医疗影像AI告别野蛮期,行业将走向怎样的未来?
2017年年底,郑众喜在华西医院参加了一场人工智能研讨会,很多科室都谈到了医疗影像AI,医生们认为AI需要在大量精准专业标识的影片基础上才能做到智能。
华西医院于2017年7月宣布成立医学人工智能研发中心,当天一场消化内镜人工智能演示中,通过云端上传了12张检查图像,不到10秒筛选出息肉、新生物(癌症)和静脉曲张三种消化内镜检查常见结果,准确率分别为92.7%、93.9%和96.8%。
彼时,阿里健康与万里云联合推出医疗AI产品“Doctor You”,宣布正确识别肺结节达到90%以上;一个月后,腾讯推出医疗影像AI产品“觅影”,对早期食管癌筛查准确率高达90%。
“准确率超过90%”、“速度击败医生”,一个个关键词仿佛让AI成为了医疗矿藏的密钥,AI医疗影像、AI辅助诊疗、AI药物研发、AI健康管理,正待来往的人们挥起“铁锹”。
“现在很多公司这个也人工智能、那个也人工智能,其实真正需要人工智能的是两个地方,一个是连人都很难诊断的,比如病理;另一个是工作多得人已经做不过来了。”华西医院教授郑众喜告诉钛媒体,“在癌症诊断、病理界,我们非常期待拥抱人工智能。”
作为AI在医疗领域应用最快的领域,医疗影像AI在2017年涌入资金超过40亿元,据钛媒体潜在投资统计(详情可见表格),融资额最高的是联影33.33亿元人民币A轮融资;推想科技、图玛深维、深睿医疗、视见医疗等均在2017年获得两轮融资;2018年上半年,深睿医疗、Airdoc获得B轮融资,汇医慧影、推想科技相继进入C轮阶段。
医疗影像AI呈现出中国互联网商业环境的一个切面:热钱涌入、创业者蜂拥而至、产品同质化严重、泡沫浮现、商业模式受到质疑,直到腾讯与阿里入局,AI医疗影像被彻底“点燃”。但行业的独特性在于,医疗影像AI还有飞利浦、GE、东软医疗这一类原本处于医疗影像产业上游、潜藏在互联网之下的参与者。
按照中华医学会放射学分会刘士远教授的计算,医疗影像AI火起来应该是在两年左右,“现在热度非常高,已经进入了关键阶段,AI的发展也进入了深水区,医学影像AI到底能够解决什么样的问题?产品聚焦到什么领域?上下游产业怎么紧密结合?产品怎么解决临床实际问题?其实还有一系列的问题。”
难过数据关
“2017年可以命名为肺结节年。”阿里健康人工智能实验室主任范绎告诉钛媒体,“肺结节是一个野蛮人入场的过程,很多人都在做肺结节,可以获取很多资料、快速进场。”
相比于进入中期阶段的创业公司,腾讯与阿里的入局并不算早,腾讯互联网+医疗业务负责人常佳认为,不光是BAT,整个医学影像在产品、病理上高度融合,这主要是产业起步的问题。
开放的数据集,是肺结节产品扎推涌现的直接原因,也为后来者提供了“弯道超车”的机会。但肺结节是AI切入医疗“万里长征”的第一步。
对于同样宣称90%准确率的产品,常佳提到,“现在很多人宣称自己的准确率,测试级和数据级是同源的准确率会高,但是不同源状况才是更关键的。”
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2024-08-06
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