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AI在医疗领域加速落地但仍面临数据紧缺等

2018-08-24 19:06:29 | 来源: 民生图片

AI在医疗领域加速落地,但仍面临数据紧缺等阻力

近日,微软宣布针对心脏病的诊断与治疗推出AI解决方案。在微软于拉斯维加斯举行的HIMSS(医疗保健信息和管理系统协会)年度会议和展览会上宣布了对于扩张MINE(眼科护理智能络)以及创建心脏病学领域AI集中络的计划,此计划与印度最大的医疗系统之一Apollo医院联合设计。

AI,这个时下在各个领域都火热的话题,在医疗领域似乎尤其能够显现其优势。例如人类研究人员可能要花费十数年时间研究和反复试验,才能总结出一种诊断或治疗疾病的方法,用AI技术可能很短的时间内就能完成。抑或是人体一些极难动手术的器官,使用AI技术来手术,可能就要容易得多。

近年来,全球越来越多的机构及企业都意识到了这一点,并相继入局医疗AI,其中包括谷歌、微软、IBM等巨头。在中国,医疗AI的发展也如火如荼。目前,医疗AI已不仅是停留在实验室的研究阶段,而是可以进入到实际应用领域。

h1一、巨头涌入AI医疗领域,提升医疗质量多领域发展/h1

人工智能这一概念最初是于1956年在达特茅斯会议上被提出的,直到AlphaGo击败各路围棋高手,也不过几十年的时间。现今,人工智能的发展已然到了一个临界点。大数据、计算平台及深度学习等技术都成为一种力量,将AI技术推动到了一个前无古人的高度。

在AI技术中,医疗是行业内普遍认为率先被应用的领域。对于AI在医疗健康方面的应用,许多互联企业和相关机构看到了其中的潜力,陆续进入这一行业。在去年的达沃斯论坛中,医疗AI 的深度学习技术出现在2017年度全球十大新兴技术榜单中,谷歌、IBM、苹果及微软等大佬都在医疗AI方面有所建树。

谷歌CEO桑达尔皮查伊曾表示:过去10年我们在忙于打造移动为先的世界,未来10年,我们将步入AI为先的世界。

2014年,谷歌收购了AlphaGo,DeepMind Health成立。2016年,DeepMind Health与NHS(英国国家医疗服务系统)合作,通过分析700余名头颈癌患者的匿名数据探讨缩短放疗时间的可能性。与英国Moorfields眼科医院共同研究辨识视觉疾病的机器学习系统,以上百万份视膜扫描报告为数据基础,通过AI软件探寻退行性眼疾的早期征兆。

2017年3月

AI在医疗领域加速落地但仍面临数据紧缺等

,DeepMind Health基于美国荷兰大学提供的上万个乳腺癌细胞的片子,学习识别其特征,宣布能够运用AI识别出乳腺癌。

IBM沃森是由Memorial Sloan-Kettering(斯隆凯德琳癌症纪念研究中心)的医生训练出的认知计算系统。沃森的设计初衷是要理解更为复杂的词句、语言和人类知识。不过在医学相关的训练下,它能够从病人的病例中提取与身体健康相关的信息,并给出有针对性的治疗方案。

2016年,日本东京大学医学研究院利用Watson,通过对比2000万份癌症研究论文,仅用时10分钟就诊断出一位女性的罕见白血病,并给出了适当的治疗方案。2017年,ASCO(美国临床肿瘤学会)在年度会议中公布的数据显示,的Watson给出的癌症治疗方案在多数时候都与医生的建议相吻合。

在医疗方面,苹果公司也有所动作。2014 年,苹果在WWDC上推出了健康平台 Healthkit,凭借遍布全球的数亿iPhone用户获得来自与手表传感器以及众多第三方配件的健康数据,这也构成了苹果在医疗健康领域内进军的数据基础。2016年,苹果已将Siri的语音识别移植到了基于神经络的系统上。在Apple Watch上,苹果添加了一个内嵌GPS功能,精准地记录用户的运动数据。

在目前的苹果应用商店中,存在许多能够帮助用户应对糖尿病、哮喘以及帕金森的应用。加上健康平台,苹果围绕着用户的身体健康逐渐搭建起了一个完善的生态系统。

从谷歌、微软、IBM到Facebook、亚马逊,全球顶尖的技术公司都纷纷将目光转向人工智能,AI被称为第四次工业革命也并非毫无道理,在经济、教育、法律、医疗等各个方面,AI都发挥着重要作用,尤其是在最先落地的医疗方面。

根据IDC预测,全球的医疗数据总量将在2020年达到40万亿GB,是2010年的30倍。数据生成与共享速度加快,能够促进AI技术的进一步发展,使AI在医疗领域发挥更大的作用。

首先是AI+辅助诊疗,也就是将AI技术用于辅助诊疗中。以AI的深度学习技术获取专家的医疗知识,对人类医生的诊断思维进行模拟,从而给出靠谱的治疗方案。这是AI在医疗场景中最为核心的需求。这一方面市场空间极为可观,营收规模或许可以达到万亿级以上。

第二是AI+医学影像,也就是将AI技术运用于图像识别和感知两方面,可以将影像等非机构化数据进行分析。通过这些数据,对AI进行深度学习的训练,赋予其诊疗的能力。

第三是AI+药物挖掘,也就是将相关技术运用到药物临床研究中,从而降低成本,提高效率。借助先进技术,在心血管药、抗肿瘤药、传染病药物等领域取得进步,如今国内外已出现多家由AI主导的药物研发企业。

第四是AI+健康管理,主要侧重于问诊、健康干预等方面。这应该是目前最有实际意义的方向。如今互联发达,许多人习惯于在上自我诊断一些不大的病症,或者通过一些智能硬件来监测自身的健康状况。如果能够结合AI技术,就能够更有效、更精确地实现自我健康管理。

未来,AI医疗必然存在巨大潜力。当然在前行的过程中,阻力不可避免,但技术与人类的融合是不可阻挡的潮流。

h1二、AI医疗存在很大上升空间,科技与人类融合度加深/h1

说到AI医疗发展最为迅速的国家,还是要首推美国。在过去的几年内,美国采用AI的数字医疗公司数量遽增。根据全球知名风投调研机构CB Insights的调查显示,自2015年来,在100家以AI为重点的美国医疗公司中,已经有50家公司完成了首轮对外融资,这一领域的融资事件从2012年的不足20起增长到了2016年的近70起。

这些公司的医疗AI涉及到影像诊断、药品开发、肿瘤研究等方面。有像Ayasdi这样的主流AI科技公司,也有像Digital Reasoning Systems这样的新兴AI公司,都纷纷进军医疗领域,也因此吸引到了Data Collective、Khosla Ventures等顶级风投公司的注意力。

此外,美国超过50%的医院计划在近几年之内引入AI技术,其中35%的医院计划在两年内完成这一目标。许多美国医生都认为,AI的应用不仅是局限于改进医生工作方面,还能对人口健康、诊断工具、药物开发等诸多方面都起到积极的作用。

美国在AI医疗方面大举布局,中国也未落人后,BAT巨头近年来在这一方面动作也颇为频繁。

百度在AI医疗领域的成果主要是2016年成立的百度医疗大脑项目,通过采集文献和医疗数据对AI产品进行训练,使其模拟医生问诊、交流验证等环节。

阿里则通过ET医疗大脑和医疗AIDoctor You进入AI领域,在医学影响、新药研发、医疗辅助、健康管理等方面发挥作用。

腾讯在去年8月发布了首个AI医学影像产品觅影,与多家医疗机构分别开展各种项目的合作,主要针对肺结节检测系统、辅助诊疗系统等方面。

可以看到,国内外巨头们在AI医疗方面主要侧重智能诊断和医学影像两方面,现下这两方面也确实是AI医疗中发展较为成熟的领域。尤其是AI+医学影像,有步入商业化阶段的趋势。

然而,这些企业与AI医疗新技术依旧面临着不可避免的阻碍。在医疗领域,一个微小的错误或许就意味着生与死的差异,因此AI医疗方面的炒作将会遭受较其他领域更为严苛的考验。

例如IBM沃森,在对AI医疗做出贡献的同时,也传出了一些负面消息。资深技术投资者和风投公司 Social Capital 的创始人 Chamath Palihapitiya甚至在 CNBC 上甚至直接炮轰:沃森就是个笑话。

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