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智能AI医疗器械的出路在哪里?

关键词: 出路   医疗器械   智能           2018-08-31 15:27:46         来源:财经杂志         作者:admin
      从技术上看,美国相对于中国的科研实力更强,市场更加规范。但无论中美,让AI医疗取代医生还为时尚早。对这轮医疗影像创业潮前景的看法,取决于一个基本假定——AI到底是取代医生还是辅助医生?如果是取代医生,这将是一个漫长的过程,无论中美前景都不乐观。若是辅助医生,则可以帮助医生减轻工作强度,减少因疲劳出现问题。

  中国几乎每一家三甲医院每天都会接收来自全国各地数量众多的病人,一名主治医生一个工作日,可能接诊超过200例病患,工作强度高,甚至出现医生因劳累而导致各种问题。

  发展速度最快的医疗影像也是供给最不平衡的细分领域。“几乎所有的重大疾病,都离不开影像诊断,医疗影像数据每年增加30%,这还是保守估计,但同时,由于经常会受到射线干扰,影响身体状况,愿意从事这一岗位的医生并不多——每年影像科医生的增长量只有4.1%。”陈宽说道。

  影像科医生的困扰,正是AI可以帮助他们解决的问题。创业公司与巨头公司正在影像领域迅速扩张,目前推想合作医院超过50家,并已经与德国、日本、美国等海外医院展开合作;汇医慧影合作医院超过800家;腾讯觅影在去年8月到12月之间,新增合作医院就超过了100家。

  不少医疗行业论坛上,参会医生从讨论一些疑难杂症,变成开始讨论AI发现的病症。

  伍锋也尝试过在诊断过程中使用AI阅片,尽管有不少创业公司宣称AI阅片的准确率已经超过90%,但他在临床过程中发现,准确率只能达到50%。“太低了,医疗体系能容忍的准确率是95%。”他说道,“而且我只愿意相信自己的眼睛,因为最终的治疗结果是我自己负责。”

  这种视觉识别的不准确,是包括IBM Watson、体素科技在内的医疗影像行业的普遍问题。闫小珅说:“程序员用几个月甚至一年做一个产品,一个五六十年从业的老医生,看过的数据量可能比机器还多,这种时候科技公司的销售,很难取得医生的信任去与他们合作。”

  在美国,AI医疗正在技术上取得一些重大突破。今年5月,深度学习知名科学家吴恩达在推特上介绍了斯坦福计算机科学系、医学系和放射学系的最新研究成果,通过MURA肌肉骨骼医疗数据集和一个基础模型,这个模型可以像放射科医生根据X光片进行诊断。去年底,他曾经发推称放射科医生可能面临失业危险,因为他们的研究成果可以通过X光片诊断肺炎,实验结果优于四名专业医生的平均值。

  然而,这两次论文的发布都引来美国医生和生物学家的质疑,比如四名专业医生的诊断是否能代表美国医生的平均水平,吴恩达是否有夸大科研成果的嫌疑。这些质疑集中在“机器替代医生”的论断基础上,而不是用研究辅助医生。

  不过,吴恩达科研使用的4万多张图像来自斯坦福医院图像存档和通信系统,开源数据集正在帮助更多的科研人员进入该领域。

  AI医疗公司应当把目光持续扩大。王啸认为,“目前国内的AI医疗创业扎堆在放射科的辅助诊断,事实上AI在疾病治疗、药物研发、健康管理方面大有作为,微生物和动物市场也前景广阔。”

  在伍锋的工作经验中,智能设备和智能技术在大医院里不是新鲜事,甚至很多技术都已经被频繁使用。其中使用频率较多的包括:手术机器人,能够缩小患者的手术创口,减轻痛苦;胶囊胃镜,同样减少患者的痛苦,并且方便医生治疗;3D打印技术,可以应用于骨科,制作一些植入物和假体。甚至还提到了VR技术,让患者模拟诊疗过程,也能让一些年轻医生积累更多经验。

智能体检机器人

  这些都能够完成医生自己无法做到的工作,AI技术在医疗领域大有作为,也有更多需求等待挖掘,而影像这个细分领域,也许并不需要这么多的玩家。

  丁晓伟说,中国每年有30多亿次医疗影像扫描,不包括眼科的光学影像和病理影像,目前这个行业才刚刚开始。之后的神经精神行为分析、皮肤数据、健康预防、养老监控设备预测,还有大量的运用场景。

  除了这些新创建的计算机视觉应用的医疗影像公司,张璐也投资了一些将机器学习和医疗器械结合的创新企业,硬件部分是数据收集的入口,把数据上传到云端以后,再通过机器学习进行分析整合,从而可以给出更加个性化的诊断结果和诊疗方案。

  “这轮AI医疗,本质不同是更加个性化。以前的升级是提升效率、提升准确率,人工智能赋予的另一个优势是个性化诊疗方案。”张璐已经看到,美国很多药厂都在做个性化药物探索。
智能体检机器人

  她在Fusion Fund新发布的报告中指出,美国正在出现新的AI医疗创新中心,如匹兹堡、休斯顿、旧金山、圣地亚哥,重要原因是只有AI或者只有传统医疗器械的人都是不够的,需要两边人才进行整合。

  但这都需要时间的积累。以目前AI技术的成熟度来看,医疗产业链里能切入的范围还很小,陈宽说,从影像开始落地,至少在AI医疗的万里长征中,迈出了第一步。(记者 刘以秦 特派记者 刘泓君/文 发自硅谷 谢丽容/编辑 本文首刊于2018年6月25日出版的《财经》杂志)

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