來源：健康界
在近期一場醫(yī)學AI主題的圓桌討論上，分別來自兩家知名三甲醫(yī)院的一位影像科室主任和一位神經(jīng)外科主任當眾進行了一場尖銳的對話。
神經(jīng)外科醫(yī)生提出，臨床上需要各種詳細的解剖，“我們希望看到我們想要看到的東西，可現(xiàn)實局面是，影像（科室）讓我看到什么我才能看到什么，你告訴我這是什么、那是什么，其實（你提供的）不是我要看的?！?/p>
而影像科室主任則表示，臨床和放射科矛盾之間的原因是批發(fā)和零售之間的矛盾?！胺派淇拼蠓蛞惶炜赡苡?00份報告出去，他（臨床醫(yī)生）一天看倆（報告），他希望我陪著他慢慢看，而后面還有98個病人等著我。”
現(xiàn)階段醫(yī)學影像AI應(yīng)用試圖要解決的主要問題之一，就是上述矛盾。按照理想化的場景，AI要成為醫(yī)生的助手，為醫(yī)生減輕勞動。這一應(yīng)用場景是聚焦于影像科室本身的需求之上的。
但影像AI僅僅只解決影像科的問題嗎？實際上，除了影像科室的需求，醫(yī)療AI應(yīng)該側(cè)重通過影像技術(shù)+AI技術(shù)解決臨床問題，這樣未來發(fā)展空間才會無限。
價值在哪里？
幾乎大部分AI企業(yè)進入醫(yī)院，都是從撬動影像科開始。健康界曾在北京市一家三甲醫(yī)院的放射科現(xiàn)場探訪，心胸組閱片的醫(yī)生表示，“（AI的作用就是）可以提個醒，不漏診，能有針對性的去看，一定程度上提升效率?！?/p>
但同時，AI的應(yīng)用，增加了醫(yī)生的另一部分工作量，“因為AI需要進行額外的數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析?！?/p>
而對于上述來自臨床醫(yī)生和影像科醫(yī)生的矛盾，“紙上得來終覺淺?！敝袊嗣窠夥跑娍傖t(yī)院影像科主任程流泉這樣評價。
程流泉認為，影像科醫(yī)生要回歸到“我們大夫的本來的職業(yè)”，這樣就能和臨床醫(yī)生形成一對一的支持關(guān)系，做臨床醫(yī)生需要的。
放射科出身的北京友誼醫(yī)院副院長，同時擔任中國醫(yī)師協(xié)會放射醫(yī)師分會會長、中華醫(yī)學會放射學分會常委、頭頸影像診斷專委會主委、北京醫(yī)學會放射學分會主委的王振常告訴健康界，AI的技術(shù)如何跟醫(yī)院信息系統(tǒng)工作流結(jié)合起來，并結(jié)合臨床工作流程，是當下AI在醫(yī)療應(yīng)用**的痛點。
影像AI的應(yīng)用領(lǐng)域可以分為兩大方向，解決影像科本身的問題是其一，如獲取影像數(shù)據(jù)時提高效率和準確性，以及影像診斷。
以肺結(jié)節(jié)影像輔助診斷為例，是行業(yè)里一眾AI企業(yè)*常用的入口。但實際上，影像科醫(yī)生面臨的真實場景是：一個患者來做肺部CT檢查，影像科醫(yī)生事先并不知道患者的病癥是什么。所以拍出來的肺部CT，要對所有潛在病癥進行診斷，肺部的常見病至少有10多種，如果只能看肺結(jié)節(jié)，并不是影像醫(yī)生的**幫手。
好比一篇文章可能有潛在的十種語法錯誤，AI只能幫助標記出一種，剩下九種錯誤還得自己重新去閱讀一遍文章篩查一遍，那么這個AI應(yīng)用意義不大。
何況，同樣的儀器設(shè)備，由不同的人使用，所產(chǎn)生的圖像數(shù)據(jù)或質(zhì)量可能不一，加之各類設(shè)備之間存在的數(shù)據(jù)差異，均會嚴重影響圖像的數(shù)據(jù)采集、特征提取、圖像閱讀。
以當下熱門的醫(yī)學影像輔助診斷的產(chǎn)品為例，這些產(chǎn)品背后的數(shù)理模型往往在經(jīng)過足夠多的高質(zhì)量臨床影像數(shù)據(jù)訓練之后，才能達到普適性更強、準確度更高的診斷或分類效果。
“一些為人為觀察優(yōu)化的評價標準，例如實體瘤的療效評價標準（RECIST）并不適用于人工智能；需要監(jiān)管和科學驗證；涵蓋領(lǐng)域較窄，風險承擔能力較弱，需要時間引入新的方法，這些都成為制約醫(yī)學影像落地的一系列問題。”精鼎醫(yī)藥臨床信息技術(shù)副總裁Peter Steiger說。
特別是，醫(yī)生還要面臨“額外的人工搬運”：把醫(yī)學圖像從醫(yī)學影像存儲和傳輸系統(tǒng)（PACS）導(dǎo)入AI系統(tǒng)，再把診斷結(jié)果倒回PACS系統(tǒng)。
實際上，影像醫(yī)生的真實需求是通過AI把這個部位所有疑似病變（無論是哪種病變，只要是不正常的）都標記出來，影像醫(yī)生再診斷核對一遍，而不用100多張片子一張張重新看，這樣效率就會大大提高。然而，這對于算法和數(shù)據(jù)的要求都非常高，暫時還難以達到。
另一大類應(yīng)用方向則是解決臨床需求，比如神經(jīng)外科、心臟內(nèi)科等科室的需求。醫(yī)學影像自誕生之日起，就是通過成像技術(shù)解決臨床需求的專業(yè)，醫(yī)學影像是隨著基礎(chǔ)物理和生物醫(yī)學工程技術(shù)的發(fā)展而不斷發(fā)展的。
幾乎所有的臨床科室都會需要影像學的支持，如果影像AI能夠解決臨床各個專業(yè)的現(xiàn)實問題，那么所有醫(yī)生都會有需求，即通過數(shù)字化分析提供精準診斷和有效治療建議。
實踐為何困難？原因在于，從生物醫(yī)學工程、到計算機AI、到影像診斷學，再到臨床需求，橫跨了四個專業(yè)的知識鴻溝，如果不具備跨界整合的資源和能力，難度非常大。
即使是影像科室內(nèi)部的有機融合，也尚且在探索之中。
“我們一直在思考，怎么把影像科室真正有機融合起來。”王振常說，北京友誼醫(yī)院放射科已經(jīng)成立了心胸等各專業(yè)組，希望能夠有機地跟核醫(yī)學、超聲科室形成大專業(yè)組，即建成各個?？?，把超聲、核醫(yī)學、放射這些神經(jīng)影像科室都按解剖部位、按系統(tǒng)進行劃分。
影像AI能夠更好和臨床結(jié)合，是醫(yī)生的真實需求，也是醫(yī)療AI從業(yè)者們不斷思考和踐行的。
同心醫(yī)聯(lián)創(chuàng)始人兼CEO劉偉奇就介紹，同心醫(yī)聯(lián)將AI與診斷綁在一起。他認為，AI技術(shù)本身來說，不是醫(yī)療的核心問題。關(guān)鍵我們做的過程當中，是不是能解決臨床的問題，人家才有付費意愿。
錢怎么來 商業(yè)落地是**大考
談及付費意愿，AI企業(yè)一直在被拷問如何商業(yè)化落地？
有些從業(yè)者認為，為時尚早。
Airdoc創(chuàng)始人兼CEO張大磊曾表示，醫(yī)療AI想要獲得像新藥一樣盈利，對這個行業(yè)來說至少還需要十年時間。因為醫(yī)療行業(yè)是一個不易被改變的行業(yè)，整個醫(yī)療行業(yè)發(fā)展很慢，在人身上使用的東西是非常慎重，首先要確保安全有效，其次再說經(jīng)濟成本。
于是，張大磊堅持，建立良性健康的行業(yè)氛圍，必須有所為有所不為，“我們有很多眼前能賺的錢，但我們不會去賺”。
以眼底篩查為切口的Airdoc擁有數(shù)量龐大的慢病病人發(fā)現(xiàn)來源，并將這些用戶全部免費導(dǎo)給優(yōu)質(zhì)公立醫(yī)院，而不是愿意為獲客付費的民營醫(yī)院。張大磊說，并非對民營醫(yī)院有偏見，而是現(xiàn)在沒有能力分辨優(yōu)劣，所以寧可選擇不把任何病人導(dǎo)給民營醫(yī)院。
但企業(yè)也堅持必須自我造血。
“一直在思考現(xiàn)行的收費體系中，我們可以從什么地方去切入。”DeepCare創(chuàng)始人兼CEO丁鵬談及，在中國，醫(yī)療行業(yè)“以純軟件SaaS收費產(chǎn)生利潤的可能性不大?！?/p>
丁鵬團隊判斷，醫(yī)療AI現(xiàn)有的能力以及市場需求點，其實不僅僅在輔助診斷，更大量的在于臨床路徑的前端，在于篩查，“很多時候民營機構(gòu)的篩查服務(wù)收費高于三甲醫(yī)院的診斷，其中涉及婦女和兒童的項目付費意愿和能力都比較高，這是中國醫(yī)療市場特殊的邏輯?！?/p>
他以DeepCare與廣東一家體檢機構(gòu)合作的兒童生長發(fā)育篩查為例，“廣東地區(qū)經(jīng)濟活躍，市場很有潛力。”在DeepCare合作的一些社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心，孩子打完疫苗之后，會進行一個生長發(fā)育方面的篩查?！罢犉饋恚恰∩狻?，一年帶來的收入?yún)s是上千萬?！?/p>
用丁鵬的話說，“先摘低處的果子”。
有自我造血，也陸續(xù)有AI企業(yè)已宣布盈利。例如同心醫(yī)聯(lián)和健培科技都已宣布自己在2018年實現(xiàn)盈利。
而盈利的公司，都有多渠道業(yè)務(wù)收入，并且努力打造業(yè)務(wù)閉環(huán)。
在公開媒體報道上，早在2017年，同心醫(yī)聯(lián)在北京已經(jīng)與民營醫(yī)院以聯(lián)營模式建立了兩家影像中心，由同心醫(yī)聯(lián)提供人員與設(shè)備，并負責整體的運營管理，這還為自身積累了標準化的數(shù)據(jù)。而在當年的報道中，這兩家中心就已經(jīng)實現(xiàn)盈利。
同心醫(yī)聯(lián)創(chuàng)始人劉偉奇表示，要讓人家有付費意愿，肯定要思考錢從哪里來。正在緊鑼密鼓控費的醫(yī)保自然不用多考慮，而商業(yè)保險還不夠成熟，劉偉奇認為，將來真正用商業(yè)保險的人，興盛期在2030年，“當70后進入50歲時候，就會給自己付費了。”
因此，在當前的現(xiàn)實情況下，只能是患者自費，“患者自費，一定是你做的東西對患者有用?！?/p>
“健培科技確實早就收支平衡，在2018年開始盈利。健培科技*早的收入來源于云膠片?！苯∨嗫萍嫉耐顿Y方之一，寧波贏創(chuàng)合伙人孫亞東告訴健康界，云膠片的云存儲等業(yè)務(wù)至今都是健培科技現(xiàn)金流里非常穩(wěn)定的收入來源，合作醫(yī)院已經(jīng)超過500家。
查閱健培科技官網(wǎng)，可以看到產(chǎn)品線，從啄醫(yī)生-閱片機器人到智能影像云，以及自助云膠片和醫(yī)用干式膠片。
健培科技的技術(shù)總監(jiān)周彬波介紹，健培科技所有的產(chǎn)品系統(tǒng)，底層都是一致的，可以在需要時打通，形成完備的環(huán)形生態(tài)?！澳壳皼]有打通，因為政策還不允許閱片輔助系統(tǒng)直接收費。但是，未來政策對于人工智能在醫(yī)療上的商業(yè)化應(yīng)用放開之后，我們的底層技術(shù)馬上可以全部打通。”
正如對于商業(yè)化落地，張大磊的想法是，和醫(yī)聯(lián)體、醫(yī)共體、地方政府等體系進行合作。他對此解釋道，真正的商業(yè)變現(xiàn)來自于加速診療體系的效率。單純從一家醫(yī)院里面切入，提高鏈條單個環(huán)節(jié)的效率，不是Airdoc思考的邏輯，對于**醫(yī)生來說，人工智能產(chǎn)品對他們的價值增量有限。
分級診療在中國推行的重大阻力之一來自于患者對基層醫(yī)療的不信任，而由醫(yī)聯(lián)體、醫(yī)共體內(nèi)的專家為人工智能技術(shù)背書，自上而下地鋪開，利于分級診療的體制運轉(zhuǎn)起來。同時企業(yè)也會因為提高體系的效率，得到商業(yè)的回報。這是張大磊的商業(yè)邏輯。
那么，AI現(xiàn)在能做到的是什么？丁鵬則認為，就是在把醫(yī)療資源下沉到基層，不是診斷而是篩查。這也是張大磊的切入點。
而同心醫(yī)聯(lián)擁有自己全套的影像科醫(yī)生、技師、護士和市場團隊，可以有效滿足臨床醫(yī)生和患者的實際需求。在劉偉奇來看，閉環(huán)已成。同心醫(yī)聯(lián)通過互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院配合臨床醫(yī)生，服務(wù)復(fù)診患者的后續(xù)問診、影像檢查、隨訪管理和藥事服務(wù)，保證形成所有技術(shù)可落地，形成服務(wù)閉環(huán)。
2019年，終于不大看得到各種各樣的醫(yī)療AI閱片大賽了。
“大家都在說醫(yī)療AI是醫(yī)生的助手，但是提供服務(wù)的時候，邏輯其實轉(zhuǎn)變了。如果客戶是三甲醫(yī)院，我們主張的邏輯是醫(yī)療AI要比醫(yī)生的結(jié)果更好?！痹诙※i看來，常見的各種閱片比賽，就是為了證明機器閱片效果勝過人力，“但真的勝過嗎？臨床路徑是一個整體，每個過程以及每一個時間段的觀察和診斷都非常重要，AI即使單一閱片能力很強，但現(xiàn)在仍無法做到穿插整體的診斷。”
經(jīng)過數(shù)年的廝殺，看上去蓬勃發(fā)展、四面開花的中國醫(yī)療AI行業(yè)，也跟很多新興行業(yè)一樣，同質(zhì)化現(xiàn)象嚴重，無論是巨頭，還是創(chuàng)業(yè)公司，都到了洗牌和沉淀的時分。
據(jù)健康界統(tǒng)計，目前中國有近150家正在從事醫(yī)療AI的企業(yè)，其中醫(yī)學影像應(yīng)用超過半數(shù)。醫(yī)療AI進入深水區(qū)，得以度過寒冬的必將是價值脈絡(luò)已經(jīng)清晰和找到盈利模式的少數(shù)者。
安備31011702004469號</span></a></div><div id=){kind=link}