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医疗AI不是炒作,未来必将成为医生的有力助手,只是尚需时日

医疗AI的效益会在未来呈现,而它现在还在成长期,要想利用医疗AI赚快钱,显然不切合实际。就像制药行业一样,数十亿美元的投入、数十年的研发,最后诞生一款销售额达到百亿的修美乐……
发布时间:2017-07-22 09:44        来源:动脉网        作者:

最近,一篇关于Watson的文章《Watson 是不是一个笑话?》在朋友圈内传开,文章的大概意思是说AI热潮之后,Watson与MD 安德森癌症中心终止合作,也没有给IBM带来可观的营收,部分人认为Watson是一个笑话,它不会像宣传的那样解决医疗的问题,甚至医疗AI可能也是过度炒作。

不过,作为一个每天都在关注医疗AI的媒体,我们认为这样的观点似乎有点言过其实。毕竟医疗的严谨性和市场教育程度决定了医疗AI注定是一个慢工程。

用事实、数据说话,Watson在切实的帮助医生、患者

据悉,Watson与MD Anderson 的合作终止,真实原因不在Watson,而在于MD Anderson ,这从MD Anderson 的赔款金额也可看出。实际上,自2016 年3 月,MD Anderson 将原有的院内电子病历系统ClinicStation  更改为Epic EHR 系统,更新后引起医生和医院运营上效率的大幅下降,造成医院全年亏损2亿6千万美金,并于2017年1月宣布裁员900人。

同时,由于与新EHR系统不匹配,Watson项目原有系统与新系统无法完美链接,无法持续获得医院数据。这对于需要不断获取新知识的Watson来说影响很大,从而导致双方的合作终止。

另外,动脉网在2017年3月份做过一次调查,是关于Watson for Oncology的落地情况。结果显示,目前Watson for Oncology已于全球7个国家落地,分别是中国、美国、韩国、泰国、新加坡、印度、荷兰,这7个国家已经正式进入商业化对外服务患者。在服务病种方面,目前沃森提供的肿瘤治疗方案覆盖了乳腺癌、肺癌、直肠癌、结肠癌、胃癌、宫颈癌、卵巢癌,预计2017年底会扩展到8~12个癌种。

截止3月25日,Watson for Oncology已经在全球服务了2万多名患者,这几个月过去了,不管是服务的国家、医院还是患者都有了增长。

医疗AI不是炒作,未来必将成为医生的有力助手,只是尚需时日上图是青岛大学附属医院副院长、肿瘤医院院长张晓春提供的诊疗数据,自从Watson for Oncology2017年4月27日进入医院以来,不到两个月的时间一共服务了256名患者,其中乳腺癌122例、肺癌61例、结肠癌34例、直肠癌23例、胃癌11例、卵巢癌5例。

河北医科大学第一医院肿瘤科副主任李娜也向动脉网透露,Watson for Oncology进入医院1个多月以来也为100多位患者提供了服务。

北卡罗莱纳大学莱恩伯格综合癌症中心主任、 医学博士Norman Sharpless 表示:“为晚期癌症患者确定精准适当的药物极为困难,对不同的大数据源进行复杂分析,综合运用新兴临床试验信息与个性化基因测序。而这正好是IBM Watson的特长。”

据百洋医药集团董事长付钢透露,三个月前双方达成合作的Watson for Oncology正在稳步推进中,目前已经在11家医院落地,预计年底覆盖150家三级综合医院。

这些医院目前没有一家声明Watson产品出现问题并终止合作的。记者曾绕过IBM和医生进行过直接的对话,虽然Watson for Oncology在本地化和病种类型上需要改进和扩充。但就目前提供的服务来说帮助确实不小,尤其是在做决策的时候提供理论支撑,并帮助医生注意药物使用剂量和副作用。

医疗AI目前的困难来自医疗本身的严谨性

有人认为Watson最近几年进展缓慢,主要是因为医疗数据昂贵、匮乏。这个困难在医疗AI起步阶段确实存在,多年来人们并没有将医疗数据进行标准化整理、保存,虽然每个国家、各大医院都拥有海量的数据,但是这些数据没有格式化、没有整理可以视为无效数据。

                                                                           

但是随着大家对医疗AI 的认知程度加深,对高质量的数据也越来越重视,关于医疗数据处理的创业公司慢慢兴起,资本市场也认为,数据就是未来的“石油”,应对这类公司加大投资。2016年2 月,IBM拟斥资26亿美元收购医疗数据公司Truven。在中国,森亿智能、医鸣技术、医渡云等专门处理医学数据的公司也都获得了融资。

另一方面,虽然数据很珍贵,但是不经过整理分析的数据放在医院就是一堆无效的数据。医院有科研的需求,他们也愿意和企业合作让数据产生价值,更好的为患者服务,所以中国的医疗AI创业公司大多数和医院一起合作研发医疗AI产品。

这样医院获得科研新成就,企业不用为数据花费巨额费用,实为双赢,所以虽然说数据对医疗创业公司很重要,但是目前并不是医疗AI公司发展的最大瓶颈。

目前大多数公司已经完成了产品的初步研发,部分产品也达到副主任医师的水平,甚至更高,但是这些产品没有迅速的落地,主要原因是医疗本身的严谨性,它需要大量的临床数据验证才能得到认可,而这需要时间,众所周知,医疗AI诞生的时间也没几年。

另外,人们对医学AI的认知大多从2016年开始,1年的时间里,政府、医院、医生、患者等群体对它的认知虽然在增加。但是由于医疗AI的复杂性,人们对AI的认知还是不足,除了行业认识之外,大部分仅在科幻电影中看到人工智能的样子。

记者在采访的过程中了解到,有些在使用AI产品的医生甚至认为远程医疗、医疗信息化、互联网医疗也是医疗人工智能,这些现象说明市场教育也是目前行业面临的一个问题。

医疗AI是一个“慢工程”,想用它赚快钱的请自行离开

虽然有了互联网、AI的帮助,但是医疗是一个慢行业。它不会像互联网公司”滴滴”那样,突然诞生、迅速爆发、然后渗透生活。医疗产品仅是临床前实验都需要好几年,毕竟事关生命,不要用互联网的思维去看待AI 。

最近,IBM收入下滑,股价下挫,分析师们在质问 Watson 何时才能创造市场价值。接着有些媒体开始负面报道Watson或者其他的医疗AI项目,觉得这都是唬人,没有投资价值。 

医疗AI作为一个新兴行业,它既包含了人工智能这个新事物、又包含了医疗这个传统的严谨行业。创新科技、医疗都不是赚快钱的好方法,技术需要沉淀、医疗需要验证,这都需要时间。虽然目前的投资者很多并没有获取可观的回报,但是医疗产品的性能已经得到行业的认可,成就也有目共睹:

人们有望通过手机诊断皮肤癌,准确率已经超过91%;

AI在儿童自闭症早期诊断上完胜医生;

谷歌用深度学习协助病理学家检测癌症,准确率为89%;

第三军医大利用人工智能30秒内鉴定血型,超99.9%准确率……

医疗AI的效益会在未来呈现,而它现在还在成长期,要想利用医疗AI赚快钱,显然不切合实际。就像制药行业一样,数十亿美元的投入、数十年的研发,最后诞生一款销售额达到百亿的修美乐……

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