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移动医疗的下半场是AI+医疗

发布时间:2017-10-17 15:54        来源:        作者:

NRCC Vancouver 培训讲师 - Steven Yan

从2015年开始到2016年,可以说是移动医疗的一场寒冬,无数公司倒在了从A轮融资走向B轮的路上。甚至在今日,创业者生怕自己与移动医疗这一曾经红极一时的热点词扯上关系,更多的,他们选择以“数字医疗”作为自己的标签。

技术含量不高导致创业同质化,对医疗工作流程特殊性的错误理解以及来自监管层面的约束,是这场移动医疗战役以失败告终的主要原因。

如何在移动医疗的下半场“AI+医疗”中走出一条血路是越来越多创业者心中的难题,有技术,有对医疗很熟悉的人,但同时也必须考虑到商业模式的残酷性。

应用为主,医疗为辅

懂技术的不懂医疗,懂医疗的忽视技术,是众多移动医疗公司失败的主要原因。原本以为移动医疗会随着这次资本寒冬来临转入缓速发展期。不曾想,在2017年,几乎像是一场足球比赛上下场的转换,AI+医疗强势崛起。这个男的让BAT与资本们共同找到兴奋点的新赛道,截至目前,孕育出超过100家以医疗为重点的AI创业公司。

以技术为主辅助医疗诊断是“AI+医疗”的主要模式,相较于过去移动医疗所侧重的为医生量身打造所需要的技术,“AI+医疗”显然更加接地气,不在一味的吹嘘技术的先进性,转而认清现实,以现在的技术和硬件并不天然满足医疗应用级产品的研发,而只能作为一个辅助性产品,以一定的算法构筑产品让医生和患者达到查漏补缺的效果。

移动医疗的下半场是AI+医疗

“借助先进的人工智能技术,系统在短时间内处理海量数据,并对病人做出愈加准确的诊断。”这是IBM旗下的AI诊疗系统,人工智能Watson曾经做出的承诺。

然而在过去的这些年里,这个AI医疗界曾经的希望之星,却遭到了无数医生、患者的质疑和嘲讽。

在实验室环境中完美无缺的产品,到了落地与医院合作的时候,却错误百出,甚至闹出笑话是Watson所面对的残酷现实。有合作医院的医生坦言:“过于依赖数据,并且检测结果偏向美国患者和美国医院的治疗方案。”也许可以用三个字可以来形容Watson——“不亲民”。

造成AI医疗落地困难的不仅仅是应用技术的问题,更多是大部分医生及普通人对人工智能医疗应用的误解:机器诊断报告一定需要与某个医生的主观印象高度匹配。

不能把人工智能完全当做一个电子脑医生,其对疾病所作出的判断应该仅作为在一定容差率范围内的参考标准。

数据的处理能力和量级与AI医疗的关系

很多人抱怨、嘲讽Watson时的主要原因是因为IBM坐拥庞大的病患及疾病数据库,但却并没有好好运用其作为判断疾病的标准。

做医疗准端一开始遇到的挑战是如何搜集足够多的数据,接下去是如何在足够多的数据的基础上构建有效的疾病诊断模型。但单纯的以上两点就可以实现AI医疗吗?

很显然,医疗数据于医疗诊断的重要性,就像无人驾驶汽车在道路上的测试。你只有不断的让汽车去实地训练,不断搜集和判断道路数据,才能让无人驾驶汽车越来越聪明,真正做到“无人驾驶”。

移动医疗的下半场是AI+医疗

同理,人体的复杂性相较于汽车道路测试无异于复杂的多,这也是为什么IBM的数据工程师与医生们耗费了6年却仅仅让Watson学习了7种癌症。在6年学习了7种癌症,但在实际落地时,Watson还是错误百出,这真的是因为IBM的不作为吗?其实不然,IBM所推出的Watson在实验室环境中对于相关癌症的检测准确度十分高。但到了实际合作医院现实测试,却准确率大大降低。

这是因为即使数据足够庞大,数据处理能力足够多,但是AI系统基于数据的调整参数却不能随着疾病的多样性和复杂性而改变,简单来说,就是还不够像人。打个比方来说,Watson在实验室环境中单一检测恶性肿瘤X涉嫌,效果十分好。但当Watson来到医院,由于癌症容易引发许多并发症,多了无数的干扰因素,而Watson对于这些数据之间的联系却并无了解,这也就是为什么Watson的准确率在落地实验时并不理想的原因。

当满足一切,却困在了商业模式的门外

对AI医疗创业公司来说,当有了技术,有了一定量级的数据,但真的到应用落地时却发现,其自身的应用耗费昂贵,其价格压根没有落地的可能,更何论一个商业模式。

换句话说,在进入AI医疗这个巨大的市场前,所有创业者都应该意识到,这个行业在目前并无商业模式,只是一个“资本的无底洞”。

以IBM为例,在2015年,IBM为了使Watson积累更多的疾病数据,其花费了10亿美元收购了医学成像及供应商 Merge Healthcare。

移动医疗的下半场是AI+医疗

简单的来说,IBM都还在烧钱,普通创业者还想什么盈利不盈利。现在的AI医疗创业者都处于早期,研发与搜集更多的数据是最重要的事情,对于这个行业,所有的人应该怀着谨慎和敬畏的心,持续往前推进。

每一个新行业的发展都有不同的商业模式产生,作为一个创业者,现在的主要矛盾不应该是赚钱,而是把赚钱的前一步走好,把这个事做成了再说,换句话说,先活下去是目前所有创业者的主要目标。

根据《中国科技报》的一份报道,中国科学院院士、上海交通大学Bio-X中心主任贺林在解读《新一代人工智能发展规划》时层直击当前国内AI医疗项目的监管痛点:“目前,国内还木有一款医疗领域的AI产品得到CFDA的批准,相关收费也没有进入医保目录,AI对于国内医疗行业来说仍然是新兴事物,需要与现有医疗模式一起经历磨合期”

虽然关注众多,BAT与众多资本也相继进入,但同样有着商业模式缺乏,资本过度投入等问题的AI医疗是否会和之前的移动医疗一样无疾而终?这也许是目前所有关注这一领域的人士心中的最大疑问。

然而,不管有再多疑问和质疑,不过分承诺,怀着敬畏和谨慎的心朝着目标匍匐前进也许是现在众多AI医疗创业者唯一该做,也是唯一能做的事。

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