發(fā)布日期：2018-03-06

　　一位在廣州一家三甲醫(yī)院影像科從業(yè)8年的醫(yī)生，用“先進(jìn)門(mén)瞧瞧”來(lái)形容他的工作，“我們需要經(jīng)過(guò)歷史影像對(duì)比、定量分析等步驟，才能對(duì)患者拍完的片子做一個(gè)基礎(chǔ)的診療判斷”，然后，決定患者需要什么樣的治療方案。

　　在醫(yī)療診斷依據(jù)中，影像的價(jià)值是無(wú)法取代的。90%的醫(yī)療數(shù)據(jù)是影像，它們來(lái)自CT、X線、磁共振、超聲、PET等。如為一個(gè)癌癥患者實(shí)施手術(shù)前，要拍片，以腫瘤的狀況、血管狹窄程度等信息為依據(jù)，判斷手術(shù)方案，用藥方案及后續(xù)風(fēng)險(xiǎn)。

　　人工智能（AI）技術(shù)和圖像識(shí)別技術(shù)的進(jìn)步，讓這項(xiàng)工作有了一個(gè)得力助手——人工智能醫(yī)學(xué)影像分析系統(tǒng)。

　　同一張二維醫(yī)學(xué)圖像，醫(yī)生需要花費(fèi)十幾分鐘來(lái)觀察和推理，而人工智能經(jīng)過(guò)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練能在幾十秒就可“讀”出來(lái)。在充足的大數(shù)據(jù)支持下，人工智能有望將診斷速度提升10倍，且由此大幅壓縮診療成本。

　　對(duì)于醫(yī)生而言，高效的分析，能幫助他們節(jié)省讀片時(shí)間、降低誤診率、提供更豐富的歷史圖像比對(duì)。醫(yī)院也樂(lè)于看到人工智能對(duì)醫(yī)學(xué)影像處理的數(shù)字化成果，便于醫(yī)療數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)筑，借此降低診療方案的成本。

　　資本、技術(shù)和醫(yī)療數(shù)據(jù)三者的匯集，是當(dāng)下人工智能醫(yī)學(xué)影像起飛的三股東風(fēng)，這位還處于實(shí)習(xí)期的“讀片”助手能否最終獨(dú)當(dāng)一面？

　　搶欄快馬，勝在數(shù)據(jù)

　　與2016年相比，2017年的人工智能醫(yī)療行業(yè)熱度更加高漲，同時(shí)渴求能落地的成果。

　　“大家都談膩了。畢竟沒(méi)人可以靠‘雞血’過(guò)日子。”億歐智庫(kù)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)分析師尚鞅告訴《財(cái)經(jīng)》記者，“有沒(méi)有在應(yīng)用層面可以稱得上‘拿得出手’的呢？我認(rèn)為就是人工智能醫(yī)學(xué)影像分析。”

　　和人工智能醫(yī)療的其它領(lǐng)域相比，人工智能醫(yī)學(xué)影像的優(yōu)勢(shì)部分在數(shù)據(jù)。影像學(xué)的數(shù)據(jù)不像一份病歷一樣，包含病史、病人信息、癥狀、治療手段、愈后恢復(fù)等多方面的零散信息，它本身的信息集成度高——一張醫(yī)學(xué)病理片子就包含大量高價(jià)值信息。因此，和其他的醫(yī)療數(shù)據(jù)相比，影像數(shù)據(jù)處理難度更小，處理價(jià)值卻更高。

　　“醫(yī)學(xué)影像原始圖片是很高維、很復(fù)雜的，而人工智能把高維的數(shù)據(jù)，變換成一個(gè)低維度的、更容易處理的問(wèn)題。”零氪科技有限公司首席架構(gòu)師王曉哲對(duì)《財(cái)經(jīng)》記者說(shuō)，醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)本身很好地契合了人工智能表征模型算法。

　　影像數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一，對(duì)于算法來(lái)說(shuō)更易“入口”，輔助診斷模型的構(gòu)建更為輕松。

　　各家醫(yī)院的影像數(shù)據(jù)，不只在放射科一個(gè)科室，幾乎涉及到每個(gè)臨床科室，這也意味著影像數(shù)據(jù)不單單存在一個(gè)信息區(qū)域里。北京大學(xué)腫瘤醫(yī)院信息部部長(zhǎng)衡反修告訴《財(cái)經(jīng)》記者，醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)在醫(yī)院是數(shù)據(jù)量最大的，而且是標(biāo)準(zhǔn)化的，更便于機(jī)器閱讀，這非常重要。

　　動(dòng)醫(yī)學(xué)影像腦筋的大有人在。早在2003年，飛利浦健康科技臨床科學(xué)部高級(jí)總監(jiān)周振宇和他的導(dǎo)師就有一個(gè)創(chuàng)建影像大數(shù)據(jù)平臺(tái)的想法，但“在那個(gè)年代，很多挑戰(zhàn)我們都無(wú)法克服，比如成像質(zhì)量、數(shù)據(jù)和計(jì)算機(jī)的不匹配，診斷的邏輯思路也不規(guī)范，這些都導(dǎo)致15年前我們無(wú)法做到真正的智慧醫(yī)療。”周振宇告訴《財(cái)經(jīng)》記者。

　　正如影像科醫(yī)師需要閱讀大量的臨床醫(yī)學(xué)圖像，“喂食”病理圖像數(shù)據(jù)，是人工智能系統(tǒng)最主要的學(xué)習(xí)方式。和周振宇與他的導(dǎo)師起念頭時(shí)相比，目前能“喂食”的病理圖像數(shù)據(jù)越來(lái)越充足，人工智能分析能力才能茁長(zhǎng)成長(zhǎng)。

　　由于數(shù)據(jù)相對(duì)充足，開(kāi)發(fā)者們得以向垂直領(lǐng)域聚攏。2016年，貝斯以色列女執(zhí)事醫(yī)學(xué)中心（BIDMC）與哈佛醫(yī)學(xué)院公布，二者合作研發(fā)一個(gè)人工智能乳腺影像診療平臺(tái)。研發(fā)人員不斷輸入大量的病理圖像，讓系統(tǒng)完成對(duì)片子的癌細(xì)胞識(shí)別和健康領(lǐng)域劃分，并在深度學(xué)習(xí)技術(shù)框架中完成自我完善，提高識(shí)別準(zhǔn)確率和效率。該平臺(tái)負(fù)責(zé)人Andrew Beck稱，該平臺(tái)對(duì)患者乳腺的影像分析準(zhǔn)確率能達(dá)到92%，與病理學(xué)家的分析結(jié)合后診斷準(zhǔn)確率可達(dá)99.5%。

　　落地醫(yī)院加速，巨頭啟動(dòng)

　　醫(yī)療的獨(dú)特性，迫使人工智能企業(yè)必須一開(kāi)始就得和醫(yī)院合作。由于在衛(wèi)生體系中，醫(yī)院相對(duì)獨(dú)立，數(shù)據(jù)獨(dú)握，使一眾人工智能企業(yè)都有機(jī)會(huì)多點(diǎn)進(jìn)入。2017年，瞄準(zhǔn)醫(yī)療領(lǐng)域的人工智能企業(yè)頻繁公布與醫(yī)院的合作項(xiàng)目，從對(duì)外公布的數(shù)據(jù)看，不僅醫(yī)學(xué)圖像處理和分析的能力提升，也有了更多的臨床應(yīng)用案例。

　　對(duì)肺結(jié)節(jié)進(jìn)行跟蹤影像是其中一例。通過(guò)人工智能系統(tǒng)，不僅能告訴患者哪里有肺結(jié)節(jié)，通過(guò)原有數(shù)據(jù)分析，還能預(yù)測(cè)惡性的概率，通過(guò)概率建議病人篩查復(fù)查時(shí)間，或者是不是需要做穿刺活檢，或相應(yīng)的基因型的檢查。這些明確的信息不但讓患者更明了病情，醫(yī)患容易溝通，也會(huì)為支付減重，這也是政府樂(lè)意看到的。

　　獨(dú)立第三方醫(yī)學(xué)影像平臺(tái)匯醫(yī)慧影CEO柴象飛提供給《財(cái)經(jīng)》記者的數(shù)據(jù)顯示，匯醫(yī)慧影的閱片量已經(jīng)超過(guò)百萬(wàn)。這與其加快了切入實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的步伐分不開(kāi)，目前匯醫(yī)慧影已經(jīng)接入500多家基層醫(yī)院和200多家頂級(jí)三甲醫(yī)院。

　　另一家臨床應(yīng)用較為突出的人工智能醫(yī)療公司Airdoc，主要集中于眼科的影像分析，借由國(guó)內(nèi)外醫(yī)院收集了數(shù)十萬(wàn)張眼底照片。今年下半年，Airdoc與浙江省眼科醫(yī)院、上海市北醫(yī)院都達(dá)成合作協(xié)議，建立了人工智能眼科圖像分析相關(guān)的技術(shù)基地。

　　據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，目前進(jìn)入人工智能醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司，已達(dá)40多家。除了垂直度高的人工智能醫(yī)療公司，互聯(lián)網(wǎng)巨頭的動(dòng)作變得越來(lái)越明顯。

　　鑒于互聯(lián)網(wǎng)巨頭們積累已久的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，它們的介入可能直接影響這一領(lǐng)域未來(lái)的格局變化，政策的加持又讓這份影響力得到放大。

　　11月15日，科技部在新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃暨重大科技項(xiàng)目啟動(dòng)會(huì)上宣布，首批國(guó)家新一代人工智能開(kāi)放創(chuàng)新平臺(tái)名單：依托百度公司建設(shè)自動(dòng)駕駛、依托阿里云公司建設(shè)城市大腦、依托騰訊公司建設(shè)醫(yī)療影像、依托科大訊飛公司建設(shè)智能語(yǔ)音。這是人工智能醫(yī)學(xué)影像，首次被政府層面列為人工智能領(lǐng)域的一種單獨(dú)分類。

　　騰訊“空降”人工智能醫(yī)學(xué)影像市場(chǎng)，不過(guò)是在這份名單公布的3個(gè)月前。8月，騰訊推出首款A(yù)I醫(yī)療產(chǎn)品“覓影”，主要應(yīng)用于早期食管癌的篩查。目前，中山大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院、廣東省第二人民醫(yī)院、深圳市南山區(qū)人民醫(yī)院都加入了這一合作項(xiàng)目。

　　無(wú)論是互聯(lián)網(wǎng)巨頭，還是垂直度更高的人工智能醫(yī)療公司，2017年下沉到醫(yī)院的成果都非常顯著——保證了人工智能數(shù)據(jù)“糧食”的充足，發(fā)現(xiàn)應(yīng)用中遇到的問(wèn)題，離臨床更近，更具有商業(yè)化前景，這些都是資本樂(lè)于看到的。

　　資本涌動(dòng)，但賺錢(qián)尚早

　　撇除人工智能技術(shù)本身的光環(huán)，醫(yī)學(xué)影像市場(chǎng)在2017年也到達(dá)了一個(gè)新的臨界點(diǎn)。

　　日益增長(zhǎng)的市場(chǎng)需求與醫(yī)學(xué)影像資源之間，斷裂變得顯著。而蓬勃增長(zhǎng)的醫(yī)學(xué)影像市場(chǎng)的利潤(rùn)，吸引了人工智能公司蜂擁而至，希望在成為這條裂縫中最早的“縫合膠”的同時(shí)，成為第一批到達(dá)的“采礦工”。

　　火石創(chuàng)造CEO楊紅飛介紹，從目前醫(yī)療影像的市場(chǎng)規(guī)模來(lái)看，患者端高速增長(zhǎng)，影像檢查收入占醫(yī)院總收入超過(guò)10%，緊隨藥品收入占比。火石創(chuàng)造6月發(fā)布的《醫(yī)療影像的市場(chǎng)圖譜和行業(yè)發(fā)展分析》指出，按照過(guò)去5年中國(guó)醫(yī)療整體支出，2020年中國(guó)醫(yī)學(xué)影像市場(chǎng)規(guī)模將會(huì)達(dá)到約6000億至8000億元。

　　這也吊起資本的“胃口”。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，截至發(fā)稿，國(guó)內(nèi)人工智能醫(yī)學(xué)影像市場(chǎng)完成天使輪融資的企業(yè)有3家，Pre-A輪融資企業(yè)2家，A輪7家，B輪3家，C+輪1家。

　　其中，金額最大的三次融資集中在5月及下半年。5月，依圖科技宣布完成3.8億元的C輪融資，由高瓴資本集團(tuán)領(lǐng)投，云鋒基金、紅杉資本、高榕資本、真格基金跟投；9月，推想科技宣布完成1.2億元B輪融資，由啟明創(chuàng)投領(lǐng)投，元生資本、紅杉中國(guó)聯(lián)合投資；10月，匯醫(yī)慧影宣布完成“數(shù)億元”的B輪融資，投資方為達(dá)泰資本及其他2家投資機(jī)構(gòu)。

　　在咨詢公司Frost&Sullivan中國(guó)區(qū)總裁王煜全看來(lái)，國(guó)內(nèi)資本扎堆人工智能醫(yī)學(xué)影像是非常合理的結(jié)果。“人工智能影像對(duì)醫(yī)療的提升是必然會(huì)發(fā)生的事情，這個(gè)提升是可以看得見(jiàn)的，也是當(dāng)下最熱門(mén)的，預(yù)計(jì)到2018年資本熱情也不會(huì)變冷。”王煜全告訴《財(cái)經(jīng)》記者。

　　然而，看起來(lái)巨大的蛋糕，要切一塊并不容易。即便是龍頭IBM Watson，其Watson for Oncology也還沒(méi)有報(bào)告具有了盈利能力。

　　腫瘤輔助診療解決方案Watson for Oncology的工作內(nèi)容是通過(guò)醫(yī)學(xué)圖像分析結(jié)果，為醫(yī)生提供診療建議，生成治療方案，借此提升醫(yī)生診療的準(zhǔn)確性，背靠的是IBM本身的信息分析專長(zhǎng)和市場(chǎng)認(rèn)可度。Watson for Oncology進(jìn)入中國(guó)、美國(guó)、荷蘭、韓國(guó)、泰國(guó)與印度等多國(guó)。然而，目前IBM Watson盈利情況暫時(shí)未見(jiàn)諸于公開(kāi)報(bào)告。

　　相比Watson，國(guó)內(nèi)一眾人工智能醫(yī)學(xué)影像公司都還處于疾病篩查的應(yīng)用階段，即判斷影像中是否存在某類疾病。在“知其有”“知其所以有”和“知如何讓其無(wú)”三步中，大部分人工智能醫(yī)學(xué)影像公司仍停留在第一步的探索中。

　　“就目前來(lái)講，AI所取得的成果還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)達(dá)到預(yù)想的。”上海長(zhǎng)征醫(yī)院眼科主任魏銳利對(duì)《財(cái)經(jīng)》記者說(shuō)：“AI主要應(yīng)用于篩查，實(shí)際使用時(shí)，醫(yī)生會(huì)重新復(fù)核一遍，就像患者拿了地方醫(yī)院的診斷報(bào)告，我們看到了還是要重新考慮。”

　　此外，國(guó)內(nèi)公司仍集中在醫(yī)學(xué)圖像分析要求較為簡(jiǎn)單的疾病領(lǐng)域，價(jià)值相對(duì)較低。以肺部為例，肺癌識(shí)別是一個(gè)人工智能醫(yī)學(xué)圖像熱門(mén)領(lǐng)域，這是由于肺部圖像識(shí)別有天然的對(duì)比，屬于較容易攻克的方向，但對(duì)于肺癌具體癥狀并不具有深度分析能力。

　　廣東省人民醫(yī)院放射科教授劉再毅對(duì)此感受頗深，“我們醫(yī)院肺癌病例大部分是復(fù)查的，三期、四期病人的肺部有很多轉(zhuǎn)移灶、合并滲出、肺不張等狀況，計(jì)算機(jī)很難對(duì)這些特征實(shí)現(xiàn)自動(dòng)對(duì)比。這些協(xié)助醫(yī)生產(chǎn)品在臨床中確實(shí)可能減少一些工作量，但對(duì)醫(yī)生的幫助及應(yīng)用場(chǎng)景都較小。”

　　扎堆較為容易突破的領(lǐng)域，意味著競(jìng)爭(zhēng)更為激烈，被巨頭排擠吞并的風(fēng)險(xiǎn)也更高。而在《財(cái)經(jīng)》記者對(duì)業(yè)內(nèi)人士的采訪中，盈利模式和盈利問(wèn)題仍是他們腦中順位靠后的問(wèn)題。

　　11月，光大證券分析，以服務(wù)為主的醫(yī)療影像下游產(chǎn)業(yè)亟待服務(wù)模式的創(chuàng)新，在遠(yuǎn)程醫(yī)療影像診斷和獨(dú)立影像中心快速取得足夠資源的企業(yè)，未來(lái)開(kāi)展影像智能診斷將有更大的優(yōu)勢(shì)。

　　從巨頭們的市場(chǎng)反應(yīng)看，已經(jīng)多次嘗試開(kāi)啟中國(guó)市場(chǎng)的IBM，加上已經(jīng)動(dòng)作頻頻的阿里、騰訊，一旦出手對(duì)市場(chǎng)的影響都非常強(qiáng)。億歐智庫(kù)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)分析師尚鞅告訴《財(cái)經(jīng)》記者，“據(jù)我在資本方面的接觸，可以預(yù)期巨頭們?cè)?018年會(huì)加緊行動(dòng)，一輪的‘大魚(yú)吃小魚(yú)’馬上就會(huì)開(kāi)始了。”

　　咨詢公司Frost&Sullivan中國(guó)區(qū)總裁王煜全則認(rèn)為，即使巨頭們不會(huì)那么迅速地大舉整合人工智能醫(yī)學(xué)影像市場(chǎng)，小公司之間的廝殺也會(huì)非常慘烈，誰(shuí)能勝出難以預(yù)測(cè)，甚至有可能像共享單車(chē)行業(yè)一樣，淪為資本博弈的代表。

　　2017年人工智能與醫(yī)療的結(jié)合開(kāi)始深入和細(xì)化，作為最早也競(jìng)爭(zhēng)最激烈的一個(gè)“戰(zhàn)場(chǎng)”，人工智能醫(yī)學(xué)影像行業(yè)遇到的諸多問(wèn)題難以找到經(jīng)驗(yàn)參考，而這也反映了它距離品嘗到人工智能醫(yī)療這鮮美的“第一口湯”最為接近。

來(lái)源：《財(cái)經(jīng)》雜志