化和注释明确的数据是其发展的主要技术瓶颈
。分析人士称,首先,提供良好注释的医学数据十分有限。其次,涉及医学数据隐私保护的法规较为严格。然后,医学数据的自身偏差不利于AI医疗实践。最后,
广泛一致的医学数据难以保证
。
AI医疗在医疗数据方面的困境,
恰恰体现了医疗行业“慢行业”的特点
。在过去的30年当中,无论是创新药械,还是智能手机、互联网,都没有改变“看病”这个行为的流程——挂号,诊断,治疗。在以ChatGPT为代表的大语言模型出现以后,大家都意识到这将是一个颠覆性的技术。
但即使是《颠覆医疗》的作者,也不认为AI能够取代医生,成为诊疗行为的掌控者
。
“AI的一些医疗决策,实际上就是抛硬币。”
哈佛医学院的数据科学家Kun-Hsing Yu语出惊人。他还补充道:即便比赛中正确率达90%的获奖模型,再用原数据集子集测试时,准确度最多60-70%,可谓惨败。上述科学家的观点来自Nature最近新发表的一篇文章。内容对AI在医疗领域的可重复性提出了质疑,呈现诸多医疗领域及场景中,
AI自带的黑箱属性造成的隐患
。
长期以来,AI融合医疗的一个关注点是AI与人的关系,具体到AI在医疗行业是颠覆,是变革,还是辅助。AI融合医疗的另一大难点是监管和问责制。
分析人士认为,AI技术的发展结合医疗实践能够作为人体脑力和体力的一部分延伸,是辅助人类做出决策的利好工具。尽管AI的曙光照亮了人类医疗发展上的一个新方向,但是仍不可欠缺对其规范性和总体性的考量。认识AI的强大之后,至少还要承认其发展阶段的技术限制并且制定配套的监管、法律和伦理治理框架,避免发生AI医疗威胁人类健康的情况。
净利润为负也是每家企业不可回避的事实。
蛋壳研究院认为:AI企业仍处于高速发展阶段,需要较高的技术研发投入维持竞争力,保证前沿市场的探索;另一方面,盈利规模效应初现苗头,其规模还有待提升,
在高额的研发开支下,有限的营收目前不足以支撑净利润的大幅增长
。
此外,我国人工智能医疗器械产业发展态势良好,但整体仍处于发展初期,
在技术和产业等方面仍面临诸多挑战
。业内人士分析,一是技术瓶颈及核心基础有待突破。二是产业的闭环商业模式尚未形成。三是产业发展支撑环境需完善优化。
▌
从量变到质变—AI+医疗发展提速的关键
对于这样的现状,一些研究者和业内人士也在着手改进医疗AI。一方面,
是构建靠谱的超大数据集
。另一方面,想要提升机器学习质量的话,
消除冗余数据也很有帮助
。从商业模式上来看,以往医疗软件产品往往打包设备捆绑销售,如今医疗AI已逐步度过价值实践期,在付费模式上,不少企业正在探索软件使用按次收费,进行服务费分成。这种模式下,医学影像AI的增长有望实现从卖器材到卖服务的转变,产品有望进一步向基层渗透。
不难发现,围绕医疗数据的发展瓶颈正是解决AI医疗在临床实践中最关注的普适性和精准度的问题的方向。
分析人士透露,除医学数据外,AI医疗的临床运用也不可忽视与临床工作流程的整合度。对医疗从业者来说,
AI医疗极为重要的一点就是确保AI辅助医疗实践是“无缝衔接”的
。可以明确的是,二者相互协调才能最大化AI辅助医疗的作用。
政策或许是AI医疗一改“慢行业”特征迎来加速发展的重要催化剂。
世界各国均高度重视人工智能医疗器械相关产业发展,不断升级产业政策战略,我国也先后出台了《十四五医疗装备产业发展规划》《关于组织开展人工智能医疗器械创新任务揭榜工作的通知》等重要文件,医疗器械产业已成为人工智能赋能实体经济发展的重要方向。截至2022年10月,已有62款人工智能医疗器械获批,覆盖心血管、脑部、眼部、肺部、骨科、肿瘤等多个疾病领域。
找准痛点,扩大场景,最大化AI之于人的价值是医疗AI企业持续发展的关键。
总体来看,医疗AI行业存在大量待挖掘场景,随着法规的完善与产品质量的提升,人工智能对医疗行业数字化、自动化转型的拉动作用将不断增强。
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