AI醫(yī)療：變革的下一個風口

李雅琪

醫(yī)療始終是關(guān)乎國計民生的重要命題。而我國面臨著病患多、醫(yī)生（尤其是全科醫(yī)生）不足、城鄉(xiāng)醫(yī)療資源極度不平衡等諸多問題。隨著人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，人工智能醫(yī)療備受市場青睞。人工智能技術(shù)現(xiàn)已滲透至導(dǎo)診、影像、輔助診斷、醫(yī)院管理等醫(yī)療服務(wù)的多個環(huán)節(jié)。

AI技術(shù)發(fā)展推動醫(yī)療智能化

當前，AI領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新十分活躍，為“AI+醫(yī)療”技術(shù)產(chǎn)品發(fā)展帶來巨大推動力。底層技術(shù)要素日益完備。在數(shù)據(jù)方面，隨著醫(yī)療行業(yè)數(shù)字化水平日益提升，醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)指數(shù)級增長，國內(nèi)三甲醫(yī)院電子病歷數(shù)據(jù)庫、基層醫(yī)院和體檢機構(gòu)健康檔案數(shù)據(jù)庫等數(shù)據(jù)資源不斷積累。在算力方面，基于圖形處理器（GPU）、現(xiàn)場可編程陣列（FPGA）等技術(shù)路線的AI專用芯片發(fā)展迅速，海量數(shù)據(jù)并行運算能力不斷提升，可基本滿足AI賦能醫(yī)療的算力需求。在算法方面，深度學習算法模型迭代迅速，使AI智能化水平持續(xù)提升，在醫(yī)療行業(yè)滲透領(lǐng)域不斷擴大。

智能醫(yī)療應(yīng)用場景持續(xù)擴大

智能醫(yī)療已滲透至醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的多個環(huán)節(jié)。根據(jù)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)，將人工智能的應(yīng)用場景劃分為診前預(yù)防、診斷治療、藥物研發(fā)以及醫(yī)院管理四大類。人工智能在診前預(yù)防階段的應(yīng)用場景包括智能健康管理、醫(yī)療可穿戴設(shè)備、疾病風險預(yù)測等諸多領(lǐng)域。人工智能在診斷治療階段的應(yīng)用場景包括醫(yī)學影像診斷、輔助診斷、醫(yī)療虛擬助理等，全球市場規(guī)模預(yù)計可以達到萬億元，是人工智能技術(shù)在醫(yī)療產(chǎn)業(yè)中應(yīng)用較為成熟的部分。目前，利用計算機視覺技術(shù)實現(xiàn)的醫(yī)療影像輔助診斷與病理分析結(jié)合后，診斷準確率可以高達99.5%。人工智能在藥物研發(fā)階段的應(yīng)用場景包括靶點尋找、模擬化合物合成等諸多領(lǐng)域。產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿薮?，預(yù)計可達到千億元級的市場，可能成為AI技術(shù)與醫(yī)療行業(yè)深入結(jié)合的未來新風口。人工智能在醫(yī)院管理階段的應(yīng)用場景包括語音電子病歷、病歷智能質(zhì)檢系統(tǒng)等。

爭先布局打造智能醫(yī)療生態(tài)圈

醫(yī)療作為當下最為炙手可熱的人工智能技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域之一，各類擁有人工智能技術(shù)的企業(yè)爭相在醫(yī)療領(lǐng)域布局。騰訊覓影主要研究領(lǐng)域有AI醫(yī)學影像包括食管癌、肺癌、乳腺癌、結(jié)直腸癌、宮頸癌早期篩查以及糖尿病性視網(wǎng)膜病變檢查，AI輔助診療包括智能導(dǎo)診技術(shù)、病案智能化管理以及診療風險監(jiān)控?，F(xiàn)在已在100多家三級甲等醫(yī)院落地，協(xié)助醫(yī)生提高診療效率和準確率。阿里云ET醫(yī)療大腦研發(fā)的病歷智能質(zhì)檢系統(tǒng)現(xiàn)已在承德市第一人民醫(yī)院應(yīng)用。門診智能監(jiān)控平臺在杭州市兒童醫(yī)院落地。訊飛醫(yī)療研究領(lǐng)域包括口腔電子病歷、云醫(yī)聲（輔助醫(yī)生查房、記錄、檢查）、醫(yī)療機器人、超聲助理等。訊飛醫(yī)療與安徽省立醫(yī)院建立全國第一家智慧醫(yī)院，主要包括智慧就醫(yī)、智慧診療、智慧管理三個部分。

行業(yè)內(nèi)投融資活動活躍

與國外相比，中國在人工智能醫(yī)療領(lǐng)域先發(fā)制人，近年來國內(nèi)智能醫(yī)療投融資活動十分活躍。據(jù)不完全統(tǒng)計，截至2018年8月，中國人工智能醫(yī)療領(lǐng)域共310起融資事件。所有融資事件中，最具熱度的四大領(lǐng)域是藥物研發(fā)、智能診斷、醫(yī)學影像、醫(yī)用機器人。

與此同時，國內(nèi)人工智能醫(yī)療領(lǐng)域仍存在多重挑戰(zhàn)。首先，高質(zhì)量數(shù)據(jù)獲取難。人工智能醫(yī)療的研發(fā)無疑需要大量的臨床數(shù)據(jù)，但是目前對于數(shù)據(jù)的獲取尚沒有明確渠道，中國醫(yī)療數(shù)據(jù)沒有統(tǒng)一標準，多是支離破碎、殘缺不全的，這一特點將嚴重影響AI醫(yī)療企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量。其次，我國AI醫(yī)療應(yīng)用產(chǎn)品存在單一化、同質(zhì)化問題。目前中國最火熱的研發(fā)領(lǐng)域為AI醫(yī)學影像，主要是因為醫(yī)學影像數(shù)據(jù)標準相對統(tǒng)一以及研發(fā)門檻低，多數(shù)研發(fā)只輔助標出影像中是否存在結(jié)節(jié)。

未來，我國AI醫(yī)療產(chǎn)業(yè)將保持持續(xù)增長，產(chǎn)業(yè)競爭力不斷提高。一方面，我國人口基數(shù)大，醫(yī)療需求大，AI醫(yī)療產(chǎn)業(yè)市場廣闊。另一方面，我國醫(yī)療歷史悠久，擁有諸多醫(yī)療典籍。若可利用AI技術(shù)從中快速抽取有價值的藥物成分進行研究，在新藥研發(fā)領(lǐng)域具有獨有機遇。