AI結合醫療：人工智能落地的第一步？

　　IBM的人工智能Watson，近日僅用10秒就開(kāi)出了癌癥處方。在引發(fā)輿論熱潮的同時(shí)，也再次把“AI+醫療”推向高潮。方正證券近日發(fā)布的互聯(lián)網(wǎng)醫療深度報告就顯示，盡管安防和智能投顧最為火熱，但AI在醫療領(lǐng)域可能會(huì )率先落地。

　　接手“互聯(lián)網(wǎng)+”無(wú)奈的醫療痛點(diǎn)

　　圖像識別、深度學(xué)習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等關(guān)鍵技術(shù)帶動(dòng)了人工智能新一輪大發(fā)展

　　該份報告指出，從互聯(lián)網(wǎng)改造醫療行業(yè)的角度來(lái)劃分，中國互聯(lián)網(wǎng)醫療發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段：信息服務(wù)階段，即互聯(lián)網(wǎng)改造的是醫療的信息流，實(shí)現人和信息的連接;咨詢(xún)服務(wù)階段，即互聯(lián)網(wǎng)改造的是健康咨詢(xún)的服務(wù)流，實(shí)現人和醫生連接;診療服務(wù)階段，互聯(lián)網(wǎng)改造的是醫療的服務(wù)流，實(shí)現人和醫療機構的連接。

　　然而，互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)的模式創(chuàng )新沒(méi)有根本上提升醫療供給端的服務(wù)能力，從而根本上解決醫療資源(尤其是醫生)供不應求的局面。

　　與此同時(shí)，圖像識別、深度學(xué)習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等關(guān)鍵技術(shù)的突破帶動(dòng)了人工智能新一輪的大發(fā)展?！叭斯ぶ悄?醫療”概念應運而生。

　　與互聯(lián)網(wǎng)的不同，人工智能對醫療領(lǐng)域的改造是顛覆性的。

　　對人工智能醫療的需求主要基于幾方面客觀(guān)現實(shí)：一方面是優(yōu)質(zhì)醫療資源供給不足，成本高，醫生培養周期長(cháng)，誤診率高，疾病譜變化快，技術(shù)日新月異;另一方面，隨著(zhù)人口老齡化加劇、慢性疾病增長(cháng)、對健康重視程度提高，醫療服務(wù)需求持續增加。

　　人工智能的核心能力實(shí)際上是人類(lèi)自身已擁有的能力，但與人類(lèi)相比，最大優(yōu)勢在于計算能力的高效，尤其在數據密集型、知識密集型、腦力勞動(dòng)密集型行業(yè)領(lǐng)域。

　　在醫療領(lǐng)域，IBM Watson可以在17秒內閱讀3469本醫學(xué)專(zhuān)著(zhù)、24.8萬(wàn)篇論文，69種治療方案、61540次試驗數據、10.6萬(wàn)份臨床報告。通過(guò)海量汲取醫學(xué)知識，包括300多份醫學(xué)期刊、200多種教科書(shū)及近1000萬(wàn)頁(yè)文字，IBM Watson在短時(shí)間內迅速成為腫瘤專(zhuān)家。

　　阿里云研究中心和BCG的最新合作報告指出，從技術(shù)突破和應用價(jià)值兩維度分析，未來(lái)人工智能會(huì )出現服務(wù)職能、科技突破、超級智能三個(gè)階段?；跀祿姆?wù)智能階段將在接下來(lái)3—5年爆發(fā)：人工智能拓展、整合多個(gè)垂直行業(yè)應用，豐富實(shí)用場(chǎng)景。IDC Digital預測，截至2020年，醫療數據量將達40萬(wàn)億GB，預計約80%數據為非結構化數據。

　　四大模式分爭萬(wàn)億市場(chǎng)

　　人工智能+輔助診療潛在市場(chǎng)空間巨大，至少是萬(wàn)億級以上的營(yíng)收規模

　　從全球創(chuàng )業(yè)公司實(shí)踐的情況來(lái)看，AI+醫療的具體應用包括洞察與風(fēng)險管理、醫學(xué)研究、醫學(xué)影像與診斷、生活方式管理與監督、精神健康、護理、急救室與醫院管理、藥物挖掘、虛擬助理、可穿戴設備以及其他，其中以四種模式為主流。

　　首先是AI+輔助診療，即將人工智能技術(shù)用于輔助診療中，讓計算機“學(xué)習”專(zhuān)家醫生的醫療知識，模擬醫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)億級以上的營(yíng)收規模。

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

　　AI+醫學(xué)影像，是將人工智能技術(shù)具體應用在醫學(xué)影像的診斷上，主要分為兩部分：一是圖像識別，應用于感知環(huán)節，其主要目的是將影像這類(lèi)非機構化數據進(jìn)行分析，獲取一些有意義的信息;二是深度學(xué)習，應用于學(xué)習和分析環(huán)節，是AI應用的最核心環(huán)節，通過(guò)大量的影像數據和診斷數據，不斷對神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行深度學(xué)習訓練，促使其掌握“診斷”的能力。

　　如今，AI+醫學(xué)影像已經(jīng)走出實(shí)驗室，下一步將迎來(lái)商業(yè)化浪潮。貝斯以色列女執事醫學(xué)中心(BIDMC)與哈佛醫學(xué)院合作研發(fā)的人工智能系統，對乳腺癌病理圖片中癌細胞的識別準確率能達到92%，與病理學(xué)家的分析結合在一起時(shí)，它的診斷準確率可以高達99.5%。國內的DeepCare對于乳腺癌細胞識別的準確率也達到了92%。

　　AI+藥物挖掘，是指將深度學(xué)習技術(shù)應用于藥物臨床前研究，達到快速、準確地挖掘和篩選合適的化合物或生物，達到縮短新藥研發(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)計算機模擬，AI可以對藥物活性、安全性和副作用進(jìn)行預測。借助深度學(xué)習，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)涌現出多家AI技術(shù)主導的藥物研發(fā)企業(yè)。

　　最后是AI+健康管理。目前從全球AI+醫療創(chuàng )業(yè)公司來(lái)看，主要集中在風(fēng)險識別、虛擬護士、精神健康、在線(xiàn)問(wèn)診、健康干預以及基于精準醫學(xué)的健康管理。