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“AI+医疗”:人工智能落地的第一只靴子?

  2017年03月09日 10:52  科技日报

人工智能最大优势在于计算能力的高效,尤其在数据密集型、知识密集型、脑力劳动密集型行业领域。与互联网不同,人工智能对医疗领域的改造是颠覆性的。

IBM 的人工智能 Watson,近日仅用 10 秒就开出了癌症处方。在引发舆论热潮的同时,也再次把 “AI + 医疗” 推向高潮。方正证券近日发布的互联网医疗深度报告就显示,尽管安防和智能投顾最为火热,但 AI 在医疗领域可能会率先落地。

接手 “互联网 +” 无奈的医疗痛点

图像识别、深度学习、神经网络等关键技术带动了人工智能新一轮大发展

该份报告指出,从互联网改造医疗行业的角度来划分,中国互联网医疗发展经历了三个阶段:信息服务阶段,即互联网改造的是医疗的信息流,实现人和信息的连接;咨询服务阶段,即互联网改造的是健康咨询的服务流,实现人和医生连接;诊疗服务阶段,互联网改造的是医疗的服务流,实现人和医疗机构的连接。

然而,互联网带来的模式创新没有根本上提升医疗供给端的服务能力,从而根本上解决医疗资源(尤其是医生)供不应求的局面。

与此同时,图像识别、深度学习、神经网络等关键技术的突破带动了人工智能新一轮的大发展。“人工智能 + 医疗” 概念应运而生。

与互联网的不同,人工智能对医疗领域的改造是颠覆性的。

对人工智能医疗的需求主要基于几方面客观现实:一方面是优质医疗资源供给不足,成本高,医生培养周期长,误诊率高,疾病谱变化快,技术日新月异;另一方面,随着人口老龄化加剧、慢性疾病增长、对健康重视程度提高,医疗服务需求持续增加。

人工智能的核心能力实际上是人类自身已拥有的能力,但与人类相比,最大优势在于计算能力的高效,尤其在数据密集型、知识密集型、脑力劳动密集型行业领域。

在医疗领域,IBM Watson 可以在 17 秒内阅读 3469 本医学专著、24.8 万篇论文,69 种治疗方案、61540 次试验数据、10.6 万份临床报告。通过海量汲取医学知识,包括 300 多份医学期刊、200 多种教科书及近 1000 万页文字,IBM Watson 在短时间内迅速成为肿瘤专家。

阿里云研究中心和 BCG 的最新合作报告指出,从技术突破和应用价值两维度分析,未来人工智能会出现服务职能、科技突破、超级智能三个阶段。基于数据的服务智能阶段将在接下来 3—5 年爆发:人工智能拓展、整合多个垂直行业应用,丰富实用场景。IDC Digital 预测,截至 2020 年,医疗数据量将达 40 万亿 GB,预计约 80% 数据为非结构化数据。

四大模式分争万亿市场

人工智能 + 辅助诊疗潜在市场空间巨大,至少是万亿级以上的营收规模

从全球创业公司实践的情况来看,AI + 医疗的具体应用包括洞察与风险管理、医学研究、医学影像与诊断、生活方式管理与监督、精神健康、护理、急救室与医院管理、药物挖掘、虚拟助理、可穿戴设备以及其他,其中以四种模式为主流。

首先是 AI + 辅助诊疗,即将人工智能技术用于辅助诊疗中,让计算机 “学习” 专家医生的医疗知识,模拟医生的思维和诊断推理,从而给出可靠诊断和治疗方案。辅助诊疗场景是医疗领域最重要、也最核心的场景,人工智能 + 辅助诊疗潜在市场空间巨大,至少是万亿级以上的营收规模。

在 AI + 辅助诊疗的应用中,IBM Watson 是目前最成熟的案例。2012 年 Watson 通过了美国职业医师资格考试,并部署在美国多家医院提供辅助诊疗的服务。目前 IBM Watson 提供诊治服务的病种包括乳腺癌、肺癌、结肠癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宫癌等多种癌症。

AI + 医学影像,是将人工智能技术具体应用在医学影像的诊断上,主要分为两部分:一是图像识别,应用于感知环节,其主要目的是将影像这类非机构化数据进行分析,获取一些有意义的信息;二是深度学习,应用于学习和分析环节,是 AI 应用的最核心环节,通过大量的影像数据和诊断数据,不断对神经元网络进行深度学习训练,促使其掌握 “诊断” 的能力。

如今,AI + 医学影像已经走出实验室,下一步将迎来商业化浪潮。贝斯以色列女执事医学中心(BIDMC)与哈佛医学院合作研发的人工智能系统,对乳腺癌病理图片中癌细胞的识别准确率能达到 92%,与病理学家的分析结合在一起时,它的诊断准确率可以高达 99.5%。国内的 DeepCare 对于乳腺癌细胞识别的准确率也达到了 92%。

AI + 药物挖掘,是指将深度学习技术应用于药物临床前研究,达到快速、准确地挖掘和筛选合适的化合物或生物,达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。通过计算机模拟,AI 可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。借助深度学习,在心血管药、抗肿瘤药、孤儿药和常见传染病治疗药等多

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