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智能AI醫療器械的出路在哪里?

關鍵詞: 出路   醫療器械   智能           2018-08-31 15:27:46         來源:財經雜志         作者:admin
      從技術上看,美國相對于中國的科研實力更強,市場更加規范。但無論中美,讓AI醫療取代醫生還為時尚早。對這輪醫療影像創業潮前景的看法,取決于一個基本假定——AI到底是取代醫生還是輔助醫生?如果是取代醫生,這將是一個漫長的過程,無論中美前景都不樂觀。若是輔助醫生,則可以幫助醫生減輕工作強度,減少因疲勞出現問題。

  中國幾乎每一家三甲醫院每天都會接收來自全國各地數量眾多的病人,一名主治醫生一個工作日,可能接診超過200例病患,工作強度高,甚至出現醫生因勞累而導致各種問題。

  發展速度最快的醫療影像也是供給最不平衡的細分領域。“幾乎所有的重大疾病,都離不開影像診斷,醫療影像數據每年增加30%,這還是保守估計,但同時,由于經常會受到射線干擾,影響身體狀況,愿意從事這一崗位的醫生并不多——每年影像科醫生的增長量只有4.1%。”陳寬說道。

  影像科醫生的困擾,正是AI可以幫助他們解決的問題。創業公司與巨頭公司正在影像領域迅速擴張,目前推想合作醫院超過50家,并已經與德國、日本、美國等海外醫院展開合作;匯醫慧影合作醫院超過800家;騰訊覓影在去年8月到12月之間,新增合作醫院就超過了100家。

  不少醫療行業論壇上,參會醫生從討論一些疑難雜癥,變成開始討論AI發現的病癥。

  伍鋒也嘗試過在診斷過程中使用AI閱片,盡管有不少創業公司宣稱AI閱片的準確率已經超過90%,但他在臨床過程中發現,準確率只能達到50%。“太低了,醫療體系能容忍的準確率是95%。”他說道,“而且我只愿意相信自己的眼睛,因為最終的治療結果是我自己負責。”

  這種視覺識別的不準確,是包括IBM Watson、體素科技在內的醫療影像行業的普遍問題。閆小珅說:“程序員用幾個月甚至一年做一個產品,一個五六十年從業的老醫生,看過的數據量可能比機器還多,這種時候科技公司的銷售,很難取得醫生的信任去與他們合作。”

  在美國,AI醫療正在技術上取得一些重大突破。今年5月,深度學習知名科學家吳恩達在推特上介紹了斯坦福計算機科學系、醫學系和放射學系的最新研究成果,通過MURA肌肉骨骼醫療數據集和一個基礎模型,這個模型可以像放射科醫生根據X光片進行診斷。去年底,他曾經發推稱放射科醫生可能面臨失業危險,因為他們的研究成果可以通過X光片診斷肺炎,實驗結果優于四名專業醫生的平均值。

  然而,這兩次論文的發布都引來美國醫生和生物學家的質疑,比如四名專業醫生的診斷是否能代表美國醫生的平均水平,吳恩達是否有夸大科研成果的嫌疑。這些質疑集中在“機器替代醫生”的論斷基礎上,而不是用研究輔助醫生。

  不過,吳恩達科研使用的4萬多張圖像來自斯坦福醫院圖像存檔和通信系統,開源數據集正在幫助更多的科研人員進入該領域。

  AI醫療公司應當把目光持續擴大。王嘯認為,“目前國內的AI醫療創業扎堆在放射科的輔助診斷,事實上AI在疾病治療、藥物研發、健康管理方面大有作為,微生物和動物市場也前景廣闊。”

  在伍鋒的工作經驗中,智能設備和智能技術在大醫院里不是新鮮事,甚至很多技術都已經被頻繁使用。其中使用頻率較多的包括:手術機器人,能夠縮小患者的手術創口,減輕痛苦;膠囊胃鏡,同樣減少患者的痛苦,并且方便醫生治療;3D打印技術,可以應用于骨科,制作一些植入物和假體。甚至還提到了VR技術,讓患者模擬診療過程,也能讓一些年輕醫生積累更多經驗。

智能體檢機器人

  這些都能夠完成醫生自己無法做到的工作,AI技術在醫療領域大有作為,也有更多需求等待挖掘,而影像這個細分領域,也許并不需要這么多的玩家。

  丁曉偉說,中國每年有30多億次醫療影像掃描,不包括眼科的光學影像和病理影像,目前這個行業才剛剛開始。之后的神經精神行為分析、皮膚數據、健康預防、養老監控設備預測,還有大量的運用場景。

  除了這些新創建的計算機視覺應用的醫療影像公司,張璐也投資了一些將機器學習和醫療器械結合的創新企業,硬件部分是數據收集的入口,把數據上傳到云端以后,再通過機器學習進行分析整合,從而可以給出更加個性化的診斷結果和診療方案。

  “這輪AI醫療,本質不同是更加個性化。以前的升級是提升效率、提升準確率,人工智能賦予的另一個優勢是個性化診療方案。”張璐已經看到,美國很多藥廠都在做個性化藥物探索。
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  她在Fusion Fund新發布的報告中指出,美國正在出現新的AI醫療創新中心,如匹茲堡、休斯頓、舊金山、圣地亞哥,重要原因是只有AI或者只有傳統醫療器械的人都是不夠的,需要兩邊人才進行整合。

  但這都需要時間的積累。以目前AI技術的成熟度來看,醫療產業鏈里能切入的范圍還很小,陳寬說,從影像開始落地,至少在AI醫療的萬里長征中,邁出了第一步。(記者 劉以秦 特派記者 劉泓君/文 發自硅谷 謝麗容/編輯 本文首刊于2018年6月25日出版的《財經》雜志)

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