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人工智能医疗不应只是机器人和智能影像管理

作者:时间:2017-08-29来源:赛迪网

  日前,平安好医生斥巨资30亿入主医疗,而且主打中医治疗。无独有偶,科大讯飞在安徽也建成了最新的医院。

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/201708/363647.htm

  回顾近一两个月的新闻,医疗的布局比比皆是:8月初,腾讯发布人工智能医学影像产品——“觅影”用于早期癌症诊断。7月初,阿里携手万里云正式发布“Doctor You”AI系统,主攻方向是医学影像诊断领域。同在7月,百度宣布开放运算平台。

  人工智能医疗早已成为各方瞄准的香饽饽,以算法平台的技术优势确立领先成为各大巨头的策略。之所以瞄准医疗领域,则是看准了民生热点和痛点众多的现状:医疗资源紧张、医患矛盾突出、医疗资源不均等问题长时间成为吐槽对象。从人工智能来说,技术的不断升级之后,寻找落地场景成为关键,两方由此一拍即合。

  从最初的不到10家创业公司出现,到现在全国的人工智能医疗创业公司已达数百家、甚至上千家,从最初的无人理解人工智能医疗做什么、为什么做,到现在市场资本开始主动追逐潜力股,人工智能医疗公司现在也许迎来了自身的春天。

  在人工智能领域,从统计数字来看,医疗领域人工智能初创公司所获投资数额中,从事医学影像与诊断、医学研究、医疗风险分析和药物挖掘四个方面的公司吸纳投资总额超过80%以上。除此之外,医疗成为另一热门领域。这从日前的大会也可见一斑。

  从影像管理来说,目前主要是病灶识别与标注、靶区自动勾画与自适应放疗和影像三维重建。从这些来看,严格来说并不算是人工智能医疗的领域,或者说主要是借助已有的标准和医学知识进行定向寻找。如果从机器学习角度来看,还很难通过计算机自主发现发病之前的特定影像,或者突破人类认知的情况下自主寻找早期特征的规律。

  医疗的广泛应用还更多体现在导购或迎宾角色,即使通过语音交互功能提供服务,也还不能提供类似智能问诊或虚拟医生的服务。当然,这类服务属于人工智能的较高阶段成果,难度较大,而且面临监管、法律法规和社会接受度的考验,确实不是一日之功。不过,这也让机器人的温度开始降温,提醒入局者开始注意积累用户数据、做好深度挖掘。

  不过,对以上两个业务的未来还应持乐观态度。例如,医疗影像数据是医疗中最常见数据,而且数据量极大,如果能够深入挖掘影像数据背后的故事,对患者治疗和今后的健康管理都是大有裨益的。

  提到数据,也就触及了人工智能的本质,毕竟只有通过大数据才能训练计算机自主学习,从而找到突破已有认知的最优解决方案,或者为人类提供预测未来的服务,提前做好预案。

  与未来的理想目标来看,当前的人工智能入局者还存在一定差距。纵观多数市场主体来看,多数人工智能医疗公司都是从某一局部切入,特别是很多公司是从互联网医疗公司转型而来,收集医疗数据多为用户主动上传,依靠之前用户群体支撑人工智能的数据挖掘。这直接导致数据量较少,而且多为某领域的单一数据,内容较局限,很难进行真正的深度挖掘和应用服务的开发。

  人工智能医疗公司的驱动是技术,长远发展的关键不在于以往互联网时代重视的流量,而是结合人工智能时代的特点着重积累数据,从而利用深度挖掘让大数据发挥预测未来的功能。依靠数据的不断积累和算法模型的不断优化,对于人工智能医疗来说,未来可以在积累数据后从药物效果分析和健康数据管理的角度做大,做好技术支撑之后全盘思考人工智能医疗的应用服务。

  积累用户数据是基础,从战略布局上看,这有助于人工智能医疗公司全面瞄准顶层设计,从医疗市场痛点出发,全盘考虑业务布局。

  针对数据体量不够、数据内容单一的问题,应该从多方获取患者数据,除了公立医院之外,还可以从体检中心、研究机构等多方合作获得。其次还需和保险公司、研究机构、企业等打通市场化渠道,将人工智能挖掘结果用于广大民众,借助B端接触C端。最后,仍需不断提高技术支撑水平,优化算法、模型,让人工智能提供更多未来预测服务。



关键词: 人工智能 机器人

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