方正證券近日發(fā)布的《互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療深度報(bào)告》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“方正證券報(bào)告”）顯示，雖然安防和智能投顧領(lǐng)域最為火熱，但率先落地的可能會(huì)在醫(yī)療領(lǐng)域。

不久前，斯坦福大學(xué)在《Nature》上發(fā)表了一篇文章：利用深度學(xué)習(xí)算法診斷皮膚癌，將其診斷結(jié)果與24位資深皮膚病專(zhuān)家的診斷結(jié)果做對(duì)比，準(zhǔn)確度達(dá)到91%；北卡羅來(lái)納大學(xué)的研究人員近日已經(jīng)開(kāi)發(fā)出了一套深度學(xué)習(xí)算法，可以預(yù)測(cè)嬰兒的自閉癥。這種預(yù)測(cè)方法具有 81%的準(zhǔn)確率，遠(yuǎn)超準(zhǔn)確度只有50%的傳統(tǒng)行為問(wèn)卷調(diào)查法。

人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展速度已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超乎人類(lèi)的想象。這一新技術(shù)帶給人們興奮和喜悅的同時(shí)，也不免帶來(lái)了幾分擔(dān)憂和恐懼。越來(lái)越多的人想知道，人工智能在未來(lái)會(huì)完全替代醫(yī)生嗎？人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域很快就能實(shí)現(xiàn)商業(yè)化嗎？近日獨(dú)角獸工作室舉辦的“2017人工智能如何改變醫(yī)療論壇”上，多位業(yè)內(nèi)人士就此話題做了探討。

人工智能會(huì)取代醫(yī)生嗎？

IBM堪稱(chēng)“AI+醫(yī)療”的翹楚。在醫(yī)療領(lǐng)域，IBM Watson可以在17秒內(nèi)閱讀3469本醫(yī)學(xué)專(zhuān)著、24.8萬(wàn)篇論文，69種治療方案、61540次試驗(yàn)數(shù)據(jù)、10.6萬(wàn)份臨床報(bào)告。通過(guò)海量汲取醫(yī)學(xué)知識(shí)，包括300多份醫(yī)學(xué)期刊、200多種教科書(shū)及近1000萬(wàn)頁(yè)文字，IBM Watson已在短時(shí)間內(nèi)迅速成為腫瘤專(zhuān)家。

2013年， Watson與斯隆凱特琳癌癥中心（MSKCC）合作，推出腫瘤解決方案Watson for Oncology。2014年底和2015年底，Watsonfor Oncology先后進(jìn)駐泰國(guó)曼谷的康民國(guó)際醫(yī)院（Bumrungrad InternationalHospital）和印度第三大醫(yī)院系統(tǒng)馬尼帕爾醫(yī)院（Manipal Hospitals）。2016年8月，IBM與我國(guó)21家醫(yī)院簽署IBM Watson for Oncology的合作意向協(xié)議，并于同年12月成立聯(lián)合會(huì)診中心。

隨著人工智能技術(shù)的逐漸成熟，IBM Watson以腫瘤為重心，逐漸將服務(wù)半徑伸向慢病管理、精準(zhǔn)醫(yī)療、體外檢測(cè)、精準(zhǔn)醫(yī)療等九大醫(yī)療領(lǐng)域，逐步實(shí)現(xiàn)人工智能作為一種新型工具的價(jià)值。

思派網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)始人馬旭廣認(rèn)為，人工智能目前還是作為醫(yī)生的輔助工具，“可能今后醫(yī)生就不存在了，但起碼今天所有的AI都應(yīng)該是幫助醫(yī)生提高效率，解決醫(yī)生不愿意做的、又臟又累的工作，這樣的AI才有前途，才有機(jī)會(huì)?！?/p>

復(fù)星同浩基金合伙人喬繼英表示，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用，需要得到醫(yī)生或醫(yī)療相關(guān)人員認(rèn)可才能夠推行?！搬t(yī)療和買(mǎi)衣服不一樣，買(mǎi)衣服不好可以退，醫(yī)療試錯(cuò)成本非常高，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用時(shí)的準(zhǔn)確率、怎么具體應(yīng)用都非常重要，人工智能醫(yī)療的創(chuàng)業(yè)公司一開(kāi)始要有醫(yī)療從業(yè)人員的參與?！?/p>

人工智能的特點(diǎn)是能夠處理大量數(shù)據(jù)和信息，這就需要足夠的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行支持，但在醫(yī)學(xué)很多領(lǐng)域缺少足夠的原始數(shù)據(jù)。IBM沃森健康負(fù)責(zé)人Phil Wu以沃森為例，談到面對(duì)所謂經(jīng)驗(yàn)上的東西沃森是支持的，沃森所提供的醫(yī)療方案背后都有實(shí)證支持?！懊鎸?duì)疑難雜癥，這點(diǎn)沃森解決不了，疑難雜癥沒(méi)有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化，沃森無(wú)法實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)?！?/p>

這樣看來(lái)，短時(shí)期內(nèi)醫(yī)生并不用過(guò)分擔(dān)心自己會(huì)被人工智能搶了“飯碗”。長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，醫(yī)生這個(gè)行業(yè)將會(huì)因?yàn)槿斯ぶ悄艿某霈F(xiàn)而變得競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈?！耙?yàn)樽孉I學(xué)習(xí)的病例仍然需要醫(yī)生來(lái)產(chǎn)生，一些高水準(zhǔn)有研究性強(qiáng)的醫(yī)生將會(huì)越來(lái)越吃香，而某些低水準(zhǔn)的醫(yī)生將會(huì)被取代?！币晃籄I從業(yè)者說(shuō)。

著名大數(shù)據(jù)專(zhuān)家，阿里巴巴集團(tuán)原副總裁徐子沛曾寫(xiě)文章表示，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域有巨大的想象空間，未來(lái)將極大簡(jiǎn)化當(dāng)前繁瑣的看病流程，解放醫(yī)生，也解放病人?！暗也徽J(rèn)為醫(yī)生會(huì)完全消失，但其職業(yè)方式將發(fā)生重大變化。未來(lái)的醫(yī)院，將成為病人、醫(yī)生、算法三者共生、互相協(xié)作的場(chǎng)所?！?/p>

醫(yī)學(xué)影像可能率先商業(yè)化

方正證券報(bào)告指出，從全球創(chuàng)業(yè)公司實(shí)踐的情況來(lái)看，AI+醫(yī)療的具體應(yīng)用包括洞察與風(fēng)險(xiǎn)管理、醫(yī)學(xué)研究、醫(yī)學(xué)影像與診斷、生活方式管理與監(jiān)督、精神健康、護(hù)理、急救室與醫(yī)院管理、藥物挖掘、虛擬助理、可穿戴設(shè)備以及其他，其中以下面四種模式為主流：

首先是AI+輔助診療，即將人工智能技術(shù)用于輔助診療中，讓計(jì)算機(jī)“學(xué)習(xí)”專(zhuān)家醫(yī)生的醫(yī)療知識(shí)，模擬醫(yī)生的思維和診斷推理，從而給出可靠診斷和治療方案。輔助診療場(chǎng)景是醫(yī)療領(lǐng)域最重要、也最核心的場(chǎng)景，人工智能+輔助診療潛在市場(chǎng)空間巨大，至少是萬(wàn)億級(jí)以上的營(yíng)收規(guī)模。

在AI+輔助診療的應(yīng)用中，IBM Watson是目前最成熟的案例。2012年Watson通過(guò)了美國(guó)職業(yè)醫(yī)師資格考試，并部署在美國(guó)多家醫(yī)院提供輔助診療的服務(wù)。目前IBMWatson提供診治服務(wù)的病種包括乳腺癌、肺癌、結(jié)腸癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宮癌等多種癌癥。

其次是AI+醫(yī)學(xué)影像，是將人工智能技術(shù)具體應(yīng)用在醫(yī)學(xué)影像的診斷上，主要分為兩部分：一是圖像識(shí)別，應(yīng)用于感知環(huán)節(jié)，其主要目的是將影像這類(lèi)非機(jī)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，獲取一些有意義的信息；二是深度學(xué)習(xí)，應(yīng)用于學(xué)習(xí)和分析環(huán)節(jié)，是AI應(yīng)用的最核心環(huán)節(jié)，通過(guò)大量的影像數(shù)據(jù)和診斷數(shù)據(jù)，不斷對(duì)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，促使其掌握“診斷”的能力。

如今，AI+醫(yī)學(xué)影像已經(jīng)走出實(shí)驗(yàn)室，下一步將迎來(lái)商業(yè)化浪潮。貝斯以色列女執(zhí)事醫(yī)學(xué)中心（BIDMC）與哈佛醫(yī)學(xué)院合作研發(fā)的人工智能系統(tǒng)，對(duì)乳腺癌病理圖片中癌細(xì)胞的識(shí)別準(zhǔn)確率能達(dá)到92%，與病理學(xué)家的分析結(jié)合在一起時(shí)，它的診斷準(zhǔn)確率可以高達(dá)99.5%。國(guó)內(nèi)的DeepCare對(duì)于乳腺癌細(xì)胞識(shí)別的準(zhǔn)確率也達(dá)到了92%。

第三是AI+藥物挖掘，是指將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于藥物臨床前研究，達(dá)到快速、準(zhǔn)確地挖掘和篩選合適的化合物或生物，達(dá)到縮短新藥研發(fā)周期、降低新藥研發(fā)成本、提高新藥研發(fā)成功率的目的。通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬，AI可以對(duì)藥物活性、安全性和副作用進(jìn)行預(yù)測(cè)。借助深度學(xué)習(xí)，在心血管藥、抗腫瘤藥、孤兒藥和常見(jiàn)傳染病治療藥等多領(lǐng)域取得了新突破。目前，已經(jīng)涌現(xiàn)出多家AI技術(shù)主導(dǎo)的藥物研發(fā)企業(yè)。

“現(xiàn)在新藥研發(fā)越來(lái)越難，過(guò)去用人工智能從事新藥研發(fā)數(shù)據(jù)不夠、算法也不夠，未來(lái)在這一領(lǐng)域可能會(huì)有大的突破?！眴汤^英表示，新藥研發(fā)多年來(lái)“10年10億美金”的“魔咒”或許有望打破。

第四是AI+健康管理。目前從全球AI+醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司來(lái)看，主要集中在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、虛擬護(hù)士、精神健康、在線問(wèn)診、健康干預(yù)以及基于精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的健康管理。喬繼英表示，個(gè)人健康管理，僅有簡(jiǎn)單的信息反饋是不夠的，如果可以在更有效、更低成本層面實(shí)現(xiàn)個(gè)人健康管理，這也是未來(lái)的一個(gè)方向。

其中，“AI+醫(yī)學(xué)影像”被多位業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為最有可能率先實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。

馬旭廣個(gè)人特別看好圖像識(shí)別在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用，“只要比對(duì)足夠多的影像，AI就能夠提高診斷效率，提高診斷準(zhǔn)確性，這是我堅(jiān)信AI在醫(yī)療過(guò)程中發(fā)展最快的領(lǐng)域?！?/p>

Phil Wu對(duì)此表示認(rèn)同，“人工智能在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域有可能最早落地，但要實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的醫(yī)學(xué)診斷，還需要更多數(shù)據(jù)、案例的錄入，但影像圖片確實(shí)是一個(gè)很好的切入點(diǎn)?！?Phil Wu透露，沃森將有影像學(xué)腫瘤方案產(chǎn)品在2018年上線。

2015年，IBM以10億美元收購(gòu)醫(yī)學(xué)影像公司Merge，Merge Healthcare是美國(guó)最有影響力的醫(yī)療影像公司，不僅擁有大量的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)和圖像（CAT掃描、乳房攝像），還有世界頂尖的技術(shù)平臺(tái)。該平臺(tái)可以幫助醫(yī)生和醫(yī)院存儲(chǔ)并分析醫(yī)學(xué)圖像。IBM相關(guān)負(fù)責(zé)人此前曾表示，Watson與Merge的結(jié)合可以提供對(duì)影像的深度解讀，幫助醫(yī)療提供者和研究人員節(jié)省時(shí)間。出售這種醫(yī)學(xué)影像的深度解讀便是其盈利方式。

順為資本合伙人李銳認(rèn)為，圖像智能識(shí)別可以降低醫(yī)生的工作量，這是業(yè)界已經(jīng)達(dá)成共識(shí)的，但是在綜合診療上人工智能是否能給予醫(yī)生很好的建議和意見(jiàn)？IT和互聯(lián)網(wǎng)出身的人對(duì)此有很大的信心，但醫(yī)生背景的人目前還有很多疑慮?！拔乙脖容^保守，去年投的幾個(gè)公司都是醫(yī)生加互聯(lián)網(wǎng)的團(tuán)隊(duì)，或是創(chuàng)始人既干過(guò)醫(yī)生也干過(guò)互聯(lián)網(wǎng)。”李銳說(shuō)。

喬繼英認(rèn)為，無(wú)論是治療皮膚病還是癌癥，圖像可能只是一個(gè)參數(shù)，而治療疾病需要多個(gè)參數(shù)?！皬耐顿Y人角度來(lái)說(shuō)，光看圖像還不足以讓我做出判斷。我們更希望至少能解決一個(gè)小的問(wèn)題，能做出一個(gè)臨床輔助診斷。”

商業(yè)化挑戰(zhàn)

IDC Digital預(yù)測(cè)，截至2020年，醫(yī)療數(shù)據(jù)量將達(dá)40萬(wàn)億GB，預(yù)計(jì)約80%數(shù)據(jù)為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。顯然，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域有無(wú)限想象空間。

但是，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)商業(yè)化依舊面臨諸多挑戰(zhàn)。即便是在醫(yī)療領(lǐng)域滲透最廣的Watson，其商業(yè)化路徑仍在探索?！癆I+醫(yī)療”的商業(yè)化還會(huì)面臨一個(gè)醫(yī)療行業(yè)從業(yè)者都無(wú)法回避的問(wèn)題，那就是醫(yī)療行業(yè)的公益性。“醫(yī)療行業(yè)不純粹是商業(yè)行為導(dǎo)向，當(dāng)醫(yī)生應(yīng)用人工智能來(lái)做輔助診斷的時(shí)候誰(shuí)來(lái)付費(fèi)？”鄧侃表示，這個(gè)問(wèn)題他經(jīng)常被投資人問(wèn)到。

互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療創(chuàng)業(yè)大浪中，糖尿病領(lǐng)域的企業(yè)多如牛毛，利用人工智能做糖尿病管理，也是不少創(chuàng)業(yè)公司正在嘗試的事情?；劭靥蔷褪瞧渲幸患??；劭靥莿?chuàng)始人楊楓認(rèn)為，人工智能做糖尿病管理，個(gè)性化數(shù)據(jù)特別珍貴。“我們的經(jīng)驗(yàn)是先從個(gè)性化數(shù)據(jù)這樣的小數(shù)據(jù)著手，服務(wù)好每一個(gè)患者，這樣患者更容易買(mǎi)單。患者愿意買(mǎi)單，你已經(jīng)活下來(lái)了，等到數(shù)據(jù)大的時(shí)候再去發(fā)現(xiàn)規(guī)律。先有服務(wù)，后有數(shù)據(jù)，再有大數(shù)據(jù)?！?/p>

喬繼英認(rèn)為，AI適合解決的商業(yè)問(wèn)題特征包括“行業(yè)存在持續(xù)痛點(diǎn)、流程重復(fù)、可進(jìn)行數(shù)字化信息輸入，問(wèn)題可以細(xì)分并且有邊界?！比绻転橹峁┙鉀Q方案，自然有人愿意買(mǎi)單。“醫(yī)療里的付費(fèi)方包括保險(xiǎn)、藥企、醫(yī)院等醫(yī)療服務(wù)機(jī)構(gòu)、醫(yī)生、患者。其中，醫(yī)生是用戶和決策者，患者是使用者，付費(fèi)方是保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)，整個(gè)鏈條比較長(zhǎng)和復(fù)雜，不過(guò)把鏈條挖到底，總能找到愿意付費(fèi)的那一方?！?/p>

“現(xiàn)在全世界都要做人工智能，國(guó)內(nèi)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)大，可能我們的速度更快，所以在人工智能領(lǐng)域國(guó)內(nèi)企業(yè)有彎道超車(chē)機(jī)會(huì)?！睏顥鲗?duì)未來(lái)很樂(lè)觀。

來(lái)源：華夏時(shí)報(bào)、健康點(diǎn)