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Airdoc董事长张大磊:中美医疗人工智能存在这四大不同

本文作者:刘伟 2017-10-04 07:37
导语:参照国外的发展经验可以为国内企业更好地看清未来提供诸多帮助。

Airdoc董事长张大磊:中美医疗人工智能存在这四大不同

他山之石,可以攻玉。

当前医疗人工智能发展十分火热,但作为一片全新的市场,大多数企业并没有很明确的方向。这种情形下,参照国外的发展经验可以为国内企业更好地看清未来提供诸多帮助。

Airdoc作为一家同时耕耘中美市场的医疗人工智能企业,对于当前的市场有着独到的见解。Airdoc董事长张大磊认为中美医疗人工智能市场主要存在四大差异:

一、美国医疗机构拥有更好的诊断一致性,更注重基础设施的建设。

二、美国的各类医疗人工智能应用发展更为均衡,国内则主要集中于医学影像

三、医疗人工智能在治疗领域比诊断拥有更加光明的前景,但国内在这方面的布局落后于美国。

四、中国医疗人工智能企业太过局限于对人的研究,但其实微生物和动物市场同样十分广阔。

以下是Airdoc董事长张大磊先生的分享原文,雷锋网做了不改变原意的编辑:

过去几年,我们在美国市场和中国市场都做了一些工作,发现这两个市场存在许多不同之处。今天和大家简单做一个分享,谈谈中美市场在医疗人工智能领域到底有哪些不同。

首先介绍一下我们公司,Airdoc是一个纯本土企业,在美国的公司其实也是中国公司的分支机构。和其他医疗人工智能公司相比,我们入局更早一些,当时医疗人工智能还没有这么热,我们在冷静的过程中学会了很多东西。我们对自己的定位是做每个人的人工智能,而不是只有大专家才能用得着的人工智能。

过去几年,医疗人工智能从不被接受到慢慢被接受,最终成为一个相对热门的事物。在这个过程中,我相信监管层面、行业层面、科技医疗领域都有许多新的认知和改变。比如北、上、广等医疗相对发达地区的三甲医院,陆陆续续都开始部署医疗人工智能。此外,还有很多大型的会议,把行业里优秀的同行和思想家们召集到一起相互交流,这在三年前是不可想象的。

同时我们也注意到,科技领域也开始比较关心这个话题了。几年前,人工智能领域的专家离产业还相对较远,但现在越来越多人开始意识到人工智能是拐杖型的技术,自己本身不能创造价值,必须和某个领域相结合。目前,金融、安防等领域已经有很多人在探索了,医疗领域的公司也慢慢多起来了。

但是随着越来越多人关心医疗人工智能,我们也注意到很多人的期望有些过高。人工智能技术发展至今,本质上并没有非常突破性的进展。在创立Airdoc之前,我负责过视频公司PPTV。那时候我们也用到了很多人工智能技术,每天都有几百万人上传视频,里面色情、暴力什么都有,不可能全靠组织人力来甄别。所以我们采用算法将所有视频录像、截图下来,识别里面的内容。这些从2012年开始就广为人知,是算法圈子里大家最熟悉的东西。

为什么过去几年医疗人工智能会慢慢热起来?我认为其中很大的一个因素就是,现在的医保和医疗改革遭遇了困境。不只是中国,美国也同样如此。中国和美国市场在人工智能上走过的路非常不一样,最大的不同体现在四个方面:

基础设施和市场定位不同

首先,中国的医疗和美国市场还存在很大的差异,其中最大的差异体现在诊断的一致性上。以B超为例,B超在国内每个人都有自己的手法,每个人看到的东西也不一样,因为扫描的过程不同。在美国,大多数B超医生都会扫描11个切面,被训练过的技师把这11张图取出来,如果大夫发现不符合要求就会打回去重做。究其根本原因,中美的思维方式不太一样,我们的思维方式比较混沌和艺术,而美国人的思维比较专业。

辅助诊断在美国市场并不大。我们一直关注在美国做辅助诊断的公司。我们之前合作的一些公司,开始融了一大笔钱,没几年就做不下去了。因为美国的分级医疗体系建立得比较完善,很小的问题到了全科医生那基本就搞定了,稍微严重一点的则会分配给对应的专科医生。其支付体系是严格按照效果付费的,有非常严格的要求,相当于有一个机制把治疗结果或诊断结果较差的医生排挤出去。但国内不是这样的,不同医疗机构之间的水平差的非常远。所以我们认为国内的辅助诊断市场要比美国更大。

另一方面,美国的精准医疗或者个性化治疗市场非常大,国内则落后得多。我们曾经把分诊分成LP往下推,大多数医生回访的时候发现,一个疾病推给县医院、市医院、省会医院基本就到头了。如果病人在省会医院还治不好,基本就不会更去更好的医院了,但有些地区的医疗水平其实是非常有限的。

Verily是谷歌投资过的一家公司。谷歌把自己的人工智能医疗交给一帮做研究的人,不指望它挣钱。它真正指望挣钱的是Verily,Verily本身并不做医疗人工智能,它是做数据处理的,为医疗人工智能公司提供数据和数据处理服务。我认为这种做法是非常明智的。我认为医疗人工智能的盈利周期是十年,并非今年投入明年就能发财;同时这个市场非常广阔,有很多涌进来。Verily把数据做到极致之后,既可以为药厂、保险公司服务,也可以为医疗人工智能公司服务。它们对于行业的定位比较长期,首先着力于发展基础设施。

但现在国内很多医疗人工智能公司都在走我们三年前的老路。三年前,我们的做法就是,把所有的疾病过一遍,看看还有哪些病没有算法,然后把它做出来卖给医院。他们都在尝试取代或者帮助医生做一件事情,但我认为这真正给医生带来的价值非常有限。

美国市场发展比较均衡

第二,我们注意到美国市场的五类人工智能应用发展比较均衡,每个细分应用都有大量公司在做。但国内大部分公司都在做医学影像,尝试用AI辅助新药研发的公司一只手就可以数出来。再比如,美国有大量公司在做健康生活管理,但国内却很少。而且国内公司基本都扎堆放射科,因为放射科的数据获取相对容易,且比较标准化。但我认为,虽然这样做通过PR在短期内容易融到一大笔钱,但长期来看,实际是在这个领域大量低水平重复建设。

治疗和诊断的发展差异

这几年真正意义上的医学进展——至少在模式上能注意到的进展主要来自治疗领域,而诊断领域在过去几年里并没有太大的进展。在诊断领域,算法做得最好的基本只能达到接近人类医生。医生会观察病人的身态、步态以及交流方式,这是无法替代的。但治疗层面有非常多的参数和个性化的治疗方案,因此算法反而可能比人类做得更好一些。

我希望未来国内有越来越多公司涉足治疗领域,把诊断和治疗结合到一起。因为病人需要的是对疾病的有效干预和健康,而不是诊断。诊断能力的提高是医生所需要的,但从来没有人在医生工具上赚到钱,这是很残酷的现实。

中国更局限于对人的研究

中国非常重视人身上的医疗人工智能,但很少注意人以外的。美国市场则丰富得多,比如我们在美国花了大量时间用算法分析肠道微生物。

我们用算法分析人眼,出来一个诊断报告,FDA很可能会不通过。但我们也可以用算法分析动物的血管和疾病,这对行业上下游也非常重要。同样,在微生物领域,比如肠道微生物有大量的数据,我们处理过的微生物数据就达到了百万级别,比基因测序测出来的还要多。这同样可以起到很大的作用,甚至可以发现原来研究中不知道的东西。

现在国内慢慢有一些企业开始做基因领域的深度学习,但我并没有看到很多发力微生物或动物领域的公司,我认为这片市场也非常大。

前面提到了中国和美国医疗人工智能的四点不同,但二者也有相同之处,就是市场不好做,发展相对较慢。比如很典型的签字权问题。假如医院用算法给病人看病,一天能看一百个病人,其中九十五个是正常的,医生需要在算法判定为正常的九十五个病人的病例上签字,承担法律责任。解决这个问题的方法是,让法规允许算法签字,但这涉及的层面非常广。因为每一个结果都设计人命,监管层面会非常谨慎。雷锋网雷锋网

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