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医疗影像 AI 告别野蛮期：巨头做平台，创企走细分，抱团探寻商业化
2018-05-17 08:47 来源:钛媒体APP 人工智能 /媒体 /飞利浦
原标题：医疗影像 AI 告别野蛮期：巨头做平台，创企走细分，抱团探寻商业化
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（详情可见文末表格），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。”
在觅影落地的100多家三甲医院中，常佳发现抗噪要求非常高，不同设备、不同医生的操作习惯不同，有的医院做的很好的结果，到其他医院根本不适用，“我们现在正通过广泛性的测试解决，但这是很大的困难，需要数据丰富度。”
飞利浦大中华区CEO何国伟有着同样的看法，“不同设备在不同临床节点上采用的数据不同。把人类重复性的行为简化，问题就是数据流，配合临床要有完整的数据流。没有经过临床应用、结构化的时候便进入深度学习的数据都是垃圾。”
但更为关键的问题在于，很多平台在做医疗AI，但拼的是什么？北京协和医学院肿瘤医院教授乔友林告诉钛媒体，“拼的是能否得到医学高质量、金标准的素材，就算拿了成千上万的片子，并不会得到正确答案。”
从公开数据集、数据丰富度到金标准数据，难度逐渐递增。相比于三甲医院对医疗影像AI产品的需求，医疗影像AI产品捆绑医院的需求更为强烈，如何拿到医院数据对AI进行训练成为各家产品实现差异化竞争的关键。何国伟坦言，“AI在医疗体系落地有很多必要条件”。
抢医院，去基层
但对于目前的AI医疗影像产品，进入医院的最大问题是“不好用”。
上海交通大学教授闫维新曾向钛媒体透露，“仁济医院放射科约有180人，一天的门诊量将近3000人，我算了一下，人工智能一天能帮他节省30%的人力，一年是千万级的，但为什么没有用呢？是不好用，好用早用了。”
闫维新认为人工智能还只是个“六七岁的小孩”，只能帮助临床医生勾勒出简单的粗暴的活，没办法承担起临床科医生要干的活。
“医学、互联网+AI是两个不同的世界，简单地说是两种不同的语言，你的语言和我的语言在平常是没有太多的交集。”郑众喜告诉钛媒体，“医生更多是‘用’，但从人工智能来讲就要有融合，你说的我能懂、我说的你也能懂。”
相比于准确率，医生更关注的是到底好不好用。
医生判断好用的标准是什么？纵横医疗吴文韬向钛媒体表示，从医生角度来讲，AI产品是否符合医疗行业需求，主要看是不是解决临床问题，如果一个AI产品最终按照医生的需求去设计，按照医生规划达到一定效果，产品肯定会是医生觉得很好的产品，和医生研发上的紧密结合才是AI公司未来最终的发展方式。
作为一名肿瘤医院医生，乔友林提出了更为具体的需求，“应用人工智能的时候一定要金标准材料，而且研发出一套产品。就像在非常困难的‘灰色地带’，似是而非的地方。我们把宫颈癌分为五个级别，正常、癌症，中间有三级，这三个是关键。识别到底是不是癌症是简单的，但到底是哪个级很困难。”
在各家产品各异，尚未出现统一衡量指标时，图玛深维CEO钟昕认为，“衡量标准有两大块，一个是连接的方便不方便，医生用起来是否顺手，另一个就是功能完不完整，性能是不是最好的。”
