做AI＋癌癥診斷 巨頭們的“小算盤(pán)”依然變現難

　　回顧近期智慧醫療領(lǐng)域的新聞，巨頭們的動(dòng)作不斷。

　　去年7月，阿里發(fā)布“DoctorYou”AI系統，主要應用于醫學(xué)影像診斷;去年8月，騰訊發(fā)布AI醫學(xué)影像產(chǎn)品“覓影”，用于早期癌癥診斷;今年9月，英特爾技術(shù)團隊發(fā)布AI全周期健康管理系統，幫助提升乳腺癌篩查的檢測精度和效率;不到一個(gè)月，谷歌又開(kāi)發(fā)出了一種名為“淋巴結助手”的AI系統，采用癌癥檢測算法，能夠自動(dòng)評估淋巴結活檢……

　　在梳理了巨頭們的AI+醫療產(chǎn)品后，智能相對論發(fā)現，“癌癥診斷”成為了眾多產(chǎn)品的一個(gè)共同點(diǎn)。在過(guò)去的一年里，BAT、谷歌、微軟、蘋(píng)果等科技企業(yè)均不遺余力地布局AI+醫療，而他們的第一步都十分有默契地選擇了“癌癥診斷”。

　　為什么“癌癥診斷”成為了巨頭們的“寵兒“呢?

　　外在驅動(dòng)：時(shí)代的“號召”

　　資本永遠是趨利的，廣闊的市場(chǎng)空間，強有力的社會(huì )和技術(shù)保障，這些由外部環(huán)境帶來(lái)的優(yōu)勢將會(huì )是AI+癌癥診斷強大的背后支撐力。

　　1.有需求

　　一方面，我國人口老齡化趨勢嚴重，工業(yè)化和城市化帶來(lái)的環(huán)境污染以及生活習慣的改變，使得我國居民的腫瘤發(fā)病率和死亡率明顯提高，惡性腫瘤已經(jīng)成為我國居民的“頭號殺手”，死亡比例在25%以上。

　　據全國腫瘤登記中心數據顯示，在中國每年每十萬(wàn)人中有264人患癌，一生中22%的概率患癌癥;每年每十萬(wàn)人有192人患癌死亡。

　　另一方面，2018年，很多行業(yè)都默契地提及了“消費升級”這一趨勢，而放在醫療行業(yè)，“消費升級”的現象也同樣存在，未來(lái)的患者消費趨勢之一將會(huì )是加強腫瘤早期檢測和管理，人們的早期篩查意識會(huì )提高。

　　與人們迫切意愿形成鮮明對比的是，醫院里篩查癌癥主要是通過(guò)化驗血腫瘤指標及B超、CT、MRI、PET-CT等，檢查方法的敏感性和特異性均不高，因此，社會(huì )上也呼吁更有效的早期篩查癌癥的新技術(shù)和新方法。

　　2.有條件

　　首先，癌癥治療支付方的增加給癌癥AI產(chǎn)品市場(chǎng)帶來(lái)利好。目前，大多數惡性腫瘤都包含在職工醫保、城鎮居民醫保和從村合作醫療等不同種類(lèi)醫保的報銷(xiāo)項目范圍內。2012年，國家基藥目錄首次增補抗腫瘤藥，包括2個(gè)輔助用藥在內的26個(gè)化藥以及1個(gè)中藥已經(jīng)被納入大病醫療保險基金支付范圍。農村醫療保障在2014年也開(kāi)始向大病醫療轉移，肺癌、胃癌等20種疾病治療全部納入大病醫保范疇。

　　除了醫保，還有商業(yè)保險，2012年以來(lái)，國內癌癥保險在多種因素的共同合力下，呈現強進(jìn)的市場(chǎng)增長(cháng)趨勢。據中國保險行業(yè)協(xié)會(huì )發(fā)布的《人身險產(chǎn)品聯(lián)盟老年防癌疾病保險分析報告》顯示，截止2017年6月底，老年防癌疾病保險的累計參加人數超過(guò)144萬(wàn)人，保費收入超過(guò)31億元，共計為市場(chǎng)提供超過(guò)1560億元癌癥保障。

　　其次，計算機視覺(jué)技術(shù)的廣泛使用能夠加持癌癥AI產(chǎn)品。不論是抖音、快手等短視頻的崛起，還是微信表情包的泛濫，毋庸置疑的是，人類(lèi)社會(huì )已經(jīng)進(jìn)入視覺(jué)信息的大數據時(shí)代。視覺(jué)技術(shù)也被認為是推動(dòng)當前經(jīng)濟進(jìn)步的革命性技術(shù)，它已經(jīng)被廣泛應用于多個(gè)領(lǐng)域，包括人臉識別、自動(dòng)駕駛、安防監控、工業(yè)檢測、美圖、醫學(xué)影像等等。

　　在各種視覺(jué)數據的推動(dòng)下，計算機視覺(jué)技術(shù)結合互聯(lián)網(wǎng)，能夠與醫療服務(wù)不斷深入交叉融合，逐步形成一種新的前端變革形態(tài)，尤其是基于特征選擇的機器學(xué)習技術(shù)，能夠基于多尺度變換空間的特征提取海量特征，進(jìn)而提升癌癥的診斷效果。

　　內在驅動(dòng)：巨頭的“小算盤(pán)”

　　1.AI+癌癥診斷，其實(shí)是為了最大程度符合社會(huì )期待。

　　在大眾的認知中，“癌癥”基本等于“死亡”(事實(shí)并非如此)，抗癌就是在與死神作斗爭，而在人與“神”的戰斗中，但凡有一個(gè)產(chǎn)品能夠為人們哪怕加持一個(gè)小小的光環(huán)，這個(gè)產(chǎn)品都會(huì )被給予無(wú)限贊譽(yù)。

　　另外，中國腫瘤患者的5年生存率在30%左右，遠遠落后于美國和日本的60%，在這種情況下，人們對于癌癥防治的期待值并不高，與之相關(guān)的技術(shù)產(chǎn)品也難以得到人們全身心的信任和依賴(lài)，在人們眼里，癌癥診斷的AI產(chǎn)品做得不好是十分正常的，畢竟人類(lèi)醫生的能力也十分有限。

　　所以，新技術(shù)的一點(diǎn)點(diǎn)進(jìn)步可能都會(huì )得到人們積極的反饋，這就相當于一個(gè)考試總是得30分的學(xué)生，突然夠到了及格線(xiàn)，即便不是最優(yōu)秀的，但家長(cháng)依舊會(huì )感到欣慰。這也是為什么眾多AI產(chǎn)品不斷強調自己的正確率高于人類(lèi)診斷的原因。

　　2.“下注”癌癥診斷，其實(shí)是為醫學(xué)影像診斷的降維攻擊打基礎。

　　醫學(xué)影像診斷是醫療的重要基礎，是臨床數據中最重要的診斷依據之一。醫學(xué)影像分兩個(gè)部分，一個(gè)是醫學(xué)成像，也就是圖像重建，利用AI實(shí)現少劑量成像，快速成像等。另一個(gè)是影像分析，也就是通過(guò)圖像智能識別技術(shù)較大程度降低醫生工作量。

　　巨頭搶占癌癥診斷的賽道，其實(shí)是采用了“擒賊先擒王”的計策。將人工智能技術(shù)用于癌癥診斷中，是因為癌癥種類(lèi)多，病理復雜，能夠整合更多的影像分析數據，讓產(chǎn)品“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。癌癥的防治難度眾所周知，僅僅從公眾認知來(lái)看，如果癌癥檢測算法的準確率足夠高，那其他疾病診斷是不是也不在話(huà)下呢?如果AI產(chǎn)品能以癌癥為入口，進(jìn)入整個(gè)醫療輔助診斷領(lǐng)域，患者們也將擁有更多的治療選擇。

　　變現困難，AI+癌癥診斷還需要更多耐心

　　巨頭們的想象都很美好，但“打臉”總是來(lái)得太快。IBM的沃森健康系統即便擁有了完善的腫瘤系統，但在與知名腫瘤專(zhuān)科醫院MD Anderson合作中也摔了個(gè)跟頭——沃森在2012年與MD Anderson簽署協(xié)議，共同開(kāi)發(fā)“腫瘤專(zhuān)家顧問(wèn)”(Oncology Expert Advisor)，僅四年后，德州大學(xué)審計辦公室對該項目出具48頁(yè)審計報告，終止了繼續合作。

　　終止合作的原因有很多，但其中一個(gè)因素是“腫瘤專(zhuān)家顧問(wèn)”難以成功推廣到其他醫院，即便MD Anderson在整個(gè)項目上花費了六千兩百萬(wàn)美元。理想和現實(shí)總是有著(zhù)太多差距，變現困難成為現如今AI癌癥產(chǎn)品的難題。這還只是醫院“大虧本”，如果放在國內，這六千兩百萬(wàn)美元恐怕就是巨頭們要支付的賬單了。

　　探究其中原因，主要有兩方面。

　　一方面，在醫療的支付領(lǐng)域，我們上文中也提到，保險機構正在加強對患者的保障，但這種保障實(shí)質(zhì)上制約了醫療機構的發(fā)展，醫療機構的營(yíng)收取決于保險的賠付規則而非患者自費費用，這也就決定了醫療機構難以找尋有效的C端盈利方式和營(yíng)銷(xiāo)手段，也就制約了醫療機構中產(chǎn)品和技術(shù)的更新迭代。

　　另一方面，AI尚屬新興領(lǐng)域，入駐醫療機構需要大量的人力物力和資本的投入，但醫院的公益性決定了其需要面臨長(cháng)期的虧損，這種特性要求企業(yè)不能有太強的退出期限，在產(chǎn)品落地的過(guò)程中，需要長(cháng)期戰略資本，而這種長(cháng)期的消耗也導致巨頭們在此領(lǐng)域頻頻受挫。

　　結論：

　　“癌癥”，這兩個(gè)字眼實(shí)在太過(guò)無(wú)情和可怖，所以，當巨頭們紛紛入局AI+癌癥診斷，其實(shí)是一件大家喜聞樂(lè )見(jiàn)的好事——如果企業(yè)能利用自身的技術(shù)和資本積累做出好的醫療產(chǎn)品，不僅形成了好的品牌的認知，更是為眾多被病魔纏身的患者們帶來(lái)一些生活的希望。