风口上的“AI+医疗”：应用场景增加与商业变现之难
罗韬
[“我们可以看AI医疗的核心技术和医疗的场景可以深度地融合，相互促进，我们用医疗的场景拉动AI核心技术的发展，用AI核心技术的发展来促进医疗整个推进，在智能影像分析、智能问诊等方面都会有很多的应用。比如我们的病例，可以通过跨场景、跨科室的电子病例，能够协同地进行挖掘，支撑病例的智能分析系统。”]
“当前人工智能已经上升为国家战略，在国家出台的众多政策中都提到了人工智能和医疗的结合，推进智能医疗的发展刻不容缓。上海也积极响应人工智能发展的新课题，提出建设具有全球影响力的科技创新中心目标以来，相继提出了落实人工智能发展的实施意见和办法。”上海市科委副主任干频在日前举行的浦江创新论坛上说。
随着科学技术发展，各个学科之间的交叉融合越来越多。生命科学进入了跨界融入，人工智能、大数据、3D打印和新兴科技的跨界融入和快速迭代，为前沿技术注入了新的动力。通过计算机视觉、语音识别、机器学习人工智能的技术和手段，极大地提高医疗服务的质量。
“AI+医疗”开始越来越受到关注，其通常是指将人工智能、大数据、物联网、云计算等新型技术和手段，运用在医疗服务主体、医疗机构和医疗服务对象上。
产业前景广阔
纵观全球医疗行业，平均每万人拥有医生14人，在中国这一数字也是14人，美国在27人左右。根据预计，中国到2025年65岁以上人口约占总人口29%，约4亿人。
不难看出，目前国内面临优质医疗资源的供需不平衡，医生培养周期长，疾病谱变化快，技术日新月异，人口老龄化加剧，慢性疾病增长等问题待解决。而随着人们对健康重视程度提高，大量需求催生了医疗AI的快速发展。
“我们可以看到，医疗行业需求非常大，急需AI的赋能，我们医疗已经经过卫生的信息化、医疗的大数据，到今天的医疗人工智能。而且医疗的痛点很明显，我们的需求和资源不匹配，中西部医疗的差距也是非常大的，老龄化很严重，管理的效率也有待提高，管理和创新的周期也非常长。”上海交通大学人工智能研究院副院长王延峰说。
2016年被认为是人工智能+医疗在国内形成投资风口的元年，共有27家企业获得融资。2017年全年有超过28家AI医疗类创业公司获得融资，总额超过17亿人民币。
国际巨头同样关注这个领域，以医疗机器人为例，今年2月，强生以34亿美元收购外科手术机器人公司AurisHealth，主要领域为支气管镜检查；去年9月，美敦力16亿美元收购了骨科机器人公司MazorRobotics；更早前美国整形设备制造商史赛克（Stryker）收购Mako及其机器人辅助技术。
据波士顿咨询的数据，到2020年全球医疗机器人产业规模有望达到114亿美元。其中，手术机器人规模最大，占60%市场份额；微创放射性手术系统约占20%；急救机器人、外骨骼机器人等次之。
实践领域增加
无论是国内还是国外，AI医疗的应用和实践领域都开始越来越多，而这也是科技发展的必然结果。
“我们可以看到AI医疗的核心技术和医疗的场景深度地融合，相互促进，我们用医疗的场景拉动AI核心技术的发展，用AI核心技术的发展来促进医疗整个推进，在智能影像分析、智能问诊等方面都会有很多的应用。比如我们的病例，可以通过跨场景、跨科室的电子病例，能够协同地进行挖掘，支撑病例的智能分析系统。”王延峰说。
目前上海有36.7万的肿瘤患者，单病种的MDT（多学科诊疗）每年只做到200例，这是一个巨大的缺口。有数据显示，经过MDT的，五年存活率提高10%，这是一个非常惊人的数据。“MDT是非常好，我们现在解决不了，有了AI医疗技术以后有望通过多学科综合诊断系统来解决这个问题。”他说。
此外，在医院管理上，AI同样可以有很多作用。“在ICU护理上，ICU医护人员非常辛苦，但60%到70%的精力做护理，还有30%到40%的精力做记录。我们用AI自动帮他做记录，上下床、翻身等等，用AI来做记录，把医护人员更多的精力省下来，让医护人员把更多的精力照顾病人。”王延峰表示。
在健康管理领域，也就是数学化人体。可以通过检测对人体进行数字化管理，从而有可能未来不需要吃药来进行内分泌疾病的管理。
通过AI的智能数据应用，可以更好地标准化医疗服务，从而平衡全国医疗服务资源。
“糖尿病病人这么多，但如果到医院看病，排队排得很长，瑞金医院26位内分泌医生，每天要看接近1000个病人，管理90张糖尿病的病床，同时加上急诊。怎么可能的事？这就需要AI帮我们做，我们可以通过技术去实现一个中心，一站式服务和一个标准。”中国工程院院士、上海交通大学附属瑞金医院终身教授宁光说。
他指出，通过AI系统把病人的数据全部数字化，就可以节约医生的阅读检查时间。同时，患者最重要的是生活，要通过AI把患者生活的数据传输到云端，把糖尿病病人的生活方式管理起来了，管理起来以后，就能发生很多的改变。
香港中文大学终身教授，腾讯杰出科学家、优图X-Lab负责人贾佳亚介绍，通过AI算法，可以给医生更加准确的判断。
“我们做的硬件是这样的，在这个硬件里面嵌入一个AI的算法，这个算法直接做检查的过程中弹出一个框，这个框告诉医生说，我发现这个地方有可能出问题，你要停下来在这个地方再看一看。如果医生发现还是不确定的时候，他就可以按一个按钮，会传到腾讯云上面，系统会精准地判断出来这个组织是不是肿瘤，是良性还是恶性，它的几率有多高，然后这个图很快会传回来，医生就可以看到AI给了精准的判定。最后的决策不在于AI，在于医生。”贾佳亚表示。
这个应用的好处在于，不仅可以提高准确度，还可以有效提高偏远地区的医疗水平。
商业价值待解
虽然AI医疗的应用在逐渐增加，不过目前看来，这个领域技术的商业价值暂无变现能力。
“这个领域技术不成熟，目前还在探索阶段。”一位从事上述领域的创业者告诉记者。
商汤科技副总裁张少霆认为，要实现这个领域有所发现，需要两点。第一是怎么成为刚需，第二是怎么有溢价能力。因为最终所有的东西，企业还是会有资本在驱动，还是要有价值的。
“但人工智能+医疗，本身的商业价值怎么样体现？这其实是比较大的问题。因为预测未来几年会发生什么，不妨回顾过去二三十年发生了什么。这些提高能不能使得这个行业在商业上产生质的飞跃，成为一个新的爆发点或者增长点，这件事情还是未知的，避免盲目乐观。”张少霆说。
技术上看，这些评估标准本身还存在争议。
“现在对算法的评估标准，可能还是以工程界的评估标准为主的，但医生看这个问题，不是这样看的。甚至我们现在做临床实验，去拿药监局许可的时候，临床实验也都是在非常受控的环境下做的。其实医生都明白，在这种受控环境下做出来的数据，不见得真正被认可。所以在一个真实世界里面，不受控的、随机的这么一种在大量人群身上的实验，我觉得才是一个AI产品经过验证的终点。”体素科技的CEO丁晓伟说。
对于商业价值问题，目前很多企业主要还是考虑和政府合作，同时需要行业内一起通过临床实验，通过长时间跟踪一批病人，去证明价值，才有机会达到未来的变现。
王延峰认为，无论在学术界还是产业界，大家对AI的定义，AI还处在弱人工智能阶段，还没有到通用人工智能的阶段。但我们看在当前弱人工智能中间，已经有很多主动学习、人机交互等一系列AI的技术在医疗领域深度的应用，可以说医疗是AI发展的一个主战场。“医疗的未来在人工智能，人工智能的未来在医疗，这是在产业界非常热的论点和提法。”
责任编辑：魏雨
