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AI真的會取代人類成為醫生?依圖宣布兒科常見病診斷準確率超普通醫生
發布:深圳邦道 日期:2019-02-17 人氣:1547

AI真的會取代人類成為醫生嗎,這個構想似乎正在變的越來越真實。

2019年2月12日,一項利用人工智能技術診斷兒科疾病的科研成果公布:該系統針對55種常見兒科疾病和部分危急重癥的診斷準確率,已經超過了一般年輕醫生。

這也是截至目前,中國機構在AI人工診療領域的一個重大突破。

這項科研的發起人是依圖醫療倪浩團隊(公司算法團隊)。依圖醫療,是目前國內唯一覆蓋全鏈路醫學智能的醫療人工智能公司,也是國內率先開展醫療人工智能落地實踐的公司,產品涵蓋智能醫學影像、智能臨床大數據、智能門診優化、智能質量控制等多個領域。

依圖醫療方面人士回應稱,2018年12月份,該套系統開始在廣州市婦女兒童醫療中心的大范圍投入,并已陸續啟用。

依圖醫療的這項成果,會帶動中國AI醫療投資推向下一個高潮嗎?放眼整個AI醫療領域,巨頭們仍然在入場、布局,資本也仍在高調進入。AI領域研究統計顯示,2018年,中國人工智能醫療市場規模超過380億元,到2020年有望達到百億美元。

而事實上,這一領域的問題也較為突出,如大多數AI醫學影像公司的產品功能局限于單個細分疾病,但這似乎并不妨礙這一領域的火熱趨勢。

2019年1月份,上海交通大學人工智能研究院聯合上海市衛生和健康發展研究中心發布的《人工智能醫療白皮書》認為,,AI醫學影像成中國人工智能醫療最成熟領域。

依圖醫療總裁倪浩認為,2019年的AI醫療行業,泡沫逐漸被拂去,扎實耕耘的玩家們將依舊高潮迭起。

新突破

據廣州市婦兒中心醫務部主任孫新說,短短20天,醫生們已實際調用人工智能技術診斷兒科疾病智能系統開展輔助診斷30276次,診斷與臨床符合率達到87.4%。

孫新說,它看病就像人類醫生一樣。醫生將患者主訴、癥狀、個人疾病史、體格檢查、實驗室檢驗結果、影像學檢查結果、用藥情況等信息輸入病歷文本,系統自動將自由病歷文本轉換成規范化、標準化和結構化的數據。“讀懂”病歷后,系統給出診斷結果。

以呼吸系統疾病為例,對上呼吸道疾病和下呼吸道疾病的診斷準確率分別為89%和87%,而在上呼吸道疾病診斷中,急性喉炎和鼻竇炎的準確率分別高達86%和96%,對不同類型哮喘的診斷準確率從83%到97%。同時對普通系統性疾病以及危險程度更高的疾病也有很高的診斷準確率,例如傳染性單核細胞增多癥(90%)、水痘(93%)……

與以往人工智能系統不一樣的是,該系統不僅會靜態看圖,還會“識字”,學習的數據量之大前所未有。而這一特性,也在2月12日,作為全球首個研究成果,在頂級醫學雜志發表,即有關自然語言處理(NLP)技術基于中文文本型電子病歷(EMR)做臨床智能診斷的研究成果。

對于這一成果,國內其他AI醫療人士稱,技術指標不是決定因素,臨床應用才是重點。而未來企業們比拼的主要是落地實用化。

據了解,依圖與廣州市婦兒中心合作中,曾收集了該中心在2016年1月至2017年7月間的56.7498萬個門診病人的136.2559萬次問診電子病歷,抽取到覆蓋初始診斷包括兒科55種病例學中常見疾病的1.016億個數據點。

依圖醫療總裁倪浩稱,此次成果的核心技術部分,是通過深度學習技術與醫學知識圖譜,對電子病歷數據進行解構,從而構建高質量的智能病種庫,并在此基礎上建立各種診斷模型。

據了解,這套智能系統中的醫療場景中的數據包括影像數據、電子病歷數據、化驗數據等,不同格式的數據對應人工智能不同的技術分支——圖像識別、語音識別和NLP技術,其中NLP技術尤其復雜,微軟創始人比爾蓋茨將其比如為“智能領域皇冠上的明珠”。“醫生做診斷,肯定不僅看影像報告,還要看病歷、檢驗數據等,這是一個綜合的數據分析過程。”依圖醫療副總裁方驄在接受本報記者采訪時多次強調,一款產品能否真正解決臨床需求是關鍵,不同的場景對于算法的需求各不相同,單一算法很難滿足所有臨床場景。AI公司要突破文本數據轉化、影像提取復雜、數據標準化等難題,才能成為一流的醫療類人工智能公司。

據方驄介紹,早在2018年11月的自然語言處理領域頂級會議EMNLP2018中,依圖的論文PreCo:ALarge -scale Datasetin Preschool Vo-cabulary for Coreference Resolution被 錄用為Oral文章;同年6月,依圖醫療與華西醫院共同發布國內首個肺癌臨床科研智能病種庫,也是當今肺癌領域最大的肺癌智能病種庫。據悉,第一階段成果已經在國內幾十家頂級醫院投入臨床試用,由華西醫院牽頭的多中心臨床實驗也即將啟動。

而在這次的研究中,納入的數據量是迄今為止人工智能企業基于NLP技術處理的最海量的真實臨床數據,共學習了來自56.7萬名兒童患者的136萬份高質量真實電子文本病歷,采集超過1.01億個數據點。在本次科研成果中,依圖醫療提出并測試了一個專門對電子醫學病例進行數據挖掘的系統框架,通過NLP技術與醫學知識圖譜技術,對EMR數據進行解構,從而構建了高質量的智能病種庫,基于此,用邏輯回歸分類器(logisticregressionclassifiers)創建了一個疾病診斷系統,覆蓋80%以上的兒科常見病。

廣州市婦女兒童醫療中心數據中心主任梁會營透露,該智能系統經過上線后三個月的完善迭代,在2019年的第一季度調用量將超過3萬次。在未來,該系統的想象空間更是巨大。可以用作分診程序,例如當患者來到急診科,可由護士獲取其生命體征、基本病史和體格檢查數據,再將其輸入到模型中,允許算法生成預測診斷,幫助醫師篩選優先診治哪些患者;也可以幫助醫師診斷復雜或罕見疾病。通過這種方式,醫師可以使用AI生成的診斷來幫助拓寬鑒別診斷并思考可能不會立即顯現的診斷可能性。

據倪浩介紹,以NLP技術為基礎的“AI導診”、“AI預問診”、“AI診前檢驗”、“AI輔診”等多款產品已經在醫院落地,包括廣州市婦女兒童中心、上海兒童醫學中心、廈門大學附屬中山醫院、溫州醫科大學附屬第二醫院等多家醫療機構。

到目前為止,成立僅3年的依圖醫療在人工智能三大技術領域布局已經初步完成拼圖——圖像識別、語音識別和自然語言理解。

或許,在依圖醫療自己的世界里,未來AI醫療方面的布局還會更廣泛、更縱深。

打破單一弊端

在AI醫療界,人們習慣將2016年稱為“元年”。

這一年,AlphaGo戰勝李世石,幾乎全民都知道了人工智能。

到2017年,IBM的沃森腫瘤輔助診斷系統進入中國,AI醫療在整個醫療界掀起一場熱潮。

醫療影像領域因數據優勢、行業特性等成為中國人工智能行業中不容忽視的一部分,近三年來,大多數企業從單一圖像識別延展到人工智能多個技術分支;從單個病灶檢出到細分疾病、到全部位診斷;從幾個醫院大膽嘗試到國內上千家三甲醫院的“軍備競賽”。

如果讓倪浩看,他覺得依圖醫療創始人的意識蘇醒的更早。2012年,上海交通大學附近一所民宅中的兩室一廳內終日響著緊張的鍵盤敲打聲,直到深夜依舊燈火通明。

“Ideaischeap.Thedevilisinthede-tail”,依圖科技聯合創始人、UCLA統計學博士朱瓏的這句話寫在畫滿花色涂鴉的黑板上,“超人”、“機器人”、“AI”簡筆畫錯落分布,那年,他聯合林晨曦共同成立了依圖科技。

2013年,依圖科技的第一套人臉識別的算法落地,被蘇州公安局采用。隨即該系統實現產品化,同時獲得了真格基金的天使輪融資。此后四年,依圖科技一直在安防這樣一個特別垂直的領域創業。

直到2016年,依圖成立醫療子公司。

據了解,依圖醫療的第一款產品進入浙江省人民醫院,而這也中國AI醫療發展史上第一例接入臨床工作流的人工智能醫療解決方案。目前,依圖醫療的人工智能解決方案已進入全國接近200家三甲醫院。

一路發展中,依圖醫療的人工智能解決方案也從以前單一的一個肺部產品,增加到現在的三大產品線,有影像系統、智能數據系統、互聯網兒科系統三大產品線,附帶的病種有肺、乳腺、腦卒中、兒科、生長發育、病理和超聲等。

事實上,依圖醫療的發展過程,背后是中國AI醫療領域的發展。

2017年7月20日,國務院發布《新一代人工智能發展規劃》,正式提出我國人工智能發展的頂層戰略規劃,人工智能上升為國家戰略;2018年4月28日,國務院辦公廳正式發布《關于促進“互聯網+醫療健康”發展的意見》(以下簡稱《意見》),其中明確提出,人工智能輔助診斷系統提高醫療服務效率;2018年8月1日開始實行的新版《醫療器械分類目錄》為AI醫療產品上市劃出一條路。

政策的鼓勵,和醫療服務市場總規模的刺激,一些BAT巨頭和數據類公司們紛紛布局AI醫療領域。如推想科技、深睿醫療、匯醫匯影。

醫學影像能成為AI醫療熱門有其自身的特性,影像是現代診療最為基本的環節。隨著影像技術的快速發展,X線、CT、MRI以及超聲等影像技術已逐漸成為腫瘤檢出、分期及隨訪的重要手段,醫療數據中有80%來自醫療影像;同時,人工智能技術在醫學影像領域也具有更廣闊的落地場景。大量影像數據和功能成像數據分析在提高疾病診斷準確性的同時,增加了疾病診斷的復雜性和對醫師經驗的依賴性。

近三年來,隨著AI醫療企業們的不斷進場,AI醫療的應用場景也從以往單一的肺結節檢測擴展到乳腺癌、骨科、兒科等等領域。但這一層面中,仍然存在的問題是,大多數AI醫學影像公司的產品功能局限于單個細分疾病,如肺結節篩查、糖尿病眼病、出血性腦卒中、兒童骨齡檢測等諸多細分領域取得了顯著成績,但應用范圍較窄。如肺結節檢出領域,大部分AI應用都只能看肺結節,但肺部影像中還有肺炎、肺結核、慢阻肺、支氣管擴張、胸腔積液等多種病癥。

在方驄看來,一款成熟的產品應該是基于大量的真實醫療數據來研發產品,深刻理解臨床痛點,能夠融入臨床工作流,幫助醫生解決實際問題。以肺結節領域智能檢測為例,在醫生的日常工作流程中,肺結節僅是影像科醫生看胸片時檢查的一個病灶,胸部CT不僅用于看肺結節,因此,僅能檢出肺結節的AI系統并不能成為醫生真正的人工智能助手。

方驄表示,長期以來,絕大部分醫療AI企業的肺部影像診斷產品拘泥于結節檢出一項單一任務,而結節僅占肺部CT影像所見的全部病灶的60%,其余占病灶總數40%左右的斑片影、條索影、囊狀影、等均無法檢出,與肺部密切關聯的縱隔和胸膜病變也無法檢出。

“痛點、癢點、騷點”

有關數據統計顯示,[c3]在醫療行業市場規模基礎上,醫療人工智能市場前景也十分廣闊。2017年中國醫療人工智能市場規模超過136億元,隨著應用的不斷深入,預計2019年市場規模有望突破500億元。而2018年,中國人工智能市場規模超過380億元。

公開數據顯示,[c4]隨著人口老齡化趨勢凸顯,以及患病率上升,中國醫療支出近年來快速增長,2012年至2016年,醫療支出總額就由28120億元增至46060億元。

借助人工智能技術,將有望實現大幅提升醫療診治效率和診治水平,降低醫療機構相關成本投入,解放更多醫療資源,并為患者帶來相當利好。因而,在醫療行業市場規模基礎上,醫療人工智能市場前景也十分廣闊。

上海市衛生健康委員會科教處處長張勘,在“中德合作AI醫療論壇”上稱,人工智能對于醫療行業而言是“顛覆式的創新”。結合人工智能實現智慧醫療既是一種創新的探索,也是時代背景下的大勢所趨。

全球趨勢來看,AI醫療在多個國家快速發展。截至2018年上半年,美國食品藥品監督管理局(FDA)已經批準人工智能相關產品9項,包括自動監測預警類產品和輔助診斷類產品,許多醫院已經應用了這些產品。日本的醫院開始實驗和試用人工智能系統,尤其是在影像輔助診斷領域,從而提高日本的醫療服務的供應能力。

有關數據顯示到2017年時,AI醫療影像已然是資本市場當仁不讓的明星,據粗略統計,AI醫療影像企業2017年融資企業數量網絡披露數高達19家,總規模10億元以上。

2019年1月份,上海交通大學人工智能研究院聯合上海市衛生和健康發展研究中心、上海交通大學醫學院9日在滬發布的《人工智能醫療白皮書》顯示,全國19個省市已發布人工智能規劃,AI醫學影像成中國人工智能醫療最成熟領域。

但泡沫永遠與風口并存。“一個行業變得很熱的時候,一定有很多的錢涌入,有很多的玩家進入,行業出現一定的泡沫。”方驄表示。

公開數據顯示,2018年在冊的有100多家醫療影像AI公司,而億歐智庫發布的《2018年中國醫療人工智能發展研究報告》稱,從2018年后半年,AI醫療影像已經走出泡沫期,變得更加關注產品、應用,產品上會越來越成熟。智能影像診斷競爭格局基本形成,“偽醫療AI企業”基本出局,新入場技術型玩家基本沒有獲得風投的可能,商業機會已然錯過。

在方驄看來,部分AI醫療企業們的退出,主要問題集中在分不清痛點、癢點、騷點上。

方驄稱,痛點即醫生真正需要,人力是無法滿足的,如基層醫療看片醫生缺乏,它是痛點,它不是癢點。而這個的確是已經影響到基層群眾看病的質量。

癢點,舉例來講,互聯網醫療火熱了一陣子,網上掛號,或者是某平臺幫你在網上預約,在免費的時候大家覺得這東西好像還不錯,也能幫助解決一些問題。但癢點的問題是,一旦開始要收費,互聯網醫療,商業化就是個很大的問題,因為它本質上并沒有解決醫療供求關系不足的問題,只是實現了連接,但是這種連接本質上只是一個手段,并不是一個解決辦法。雖然將患者和醫生用平臺連起來了,但并沒有擴充它的醫療資源的接入,當連接手段要開始收費的時候,付費方就會說,有很多公司依然沒有收錢,那我就用免費的,方驄認為,癢點就是很難完成商業化的閉環。

而騷點,就是做的東西很好看,但是它不具備解決落地臨床問題的先決條件。如斯坦福兩年前發了一篇文章叫“皮膚癌的AI分類器”,它的敏感性、特異性都非常高,又在權威期刊《Neture》發表。但是,這個方向在中國沒有落地的可能性。方驄認為,原因之一是,中國的人群是一個皮膚癌發病率相對較低的人群。第二,皮膚癌,它的圖像上傳途徑五花八門,有的手機拍的照片,有的是醫院專業的攝像機拍的照片,不管訓練數據集還是臨床使用數據集,它的數據來源和數據質量都存在問題。

方驄稱,騷點就是看起來很美,但是具體一分析,沒有臨床落地的意義。而醫療影像公司大多是AI醫療熱起來的一個標志,但是隨著行業回歸理性,逐漸變成一個成熟的行業,進行可持續發展,有些公司就會被自然淘汰,就是由于他們沒有分清痛點、癢點和騷點之間的區別。

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