2017年，醫(yī)生、護(hù)士嚴(yán)重供不用求，醫(yī)生、護(hù)士累倒在辦公場合的新聞也時(shí)常出現(xiàn)。
隨著AI的崛起，很多專業(yè)人士表示有望利用AI來輔助他們的工作，重新配置資源，緩解醫(yī)院人手不夠的現(xiàn)狀。但將技術(shù)滲透到行業(yè)是一個(gè)漫長且艱難的過程，醫(yī)療行業(yè)尤其謹(jǐn)慎。小編整理了2017年部分投資人、創(chuàng)業(yè)者及AI專家對(duì)AI醫(yī)療的看法，希望對(duì)你有所啟發(fā)。
投資醫(yī)療，AI雖好但非全部
“未來兩年，醫(yī)療AI會(huì)死一批。至少在我看來，這會(huì)是個(gè)大概率事件。”過去一年，田敏和元璟團(tuán)隊(duì)花了很大力氣，在看了三十多家醫(yī)療AI項(xiàng)目后，給出了這樣的結(jié)論。
越是接觸到患者的環(huán)節(jié)越不容易被技術(shù)所取代，像問診環(huán)節(jié)，這個(gè)環(huán)節(jié)不是僅僅說簡單看個(gè)病，還有很多醫(yī)患信任和交流的空間存在。
但單是在診斷的這一個(gè)環(huán)節(jié)上，AI能夠體現(xiàn)出的價(jià)值是巨大的，因?yàn)樵谝恍┲卮蠹膊『秃币姴∩系脑\斷上，AI比醫(yī)生擁有更大優(yōu)勢。就像很多患者會(huì)選擇來北京的三甲醫(yī)院看病，是因?yàn)楸本┑尼t(yī)生見過全國各種疑難雜癥，而AI可能幾秒鐘就把全世界的疑難雜癥都見過了，所以在專病的診斷上，AI是有很大的空間來幫助醫(yī)生做判斷的，反而對(duì)于醫(yī)生天天看的常見病，未必能起到很大的作用。
所以在AI醫(yī)療領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)，我們看好三個(gè)領(lǐng)域——病理、基因領(lǐng)域和罕見病。其中病理領(lǐng)域門檻更高，但痛點(diǎn)更大，機(jī)會(huì)也更大，首先病理對(duì)腫瘤類的疾病則有精標(biāo)準(zhǔn)的作用，其次中國現(xiàn)階段病理醫(yī)生、X光醫(yī)生都非常稀缺，AI可以在這方面彌補(bǔ)醫(yī)療資源的不足。
醫(yī)療是保守的行業(yè)，太先進(jìn)的反而會(huì)被抵觸
說起醫(yī)療投資，大部分人的第一反應(yīng)，專業(yè)性強(qiáng)。區(qū)別于其他領(lǐng)域的投資，醫(yī)療相關(guān)的投資仍需要遵循醫(yī)療行業(yè)的特色。作為一個(gè)投入長、風(fēng)險(xiǎn)高的行業(yè)，如何規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，存活下去顯得格外重要。在中國，因?yàn)槿丝诙?，面臨的問題就更復(fù)雜。
像CT、 X光，都是逐步被接受，不可能一蹴而就。AI火，是因?yàn)?AlaphaGo把人類打敗了，但有幾個(gè)像DeepMind這樣的公司？又有幾個(gè)能真正了解醫(yī)療行業(yè)，踏踏實(shí)實(shí)做的？我學(xué)影像的，對(duì)這個(gè)比較了解，2005年，就已經(jīng)有CAD，計(jì)算機(jī)輔助診斷這類技術(shù)，這些都是很好的，但是得有個(gè)過程去驗(yàn)證，中國人和美國人基因是不一樣的，適用于西方的，適用于東方嗎？人命關(guān)天的事情，它一定是經(jīng)過時(shí)間的考驗(yàn)，具有穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。
回歸理性，技術(shù)不是一個(gè)門檻，在國內(nèi)醫(yī)療技術(shù)永遠(yuǎn)不是最新的，而是最穩(wěn)定的。醫(yī)療技術(shù)需要大量的數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確度要在85%以上才能投入使用，它相對(duì)比較保守，太先進(jìn)反而可能會(huì)被抵觸。我們不太看好AI，這些AI的公司怎么變現(xiàn)？沒有醫(yī)療證誰敢用？醫(yī)院敢用嗎？消費(fèi)者敢用嗎？除非你三年五年真能堅(jiān)持，真正能夠拿到證。
5位大咖的觀點(diǎn)驚人一致：人工智能正成為醫(yī)療信息化企業(yè)的必爭之地！
從行業(yè)的發(fā)展來看，2018年將成為下一代醫(yī)療信息化產(chǎn)品孕育誕生的年份。業(yè)內(nèi)具有領(lǐng)導(dǎo)力的公司，都會(huì)陸續(xù)推出下一代醫(yī)療健康信息產(chǎn)品。原因有三個(gè)方面：
第一，宏觀政策的變革。“互聯(lián)網(wǎng)+”、“人工智能”等關(guān)鍵詞已經(jīng)寫入國家“十三五”規(guī)劃綱要，這必將推動(dòng)醫(yī)療信息化產(chǎn)品的變革。
第二，技術(shù)層面。醫(yī)院內(nèi)部的生產(chǎn)系統(tǒng)已經(jīng)陸續(xù)建設(shè)完畢，并且積累了豐富的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，再加上大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)逐漸成熟，這幾者的結(jié)合，為企業(yè)孕育下一代產(chǎn)品打好了基礎(chǔ)。
第三，生態(tài)環(huán)境。從業(yè)人員對(duì)于新技術(shù)深度應(yīng)用的意識(shí)已經(jīng)覺醒，健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要新的信息化技術(shù)進(jìn)行支撐。兩者都做好了準(zhǔn)備，所以新一代信息化產(chǎn)品的時(shí)機(jī)已經(jīng)成熟。
創(chuàng)業(yè)軟件
單一模式的醫(yī)療AI創(chuàng)業(yè)(如單一的醫(yī)學(xué)圖像AI診斷)，其泡沫將逐漸開始破滅。因?yàn)閷儆谌愥t(yī)療器械的AI，要通過行業(yè)嚴(yán)格的檢驗(yàn)和倫理上的接受非常困難。但醫(yī)療AI代表著未來醫(yī)療生產(chǎn)力的變革，需要高度重視。
同時(shí)，代表去中心化互聯(lián)網(wǎng)信用體系的區(qū)塊鏈技術(shù)，將來可能大有作為。
如果要給2018年一個(gè)關(guān)鍵詞，我認(rèn)為應(yīng)該是醫(yī)聯(lián)體。醫(yī)聯(lián)體是醫(yī)療生產(chǎn)關(guān)系變革推動(dòng)生產(chǎn)力發(fā)展的趨勢，它給醫(yī)療信息化廠商提供了各種各樣的機(jī)會(huì)，但將來的贏家，也未必會(huì)是傳統(tǒng)的信息化廠商。
久遠(yuǎn)銀海
2018年的關(guān)鍵詞，我認(rèn)為應(yīng)該是人工智能醫(yī)療。大健康信息化領(lǐng)域可能會(huì)出現(xiàn)這三個(gè)變化：
第一，醫(yī)保支付制度改革會(huì)直接影響到醫(yī)院和醫(yī)保的管理，會(huì)促進(jìn)信息化支撐能力的提升；
第二，醫(yī)保支付制度改革會(huì)促使醫(yī)保治理體系的升級(jí)，以及醫(yī)院的治理能力的進(jìn)一步提升；
第三，圍繞人工智能醫(yī)療，落地場景會(huì)不斷涌現(xiàn)。
北大醫(yī)信
智慧化和一體化，代表著醫(yī)療信息化未來的發(fā)展趨勢。如果給2018年一個(gè)關(guān)鍵詞，我認(rèn)為應(yīng)該是智能和一體。
金蝶醫(yī)療
2018年，我認(rèn)為人工智能會(huì)成為醫(yī)療信息化行業(yè)的關(guān)鍵詞。人工智能和醫(yī)療大數(shù)據(jù)的結(jié)合，一定會(huì)提升醫(yī)院臨床決策方面的能力。過去信息化對(duì)于醫(yī)院的支撐，更多是在電子化能力上，并沒有在臨床輔助上涉及太多。所以2018年，我認(rèn)為這一塊會(huì)出現(xiàn)一定的成果。
另一個(gè)變化是業(yè)務(wù)形態(tài)的變化，如遠(yuǎn)程醫(yī)療、醫(yī)療聯(lián)合體等，這種變化會(huì)促使醫(yī)院的信息化往云端遷移。
總結(jié)與感悟
從這5家行業(yè)巨頭的動(dòng)向中，我們能得出這么一些結(jié)論：
1、經(jīng)過多年的醞釀，醫(yī)院信息系統(tǒng)已經(jīng)到了一個(gè)升級(jí)換代的節(jié)點(diǎn)，且醫(yī)療機(jī)構(gòu)更新?lián)Q代的意愿強(qiáng)烈；
2、醫(yī)聯(lián)體所帶來的醫(yī)療機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)形態(tài)的變化，為信息化公司帶來了較大的市場機(jī)會(huì)；
3、集成化、一體化、智能化、互聯(lián)程度更高的新一代信息產(chǎn)品，將成為醫(yī)院信息化升級(jí)的重心；
4、人工智能領(lǐng)域正在成為醫(yī)療信息化企業(yè)的兵家必爭之地，并且已有公司開始搶跑。2018年，人工智能或?qū)⒃卺t(yī)療信息化公司實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的集中式爆發(fā)。
AI專家：三個(gè)問題教你識(shí)別醫(yī)療人工智能公司
全球著名的計(jì)算機(jī)博弈專家吳韌認(rèn)為，這一輪人工智能能夠取得前所未有的進(jìn)步主要有三個(gè)方面的原因：
第一，大數(shù)據(jù)的積累。在醫(yī)學(xué)方面，隨著電子病歷和數(shù)字膠片的積累，大量可以用于研究的結(jié)構(gòu)化病例保存起來。而這個(gè)大數(shù)據(jù)至少是以10萬份為起點(diǎn)，并且可直接用于模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)。
第二，計(jì)算能力的提升。這幾年，云計(jì)算、GPU等一些計(jì)算能力的提升為處理大數(shù)據(jù)提供基礎(chǔ)，縮短了訓(xùn)練模型所用的時(shí)間，將訓(xùn)練周期縮短為幾天。
第三，大數(shù)據(jù)與計(jì)算力的結(jié)合，是研究人員可以快速得到并訓(xùn)練出可以應(yīng)用在時(shí)間中的算法模型。而現(xiàn)代的可以稱之為人工智能的產(chǎn)品，必須有深度學(xué)習(xí)技術(shù)的參與。之前的人工智能技術(shù)并沒有很好的解決問題，而深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)才推動(dòng)了這波浪潮。
吳韌表示，正是由于這波人工智能興起的原因，決定了這次浪潮將是持續(xù)的，而不是間歇性的。從目前取得成績來看，也在驗(yàn)證這種說法。
基于這三方面常識(shí)，我們可以用以下幾個(gè)問題來鑒別新時(shí)代的人工智能公司。
1、公司數(shù)據(jù)從何而來，是網(wǎng)上下載還是從醫(yī)院獲取高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)？
2、公司算法模型從何而來，是從網(wǎng)上下載別人訓(xùn)練好的，還是自己訓(xùn)練模型。如果是自己訓(xùn)練的模型，那么訓(xùn)練軟件是哪一款，計(jì)算能力有多強(qiáng)？
3、自己訓(xùn)練的模型又與別人開源的模型有什么區(qū)別？訓(xùn)練的計(jì)算機(jī)里面有幾塊GPU？
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