当医疗遇上“更聪明”的AI,智慧医疗的痛点犹在,突破口在哪里?

2018-09-19 15:20· 新芽NewSeed   
   
第一,智慧医疗一定是大势所趋,也许几年之后医疗的每个环节、大健康的每个环节都已经渗透进去,这个不可阻挡。第二,这个行业还需要时间,还有很多的条件需要准备。

  由清科集团、投资界、新芽主办的2018中国创业武林大会于2018年9月18-20日在北京香格里拉大酒店举行。本届大会设立包括人工智能、企业服务、高端制造、新零售、泛娱乐、金融科技、医疗科技与器械等在内的16场行业视听风暴,横跨3大热门领域、万家精品项目以及百余家参评机构与行业媒体的强力支持下,汇集各领域领先的知名投资人和创业者进行一年一度行业的灵思碰撞。

  此外,国内首家投资维度的企业评选——V50风云榜、新芽榜也将现场决出年度榜单。该榜单已陪伴创业者十三年,被誉为“行业投资风向标”。

  在《智慧医疗的突围与思考》圆桌论坛中,翼展医疗集团合伙人&CTO边海锋,西高投董事长兼总经理宫蒲玲,深度智耀CTO宋国龙,视见科技联合创始人、联席ceo 王峰,汇医慧影高级合伙人、商务副总裁王瑞参与讨论,中电健康产业基金合伙人余慧担任本场主持。

当医疗遇上“更聪明”的AI,智慧医疗的痛点犹在,突破口在哪里?

  余慧:大家上午好,首先简单做一下自我介绍,我是来自中电健康产业基金的余慧,我们基金是一个典型市场化运作的产业基金,主要是由健康医疗大数据国家中电数据发起设立的股权投资基金,中电数据目前已经收集和签约了数亿人口医疗全数据,并且拥有合法的数据使用权,整个基金是围绕着大健康和大数据相关的医用领域进行投资,包括移动医疗、数据驱动的生物制药的新模式,还有保险科技、人工智能等相关的业务领域。

  边海锋:大家好,我是边海锋,翼展科技的技术和负责人,也是合伙人。翼展科技2009年成立,主要做三块业务,第一是从开始做的医疗影像服务和解决方案,第二是医疗机构,我们拿到了15个第三方影像中心的牌照,3个已经营业,第三与今天主题比较相关,利用医疗影像做一些人工智能相关的工作,提高产业或整个服务的效率和准确率。

  宫蒲玲:我是西高投的宫蒲玲,西高投是一家老牌国有创投机构,经过近20年发展,目前管理规模达到100多亿,累计投资的企业200多家。投资的主要方向是围绕科技类的企业,其中大健康是我们非常看好的一个领域,特别是今天这个主题智慧医疗是我们重点投资的方向,这些年在这个领域也做了一定的部署,谢谢

  宋国龙:大家好,我是深度智耀宋国龙,我们是致力于通过人工智能技术赋能医药研发全流程,希望AI医药研发能和医疗大生态有更多的交互和促进,谢谢。

  王峰:大家好,我是王峰,视见科技的联合CEO,主要专注人工智能辅助诊断医学影像,我们公司的一个特点是技术积累深厚,在医学影像方面像放射等等这些领域都有涉猎。

  王瑞:大家好,我是汇医慧影王瑞,公司成立3年左右,团队近200人,专注于医学影像相应的应用,还有相应产品的开发,包括数据的存储,还有数据价值的深度挖掘。我们希望能够做到影像数据的全闭环,服务患者,从患者疾病的筛查再到治疗到愈后预测,再到保险,相当于一个闭环。

  怎么定义智慧医疗?

  余慧:怎么定义智慧医疗?这个行业处在什么样的阶段?请大家简单分享一下。

  边海锋:我认为,整个医疗行业从来没有一个更好的时代,现在是不断变好的时代,为什么这么讲?从中国目前大环境看,人们对健康的重视程度越来越高,健康是被大家持续看好的行业。这个行业的痛点也是全世界的难题,都希望用技术或商业模式等去改变创新。关于人工智能,我认为方向是对的,尤其在医学影像方面可以看得到节奏,而由于监管、技术、场景、落地等等步伐没有那么快,还需要给一些时间。

  宫蒲玲:智慧医疗可以解决中国患者的体验问题,因为我国人口众多、医疗资源稀缺,而且存在着资源不平衡、不均衡的问题。这些问题只有通过智慧医疗的手段,才能最大限度提高自然资源的有限利用,进而解决。但是我认为目前智慧医疗还处于一个初级阶段,国家在技术上,包括物联网、移动互联网、云平台等方面没有什么问题,但是因为智慧医疗是涉及到技术、经济、社会等多方面的问题,要解决智慧医疗的痛点,还需要国家政府从政策、体系、标准和顶层设计等方面进行更多部署。我们在技术上能做到的问题,实施起来还是有很大的困难。要呼吁政府和相关的部门能够在政策制定,特别是支持智慧医疗的标准认证,还有就是数据共享,这也是阻碍着我国在智慧医疗往前迈一步的重要原因。随着我们进一步的变革和各种力量的驱动,我相信在不久地将来会有很大的改观。

  宋国龙:大家要想发挥更大的作用,需要技术和行业场景深度绑定,比如我们做AI的医药研发,AI工程师要去学习研发流程和化学知识,只有这样才能把AI的价值更大地发挥出来。

  王峰:我认为,第一,智慧医疗一定是大势所趋,也许几年之后医疗的每个环节、大健康的每个环节都已经渗透进去,这个不可阻挡。第二,这个行业还需要时间,还有很多的条件需要去准备,医疗行业的人工智能可能会比消费领域更慢一些,我们要有上下齐心去把一个个壁垒突破的决心,同时也要有耐心,让这个行业能够发展起来。

  王瑞:智慧医疗目前是机遇和挑战并存。机遇表现在,一方面市场需求有目共睹;另一方面,智慧医疗本身就是交叉型的产业,相关产业的发展能带动智慧医疗快速发展。挑战表现在,国家医疗体制相对来讲是政府监管非常严格的体制,需要去适应和学习。另一方面,大家对于消费和医疗的要求,门槛确实比较高,我们要通过不断地宣传、科普让大家认识到智慧医疗所带来的价值。

  智慧医疗业态,看好哪些?

  余慧:经过几年的发展,不管是资本或资源的推动,整个智慧医疗的行业还是在缓慢的发展,诞生一些新的业态。大家比较看好哪些业态,觉得哪些有潜力、哪些是伪命题?

  边海锋:医疗范围太大了,我算是了解医学影像这个行业,深耕20年。医学影像诊断需要客观数据加经验,当有客观数据的时候比较好做。人工智能比以前的传统视觉算法做得更好,这是肯定的。

  宫蒲玲:我作为一个投资人,当我走进比较好的三甲医院看病时,发现有很多从遥远的山区农村来的病人就医比较难。从投资角度来说,智慧医疗不就是现在中国最大的一个痛点吗?智慧医疗覆盖的面很大,我们投资时看重的是移动互联网的云平台,怎么样能通过远程医疗或者网上预约挂号等手段,让患者在生病只看一次病,剩下可以通过远程的信息传输、远程诊断,甚至互联网智慧医院等方式,能够让优质医疗资源为患者服务。要真正实现智慧医疗,涉及到整个国家和医院、社会等等方面资源的整合和共享,还有监管政策等方面的配套完善。另外就是健康的服务管理。随着老龄化进程加剧,大家对健康的管理意识会越来越强,便利性的健康管理和服务增多,这也存在巨大的需求市场。

  宋国龙:AI医药研发是智慧医疗里面很新颖,也是大众很难接触的一部分。医药研发大致上可以分为三个阶段:医药早期研发、临床实验和上市后。早期研发阶段AI可以帮助我们做靶点发现、药物毒性亲和力和药物有效性的预测等,这个事情为什么重要?不仅提高了整个医药研发的效率,也是对生命多加了一层保护,比如说在这个环节可以把有害的药物挡在临床实验之前,这样就防止上市后产生更大的社会危害。

  王峰:什么是伪和真?大家知道人工智能分成弱人工智能、强人工智能,甚至未来有超人工智能几个阶段,当前我们仍然处在弱人工智能的阶段,弱人工智能适合做什么事情?比如去处理重复性比较多、比较强,数据量比较大的工作,如果是特别复杂、跨学科的、创造性的,目前是人工智能解决不了的。回到医疗行业,至少医疗影像人工智能辅助诊断是符合刚才定义特点的,药物研发也需要大量的数据积累和分析,这个是适合的。

  王瑞:我觉得所有的技术应用,或行业的发展一定要和社会现状、需求紧密结合,我个人非常认同宫总的观点,我们基层的医疗需求其实是国家最需要改善的一方面,比如我们做一个AI的场景提高到99%的准确率,远远超过一线耗费100个医院里面最顶尖的医生。更重要的方向是能够把这个产品改善推广到基层医院,提高基层医院的诊断水平,能够达到与一线医院医剂科的医生一样的水平,这个是国家最需要的,也是企业最需要发展的方向。

  核心竞争力是什么?

  余慧:智慧医疗是个大的门类,包括了人工智能、区块链等相关的技术,融合的一个大的产业,最近几年技术的变革给整个行业带来了新的机遇。和技术深度融合的一些相关企业,除了市场团队,很重要的也是技术研发团队。各个企业关于技术方面的核心竞争力和方向,各位能不能和大家做个分享?

  边海锋:整个医学影像的解决方案和服务,就是医学影像的IT解决方案,刚才讲到了基于院内的医学影像的IT解决方案到基于移动互联网的IT解决方案,如果从传统的变成了人工智能,卖工具、存储,同时我们有医生集团就可以远程诊断,这也是个服务,这个是我们2015年之前打造的东西。2015年之后,翼展的中心在做第三方影像中心,在这个基础之上,一旦开始做真正的实业,主营业务和效率变得很重要,我们会用人工智能深度学习提高效率。除了做医学影像诊断,我觉得同等重要的东西是提高整个机构的效率。举个例子来讲,现在整个CFDA或者FDA对医学影像和人工智能没有一个很完善的定义,尤其是CFDA,传统的做法会抑制新技术的应用,在中国刚刚开始推进,作为医疗机构,我们拿到了一个医学影像,或者是人工智能利器就可以拿人工智能来做我想要做的任何事情,不光是我们的产品解决方案诊断质量的提高,还可以在整个业务的流程当中把效率提高。当我们觉得我们的收获大于投入的时候,就可以引入人工智能,而不需要从产品线去做,这是我们整个优质的生态。

  宋国龙:这里面本身包括两部分,一个是AI,一个是药物研发,这两个行业本身壁垒很高,对我们公司来说,一个很大的壁垒就是两波人走到一起能够相互磨合好。在做AI医药研发的过程当中,需要两波人很深度的组合在一起,需要AI的人去学习医药研发的知识。在AI赋能医药研发这个环节,主要核心的工作包括医药知识图谱的建设和AI驱动模型,AI驱动模型可以帮助我们解决早期研发里面药物毒性亲和力的预测,还有药物在临床和上市的阶段需要有大量的医学写作翻译和注册申报,这些工作都是可以通过人工智能或者自然语言处理的技术能够加速的,这样的话我们就能够在医药的整个环节通过AI不断地去提速,保证医药能够早一天去上市,药物效率的提升让大量的新药不断地能够落地运行,这样也是个性化精准医疗的前提。

  王峰:技术对于人工智能的推动是特别核心的,就医疗影像行业而言有几个技术特别关键和重要。第一个是本身对深度学习的理解,深度学习里面怎么去选择更进一步的建模,针对不同的医学图像特征不一样,可能建模也不一样,一个病人的CT就是几兆,这么大的数据处理量用什么样的模型去处理,那么算法或者建模是很重要的技术。做医学影像,对医学影像本身的理解也是一门技术,怎么用深度学习的算法和医学影像做结合?如果你对医学影像不了解是解决不了问题的,这也是一个特别核心的技术门槛。当然还有一个大家共同知道的硬件,这个不是我们今天重点讨论的话题,如果一个公司把前两者做得很好的话,在处理医学影像方面有很好的技术优势或者壁垒。

  王瑞:对于一个医学影像人工智能的企业来说,核心的竞争力在于算法、算力+数据,算力主要是硬件的体现,这个相对来讲用金钱很容易实现的,数据也是可以通过不断地大量的获取,我们这方面也是有一些数据渠道。很核心的就是算法,算法背后的技术价值是人才,真正核心是企业的人才,尤其最尖端的人才。人才真的能够提升整个产品的研发进度、决定这个产品的维度和高度。另外交叉性的人才也是非常重要的。

  带动相关产业链发展

  余慧:最后一个问题,智慧医疗大的产业会带动周边产业链的发展,未来智慧医疗会带动哪些相关的产业链发展,或者整个智慧医疗行业发展的核心要素是哪些方面?

  王瑞:我们要了解现在所从事的行业和所做的产业真正的社会需求是什么。第一,要定位好,找到一个专注的方向,弄清楚医院的需求和医生的需求、患者的需求;第二,要做一个相对清晰的计划。第三,要实现这个目标需要怎么样的储备?人才的储备、资金的储备、技术的储备,或者是其他方面的储备。另外一个很重要的就是合作。我认为,技术门槛稍微低一些,但是需求又最紧迫的行业,比如疾病管理、病程管理,或者远程医疗是相对最容易突破的。AI药物挑战是最大的,但是这也是最大的一个方向。

  王峰:医疗行业人工智能要形成未来之峰,还是在于国家政策收放之间的把握,医疗行业的变化相对来说是缓慢的,受到的影响因素比较多,而且比较敏感,一个不慎可能会引起轩然大波。这个行业如果发展还得业内人士和政府部门一起做更多的工作,推动它往前发展。

  宋国龙:说到智慧,大家就会想到人工智能,我觉得除了人工智能,互联网思维也会对整个医疗行业带来巨大的增量,现在智慧医疗主要来解决单点或者是单个接触点的问题,其实节点之间的连接还是比较少的,比如病人看完病之后和医疗机构的连接就断掉了,其实如果我们能够在节点之间不同连接的频度,还有把现象的场景,比如病人的用药可以反映到现场,这样能够带来巨大的网络效应和大数据的。

  宫蒲玲:我认为,智慧医疗一定会带动辐射到健康相关的很多产业,具体来说,核心的还是智慧医疗主要解决患者的体验问题,跟患者体验相关的。医养结合相关产业,还有就是慢病管理,慢病管理领域现在国家已经有所重视,这个产业将来也会衍生出很多细分的领域。智慧医疗还涉及到IT产业变革,另外保险公司要深度介入到智慧医疗后时代的投资。还会涉及到其他和健康相关的,比如说药品的零售、医药的零售,还有医疗器械,还有包括可穿戴设备等。

  边海锋:我个人认为,在医疗行业对三方面前景非常看好,第一个是制药,第二个是医学影像,第三个是机器人。在医学影像这个行业里面,深度学习或人工智能能够很快解决一些问题,但是受惠面又非常广。第一是分级诊疗基层医疗,第二把误诊率降低,质控可以有数据,第三是从业人员的水平教育,解决完这三个问题之后,整个医学服务行业水平就可以提升。

  余慧:各位的看到就是整个智慧医疗行业处在一个初期的发展阶段,行业的发展速度不像大家预期的快。智慧医疗行业非常大,门类也很多,希望大家能够给予这个行业发展多一些时间,毕竟现在不管从国家政策层面把大健康和大数据相关的行业提高到了国家战略的高度,包括资本和一些优秀企业诞生,整个行业的加速发展趋势还是很确定的,谢谢各位嘉宾的分享。

本文为投资界原创,原文:https://news.pedaily.cn/201809/435947.shtml

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