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

Di Pubblicato Maggio 17, 2018
2017年年底,郑众喜在华西医院参加了一场人工智能研讨会,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。
                                                                                                                                                                                                        非洲铁路
 

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。”

                                                                                                                                                                                                         马云现在到处买买买 

 

“未来两年,医疗AI会死一批。至少在我看来,这会是个大概率事件。”在看了三十多家医疗AI项目后,元璟资本田敏在接受媒体采访时如是说。今年3月份,《财经》杂志也曾发文,认为中国医疗AI公司遇“C轮死”魔咒,如何实现商业化,成为医疗影像AI产品在2018年需要解答的一个疑问。

这些抛给创业公司的质疑围绕着一点,医疗影像AI技术是否可以实现商业价值?

东软集团董事长刘积仁认为,“今天单一AI技术的公司在技术被充分的普及和共享,还有一些商业模式存在免费机会的时候,这就是投入AI技术的风险。”万里云CEO黄家祥曾在接受媒体采访时表示,“对于AI公司,我们有一个观点,就是应用场景的价值大于数据价值,数据价值大于算法本身的价值。如果是AI的创业公司,手上核心的东西只有算法,那这个事情会非常危险。”

2017年4月,图玛深维获得数百万美元A轮融资,七个月后,又获得由软银中国领投的2亿元B轮融资。钟昕告诉钛媒体,在A轮与B轮融资阶段,资本的关注点差别非常大,“不再是一个产品初级形态或者只是一个潜在的销售模式了,B轮融资要看到我们是不是有一些落实,推进医院的速度,产品在医院的一些反馈,商务发展有没有落实下来,这可能是B轮阶段一个比较重要的点。”

2017年8月31日,国家食品药品监督管理总局(以下简称CFDA)发布了新版《医疗器械分类目录》,新增了与AI辅助诊断相对应的类别,在目录中具体体现在对医学影像与病理图像的分析与处理。

若诊断软件通过算法提供诊断建议,仅有辅助诊断功能,不直接给出诊断结论,则申报二类医疗器械,如果对病变部位进行自动识别,并提供明确诊断提示,则按照第三类医疗器械管理。

这意味着,如果医疗影像AI产品想要走医院采购这条路,必须要通过相应认证。但目前,国内尚无一例医疗AI产品拿到认证,动脉网将这个现象总结为6个核心问题,其中提到“用于审批的标准数据库正在逐步建立。”

在5月11日的苏州人工智能大会中,刘士远提到,目前已经有九家企业在申请CFDA认证,但用什么样的标准和规范仍在讨论当中。钟昕告诉钛媒体,“拿到CFDA对每个做医疗AI的来讲都是一个很重要的节点。”

对于创业公司而言,商业化目标客户一般有三类:医院、第三方影像服务中心或者第三方体检中心、 PACS 厂商或医疗器械厂商,面向客户提供技术与产品服务。

但对于医疗器械厂商而言,AI作为附加值,不用考虑其作为单独的产品寻求商业化,刘积仁告诉钛媒体,“AI技术在解决医疗问题的时候,单独获得价值的可能性并不高,而是要通过别的载体来获得价值。东软做AI技术,我们不需要通过单一AI技术挣钱,比如我们所有的CT里面一扫描就告诉他有什么病,我们只需要卖设备挣钱就行了。”

而在钛媒体采访的过程中,不同类型参与者都会提到一个关键问题,针对AI医疗影像服务,到底由医院买单还是由患者买单?由于“人工智能读片费”不在诊疗收费项目名录内,也考虑到安全性等综合因素,许多医院仍然没有动力购置使用人工智能。

在这场抱团探寻商业化的试验中,范绎认为政府扮演着重要角色,“商业模式一定是政府层面、医院层面和公司层面共同去推动协调的,医疗效率提升是一个国家命题,只不过在具体的策略上没办法一蹴而就,需要不断迭代。”

经历过“野蛮人入场”后,证明存在价值已经不再是医疗影像AI的头等要事。更重要的问题是,创业公司、互联网巨头、医疗器械厂商三者最终会形成怎样的行业生态?以何种方式探寻商业化?哪些医疗影像AI创企能跑出来?这些疑问仍待时间验证。

“目前是在战国时代,不久的未来可能会实现统一。”何国伟如是说。(本文首发钛媒体,作者/付梦雯)

 
Letto 217 volte Ultima modifica il Giovedì, 17 Maggio 2018 16:21

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