人工智能與醫(yī)療的結(jié)合受業(yè)界矚目，而醫(yī)療影像則被認(rèn)為是AI與醫(yī)療的融合中，最有可能率先實現(xiàn)商業(yè)化的領(lǐng)域。
人工智能與醫(yī)療的結(jié)合受業(yè)界矚目，而醫(yī)療影像則被認(rèn)為是AI與醫(yī)療的融合中，最有可能率先實現(xiàn)商業(yè)化的領(lǐng)域。
影像數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)性和大體量為AI在這一領(lǐng)域的應(yīng)用提供了最重要前提。通過較為成熟的算法和大數(shù)據(jù)應(yīng)用，機器讀片可以做到較為“客觀、精準(zhǔn)、高效”，也給機器在醫(yī)學(xué)影像上與人工媲美，甚至代替人工增加了可能。
風(fēng)口浪尖上，科技巨頭紛紛布局國內(nèi)智能醫(yī)學(xué)影像市場。英特爾、阿里、騰訊紛紛發(fā)布AI+醫(yī)學(xué)影像相關(guān)產(chǎn)品。
距離AI+醫(yī)學(xué)影像的商業(yè)化落地，中國究竟還有多少路要走？
巨頭紛紛布局
東方證券(15.250, 0.00, 0.00%)研報顯示，醫(yī)療大數(shù)據(jù)中有超過80%的數(shù)據(jù)來自于醫(yī)療影像，大量的影像數(shù)據(jù)讀取客觀要求更為高效、準(zhǔn)確的技術(shù)手段，而人工智能恰好可以滿足要求。于是，具備技術(shù)和數(shù)據(jù)優(yōu)勢的科技巨頭紛紛以AI+醫(yī)療影像為突破口，布局醫(yī)療領(lǐng)域。
盡管算法日趨成熟，數(shù)據(jù)質(zhì)量、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、醫(yī)學(xué)倫理等仍是AI在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域落地需要深入解決的問題，基于深度學(xué)習(xí)的智能醫(yī)學(xué)影像創(chuàng)業(yè)公司多在實驗或臨床階段。
“出于將市場需求和自身技術(shù)優(yōu)勢結(jié)合的考慮，阿里健康將醫(yī)學(xué)影像作為醫(yī)療AI的突破口。”阿里健康資深架構(gòu)師范繹對第一財經(jīng)記者介紹時稱，憑借高性能的計算環(huán)境、云平臺及深度學(xué)習(xí)技術(shù)優(yōu)勢，阿里健康于今年7月正式對外發(fā)布AI醫(yī)療產(chǎn)品“Doctor You”，該產(chǎn)品的CT肺結(jié)節(jié)智能檢測引擎是阿里健康進入實際應(yīng)用的第一個醫(yī)療AI產(chǎn)品。
騰訊也在今年8月發(fā)起人工智能醫(yī)學(xué)影像聯(lián)合實驗室，并公布其首個AI醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品“騰訊覓影”，輔助早期食道癌等疾病的篩查。
為什么會吸引巨頭的關(guān)注？英特爾公司醫(yī)療和生命科學(xué)集團亞太區(qū)總經(jīng)理李亞東對第一財經(jīng)記者表示，當(dāng)前人工智能算法已經(jīng)比較成型，計算能力不斷提升，數(shù)據(jù)支撐也為人工智能的應(yīng)用提供了較好基礎(chǔ)，另外，“患者在醫(yī)療影像檢測上的意愿比較強，（醫(yī)學(xué)影像檢測）相對收費比較高，為整個商業(yè)模式的創(chuàng)新、支付打下了很好的基礎(chǔ)。”
今年年初，英特爾與相關(guān)機構(gòu)合作研發(fā)的一套基于超聲影像的甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性的輔助診斷系統(tǒng)——“DE-超聲機器人(21.670, 0.00, 0.00%)”在部分醫(yī)院開始臨床試點。7月，英特爾與愛爾眼科(22.440, 0.00, 0.00%)等公司共同簽署人工智能眼科疾病識別解決方案，從處理器和硬件角度支持眼科圖像診斷。
相對于人工閱片，AI+醫(yī)學(xué)影像具備準(zhǔn)確率高、檢測效率高等優(yōu)勢。李亞東總結(jié)，機器讀片的優(yōu)勢主要在于“穩(wěn)、準(zhǔn)、狠”。“我們發(fā)現(xiàn)很多案例里面，人工智能準(zhǔn)確性已經(jīng)超過了一定工作年限的可比放射科醫(yī)生。舉例來說，三甲醫(yī)院10~15年工作經(jīng)驗的放射科醫(yī)生，讀甲狀腺結(jié)節(jié)的超聲影像準(zhǔn)確率在75%左右，我們的人工智能應(yīng)用則達(dá)到85%以上，甚至在不斷提升。”李亞東解釋。
范繹表示，在某些特定病種檢測的速度、效率，以及對基礎(chǔ)和繁瑣的工作的承接能力上，機器超過人類正是人類設(shè)計它的目的。“以阿里健康‘Doctor You’CT肺結(jié)節(jié)影像檢測技術(shù)來說，快速確診陽性病例能夠大量節(jié)省醫(yī)生時間。”
當(dāng)然，弱人工智能階段，再高效、精準(zhǔn)的機器，也只能作為醫(yī)生診斷的輔助工具。第二軍醫(yī)大學(xué)附屬長征醫(yī)院微創(chuàng)外科主任仇明認(rèn)為，AI+醫(yī)學(xué)影像只能說使臨床診斷準(zhǔn)確率進一步提高，早期疾病的發(fā)現(xiàn)和診治比以前更加提前，逐步取代一部分醫(yī)生的工作，但不可能完全取代醫(yī)生。
2009年，由國家衛(wèi)生計生委頒布的《人工智能輔助診斷技術(shù)管理規(guī)范（試行）》就提到了對醫(yī)療機構(gòu)、醫(yī)療人員的多項要求。
以影像診斷科為例，開展影像臨床診療工作5年以上，其技術(shù)水平達(dá)到三級醫(yī)院專業(yè)科室要求。必須有數(shù)字化影像診斷設(shè)備包括數(shù)字化常規(guī)X線設(shè)備、磁共振（MRI）、計算機X線斷層攝影（CT）和醫(yī)學(xué)影像圖像管理系統(tǒng)及其工作站的計算機硬件平臺。
此外，還要求人工智能輔助診斷醫(yī)師“具有5年以上與開展人工智能輔助診斷技術(shù)相關(guān)專業(yè)臨床診療工作經(jīng)驗，具有副主任醫(yī)師及以上專業(yè)技術(shù)職務(wù)任職資格”。
阿里健康同樣指出，“以‘Doctor You’為代表的醫(yī)療AI永遠(yuǎn)不會替代醫(yī)生，它的正確角色定位是醫(yī)生的得力助手。”
事實上，科技巨頭布局智能醫(yī)學(xué)影像，往往采取“兩條腿走路”的策略。
以技術(shù)和硬件為強項，英特爾在縱深開發(fā)典型應(yīng)用的同時，更注重在水平層面為業(yè)界提供硬件和技術(shù)支持。李亞東將這種思路總結(jié)為“既鋪路也開車”，“做垂直應(yīng)用不是英特爾的初衷，我們的初衷還是鋪路。”
而阿里健康則在B端和C端兩方面發(fā)力。“我們希望在C端針對常見病和慢性病方面不斷產(chǎn)生突破，于B端我們希望在醫(yī)療科研大數(shù)據(jù)平臺、健康云服務(wù)和區(qū)塊鏈技術(shù)上產(chǎn)生好的積累，最終提升醫(yī)療效率。”范繹透露，“Doctor You”目前聯(lián)合了阿里健康、阿里云、阿里巴巴iDST視覺計算團隊的三方力量共同推進。
數(shù)據(jù)質(zhì)量是關(guān)鍵
在眾多醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)中，影像數(shù)據(jù)相對標(biāo)準(zhǔn)，長時間積累中形成了體量龐大的數(shù)據(jù)集合，從這一角度來講，AI+醫(yī)學(xué)影像具備了較好的發(fā)展基礎(chǔ)。但是，必須看到，數(shù)據(jù)質(zhì)量對于人工智能在計算和學(xué)習(xí)能力提升上起著更為重要的作用，目前來看，甚至是關(guān)鍵作用。
李亞東介紹，人工智能的突破主要依賴于算法、計算能力和數(shù)據(jù)三方面，當(dāng)前人工智能算法已經(jīng)相對成型，計算能力也在不斷提升，而數(shù)據(jù)則成為最重要因素，數(shù)據(jù)質(zhì)量更是機器能否進行高效學(xué)習(xí)的關(guān)鍵。
華醫(yī)資本創(chuàng)始人劉云同樣認(rèn)為，相比于算法，數(shù)據(jù)對于AI+醫(yī)學(xué)影像發(fā)展更為關(guān)鍵。“從算法上中國沒有落后國外很多，算法的比拼是小部分，大部分是對以往數(shù)據(jù)的積累能力和利用，問題還是在于數(shù)據(jù)的獲取。”
這也是醫(yī)療影像跟其他醫(yī)療數(shù)據(jù)不一樣的地方。醫(yī)療影像從誕生開始就因為考慮到了機器的兼容性應(yīng)用了同樣的數(shù)據(jù)格式，醫(yī)療器械的幾大巨頭以及管理部門在文件一致性上也有著清晰的標(biāo)準(zhǔn)。另外，考慮到案件的回溯，以及病人存檔問題，各個國家都要求在醫(yī)療影像上存儲一定的時間。所以，在醫(yī)療影像細(xì)分市場上，積累了大量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，而且數(shù)據(jù)非常集中。
“人工智能并不是單純追求數(shù)據(jù)量大，而是要追求質(zhì)量。比如做機器學(xué)習(xí)，人工標(biāo)注的準(zhǔn)確性就非常重要，數(shù)據(jù)有沒有被‘清洗’很重要，讓機器接觸太多的‘噪音’，肯定學(xué)不出什么東西來，數(shù)據(jù)質(zhì)量是一個很關(guān)鍵的因素。”李亞東進一步解釋。
盡管如此，現(xiàn)實是，我國市場上的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)質(zhì)量并不令人滿意。復(fù)旦大學(xué)醫(yī)學(xué)影像智能診斷研究所教授劉雷解釋，臨床數(shù)據(jù)比較亂、錯誤多、缺失多，都會造成人工智能對醫(yī)療大數(shù)據(jù)的處理不是很成功。
劉云向第一財經(jīng)記者介紹，“以眼科為例，糖尿病視網(wǎng)膜病變篩查，網(wǎng)上就有10萬張片子可以免費下載，但是片子有好有壞。”
那么，真正高質(zhì)量的數(shù)據(jù)到哪兒去找？
李亞東認(rèn)為，在醫(yī)療影像細(xì)分市場上，大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)集中在二甲以上醫(yī)院，或者說比較有能力、資本、規(guī)模的大型醫(yī)院。
然而，高質(zhì)量數(shù)據(jù)的調(diào)取并不容易。由于缺乏有效的分享機制，高質(zhì)量、有人工標(biāo)記、適合機器訓(xùn)練的數(shù)據(jù)往往封閉在醫(yī)院內(nèi)部，不易獲得。
“醫(yī)院現(xiàn)在還沒有比較成熟的數(shù)據(jù)分享機制，各醫(yī)院不太愿意把自己的數(shù)據(jù)共享，因為都屬于醫(yī)院自己的財產(chǎn)。”海軍總醫(yī)院放療科主任、伽馬刀中心主任康靜波坦言。
同時，數(shù)據(jù)的隱私保護和應(yīng)用范圍也必須考慮，“數(shù)據(jù)如何在一個合理的框架下進行分享很關(guān)鍵。”李亞東認(rèn)為。
“現(xiàn)實情況是，有實力的公司往往與相關(guān)研究部門進行合作，自己發(fā)起臨床獲取數(shù)據(jù)，但矛盾點在于，其所能得到的數(shù)據(jù)數(shù)量又相對較小。”劉云介紹。
商業(yè)化落地
《醫(yī)療影像的市場圖譜和行業(yè)發(fā)展分析》報告預(yù)計，2020年，我國醫(yī)學(xué)影像市場規(guī)模將達(dá)6000億至8000億左右。劉云估計，市場上AI+醫(yī)學(xué)影像創(chuàng)業(yè)公司不下百家。然而，受監(jiān)管認(rèn)證、跨界人才以及醫(yī)生、病人觀念等因素影響，AI+醫(yī)學(xué)影像的商業(yè)化落地仍需進一步探索。
盡管各路資本和技術(shù)紛紛搶占熱點，人工智能醫(yī)學(xué)影像試點遍地開花，然而醫(yī)療產(chǎn)品的商業(yè)化必須面對的第一個問題就是行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。
李亞東提出，AI+醫(yī)學(xué)影像進一步推廣需要一條“標(biāo)準(zhǔn)線”，需要從行業(yè)管理和質(zhì)量管理方面制定指導(dǎo)。
劉云進一步解釋，當(dāng)前智能醫(yī)療行業(yè)缺乏統(tǒng)一的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和評估體系，人工智能在CFDA中沒有申報項目錄，智能醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品還是作為三類醫(yī)療器械向CFDA進行認(rèn)證申請，這使得研發(fā)企業(yè)在拿證過程中面臨標(biāo)準(zhǔn)不清等問題。
另外，責(zé)任的明晰也是商業(yè)化推廣的重要保障。
仇明介紹，當(dāng)前所有醫(yī)學(xué)影像判斷都是僅供臨床參考，最后決定診斷結(jié)果的是臨床醫(yī)生。盡管機器診斷擁有較高的準(zhǔn)確率，但在醫(yī)療倫理和法制方面，仍需明確責(zé)任界定問題。
正如人們在自動駕駛汽車上路問題上的小心謹(jǐn)慎一樣，出于不了解、不放心，用戶通常對智能醫(yī)學(xué)影像診斷準(zhǔn)確率上有更高要求。這也透露了當(dāng)前醫(yī)生和病人對于人工智能的接受程度問題。
最后，醫(yī)療和人工智能作為兩個對專業(yè)化要求極高的領(lǐng)域，跨界人才也是其商業(yè)化發(fā)展的必備條件。阿里健康透露，在技術(shù)層面上，必須將招募更多醫(yī)療AI領(lǐng)域的專業(yè)人才與阿里巴巴集團的技術(shù)積累相結(jié)合。
在技術(shù)發(fā)展與廣闊的市場前景下，AI+醫(yī)學(xué)影像前景美好，然而，要真正實現(xiàn)其商業(yè)化，無論是科技巨頭還是創(chuàng)業(yè)企業(yè)，都還有很長的路要走。“就目前來看，醫(yī)療AI的未來雖然美好，但仍需要進一步探索其在商業(yè)化上的落地。”范繹總結(jié)。
