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    資本熱捧:人工智能坐診離我們還有多遠(yuǎn)?

    2017-11-15 21:35:32周敏
    滬港經(jīng)濟(jì) 2017年8期
    關(guān)鍵詞:沃森醫(yī)生人工智能

    周敏

    過去的2年來,人工智能已成為政府以及各類資本的寵兒,AI開始與各垂直細(xì)分行業(yè)有了更深層次的結(jié)合。在醫(yī)療領(lǐng)域,隨著醫(yī)療大數(shù)據(jù)的厚積薄發(fā)和人工智能技術(shù)的發(fā)展,中國迎來了醫(yī)學(xué)人工智能時(shí)代的風(fēng)口。有機(jī)構(gòu)稱,2017年中國醫(yī)療人工智能市場規(guī)模將超130億元。

    風(fēng)口上的醫(yī)療人工智能,真的能代替專業(yè)的醫(yī)務(wù)人員坐診嗎?

    國內(nèi)醫(yī)學(xué)AI公司已近150家

    HC3i中國數(shù)字醫(yī)療網(wǎng)日前發(fā)布了一份《2016—2017年度人工智能+醫(yī)療市場分析及趨勢報(bào)告》,預(yù)計(jì)到2025年,人工智能應(yīng)用市場總值將達(dá)到1270億美元。

    其中,醫(yī)療行業(yè)將占市場規(guī)模的五分之一。中國正處于醫(yī)療人工智能的風(fēng)口:2016年中國人工智能+醫(yī)療市場規(guī)模達(dá)到96.61億元,增長37.9%。2017年將超130億元,增長40.7%。2018年有望達(dá)到200億元。

    近日,青島市物價(jià)局批復(fù)關(guān)于IBM開發(fā)的醫(yī)生會(huì)診人工智能產(chǎn)品沃森(Watson)腫瘤機(jī)器人的收費(fèi),引發(fā)業(yè)界關(guān)注。醫(yī)院可根據(jù)自愿原則,與病人雙方協(xié)商并簽訂協(xié)議確定具體收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)。這意味著,醫(yī)療AI產(chǎn)品作為醫(yī)療服務(wù)項(xiàng)目,其商業(yè)化臨床應(yīng)用和推廣受到主管部門認(rèn)可。

    美國臨床腫瘤學(xué)會(huì)在5月份的年度會(huì)議中披露的數(shù)據(jù)顯示,IBM的沃森給出的癌癥治療方案,大部分時(shí)候與醫(yī)生的建議十分吻合。IBM公司也宣布,其用于幫助醫(yī)生診斷和治療患者的癌癥護(hù)理產(chǎn)品,已在分布全球的9家新醫(yī)療中心投入使用。

    研究人員表示,沃森如今在針對(duì)不同癌癥推薦治療方案時(shí),已經(jīng)表現(xiàn)得十分出色。在印度進(jìn)行的一項(xiàng)研究顯示,在治療肺癌時(shí),沃森給出的治療建議96%的情況下與醫(yī)生的方案相吻合;治療直腸癌和結(jié)腸癌時(shí),與醫(yī)生建議的吻合率也分別高達(dá)93%和81%。

    此外,在泰國進(jìn)行的一項(xiàng)研究中,針對(duì)結(jié)直腸癌、肺癌、乳腺癌和胃癌,沃森給出的治療建議也達(dá)到了相似的吻合度。而且,沃森在臨床試驗(yàn)中篩選乳腺癌和肺癌患者的速度要比人類快78%,將篩查時(shí)間從110分鐘縮減到了24分鐘。

    IBM沃森健康總經(jīng)理Rob Merkel介紹,沃森產(chǎn)品目前已在13個(gè)國家開展臨床應(yīng)用,并將很快推廣到20多個(gè)國家。其中沃森腫瘤和沃森基因解決方案,分別于去年8月和今年6月被引進(jìn)中國市場。

    除了IBM持續(xù)開發(fā)Watson Health來代替醫(yī)生為病人坐診外,從全球醫(yī)療AI布局方面看,還有谷歌 Google收購DeepMind成立DeepMind health,與英國NHS、皇家自由意愿合作開發(fā)輔助決策、視覺疾病機(jī)器學(xué)習(xí)。

    在一些可以標(biāo)準(zhǔn)化、量化和結(jié)構(gòu)化的情況下,人工智能有辦法通過不斷的學(xué)習(xí)和更新來完成工作。例如病理切片分析,每一個(gè)切片放大到40倍后再分析,對(duì)于病理學(xué)家來說是一個(gè)耗時(shí)耗力的工作,谷歌表示這套人工智能系統(tǒng)可以用10億像素級(jí)的拍攝效果自動(dòng)檢測和定位腫瘤的大小,對(duì)于人類病理學(xué)家來說,這是一個(gè)非常有益的補(bǔ)充。

    在大數(shù)據(jù)和人工智能的基礎(chǔ)上,英特爾先后與美國的一些醫(yī)療機(jī)構(gòu)合作,共同開發(fā)了帕金森項(xiàng)目和協(xié)作式癌癥云。英特爾還與專注帕金森疾病研究的MichaeIJ.Fox基金合作,借助AI擴(kuò)展人類基因庫,從而實(shí)現(xiàn)疑難病癥的診療。

    國內(nèi),則有阿里發(fā)布ET醫(yī)療大腦,騰訊投資碳云智能、思派網(wǎng)絡(luò)等醫(yī)療人工智能公司,百度宣布要做醫(yī)療大腦,等等。

    越來越多的公司開始利用人工智能來解決醫(yī)療難題?;鹗緞?chuàng)造發(fā)布的《醫(yī)學(xué)人工智能產(chǎn)業(yè)圖譜和投資趨勢分析》報(bào)告顯示,中國已經(jīng)成為全球領(lǐng)先的AI研發(fā)中心(全球兩個(gè)引擎——美國、中國),國內(nèi)企業(yè)主要分布在北京、廣州和長三角地區(qū)。

    基于對(duì)海量數(shù)據(jù)的分析和學(xué)習(xí)能力,人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用的優(yōu)勢顯而易見。比如,要培養(yǎng)一名醫(yī)生,通常需要8年。但最新研究表明,人工智能醫(yī)生僅通過4年的訓(xùn)練,就學(xué)習(xí)了200本腫瘤領(lǐng)域的教科書、300種醫(yī)學(xué)期刊、超過1500萬份文獻(xiàn)和60多萬條臨床試驗(yàn)信息,并開始在肺癌、乳腺癌、直腸癌等多個(gè)領(lǐng)域向人類醫(yī)生提出建議。

    根據(jù)上述報(bào)告,醫(yī)療人工智能公司從1998年的3家增長到2016年的36家,2017年,據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),目前國內(nèi)的醫(yī)學(xué)AI公司達(dá)到144家。

    數(shù)據(jù)生成和共享的速度迅速增加,也是醫(yī)療人工智能發(fā)展的動(dòng)力。據(jù)國際數(shù)據(jù)公司IDC預(yù)測,到2020年醫(yī)療數(shù)據(jù)量將達(dá)40萬億GB,是2010年的30倍,但其中80%為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

    風(fēng)險(xiǎn)投資方面,報(bào)告顯示,國內(nèi)人工智能領(lǐng)域相關(guān)投融資記錄共93筆 ,其中57筆披露明確金額。輔助診療獲投最多 ,其后依次為語音交互(13.2億元)、醫(yī)學(xué)影像(11.6億元)、健康管理(11.3億元)、信息化管理(4.5億元),但目前投資智能醫(yī)療機(jī)器人、藥物研發(fā)和虛擬助手較少。

    近三年,全球醫(yī)療+人工智能融資活躍度逐年升高,從國內(nèi)外投融資輪次及時(shí)間分布熱力圖來看,中國跟全球的距離非常近,基本上實(shí)現(xiàn)同步走,投資增長最快的時(shí)段為2013年到2016年,尤其是2016年總共投了25.8億元。

    從數(shù)據(jù)看,A輪B輪融資金額較大,大多處于初創(chuàng)階段;行業(yè)集中度較低,尚未形成壟斷或者出現(xiàn)“獨(dú)角獸”。

    技術(shù)、數(shù)據(jù)瓶頸制約多

    對(duì)于國內(nèi)醫(yī)學(xué)人工智能圖譜,火石公司做了九項(xiàng)分類,分別為:醫(yī)學(xué)影像(25家)、智能機(jī)器人(9家)、虛擬助手(5家)、藥物研發(fā)(3家)、輔助診療(41家)、健康管理(37家)、語音交互(8家)、信息化管理(25家)、其他(3家)。

    從應(yīng)用來看,目前醫(yī)療AI落地最多的是影像領(lǐng)域,AI幫助醫(yī)生更快、更準(zhǔn)確地讀取病人影像數(shù)據(jù),以做出更精確的診斷。火石公司稱,影像輔助診斷結(jié)合病理分析的準(zhǔn)確率高達(dá)99.5%,市場空間巨大,融資金額達(dá)到30多億元,創(chuàng)業(yè)公司活躍度最高。endprint

    不過,上海市兒童醫(yī)院影像科主任楊秀軍在接受采訪時(shí)卻說,目前兒童醫(yī)院沒有采用市面上任何一家智能影像公司的產(chǎn)品?!坝械闹悄茉\斷產(chǎn)品針對(duì)某一種病,比如開發(fā)出一種軟件能更簡便快捷地診斷皮膚癌。但絕大多數(shù)的病變不是那么簡單的,比如有些患者確實(shí)患病,但其CT、磁共振或其他影像檢查中,沒有看到有異常的影像表現(xiàn)。還有,面對(duì)同一種影像異常,不同人的診斷會(huì)有不同?!?/p>

    楊秀軍認(rèn)為,想用一個(gè)軟件來診斷疾病,甚至替代醫(yī)生,只是一個(gè)夢(mèng)想。人工智能可能在某些方面、某幾種疾病上,對(duì)醫(yī)生有所幫助。“比如我們把全球范圍內(nèi)已經(jīng)報(bào)道的某種腫瘤的影像尤其CT、MRI等進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析,形成影像組學(xué),那么人工智能在這個(gè)領(lǐng)域潛力很大?!?/p>

    計(jì)算機(jī)是否會(huì)取代放射科醫(yī)生呢?斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)物理部主任邢磊認(rèn)為,近期來看可能性不大,因?yàn)檫@一過程中還需要人來進(jìn)行質(zhì)量控制和最終決策。但是,技術(shù)確實(shí)會(huì)帶來巨大的幫助,除了提高效率之外,它可以提高質(zhì)量和精度,促使很多醫(yī)生去想很多以前想不到的問題。

    丁香園創(chuàng)始人李天天也有著同樣的看法,目前他們正與中南大學(xué)湘雅二院、大拿科技三方合作人工智能輔助診斷皮膚病應(yīng)用,“不可能把所有皮膚病都列入,我們只選了紅斑狼瘡?!?李天天表示,第一階段幫助建立疾病采集及解讀;第二是處方建議及醫(yī)學(xué)建議;第三做醫(yī)生管理和患者教育?!艾F(xiàn)在還處在第一階段,因?yàn)闇?zhǔn)確性沒有達(dá)到想象的高度,因此需要不斷調(diào)整算法?!?/p>

    平安創(chuàng)投董事總經(jīng)理張江認(rèn)為,目前的醫(yī)療AI尚處于早期,仍存在著較多技術(shù)壁壘未能突破,實(shí)際應(yīng)用尚存在不確定性?!坝?jì)算機(jī)不能應(yīng)付復(fù)雜環(huán)境,無法處理模糊的、連續(xù)的、不完美的數(shù)據(jù),認(rèn)知層面的知識(shí)表達(dá)、信息補(bǔ)足瓶頸仍待突破。數(shù)據(jù)缺失、缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、醫(yī)患不信任、監(jiān)管空白都制約著發(fā)展,且目前亦無清晰的盈利模式,買單方不明確。”

    悉尼科技大學(xué)工程與信息技術(shù)學(xué)院教授操龍兵認(rèn)為,雖然各醫(yī)院都有大量的病人醫(yī)療數(shù)據(jù),但彼此之間并不共享,數(shù)據(jù)是碎片化的,無論是健康人還是非健康人的數(shù)據(jù)都非常缺乏。

    據(jù)了解,獲取醫(yī)療人工智能所需的數(shù)據(jù),成本很高,數(shù)據(jù)來源的正當(dāng)性也常受質(zhì)疑。

    就在7月4日,英國信息委員會(huì)(ICO)做出裁決,判定英國皇家自由醫(yī)院在與谷歌分享數(shù)據(jù)時(shí),未能充分保護(hù)患者隱私。2016年年初,皇家自由醫(yī)院曾將大約160萬名患者的信息交給谷歌子公司 DeepMind 進(jìn)行醫(yī)療試驗(yàn),以期找到發(fā)現(xiàn)腎臟損傷的全新方法。之后,皇家自由醫(yī)院雖然沒有被處以罰款,但是簽署了承諾書,保證改變處理數(shù)據(jù)的方式。英國數(shù)據(jù)保護(hù)官伊麗莎白·德納姆在一份聲明中稱:“科技的進(jìn)步,不該以犧牲民眾最基本的隱私權(quán)作為代價(jià)?!?/p>

    在中國國內(nèi),獲取醫(yī)療數(shù)據(jù)同樣面臨著巨大的難題。醫(yī)院內(nèi)部人士表示,原則上,把醫(yī)院的數(shù)據(jù)拿出去是不可能的,涉及到病人隱私、醫(yī)學(xué)倫理、法律等多個(gè)方面。

    AI醫(yī)療的發(fā)展,有三個(gè)主要的部分:數(shù)據(jù)、模型、算法。在數(shù)據(jù)方面,除了需要大量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)以外,數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化也至關(guān)重要。

    不過,目前國內(nèi)各醫(yī)院系統(tǒng)并不相連,也沒有統(tǒng)一規(guī)范的臨床結(jié)構(gòu)化病歷模型標(biāo)準(zhǔn),不同醫(yī)院的病歷書寫存在差異,非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)導(dǎo)致高效率的大數(shù)據(jù)挖掘很難實(shí)現(xiàn)。而且,由于國內(nèi)臨床病歷缺乏規(guī)范,不少診斷細(xì)節(jié)在病歷中無法體現(xiàn),此外,與國外患者離院后延續(xù)性的隨訪體系不同,國內(nèi)患者離開醫(yī)院失訪率非常高,臨床病歷和高度碎片化的數(shù)據(jù)實(shí)際價(jià)值有限。

    雖然數(shù)據(jù)不集中、不規(guī)范是目前智能醫(yī)學(xué)發(fā)展的最大障礙之一,但邢磊認(rèn)為,國內(nèi)在這一方面還是有很多優(yōu)勢的,畢竟政府可以很高效地進(jìn)行協(xié)調(diào)、協(xié)商,設(shè)法解決這個(gè)問題。

    AIRDOC創(chuàng)始人兼CEO張大磊表示,“數(shù)據(jù)標(biāo)注的問題應(yīng)引起重視。實(shí)際上,人工智能80%的時(shí)間是在做數(shù)據(jù)預(yù)處理工作,醫(yī)療領(lǐng)域的標(biāo)注是一個(gè)瓶頸。未來2到5年之內(nèi),小樣本學(xué)習(xí)理論層面會(huì)獲得足夠的突破,但近一兩年還是要大量醫(yī)生去做標(biāo)注。”

    張大磊稱,另一個(gè)制約因素在于數(shù)據(jù)質(zhì)量。醫(yī)生是高度個(gè)性化的工作,非技術(shù)結(jié)果如果處理不好,很可能產(chǎn)生數(shù)據(jù)污染?!安还茉诿绹€是中國,大多數(shù)醫(yī)院里拿出來的數(shù)據(jù)都缺乏標(biāo)準(zhǔn)化。同樣一個(gè)病,10個(gè)大夫會(huì)給出5種或3種診斷意見,到底誰對(duì)誰錯(cuò),有時(shí)候很難說。處理過程中,往往有很多技術(shù)之外的因素存在,這些因素如果不處理好,很可能產(chǎn)生數(shù)據(jù)污染。”

    第三則是交互問題。總體來說,病人和醫(yī)生交互環(huán)節(jié)越多,各方面的信息質(zhì)量越差。在處理這些數(shù)據(jù)時(shí),丟失的信息會(huì)對(duì)結(jié)果判斷產(chǎn)生影響。endprint

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