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人工智能+醫(yī)療 駛入快車道

2018-02-05

在政策推動和算法紅利的促進下，“人工智能+醫(yī)療”快速發(fā)展，根據中國數字醫(yī)療網統(tǒng)計，2016年中國AI+醫(yī)療市場規(guī)模達到96.61億元，增長率為37.9%，中國AI+醫(yī)療市場規(guī)模在持續(xù)增長，2017年超130億元，增長40.7%，有望在2018年市場規(guī)模達到200億元。


“人工智能+醫(yī)療”快速發(fā)展。醫(yī)學是一門靠歸納邏輯、經驗學習、循證運用的學科，人工智能在這個行業(yè)可以發(fā)揮重要作用。

人工智能在醫(yī)療行業(yè)的各環(huán)節(jié)均有應用

1. 診前:可用于個體或群體性疾病的預測，并給出健康建議。

2. 診中:人工智能可以輔助診斷、輔助治療，降低誤診率。

3. 診后:能通過計算機視覺、圖像識別和視頻分析等渠道保證患者服藥的真實性，輔助醫(yī)生實現(xiàn)患者藥物依從性的監(jiān)督。

4. 其他環(huán)節(jié):保險機構費用智能控制;人工智能參與到藥物研發(fā)過程中，可以縮短時間、提高效率。

目前產業(yè)發(fā)展處于第一階段。在此階段，弱人工智能算法相對成熟，數據的整合和共享構成行業(yè)發(fā)展的核心因素。產業(yè)仍處于發(fā)展初期，數據整合與共享是驅動行業(yè)發(fā)展的核心因素。AI+醫(yī)療發(fā)展的核心在于“算法+有效數據”。

隨著醫(yī)療數據互聯(lián)互通程度的提升和共享機制的建立，AI+醫(yī)療行業(yè)發(fā)展將加速。我們認為，目前已經形成成型產品、在各應用場景實現(xiàn)小范圍推廣、具備高附加值的AI+醫(yī)療應用包括兩個:

1. 基于醫(yī)學影像的智能識別;

2. 基于電子病歷的輔助診斷。后者的典型案例是IBMWatson，目前已經落地WatsonforOncology的腫瘤輔助診斷治療的AI產品，并在國際上各醫(yī)院小范圍推廣。自2012年深度學習技術被引入圖像識別數據集之后，其識別率近年來屢創(chuàng)新高，2015年百度在ImageNet的比賽識別錯誤率僅為4.58%，高于人類水平。而基于醫(yī)學影像的智能識別，全球該領域的創(chuàng)業(yè)公司達1000多家，是適合AI技術發(fā)揮其所長的醫(yī)學應用領域。

目前我國醫(yī)學影像數據的年增長率約為30%，而放射科醫(yī)師數量的年增長率為4.1%，其間的差距是25.9%，放射科醫(yī)師的數量增長遠不及影像數據的增長。

智能影像識別市場分類多空間大人工智能方法在醫(yī)學圖像處理中的應用十分廣泛，涉及醫(yī)學圖像分割、圖像配準、圖像融合、圖像壓縮、圖像重建等多個領域。

醫(yī)療影像智能識別按照應用領域，可以分為放射類、放療類、手術類以及病理類:

1. 放射類:類似于軍隊的“情報部門”，通過射線成像了解人體內部的病變情況，形成影像。對該影像智能識別的目的在于標注病灶位置。

2. 放療類:類似于軍隊的“戰(zhàn)斗部門”，在制定放療方案之前，醫(yī)生需要通過成像設備對靶區(qū)進行定位，從而形成影像。對該影像智能識別的目的在于進行靶區(qū)自動勾畫，由于放療需要殺死細胞，病變區(qū)域勾勒的越準確越好，對智能影像識別準確率要求高。

3. 手術類:對CT等影像通過3D可視化等技術，進行三維重建，幫助醫(yī)生進行手術前規(guī)劃，確保手術的精確性。

4. 病理類:病理診斷是最終確診環(huán)節(jié)，MRI、CT、B超等影像判讀的正確與否要參考病理診斷的結果。傳統(tǒng)的病歷檢驗是醫(yī)生在顯微鏡下直接讀取病歷涂片，現(xiàn)在數字化病理系統(tǒng)使得AI讀片成為可能。

以病理切片為例，據國家衛(wèi)計委統(tǒng)計，我國病理注冊醫(yī)生在1萬人左右，按照每百張床配備1—2名病理醫(yī)生的標準計算，全國病理科醫(yī)生缺口可能達3—4萬人，目前，全國有近40%的手術未進行病理切片分析。所以通過AI的方式輔助影像科醫(yī)師進行診斷將滿足市場剛需。

我國醫(yī)療資源短缺，供給嚴重不足，人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應用可以提升醫(yī)生工作效率，變相提升醫(yī)療資源的供給。從變現(xiàn)對象看，基層醫(yī)院因為治療水平，醫(yī)療資源缺乏，付費動力最強;而大醫(yī)院雖然醫(yī)療資源豐富，但由于門診住院量高，具備通過智能化應用提升工作效率的需求。在此背景下，基層醫(yī)院具備按次付費的需求基礎，而大醫(yī)院更容易接受軟件服務費作為付費形式。隨著第三方影像中心的崛起，將也會對智能影像診斷產生需求。