AI影像醫(yī)療，阿里騰訊科大訊飛等公司如何破局？

　　AI醫(yī)療市場成為風口，騰訊、科大訊飛、推想科技紛紛布局AI+醫(yī)療影像，今年，騰訊覓影登陸首屆中國模擬醫(yī)學大會，利用AI輔助醫(yī)療，推動診斷效率提升;科大訊飛在醫(yī)學影像人工智能比賽中刷新了全球肺結(jié)節(jié)測試世界紀錄，準確率達94.1%;推想科技正式對外宣布完成 3 億元新一輪融資。醫(yī)療影像作為診療過程的重要組成部分，是未來醫(yī)療發(fā)展不可避免的一環(huán)。

　　根據(jù)火石創(chuàng)造發(fā)布的《醫(yī)療影像的市場圖譜和行業(yè)發(fā)展分析》報告指出，按照我國過去5年的醫(yī)療整體支出，預(yù)計到2020年中國醫(yī)學影像市場規(guī)模將達6000億至8000億人民幣左右。但是有了大公司的布局，再加上人工智能的技術(shù)，醫(yī)學影像市場規(guī)模將會有新的突破。

　　醫(yī)療影像與人工智能的結(jié)合，是數(shù)字醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的熱點。大公司的布局，讓AI+醫(yī)療影像又迎來了一個新的突破點。

　　為何大公司都瞄準了AI+影像

　　2014年以來，AI技術(shù)的發(fā)展逐步進入垂直細分領(lǐng)域，醫(yī)療影像布局已久，國家的重視、醫(yī)院在AI能力的匱乏以及大公司的技術(shù)積累致使大公司都瞄準了AI+影像。

　　首先政策限制因素相對較少，目前電子病歷在臨床中有很大的問題，主要是操作繁瑣、數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通以及電子病歷系統(tǒng)難以滿足病種專業(yè)化需求等等。

　　現(xiàn)在醫(yī)療行業(yè)80%到90%的數(shù)據(jù)，都是來源于醫(yī)學影像，并不會涉及到相關(guān)的利益。利用人工智能+醫(yī)療影像，在數(shù)據(jù)上的問題可以得到解決，自然政府就不會限制很多。相反，還會鼓勵支持。因此，很多大公司利用醫(yī)療影像為突破口，也是由于政府限制的因素不多。

　　其次醫(yī)院在頂級AI能力的匱乏，需要大公司輔佐，一方面科大訊飛布局的醫(yī)療+智能語音，語音技術(shù)相對成熟，通用的語音識別準確率已經(jīng)達到95%左右，另一方面，阿里巴巴的圖像識別技術(shù)的識別率高達99.3%,那么醫(yī)院就不具備這樣的能力。因此，需要大公司輔佐。

　　互聯(lián)網(wǎng)公司之所以瞄準了醫(yī)療影像，也是醫(yī)院在這方面的困難很多。互聯(lián)網(wǎng)公司借助人工智能賦能醫(yī)療影像，經(jīng)過多次證實，可以運用到醫(yī)療行業(yè)里，解決了醫(yī)院在頂級能力的匱乏。

　　最后，大公司在AI+影像方面已經(jīng)取得一定進展，在醫(yī)療影像的診斷上，推想科技早在17年就累計完成了超過20萬例的影像篩查;科大訊飛在肺癌的平均檢出率達到了94.1.%。

　　騰訊覓影主要利用AI圖像識別、大數(shù)據(jù)處理、深度學習等技術(shù)與醫(yī)學跨界融合，可對早期食管癌等疾病提供輔助篩查的功能。騰訊覓影篩查一個內(nèi)鏡檢查用時不到4秒，對早期食道癌的發(fā)現(xiàn)準確率高達90%，也是說明騰訊在AI+影像方面取得一定進展。

　　各個大公司紛紛布局醫(yī)療產(chǎn)業(yè)，推動人工智能+醫(yī)療的發(fā)展，未來將會走的更遠。

　　騰訊、阿里、推想科技、科大訊飛，在AI+影像的布局

　　2008年，IBM首次提出了”智能醫(yī)療“的概念，而在近些年時間里，幾家公司布局的AI醫(yī)療技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于各大醫(yī)院。

　　騰訊：2017年，騰訊首個應(yīng)用在醫(yī)療領(lǐng)域的AI產(chǎn)品——騰訊覓影，主要應(yīng)用于輔助醫(yī)生臨床診斷和疾病的早期篩查。AI在醫(yī)療上的應(yīng)用越來越廣泛，騰訊覓影的AI醫(yī)學影像技術(shù)，輔助醫(yī)生對食管癌進行篩查，提高準確度，幫助更多的人解決疾病的困擾。

　　對于騰訊而言，圍繞微信優(yōu)勢，以及對醫(yī)療資源的整合，其早已在患者、醫(yī)院、診所、醫(yī)生產(chǎn)業(yè)多方進行了打通，通過在掛號、導(dǎo)診、管理等諸多產(chǎn)業(yè)進行布局，已經(jīng)完成了大量醫(yī)療產(chǎn)業(yè)前端的工作，而騰訊覓影的落地，也意味著騰訊正在將自身下沉到產(chǎn)業(yè)鏈更底層的環(huán)節(jié)，繼而在未來實現(xiàn)前后端產(chǎn)業(yè)的打通。

　　阿里：2016年阿里健康2.25億元入股萬里云，布局醫(yī)學影像平臺“Doctor You”。阿里健康將醫(yī)學影像作為醫(yī)療AI的突破口,為整個商業(yè)模式的創(chuàng)新、支付打下了很好的基礎(chǔ)。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。

　　阿里在醫(yī)療AI領(lǐng)域的布局很深，由阿里健康平臺、螞蟻金服再到阿里云、淘寶形成了醫(yī)藥電商、智慧醫(yī)療、產(chǎn)品追溯、健康管理的穩(wěn)定業(yè)務(wù)線，為用戶提供更精準的服務(wù)。阿里布局和落地了多項醫(yī)療AI產(chǎn)品和服務(wù)，通過AI+影像為切口，以此進入醫(yī)療產(chǎn)業(yè)更底層的產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)。

　　科大訊飛：2015年,科大訊飛著手布局AI+醫(yī)療產(chǎn)業(yè)?？拼笥嶏w影像輔助診斷系統(tǒng)的核心技術(shù)是基于圖像識別和深度學習，并結(jié)合醫(yī)學專家診斷經(jīng)驗和大量樣本數(shù)據(jù)，以此來得出疾病的良惡性。

　　一直以來，科大訊飛都在構(gòu)建圖像識別、翻譯、自然語言理解等跟人工智能相關(guān)的核心技術(shù)，將這些技術(shù)賦能醫(yī)療領(lǐng)域中，并且在語音電子病歷產(chǎn)品、影像輔助診斷系統(tǒng)、智能助理中取得了不錯的成就。除此以外，科大訊飛在AI影像上的布局,意味著技術(shù)積累有了更多的變現(xiàn)可能性。

　　推想科技：目前，推想成熟產(chǎn)品肺部小結(jié)節(jié)識別系統(tǒng)早早落地，在2017年完成了超過20萬例影像檢查。推想科技投入多病種的醫(yī)療影像 AI 產(chǎn)品研發(fā)、加速肺部產(chǎn)品外其他 AI 產(chǎn)品的落地應(yīng)用。

　　推想科技深耕 AI 醫(yī)療影像細分領(lǐng)域，相比騰訊阿里等公司全產(chǎn)業(yè)布局更為深入，因此有著一定優(yōu)勢，致力于醫(yī)療影像的推想科技從2015年就已開始布局，至今已三年，在醫(yī)療影像輔助診斷領(lǐng)域已經(jīng)逐漸成為醫(yī)療行業(yè)中全場景、全類型醫(yī)療機構(gòu)服務(wù)平臺。也是說明了推想科技在AI影像上的深入研究，在行業(yè)中起了標桿作用。

　　AI+影像，正是因為有了人工智能的幫助，才能夠解決大醫(yī)院影像檢查數(shù)量多、醫(yī)生工作壓力大的問題，同時提供更高效的影像診斷。

　　AI+影像，面臨多重困難

　　經(jīng)濟的發(fā)展，推動著人工智能醫(yī)療水平的前進，但是當下，各種困難接踵而至。

　　首先復(fù)合型人才的缺乏，據(jù)工信部教育考試中心透露，中國人工智能人才缺口超過500萬，高校每年培養(yǎng)出來的人才也只有不到2000人。以1/10的比例換算，中國每年培養(yǎng)出的醫(yī)療AI人才不足200人。這足以看出人工智能人才供需嚴重不平衡。醫(yī)療領(lǐng)域人工智能技術(shù)人才嚴重短缺，已經(jīng)制約了行業(yè)發(fā)展。

　　以腫瘤領(lǐng)域為例，國家正大力鼓勵腫瘤高危人群進行早期癌癥篩查。國內(nèi)AI+影像領(lǐng)域的大多數(shù)集中在單純的圖像識別上，缺乏醫(yī)學數(shù)據(jù)的積累和對影像報告的分析的復(fù)合型人才更是稀有。

　　其次醫(yī)療數(shù)據(jù)的準確度，一方面是數(shù)據(jù)來源問題，現(xiàn)在醫(yī)療數(shù)據(jù)涉及到各種領(lǐng)域，各個公司獲取數(shù)據(jù)的渠道也是比較困難。對數(shù)據(jù)的質(zhì)量也是很重要。大量影像資料尚未數(shù)字化，且醫(yī)院之間的數(shù)據(jù)共享和互通程度較低。人工智能的開發(fā)基礎(chǔ)和長期優(yōu)化需要高質(zhì)、持續(xù)的數(shù)據(jù)。

　　另一方面是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化問題，目前，大部分醫(yī)療數(shù)據(jù)都是來自于醫(yī)學影像，并且醫(yī)療影像數(shù)據(jù)仍在逐年增長，給醫(yī)生帶來工作壓力。盡管有了人工智能的技術(shù)加入，可是大部分醫(yī)學影像數(shù)據(jù)的錄入仍然欠缺標準，主要在于每個醫(yī)院錄入的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模式都不同，不能夠形成統(tǒng)一的醫(yī)療數(shù)據(jù)，標準不統(tǒng)一會延緩醫(yī)療人工智能的發(fā)展服務(wù)。

　　再者AI+醫(yī)療商業(yè)模式也亟待建立，對于一些醫(yī)療機構(gòu)而言，真正需求的不僅僅是提供輔助診斷產(chǎn)品，而是全套的影像資料診斷服務(wù)。在目前看來，不僅僅要求診斷服務(wù)提供方提供人工智能輔助閱片，更要有專業(yè)影像科醫(yī)生的最終診斷結(jié)果，達成更大的商業(yè)模式和前景，還需要企業(yè)和醫(yī)院合作來達到盈利。

　　最后我國的醫(yī)療基礎(chǔ)設(shè)施本身的落后，部分發(fā)達國家經(jīng)濟增長的主要動力來自于醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)，美國、日本等國家醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)增加值在GDP 中所占的比例均超過10%，然而國內(nèi)醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)增加值占GDP 的比例不足5%。由于國內(nèi)公共醫(yī)療管理系統(tǒng)的不完善，醫(yī)療成本高、渠道少、覆蓋面低等問題困擾著消費者。

　　醫(yī)療基礎(chǔ)設(shè)施的落后更是限制了智慧醫(yī)療的發(fā)展，以至于基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧醫(yī)療應(yīng)用不足以帶動產(chǎn)業(yè)發(fā)展。雖然AI技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到醫(yī)療影像上，但是在臨床實際應(yīng)用卻為數(shù)不多，而且目前AI醫(yī)療水平不高，在實際應(yīng)用中存在很多缺陷。

　　AI+影像，打通醫(yī)療數(shù)據(jù)、推進醫(yī)療發(fā)展是關(guān)鍵

　　中國人口眾多，有很多的醫(yī)學人才，但是人工智能+醫(yī)學影像的人才并不多見，醫(yī)學影像的數(shù)據(jù)資源更是要打通，推動醫(yī)療產(chǎn)業(yè)還需人工智能。

　　一來增加復(fù)合型人才，人工智能在醫(yī)療影像上的運用已經(jīng)實施在各個醫(yī)院，在很大程度上提高了效率，并且?guī)椭t(yī)生節(jié)約了大量的時間。但是目前，醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型依賴于復(fù)合型人才的持續(xù)供給。

　　尤其是AI+醫(yī)療影像的人才更是少之又少，因此，相關(guān)企業(yè)也紛紛推出相應(yīng)的人才培養(yǎng)計劃，以好的條件來吸引更多的科學家和從業(yè)人員，加強人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)建設(shè)，培養(yǎng)醫(yī)療人工智能專業(yè)人才。

　　二來打通醫(yī)療數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)資源，在數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化方面，現(xiàn)在醫(yī)療健康行業(yè)信息化程度不夠，醫(yī)療數(shù)據(jù)開放共享程度不高。國內(nèi)的醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)也才剛剛起步，醫(yī)療體系相對封閉。特別是數(shù)據(jù)錄入欠缺標準，標準不統(tǒng)一無法獲得高質(zhì)量、開放性的醫(yī)療數(shù)據(jù)。

　　互聯(lián)網(wǎng)公司針對數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化兩方面，利用人工智能技術(shù)以及國家政策的支持，建立影像診斷數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化知識庫，積極鼓勵社會創(chuàng)新發(fā)展醫(yī)療業(yè)務(wù)，促進醫(yī)療業(yè)務(wù)與大數(shù)據(jù)技術(shù)深度融合，來幫助醫(yī)院獲得有價值、安全和持續(xù)的數(shù)據(jù)，那么在AI+影像上能提高診斷精確性。

　　三來推廣醫(yī)療市場商業(yè)模式，醫(yī)療市場空間巨大，有了人工智能技術(shù)的加入，各種商業(yè)模式被挖掘，不少巨頭對醫(yī)療影像設(shè)備市場很看重。國產(chǎn)設(shè)備有著較為明顯的價格優(yōu)勢，市場占有率較高?；ヂ?lián)網(wǎng)公司技術(shù)賦能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)，將人工智能運用到應(yīng)用場景中，帶動醫(yī)療市場商業(yè)的推進。