從AlphaGo大戰(zhàn)柯潔，到OpenAI血虐Dota2半職業(yè)選手，AI再次登上了歷史的舞臺(tái)。自2012年以后，得益于數(shù)據(jù)量的上漲、深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)的運(yùn)算力的大幅提升，人工智能開(kāi)始大爆發(fā)。

然而，有報(bào)道稱(chēng)IBM 醫(yī)療部門(mén)大幅度裁員，規(guī)模達(dá)50%-70%；隨后美國(guó)醫(yī)學(xué)媒體STAT有消息傳出，STAT拿到了來(lái)自時(shí)任IBM Watson Health副首席健康官的Andrew Norden的文件，該報(bào)告顯示正在使用Watson for Oncology（Watson腫瘤解決方案）的醫(yī)生們提出了強(qiáng)烈的批評(píng)，指出 Watson經(jīng)常提出不準(zhǔn)確的醫(yī)療建議，這讓IBM Watson陷入了歷史以來(lái)最大的信任危機(jī)。最近更有媒體調(diào)研指出，不少醫(yī)療影像AI產(chǎn)品躺在醫(yī)院“吃灰”。

醫(yī)療AI狂歡背后是新技術(shù)頻頻遭遇落地場(chǎng)景應(yīng)用的尷尬，醫(yī)療AI到底是概念意淫，或者只是一場(chǎng)資本游戲？如果能實(shí)現(xiàn)技術(shù)場(chǎng)景落地，那么具備哪些特征的產(chǎn)品才能真正被醫(yī)院接受，避免遭遇“吃灰”的命運(yùn)？

以患者為中心，易用友好的產(chǎn)品不“吃灰”

當(dāng)下人工智能發(fā)展趨勢(shì)不可阻擋，從國(guó)外到國(guó)內(nèi)，從資本巨頭到科技巨頭，已經(jīng)在積極布局智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)。醫(yī)療影像AI被資本高度青睞，被認(rèn)為將最先實(shí)現(xiàn)商業(yè)化，有望實(shí)現(xiàn)彎道超車(chē)。

目前，很多公司已經(jīng)研發(fā)出輔助不同科室醫(yī)生的產(chǎn)品，正在加速商業(yè)布局。然而經(jīng)歷了2017年到2018年上半年的狂歡后，醫(yī)療AI公司們似乎并沒(méi)有交出一份漂亮的答卷。據(jù)悉，與浙江邵逸夫醫(yī)院影像科合作的醫(yī)療AI公司已經(jīng)達(dá)到了10家之多。

匯醫(yī)慧影CEO柴象飛認(rèn)為，AI醫(yī)療創(chuàng)業(yè)整體上還處于起步期，不管是在底層技術(shù)、還是產(chǎn)品創(chuàng)造力、產(chǎn)品體驗(yàn)上都還有很大的改進(jìn)空間。目前醫(yī)療AI產(chǎn)品躺在醫(yī)院“吃灰”有幾個(gè)方面原因：

第一，是大家對(duì)醫(yī)療AI有著相對(duì)較高的期待，而目前AI醫(yī)療對(duì)速度的要求和目前醫(yī)療行業(yè)變革緩慢是現(xiàn)在最大的矛盾，整體研發(fā)周期較長(zhǎng)。而醫(yī)療是偏傳統(tǒng)的行業(yè)，有很多原始行業(yè)的特性，比如新藥從研發(fā)到商品化可能需要10到15年，器械的研發(fā)是5到10年。

第二，目前大部分產(chǎn)品其實(shí)是在醫(yī)院試用，易用度和友好度還有待考察，而且目前AI參與臨床還太淺太少。AI公司不僅要以醫(yī)生為中心去設(shè)計(jì)產(chǎn)品，把產(chǎn)品融入到醫(yī)生的工作場(chǎng)景中去，還要符合醫(yī)生的使用習(xí)慣，幫助醫(yī)生提高診斷效率和準(zhǔn)確率；此外，還要以患者為中心去設(shè)計(jì)產(chǎn)品，而真正能服務(wù)患者，提高患者的就醫(yī)體驗(yàn)才是產(chǎn)品設(shè)計(jì)的終點(diǎn)，打造易用友好的醫(yī)療AI產(chǎn)品是制勝的關(guān)鍵。匯醫(yī)慧影與GE、飛利浦、七喜醫(yī)療、美敦力等國(guó)內(nèi)外知名醫(yī)療設(shè)備供應(yīng)商開(kāi)展合作，針對(duì)影像設(shè)備、高值耗材等醫(yī)療器械的應(yīng)用進(jìn)行定制化應(yīng)用的開(kāi)發(fā)，讓人工智能賦能傳統(tǒng)醫(yī)療。舉例來(lái)說(shuō)，匯醫(yī)慧影在既有業(yè)務(wù)數(shù)字膠片基礎(chǔ)上，給患者提供智能化報(bào)告解讀服務(wù)，得到了醫(yī)院和患者多方面的歡迎。

差異化競(jìng)爭(zhēng)，沖破天花板

AI技術(shù)能夠通過(guò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練，掌握不同的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，許多商業(yè)領(lǐng)域均可受益。人工智能醫(yī)學(xué)影像，就是利用圖像識(shí)別的方法進(jìn)行以圖識(shí)圖的判斷。醫(yī)學(xué)當(dāng)中可能有幾類(lèi)數(shù)據(jù)，主要就是影像數(shù)據(jù)和病理數(shù)據(jù)，用圖像識(shí)別的方法就可以解決很多其中的問(wèn)題。

肺結(jié)節(jié)篩查是目前大部分AI影像公司集中的一個(gè)領(lǐng)域，雖然AI能幫助找出結(jié)節(jié)，但在進(jìn)一步的良惡性判斷與報(bào)告意見(jiàn)出具方面，AI尚不能給出結(jié)論。而且，目前市場(chǎng)上的產(chǎn)品多集中在肺結(jié)節(jié)上，同質(zhì)化嚴(yán)重。一個(gè)三甲醫(yī)院可能同時(shí)安裝10余家AI公司的產(chǎn)品，但經(jīng)常使用的也就一兩家，其他家的產(chǎn)品由于沒(méi)有醫(yī)生的反饋來(lái)進(jìn)行優(yōu)化，產(chǎn)品迭代緩慢，出現(xiàn)躺在醫(yī)院“吃灰”的情況。

肺結(jié)節(jié)公開(kāi)數(shù)據(jù)多，很多數(shù)據(jù)集可以直接下載，所以近兩年大量公司開(kāi)發(fā)出了肺結(jié)節(jié)篩查產(chǎn)品。但是，對(duì)于更為廣泛的病種，AI產(chǎn)品的研發(fā)卻步履維艱。新病種數(shù)據(jù)獲取難度大，高質(zhì)量數(shù)據(jù)需要專(zhuān)家進(jìn)行合作標(biāo)注，整個(gè)病種AI產(chǎn)品的研發(fā)周期較長(zhǎng)。此外，在醫(yī)療場(chǎng)景當(dāng)中單獨(dú)識(shí)別圖像這件事情并不足以滿足醫(yī)生的需求，疾病篩查和輔助診斷臨床價(jià)值有限，要成為醫(yī)生日常使用必不可少的工具，就要介入到到臨床決策，醫(yī)生更需要能覆蓋全部醫(yī)療流程的AI產(chǎn)品。

因此，深入更多病種和參與更多醫(yī)療流程的產(chǎn)品，可能能得到更多醫(yī)院和醫(yī)生的支持和肯定，這可能是未來(lái)AI影像公司最重要的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。這一點(diǎn)上，匯醫(yī)慧影獨(dú)辟蹊徑，和清華大學(xué)、北京大學(xué)、斯坦福大學(xué)、intel達(dá)成合作，并成立人工智能聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，希望以影像數(shù)據(jù)切入，讓AI貫通影像科全流程里，實(shí)現(xiàn)從篩查到診斷再到治療和預(yù)后全部環(huán)節(jié)里，完成一個(gè)服務(wù)閉環(huán)。

2018年，匯醫(yī)慧影對(duì)外發(fā)布了三款比較常用的用于篩查場(chǎng)景的以圖識(shí)圖產(chǎn)品，比如CT肺結(jié)節(jié)的檢測(cè)、胸部DR檢測(cè)和骨折的檢測(cè)，其訓(xùn)練模型當(dāng)中不光是有圖像的信息，還加上了很多患者臨床的信息、檢驗(yàn)的信息以及愈后隨訪的信息，其AI產(chǎn)品不僅能夠?qū)崿F(xiàn)病灶定位和標(biāo)注，還可以參與腫瘤的分期分型，并能給醫(yī)生的治療決策提供支持。

2019年4月，匯醫(yī)慧影聯(lián)合301醫(yī)院發(fā)布主動(dòng)脈夾層人工智能平臺(tái)AORTIST3.0，將新病種模型開(kāi)發(fā)和單病種全流程覆蓋進(jìn)行了很好的結(jié)合。通過(guò)驗(yàn)證，AORTIST3.0的準(zhǔn)確度遠(yuǎn)超常規(guī)手動(dòng)測(cè)量，還提供主動(dòng)脈擴(kuò)張和復(fù)合終點(diǎn)事件預(yù)后預(yù)測(cè)結(jié)果。AORTIST3.0的表現(xiàn)基本上能夠達(dá)到301醫(yī)院這樣的精準(zhǔn)判斷和預(yù)測(cè)水平，能夠?qū)?0%的五年愈后降到15%，能夠更加深入醫(yī)療的場(chǎng)景和決策化的流程。

柴象飛表示，醫(yī)療AI已經(jīng)進(jìn)入下半場(chǎng)，AI已經(jīng)從1.0時(shí)代走向了2.0時(shí)代，這一點(diǎn)變化的原因是。“過(guò)去1-2年里，我們聚焦于為醫(yī)生提高診斷效率而努力，今天我們發(fā)現(xiàn)，醫(yī)療服務(wù)的真正核心是患者，以患者為中心，打通從患者到醫(yī)生再到醫(yī)院這條服務(wù)鏈條至關(guān)重要。”

目前，匯醫(yī)慧影正致力于打造一個(gè)在線化的影像中心，連接患者、醫(yī)院、醫(yī)生，為三者提供數(shù)字化、移動(dòng)化、智能化的影像閉環(huán)服務(wù)體系，并試圖構(gòu)建一個(gè)能夠持續(xù)孵化創(chuàng)新醫(yī)療服務(wù)的平臺(tái)向縱深發(fā)展，嘗試參與醫(yī)療治療和預(yù)后隨訪環(huán)節(jié)。與此同時(shí)，最為行業(yè)頭疼的盈利困境被匯醫(yī)慧影以全鏈條服務(wù)商業(yè)模式打破僵局，殺出重圍，跳出燒錢(qián)的魔咒，據(jù)悉匯醫(yī)慧影已經(jīng)有一個(gè)漂亮的收入成績(jī)單，已經(jīng)被行業(yè)視為準(zhǔn)獨(dú)角獸、獨(dú)角獸。

發(fā)起AI分級(jí)診療公益100家計(jì)劃

中國(guó)醫(yī)療領(lǐng)域面臨兩個(gè)難題，一是醫(yī)療資源匱乏，二是醫(yī)療資源分布不平衡。根據(jù)中國(guó)衛(wèi)生和計(jì)劃生育統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)，在我國(guó)所有醫(yī)療機(jī)構(gòu)中，城市醫(yī)院為28261個(gè)，基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)量達(dá)到927147個(gè)，基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)是城市醫(yī)院的32倍。

2016年我國(guó)各類(lèi)醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)量統(tǒng)計(jì)

根據(jù)中國(guó)醫(yī)學(xué)會(huì)的一份誤診數(shù)據(jù)資料顯示，中國(guó)臨床醫(yī)療總誤診率為27.8%，其中惡性腫瘤平均誤診率為 40%，而這些誤診主要發(fā)生在基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)。中國(guó)每年誤診總?cè)藬?shù)超過(guò)5700人，超過(guò)美國(guó)的4倍。

匯醫(yī)慧影聯(lián)合創(chuàng)始人兼COO郭娜表示：優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源的稀缺和匱乏是一個(gè)根本性矛盾，基層醫(yī)院真正缺乏的是診斷能力，診斷能力是稀缺資源。人工智能作為分級(jí)診療落地的一個(gè)必然抓手，可以讓基層民眾享受到均質(zhì)化的資源和服務(wù)。

在這方面，匯醫(yī)慧影與中國(guó)電信、中國(guó)聯(lián)通、阿里云、九州通以及醫(yī)療、IT、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等多維度的優(yōu)秀公司和團(tuán)隊(duì)?wèi)?zhàn)略合作，整合多方資源和自身堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)，希望以醫(yī)聯(lián)體為載體，打通線上線下，為基層醫(yī)院提供一整套服務(wù)。以鄭州大學(xué)第三附屬醫(yī)院為例，匯醫(yī)慧影以云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)，為其打造一整套婦幼聯(lián)盟醫(yī)聯(lián)體智能影像中心，實(shí)現(xiàn)醫(yī)聯(lián)體內(nèi)醫(yī)學(xué)影像信息、診斷信息共享，推進(jìn)醫(yī)學(xué)影像資源和影像醫(yī)療資源的整合與共享，醫(yī)聯(lián)體內(nèi)各婦幼醫(yī)療機(jī)構(gòu)可實(shí)現(xiàn)影像數(shù)據(jù)上傳、集中管理，以及影像信息、診斷報(bào)告的共享和調(diào)閱，最終實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源下沉。

鄭州大學(xué)第三附屬醫(yī)院并不是個(gè)案。據(jù)悉，這樣的醫(yī)聯(lián)體影像中心案例多達(dá)數(shù)十個(gè)。郭娜表示，為了進(jìn)一步推動(dòng)醫(yī)療AI在基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)的應(yīng)用普及，大幅提升其診療能力，匯醫(yī)慧影將于近日發(fā)起AI賦能分級(jí)診療公益100家計(jì)劃，首先向100家基層醫(yī)院提供為期1年的肺結(jié)節(jié)免費(fèi)篩查服務(wù)。目前匯醫(yī)慧影的肺結(jié)節(jié)篩查產(chǎn)品能已經(jīng)快速實(shí)現(xiàn)病灶定位和標(biāo)注，CT肺結(jié)節(jié)的自動(dòng)識(shí)別準(zhǔn)確率超過(guò)90%，在幫助醫(yī)生提升診斷效率的同時(shí)，降低漏診誤診率。

談及從肺結(jié)節(jié)篩查切入，郭娜表示，這是基于當(dāng)前國(guó)情和未來(lái)戰(zhàn)略目標(biāo)而定。一方面，肺癌可以說(shuō)是中國(guó)癌癥第一殺手。根據(jù)全國(guó)腫瘤登記中心發(fā)布的《2013中國(guó)腫瘤登記年報(bào)》披露，肺癌的年新發(fā)病例約60萬(wàn)。肺癌占城市全部惡性腫瘤發(fā)病率的20.48%，死亡率的27.05%；占農(nóng)村惡性腫瘤發(fā)病率的18.05%，死亡率的22.42%，發(fā)病率和死亡率呈上升趨勢(shì)。肺結(jié)節(jié)篩查能很好地幫助基層醫(yī)院提供初篩服務(wù)。

另一方面，國(guó)家在大力推行分級(jí)診療政策，匯醫(yī)慧影提供的醫(yī)療影像云平臺(tái)，能為醫(yī)聯(lián)體和分級(jí)診療提供很好的云平臺(tái)支撐，幫助基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)和城市醫(yī)院之間實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和醫(yī)生資源共享，真正實(shí)現(xiàn)“基層檢查，上級(jí)診斷”，可以說(shuō)是響應(yīng)了國(guó)家分級(jí)診療號(hào)召。

正如柴象飛所說(shuō)，“在整體醫(yī)療產(chǎn)能不足的背景下，醫(yī)療人工智能應(yīng)用于基層不僅是當(dāng)前剛需，環(huán)境也相對(duì)成熟。一是利用人工智能幫助醫(yī)生提高診斷的效率，將醫(yī)生從低效重復(fù)性勞動(dòng)中解放出來(lái)；二是幫助基層醫(yī)生提高診斷水平，降低基層誤診率。這條路盡管難走，但我們不能因?yàn)殡y干就不干，總得有人干，干才有價(jià)值，不干是沒(méi)有任何價(jià)值的?！?/p>

目前，匯醫(yī)慧影智慧影像產(chǎn)品已經(jīng)進(jìn)入超過(guò)1000家醫(yī)院，并在數(shù)百家醫(yī)療機(jī)構(gòu)中廣泛應(yīng)用?？梢哉f(shuō)，AI+基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)是一對(duì)絕佳的“CP”，實(shí)現(xiàn)了AI醫(yī)療企業(yè)、基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)以及基層患者的多方共贏，對(duì)我國(guó)AI醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也具有巨大的推動(dòng)作用。

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