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AI+醫療可幫助我國解決醫療資源供給不足這個痛點

工程師鄧生 ? 來源:Ai芯天下 ? 作者:Ai芯天下 ? 2021-03-22 14:48 ? 次閱讀
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AI+醫療算法生態成熟+應用廣泛

有人將人工智能在醫療上的運用,比作是醫生的另一個大腦,而且是對數據的儲存處理傳輸能力更強的大腦。

有了它,就能為群眾提供更加智慧的服務,也能提升醫生的工作效率,有助于緩解當前優質醫療資源緊缺的問題。

目前傳統的機器學習深度學習算法已被廣泛得應用,來處理臨床研究和醫療服務中的結構化數據,如醫學影像數據、基因數據和生物標志物數據。

而非結構化數據,如人工筆記、醫學期刊與患者調查等則依靠專門的醫學自然語言處理技術來分析。

在全球聯合抗擊疫情的大背景下,人工智能與醫療產業也進行了快速的融合,AI+醫療產品開始延伸到更多不同的醫療服務應用場景當中,并不斷的發展落地。

目前相對成熟的應用場景主要有:AI+醫療影像、AI+輔助診斷、AI+新藥研發、以及AI+健康管理等。

政府高度重視+持續釋放紅利

2017年國務院發布的《新一代人工智能發展規劃》中提出要發展便捷高效的智能服務,推廣應用人工智能治療新模式、新手段,建立快速精準的智能醫療體系。

從2017年開始,我國已把人工智能作為一個國策進行推動,近幾年的兩會上AI也被多次寫入政府工作報告中。

2018年政府提出人工智能向基層醫療進行滲透,2019年將AI+醫療的范圍進一步擴大到康養范疇;2020年進一步提出未來的建設指南,期望在2023年在以醫療為代表的人工智能領域中建立一套初步的標準體系規范。

AI+醫療市場將進入快速成長期

2019年之前,由于大部分細分領域的盈利模式尚未明朗,導致AI+醫療市場一度陷入低谷。

2019年由于智慧病案的興起,使得整體AI+核心醫療軟件服務市場規模超過20億,同比增速高達93.9%,其中CDSS占比最多,達到55.2%。

2020年加之疫情的影響,AI+醫療的優勢更加凸顯,因此,國家開始逐步發放各類醫療影像AI軟件三類證,并進一步出臺鼓勵AI+醫療發展的政策,這些將會使各細分領域的盈利模式逐漸明晰,市場也將會進入快速成長期。

從2020年到2022年,包含CDSS、AI+輔助檢查以及智慧病案等在內的核心醫療軟件服務市場規模,其整體的CAGR(復合年均增長率)將達到51.9%;并預計將在2022年超過70億美元的總值。

基礎層技術層已布局完備

AI+核心醫療產業鏈可以分為AI基礎層,AI+醫療技術層與應用層:

基礎層:除數據服務外,芯片與通信等基礎核心領域已形成牢固的技術壁壘,市場呈寡頭局面,中、短期內市場格局不會改變;

技術層:算法、框架以及通用技術則需要長期的投入與研發來攻克,目前各大科技企業與互聯網巨頭企業基本已完成布局,中小企業生存空間較少;

應用層:應用層可觸達全醫療服務場景,如院內臨床決策系統、手術機器人、智慧病案系統、醫療影像、藥企新藥研發與基因檢測,已有大量的互聯網醫療公司和傳統醫療公司涌入。

AI+醫療本質上可以創造出新的醫療資源供給市場,幫助我國解決醫療資源供給不足這個痛點。

憑借其出色的算法和大數據分析,不斷滲透到相關服務平臺的數據資源層和技術應用層。

同時,打通各個服務端口的數據壁壘,降低整體醫療成本,并實現在醫學影像、輔助診療、健康管理、新藥研發、疾病預測、虛擬助理、流程管理、研究平臺等核心應用場景的完美落地,最終提升國內整體醫療水平。

AI+醫療存在技術難點+標準缺失

隨著我國醫療體制改革的深化、分級診療制度的落實,政府開始加大力度解決醫療資源分配問題以及醫療服務效率問題。

其中,醫療人工智能的廣泛應用在提高醫療質量和服務效率、減少誤診誤治方面發揮了重要作用。

然而,目前AI+醫療仍存在醫學數據相關問題、復合人才短缺、行業標準缺失以及醫療科研轉化為成熟產品的周期過長等問題。

其中,數據的獲取、使用與數據共享是阻礙AI+醫療發展的最大因素。

由于AI+醫療發展的主要推動力仍是滿足醫療行業的剛性需求,因而AI+醫療在未來必然會打通數據壁壘,實現數據的安全、高質量及共享的應用。

醫療AI企業面臨著不少痛點等待解決

像我國國內企業在醫療影像方面面臨著數據流轉的問題,患者無法保存和管理自己原始的影像資料。

醫療領域里最重要的是準確度,需要在綜合一系列由人工智能計算出的指標的基礎上,由醫生來做出最后判斷和決策。

由于試驗設計質量參差不齊,具體的有效性很難進行比較和評估。

沒有統一行業評判的標準,可能會給數百萬患者帶來風險。同時也易助長醫療企業炒作AI實效性的火焰。

AI在醫療領域的應用更接近與體檢和預防,有時候帶來的效果很大,但非常間接,不容易形成控費價值的影響。

產學研實踐要掃清的障礙

從醫生角度看,年輕醫生首先要打好臨床、教學、科研的基礎,但到了一定階段,醫生不會滿足于常規的工作內容,而是往產學研的方向發展,會涉及更多跨領域的合作。

醫生的臨床思維和程序員的開發思維存在巨大的差異,AI產品能否觸及醫學本質,只有讓醫生愿意使用它,AI才有意義。

從應用場景上看,專科與全科領域邊界的劃分有待明確,醫養康的技術閉環沒有形成。

更大的挑戰來自于行業內AI評測體系標準尚未規范,造成企業理解差異大、產品良莠不齊。

醫療場景下,數據脫敏需求強烈、數據操作合規性要求高。標準的暫時缺位無疑影響這一領域的應用推廣。

在另一方面,國內由醫生參與和主導的產學研實踐還處于探索階段,尚未形成一個規范、明確的流程或方案,還面臨一些更深層次的障礙。

醫療大數據整體建設速度略顯乏力

相較其他獲得互聯網技術助推的行業而言,中國醫療大數據產業的整體建設速度仍略顯乏力。

縱觀行業歷史,國內的醫療大數據發展可向上追溯至2009年新一輪醫改中將電子病歷等醫療信息化的建設劃為重點任務,目前為止行業內已然擁有了10年的海量數據積累。

各個醫院管理者有時會形成數據壁壘。我們在信息交流過程當中,目前可以做到徐匯區共享,但與其他的醫院和醫療還不能夠達到數據共享,造成信息孤島。

同時,我們也缺少有基層醫療經驗又擅長人工智能的交叉人才。

然而,由于醫療數據的在流通共享環節和其他方面的諸多問題,即使已經打下了十年的醫療信息化建設基礎,卻仍然出現了一個又一個信息孤島,掣肘著行業的發展。

結尾

疫情期間,醫療AI的應用得到了進一步的創新與推廣。但不可否認的是,醫療AI在發展中還有著各種各樣的瓶頸與痛點。如何打破瓶頸尷尬期,進而推動行業向前發展,是擺在醫療AI行業人士面前十分關鍵的課題。

責任編輯:lq6

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