近年來,，AI驚動了各個領(lǐng)域,，成為一種新的趨勢，而且AI的東風(fēng)早已吹到了醫(yī)療領(lǐng)域,。
如今,，AI+醫(yī)療賽道上玩家眾多，很多互聯(lián)網(wǎng)巨頭早已紛紛布局了AI醫(yī)療,。譬如,，騰訊推出了AI醫(yī)療產(chǎn)品“騰訊覓影”；阿里健康與萬里云聯(lián)合推出了醫(yī)療AI產(chǎn)品“Doctor You”,；科大訊飛推出了“三品一臺”——智醫(yī)助理,、影像輔助診斷系統(tǒng)、語音電子病歷產(chǎn)品以及人工智能輔助診療平臺,。
那現(xiàn)在為何有如此多的AI醫(yī)療產(chǎn)品涌現(xiàn)在人們眼前呢,？而這都要源于優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源的供需不平衡和人口老齡化，以及醫(yī)生培養(yǎng)的周期長,、誤診率高等這些因素,，才引發(fā)了AI風(fēng)吹向醫(yī)療。雖然AI醫(yī)療風(fēng)頭正勁,，但是極少有AI醫(yī)療產(chǎn)品能夠?qū)崿F(xiàn)真正的落地,。就目前來看，AI醫(yī)療仍然存在諸多需要突破的壁壘,。
一,、AI醫(yī)療的關(guān)隘：數(shù)據(jù)難題
醫(yī)療健康作為關(guān)乎民生的事業(yè)，其數(shù)據(jù)的重要性不言而喻,。
根據(jù)IDC Digital的預(yù)測,，截至2020年醫(yī)療數(shù)據(jù)量將達(dá)到40萬億GB，是2010年的30倍,。但是,，即使醫(yī)療數(shù)據(jù)量巨大，而其中80％左右的數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化,，這樣也發(fā)揮不了“大數(shù)據(jù)”的價值,。以下，筆者主要從兩個方面來解釋為什么數(shù)據(jù)量大不能轉(zhuǎn)化成大數(shù)據(jù)的這一情況,。
一方面,，數(shù)字化醫(yī)療數(shù)據(jù)難以獲取。目前國家乃至全世界都推行使用電子病例，目的就是將醫(yī)療數(shù)據(jù)信息化,、結(jié)構(gòu)化,，以便于智能醫(yī)療的發(fā)展。然而中國大部分患者的數(shù)字化病例資料都是不完全的,，這就對醫(yī)療數(shù)據(jù)的數(shù)字化整合帶來一定的難度,，那么企業(yè)獲取優(yōu)質(zhì)醫(yī)療數(shù)據(jù)的難度也隨之增加。據(jù)搜狐網(wǎng)報道,，在大醫(yī)院,，滿足要求的病例數(shù)據(jù)可能只有10％～20％，而在次級醫(yī)院,，這個比例僅僅只有1％,。
而目前，很多AI醫(yī)療公司正處于通過醫(yī)院“科研合作”免費試用的方式來獲取有限的,、優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)階段,。譬如，科大訊飛智慧醫(yī)療事業(yè)部總經(jīng)理陶曉東曾表示科大訊飛跟醫(yī)院合作,，這才使得它旗下的AI醫(yī)療產(chǎn)品能夠獲取一手的醫(yī)療數(shù)據(jù),。這也就說明，企業(yè)獲取優(yōu)質(zhì)醫(yī)療數(shù)據(jù)的渠道也是有限的,。
另一方面，醫(yī)療數(shù)據(jù)的錄入欠缺標(biāo)準(zhǔn),。不同的醫(yī)療機構(gòu)或者企業(yè),，它們的數(shù)據(jù)錄入標(biāo)準(zhǔn)是不一樣的，而單個醫(yī)療機構(gòu)或者企業(yè)積累的數(shù)據(jù)難以訓(xùn)練出有效的深度學(xué)習(xí)模型,。因此,，在不同醫(yī)療機構(gòu)或者企業(yè)合作時，容易因標(biāo)準(zhǔn)不一導(dǎo)致優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療數(shù)據(jù)丟失,。
據(jù)光明網(wǎng)報道,，廣州金域醫(yī)學(xué)檢驗集團(tuán)股份有限公司首席科學(xué)官于世輝曾說，人工智能做膜性腎病的研究學(xué)習(xí)需要陽性標(biāo)本一萬多例,，而廣東一家著名的醫(yī)科大學(xué)專業(yè)團(tuán)隊積累多年才有兩千多份標(biāo)本,，金域醫(yī)學(xué)雖有兩萬多份標(biāo)本，但想要合作就要把每一個標(biāo)本重新標(biāo)注,，讓機器在同樣一個疾病分類標(biāo)準(zhǔn)下深度學(xué)習(xí),。而我國有很多腎臟病分類體系，標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一會導(dǎo)致大量優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)無法為醫(yī)療人工智能的發(fā)展服務(wù),。
可以說,，AI醫(yī)療是基于大數(shù)據(jù)來發(fā)展的，而其要想為醫(yī)生輔助診斷疾病提供最好的支持，首先必須要解決數(shù)據(jù)的難題,。
二,、AI醫(yī)療的發(fā)展亟需復(fù)合型人才
據(jù)報道，根據(jù)業(yè)內(nèi)統(tǒng)計,，目前我國人工智能行業(yè)的從業(yè)人員不足5萬人,，每年通過高校培養(yǎng)出來的技術(shù)人員也不足2000人，而在人工智能行業(yè)從業(yè)者中,，我國擁有10年以上工作經(jīng)驗的人才占比不到25％,。
而且，據(jù)動脈網(wǎng)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn),，在47名醫(yī)療人工智能創(chuàng)業(yè)公司的CTO或者首席科學(xué)家中,，與醫(yī)學(xué)專業(yè)相關(guān)的人才僅有7人，占比14．9％,?？梢砸姷茫谌斯ぶ悄苋瞬哦倘钡拇蟊尘跋?，醫(yī)療人工智能的復(fù)合型人才更是短缺,。
據(jù)了解，醫(yī)渡云是一家以數(shù)據(jù)智能驅(qū)動醫(yī)療創(chuàng)新解決方案的醫(yī)療人工智能技術(shù)公司,。筆者在醫(yī)渡云的官網(wǎng)上了解到其團(tuán)隊構(gòu)成,，其中，大數(shù)據(jù)醫(yī)學(xué)團(tuán)隊都是來自于全球領(lǐng)先醫(yī)院的臨床專家,，而既懂醫(yī)療又懂技術(shù)的復(fù)合型人才還是比較少的,。
而且據(jù)搜狐報道，匯醫(yī)慧影創(chuàng)始人＆CEO柴象飛曾表示,，醫(yī)學(xué)影像是一個非常交叉化和跨學(xué)科的東西,，原來很多這個行業(yè)的人都離開了，但或許因人工智能大潮的推動,，這批人又回來了,，而且還有不少外行人加入其中。這么看來,，雖然AI吸引了很多技術(shù)人員,，但其中大多數(shù)技術(shù)人員并不一定懂醫(yī)療。
其實,，在AI醫(yī)療的研發(fā)中具備醫(yī)學(xué)和AI的復(fù)合型人才是越多越好,，這樣就有可能縮短了不同領(lǐng)域?qū)I(yè)人才之間的磨合時間。因為不同領(lǐng)域的人才之間的交流還是會存在比較大的困難,，都知道,，一個領(lǐng)域的專業(yè)人才去了解另外一個自己不熟悉的領(lǐng)域,，這之間的難處是顯而易見的。因此,，復(fù)合型人才的重要性也就凸顯出來了,，如果讓越多具備醫(yī)學(xué)知識和AI知識的復(fù)合型人才加入，必然對AI醫(yī)療的發(fā)展起到事半功倍的效果,。
三,、AI醫(yī)療的技術(shù)這一大基石尚待鞏固
從技術(shù)的角度來說，目前AI醫(yī)療的醫(yī)療還處于弱人工醫(yī)療的階段,。雖然AI醫(yī)療的應(yīng)用場景很廣泛,，比如虛擬助理、藥物研發(fā),、健康管理,、醫(yī)療影像輔助診斷等，但是真正落地,、符合醫(yī)院使用場景的產(chǎn)品還是比較少,，因此，相關(guān)技術(shù)和產(chǎn)品的研發(fā)還有待進(jìn)一步提升,。
據(jù)了解,，云知聲導(dǎo)診機器人一般都放在門診大廳，其通過智能語音以及自然語言理解技術(shù),，可以模擬醫(yī)生的問診過程,，完成病史的采集工作，從而提高醫(yī)生的診療效率,、減少誤診的概率,。但在交互過程中，云知聲導(dǎo)診機器人還是存在方言的識別,、使用場景嘈雜,、需求指令不明確等問題,。
而據(jù)億歐網(wǎng)報道,，云知聲通過改進(jìn)多MIC陣列、自主芯片降噪等技術(shù)來提高了用戶的語音體驗,，同時,，針對部分患者不習(xí)慣語音交互的問題，云知聲也在擴(kuò)大觸控交互的適用范圍,，以擺脫對語音的依賴來提高適應(yīng)性和用戶的體驗感,。
雖然云知聲針對這些問題在技術(shù)上做了完善，但是仍不一定能完全翻譯出正確的意思,，在語義理解上有時候可能仍存在歧義,，甚至有時候答非所問。換句話說，自然語言理解技術(shù)目前還是處于初級階段,，也只能解決一些效率問題,，還不足以對醫(yī)療問診進(jìn)行全面的解析。云天使基金副總裁張舒峣曾表示,，醫(yī)療作為一個較為特殊的傳統(tǒng)行業(yè),，對新技術(shù)相對保守，這也導(dǎo)致了AI醫(yī)療很難取得爆發(fā)式的進(jìn)展,。而且目前,，智能語言服務(wù)也偏娛樂屬性，在醫(yī)院場景并不適用,。
其實,，不管是導(dǎo)診機器人還是AI醫(yī)療影像、外科手術(shù)機器人,，都有落地難題,。因為醫(yī)學(xué)算是一個比較前沿的行業(yè)，隨時都有可能碰到疑難雜癥,，對此就會出現(xiàn)新的數(shù)據(jù),，那么AI醫(yī)療產(chǎn)品的數(shù)據(jù)算法就要不斷的更新，而數(shù)據(jù)算法的技術(shù)難度也會隨之增大,。但目前大多數(shù)公司在多學(xué)科聯(lián)合診斷算法上還存在技術(shù)瓶頸,，而技術(shù)力量的欠缺就會限制AI醫(yī)療的進(jìn)一步發(fā)展。
總之,，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域維度多,、門檻高，人工智能突破的難度還是比較大,。
三座大山壓制下,，AI醫(yī)療難盈利？
在數(shù)據(jù),、人才和技術(shù)這三座大山的壓制下,，AI醫(yī)療的發(fā)展并非想象中樂觀，其盈利還是存在問題,。據(jù)《2018中國人工智能商業(yè)落地研究報告》顯示,，2017年，在整個產(chǎn)業(yè)鏈上,，90％以上的AI企業(yè)依然處于虧損階段,，絕大多數(shù)企業(yè)年營業(yè)收入不足兩億。那么對于醫(yī)療這個重垂直化領(lǐng)域來說,，大多數(shù)的AI醫(yī)療企業(yè)也是屬于虧損階段,。
畢竟,，AI醫(yī)療的盈利狀況與AI醫(yī)療產(chǎn)品的落地情況有著很大的關(guān)系。據(jù)億歐網(wǎng)了解到,，人們對疾病預(yù)測的AI產(chǎn)品需求指數(shù)是比較大的,，而這方面的落地指數(shù)卻很小,；在醫(yī)療影像上面的需求一般,，但是其落地指數(shù)卻處于比較大的值。這就意味著,，需求指數(shù)不能很好地與落地指數(shù)成線性關(guān)系,，換句話說，AI醫(yī)療產(chǎn)品并不能很好的滿足人們的需求,，這就容易導(dǎo)致人們不愿為AI醫(yī)療產(chǎn)品買單,，因此，AI醫(yī)療的盈利就比較低,，甚至可能不盈利,。
況且，目前大多數(shù)AI醫(yī)療產(chǎn)品都在醫(yī)院處于試用階段,，因此,，它們在醫(yī)院里僅僅充當(dāng)醫(yī)生常規(guī)檢查過程以外的一個拾遺補漏的工具，并沒有達(dá)到其早先的定位,。照這么看,，AI醫(yī)療產(chǎn)品依舊還未完全獲得醫(yī)生的信任，那么AI醫(yī)療產(chǎn)品短時間內(nèi)很難在市場上被全面推廣使用就不難理解了,。
據(jù)了解,，科大訊飛、云知聲等AI企業(yè)在AI醫(yī)療業(yè)務(wù)上至今為止都未實現(xiàn)盈利,，按理說,，人工智能醫(yī)療市場的規(guī)模會因此而縮小，但目前的狀況卻是人工智能醫(yī)療市場規(guī)模在不斷地增大,。
前瞻產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2018—2023年中國人工智能行業(yè)市場前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》顯示,，2016年中國醫(yī)療人工智能的市場規(guī)模就已達(dá)96．61億元，2018年有望達(dá)到200億元,，預(yù)計到2020年我國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)行業(yè)市場規(guī)模將突破800億元,。
這么看來,，投資方非常注重AI醫(yī)療的發(fā)展,，而我國在人工智能醫(yī)療方面仍是蹣跚學(xué)步的嬰兒，絕大多數(shù)的產(chǎn)品都還沒到商業(yè)化階段,。其實,，要想讓我國的AI醫(yī)療成長,，就需要更多的產(chǎn)品能夠?qū)崿F(xiàn)真正的落地，并且大規(guī)模的適用于醫(yī)院場景,，只有這樣,，AI醫(yī)療產(chǎn)品才會慢慢走向商業(yè)化，實現(xiàn)盈利,。而在AI醫(yī)療產(chǎn)品實現(xiàn)落地這一過程的探索中,，就需要使用大量的資金。因此,，AI醫(yī)療市場規(guī)模越來越大,，但要完全實現(xiàn)AI醫(yī)療產(chǎn)品商業(yè)化還需要好長一段時間。
綜合來看,，對于掌握人工智能技術(shù)的計算機專家和技術(shù)的公司來說,，AI醫(yī)療相當(dāng)于給它們打了一針興奮劑，而就AI醫(yī)療的盈利來看,，表現(xiàn)出來的情況并不理想,，畢竟真正實現(xiàn)落地的產(chǎn)品相當(dāng)少。
總之,，與人工智能醫(yī)療相關(guān)的公司要想在AI醫(yī)療上實現(xiàn)盈利,，必然要攻破數(shù)據(jù)、人才和技術(shù)三大難題,，才有可能使更多的AI醫(yī)療產(chǎn)品實現(xiàn)真正的落地,，從而解決AI醫(yī)療難盈利的問題。但以目前的AI醫(yī)療發(fā)展?fàn)顩r來說,，企業(yè)何時才能達(dá)到這一目標(biāo)呢,？