科技行者報(bào)道
來(lái)源 ：The Guardian
本月早些時(shí)候，特斯拉CEO埃隆·馬斯克和Facebook CEO馬克·扎克伯格從互聯(lián)網(wǎng)的不同角落探討了人工智能的利弊。
硅谷鋼鐵俠埃隆·馬斯克12日推特發(fā)文表示，“人工智能（AI）比朝核潛藏著更大的風(fēng)險(xiǎn)”。馬斯克警告說(shuō)，人工智能將在未來(lái)威脅人類(lèi)，呼吁政府盡快開(kāi)始考慮這一技術(shù)的相關(guān)立法與管控。而扎克伯格對(duì)馬斯克的觀(guān)點(diǎn)表示反對(duì)。扎克伯格在自家后院燒烤架前的直播中表達(dá)了自己對(duì)人工智能未來(lái)的樂(lè)觀(guān)態(tài)度，他認(rèn)為人工智能將會(huì)讓人類(lèi)的生活變得更安全和美好。扎克伯格說(shuō)：“我對(duì)于人工智能持樂(lè)觀(guān)態(tài)度。對(duì)于那些認(rèn)為人工智能會(huì)導(dǎo)致末日的‘悲觀(guān)主義者’，我并不能理解他們，他們太過(guò)于消極。從某種角度看，我認(rèn)為他們很不負(fù)責(zé)任。”
一邊堅(jiān)持認(rèn)為我們應(yīng)該謹(jǐn)慎對(duì)待人工智能，并提出“基本存在風(fēng)險(xiǎn)”。而另一邊則傾向于更加樂(lè)觀(guān)的未來(lái)，駁斥“世界末日的情景”，認(rèn)為人工智能能夠幫助我們創(chuàng)建更光明的未來(lái)。
在我看來(lái)，作為一個(gè)家里有三個(gè)已步入青少年時(shí)期孩子的母親，我現(xiàn)在同意扎克伯格這種更加光明的看法。但你知道嗎，不久以前的我可從來(lái)不這么認(rèn)為。作為一名工程師，我對(duì)人工智能非常感興趣，但是我一直無(wú)法確定它的發(fā)展是否太快。從前我也會(huì)擔(dān)心人工智能將破壞我孩子未來(lái)的教育、工作和日常生活。
直到發(fā)生了一些事情……
傳統(tǒng)治療vs人工智能
2011年，我發(fā)現(xiàn)了我的乳房里長(zhǎng)了一個(gè)腫塊。我的家庭醫(yī)生和我都相信，這是一個(gè)纖維腺瘤——一種常見(jiàn)的良性乳房腫塊。醫(yī)生建議我去拍一下乳房X光片確定一下。結(jié)果從乳房X光片中竟然發(fā)現(xiàn)了兩個(gè)未知的“黑點(diǎn)”。至此，一段未知的旅程正式開(kāi)始了。
由于當(dāng)時(shí)沒(méi)有人工智能影像技術(shù)，所以我不得不依賴(lài)人工分析的方式。所以在接下來(lái)的四年時(shí)間里，超聲波、活檢和手術(shù)不斷充斥著我的生活。盡管我的醫(yī)生和專(zhuān)家都非常的專(zhuān)業(yè)，但是依然無(wú)法診斷或治療這種罕見(jiàn)的癌癥形式，唯一能做的就是通過(guò)多次的手術(shù)切掉復(fù)發(fā)性腫瘤。
后來(lái)，在切掉四個(gè)腫瘤之后，我打算進(jìn)行雙側(cè)乳房切除手術(shù)。再加上擔(dān)心癌細(xì)胞可能會(huì)擴(kuò)散到全身，那段時(shí)間恐懼感似乎從未離開(kāi)過(guò)我。
想象一下，假如你是一位病理學(xué)家，工作是在每30分鐘滾動(dòng)的1000張照片中尋找一個(gè)微小的異常值。就好像在“干草堆”中找到一根細(xì)小的針，這幾乎是不可能完成的任務(wù)。
許多疾病的診斷依賴(lài)于病理學(xué)家對(duì)于組織切片的分析，這也成為了疾病診斷的黃金標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)乳腺癌患者來(lái)說(shuō)，病理學(xué)家將用顯微鏡鏡檢的方法，仔細(xì)觀(guān)看乳腺旁的淋巴結(jié)，尋找腫瘤的痕跡。根據(jù)鏡檢的結(jié)果，病理學(xué)家將告訴患者乳腺癌所處的階段，以及腫瘤是否發(fā)生轉(zhuǎn)移。這些分析直接決定了患者要采取的治療手段與疾病管理方法。據(jù)估計(jì)，全美每年有23萬(wàn)乳腺癌患者需要接受這樣的診斷，聆聽(tīng)醫(yī)生對(duì)她們命運(yùn)的宣判，但遺憾的是，最近的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)病理學(xué)家只能準(zhǔn)確地檢測(cè)到73.2％的腫瘤。另外，在醫(yī)療資源不足的地區(qū)，想要得到診斷，都是一種奢望。
好在幸運(yùn)的是，四年后我被介紹給了一名醫(yī)學(xué)物理學(xué)家，他決定采用一種不同的方法——使用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)發(fā)現(xiàn)我的腫瘤，并用放射療法治療我的癌癥。雖然對(duì)于當(dāng)時(shí)的科技療法我也抱有懷疑的態(tài)度，不過(guò)事實(shí)證明，這種技術(shù)結(jié)合了正確的醫(yī)學(xué)知識(shí)，確實(shí)阻止了腫瘤的發(fā)展。我現(xiàn)在已經(jīng)擺脫癌癥兩年了。
其實(shí)在今年早些時(shí)候，來(lái)自谷歌、谷歌大腦與Verily公司的科學(xué)家們開(kāi)發(fā)出了一款能用來(lái)診斷乳腺癌的人工智能，它的表現(xiàn)甚至超過(guò)了專(zhuān)業(yè)的病理學(xué)家。診斷乳腺癌，30小時(shí)病理分析竟不如谷歌AI準(zhǔn)確。
谷歌和Verily的科學(xué)家們做了一個(gè)嘗試。由于單張切片的照片過(guò)于龐大，他們將這些圖像分割成了數(shù)萬(wàn)至數(shù)十萬(wàn)個(gè)128x128像素的小區(qū)域，每個(gè)小區(qū)域內(nèi)可能含有數(shù)個(gè)腫瘤細(xì)胞。隨后，他們提供了許多腫瘤組織與正常組織的病理切片，供人工智能學(xué)習(xí)。最終，這款人工智能掌握了一項(xiàng)像素級(jí)的技巧——它能分辨出單個(gè)小區(qū)域內(nèi)被標(biāo)注為“腫瘤”的像素，從而將整個(gè)小區(qū)域標(biāo)注為“腫瘤區(qū)”。這能有效將腫瘤組織與健康組織區(qū)分開(kāi)來(lái)。
學(xué)習(xí)完畢后，科學(xué)家們邀請(qǐng)了一位病理學(xué)家，并讓他與人工智能進(jìn)行一場(chǎng)比賽。這名病理學(xué)家花了整整30個(gè)小時(shí)，仔細(xì)分析了130張切片，并給出了他的診斷結(jié)果。在隨后基于靈敏度（找到了多少正確的腫瘤）和假陽(yáng)性（將多少正常組織診斷為腫瘤）的評(píng)分中，這名病理學(xué)家的準(zhǔn)確率為73.3%。人工智能交出的答卷是88.5%，完勝人類(lèi)。
2017人工智能賦能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告
對(duì)于人工智能來(lái)說(shuō)，醫(yī)療行業(yè)是目前該技術(shù)發(fā)展相對(duì)較快的領(lǐng)域。大量醫(yī)療人工智能創(chuàng)業(yè)公司自2014年后集中涌現(xiàn)，不少傳統(tǒng)醫(yī)療相關(guān)企業(yè)紛紛引入人工智能人才與技術(shù)。
億歐智庫(kù)通過(guò)大量的案頭研究，以及對(duì)數(shù)十位從業(yè)者、相關(guān)專(zhuān)家學(xué)者、意見(jiàn)領(lǐng)袖進(jìn)行訪(fǎng)談，最終完成這份多維度的、內(nèi)容全面的研究報(bào)告。以下節(jié)選自該報(bào)告。
·醫(yī)療產(chǎn)業(yè)宏觀(guān)環(huán)境分析
1.中國(guó)人口老齡化趨勢(shì)下，疾病高發(fā)的老年人口數(shù)量日趨增多， 醫(yī)療產(chǎn)業(yè)宏觀(guān)環(huán)境分析醫(yī)療需求正在逐年增大。
2.我國(guó)醫(yī)療資源壓力巨大，以慢性病為例，我國(guó)慢性病患病人數(shù)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)宏觀(guān)環(huán)境分析逐年上升，慢性病治療需求不斷膨脹。
3.醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)總量較大，但醫(yī)院和床位供不應(yīng)求，城鄉(xiāng)資源配醫(yī)療產(chǎn)業(yè)宏觀(guān)環(huán)境分析 置不平衡。
4.醫(yī)護(hù)人員數(shù)量緩慢增長(zhǎng)，衛(wèi)生人員總體學(xué)歷偏低，“醫(yī)師多點(diǎn)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)宏觀(guān)環(huán)境分析 執(zhí)業(yè)”處于試點(diǎn)階段。
5.衛(wèi)生總支出保持較快增長(zhǎng)，但人均衛(wèi)生費(fèi)用與發(fā)達(dá)國(guó)家相比還 醫(yī)療產(chǎn)業(yè)宏觀(guān)環(huán)境分析有較大提升空間。
6.過(guò)度醫(yī)療、過(guò)度耗材、資源配置不合理等醫(yī)療資源浪費(fèi)現(xiàn)象嚴(yán)重。
·八大應(yīng)用場(chǎng)景解析
綜合分析了我國(guó)目前“人工智能+醫(yī)療”領(lǐng)域的公司和產(chǎn)品，梳理出包括虛擬助理、醫(yī)學(xué)影像、輔助診療等在內(nèi)的八大應(yīng)用場(chǎng)景，并從場(chǎng)景概念、發(fā)展環(huán)境、產(chǎn)品形態(tài)、業(yè)務(wù)模式、公司現(xiàn)狀及案例等方面對(duì)各應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行深入探討。
目前我國(guó)八大應(yīng)用場(chǎng)景中，疾病風(fēng)險(xiǎn)管理和醫(yī)學(xué)影像是最熱門(mén)的兩大應(yīng)用場(chǎng)景，提供藥物挖掘服務(wù)公司的較少；以下是八大應(yīng)用場(chǎng)景下的公司數(shù)量統(tǒng)計(jì)，多數(shù)公司不僅屬于單一應(yīng)用場(chǎng)景，其提供的服務(wù)往往具有多元性。
醫(yī)學(xué)影像，是目前人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域最熱門(mén)的應(yīng)用場(chǎng)景之一，目前國(guó)內(nèi)共有43家公司提供“醫(yī)學(xué)影像”服務(wù)?！搬t(yī)學(xué)影像”應(yīng)用場(chǎng)景下，主要運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)解決以下三種需求：
1、病灶識(shí)別與標(biāo)注：針對(duì)醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行圖像分割、特征提取、定量分析、對(duì)比分析等工作；
2、靶區(qū)自動(dòng)勾畫(huà)與自適應(yīng)放療：針對(duì)腫瘤放療環(huán)節(jié)的影像進(jìn)行處理；
3、影像三維重建：針對(duì)手術(shù)環(huán)節(jié)的應(yīng)用。
AI+醫(yī)學(xué)影像的產(chǎn)品形態(tài)主要以用于影像識(shí)別與處理的軟件為主，極少數(shù)結(jié)合硬件；各公司產(chǎn)品成熟度均處于搭建基礎(chǔ)模型向優(yōu)化模型過(guò)渡階段，產(chǎn)品落地速度較緩慢，主要受以下幾方面因素影響：
1、數(shù)據(jù)短缺：公司主要以科研合作的方式從醫(yī)院獲取影像數(shù)據(jù)，但訓(xùn)練模型所需影像數(shù)據(jù)量較大，僅依靠幾家醫(yī)院提供數(shù)據(jù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，而大量醫(yī)院并不愿意進(jìn)行數(shù)據(jù)共享；
2、成本較高：根據(jù)統(tǒng)計(jì)，國(guó)內(nèi)42家AI+醫(yī)學(xué)影像的公司中，有27家提供癌癥病灶識(shí)別與標(biāo)注服務(wù)；而影像科醫(yī)生在日常讀片過(guò)程中并不會(huì)進(jìn)行病灶標(biāo)注，這使得該領(lǐng)域公司需要花費(fèi)較大的成本邀請(qǐng)專(zhuān)業(yè)的影像科醫(yī)生在工作之余進(jìn)行標(biāo)注；
3、門(mén)檻較高：任何一家“AI+醫(yī)學(xué)影像”公司在實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品合法銷(xiāo)售前，需要申請(qǐng)經(jīng)營(yíng)許可證、生產(chǎn)許可證、醫(yī)療器械證，并且要通過(guò)FDA認(rèn)證（FDA是國(guó)家食品藥品監(jiān)督管理總局的英文縮寫(xiě)）。FDA的審批流程較為繁瑣，需要同國(guó)家指定的三甲醫(yī)院合作進(jìn)行臨床測(cè)試（前提是要通過(guò)醫(yī)院的醫(yī)學(xué)倫理委員會(huì)審查），需要同做臨床試驗(yàn)的每一個(gè)病人簽訂合同，還要在國(guó)家專(zhuān)業(yè)機(jī)構(gòu)做檢測(cè)和報(bào)備，然后才能獲得FDA認(rèn)證，這其中的時(shí)間成本、技術(shù)水平等因素均構(gòu)成了“高門(mén)檻”。
·人工智能+醫(yī)療企業(yè)統(tǒng)計(jì)分析
2010年是我國(guó)醫(yī)療人工智能領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)分水嶺，此前每年出現(xiàn)的新創(chuàng)公司數(shù)量極少，而2010年后我國(guó)迅速出現(xiàn)一大批醫(yī)療人工智能公司，并于2014和2015年出現(xiàn)創(chuàng)業(yè)高峰，兩年內(nèi)出現(xiàn)52家創(chuàng)業(yè)公司。
截止到2017年7月31日，我國(guó)醫(yī)療人工智能公司共有131家，集中分布于北京、上海、深圳、杭州、武漢等一、二線(xiàn)城市，其中北京、上海、深圳三城集中了97家公司，占全部公司的76%左右。
截止至2017年8月15日，國(guó)內(nèi)醫(yī)療人工智能公司累積融資額已超過(guò)180億人民幣，融資公司共104家；另有27家公司未獲投，或未公布融資信息?！爸袊?guó)醫(yī)療人工智能資本市場(chǎng)社會(huì)網(wǎng)分析圖（主要投融資方）”顯示，目前中國(guó)資本市場(chǎng)中的明星企業(yè)是華大基因和達(dá)闥科技，二者的投資關(guān)系數(shù)量最多；資本市場(chǎng)中的活躍投資機(jī)構(gòu)主要有紅杉資本中國(guó)、真格基金、北極光創(chuàng)投、經(jīng)緯中國(guó)和軟銀中國(guó)，上述五家投資機(jī)構(gòu)對(duì)醫(yī)療人工智能企業(yè)的關(guān)注度最高；
·人工智能+醫(yī)療發(fā)展趨勢(shì)
人工智能+醫(yī)療新領(lǐng)域的出現(xiàn)，創(chuàng)造了與醫(yī)療相關(guān)的產(chǎn)業(yè)鏈新模式，在逐步解決醫(yī)療產(chǎn)業(yè)各大痛點(diǎn)的同時(shí)，也創(chuàng)造著市場(chǎng)需求和相關(guān)企業(yè)新的增長(zhǎng)突破點(diǎn)。醫(yī)療人工智能企業(yè)目前主要以B端業(yè)務(wù)為主，極少健康類(lèi)產(chǎn)品面向C端市場(chǎng)。醫(yī)療人工智能公司因其剛性技術(shù)與服務(wù)需求，也為解決方案提供商帶來(lái)了新的服務(wù)方案和商業(yè)機(jī)會(huì)。綜合來(lái)看，醫(yī)療人工智能擁有廣闊市場(chǎng)需求與多元業(yè)務(wù)方向，發(fā)展機(jī)會(huì)非常豐富。
人工智能技術(shù)人才目前在市場(chǎng)上處于供不應(yīng)求的狀態(tài)。針對(duì)該問(wèn)題，公司最佳策略之一，就是與進(jìn)行人工智能相關(guān)研究的國(guó)內(nèi)外高等院校進(jìn)行科研合作，合作基于公司產(chǎn)品技術(shù)應(yīng)用方向（如醫(yī)學(xué)影像分析、語(yǔ)音電子病歷文字轉(zhuǎn)寫(xiě)等）進(jìn)行算法模型的開(kāi)發(fā)，該合作不僅推動(dòng)了公司產(chǎn)品化進(jìn)程，而且也潛移默化地為公司培養(yǎng)未來(lái)的算法人才。相比國(guó)內(nèi)，海外成熟的算法模型較多，產(chǎn)品化和產(chǎn)品落地速度普遍領(lǐng)先與國(guó)內(nèi)。國(guó)內(nèi)人工智能公司有機(jī)會(huì)與海外公司進(jìn)行戰(zhàn)略合作，共同進(jìn)行基于中國(guó)市場(chǎng)環(huán)境的模型訓(xùn)練和產(chǎn)品研發(fā)；資金雄厚的公司則可以通過(guò)戰(zhàn)略投資、并購(gòu)等方式，直接獲得整個(gè)技術(shù)與產(chǎn)品研發(fā)部門(mén)。
此外，人工智能+醫(yī)療還面臨諸多發(fā)展挑戰(zhàn)。目前醫(yī)療人工智能產(chǎn)品無(wú)法徹底避免的錯(cuò)誤和漏洞、不合理的產(chǎn)品宣傳策略，以及人的主觀(guān)經(jīng)驗(yàn)，會(huì)影響用戶(hù)對(duì)于產(chǎn)品的信任度。較長(zhǎng)的FDA認(rèn)證周期和中國(guó)嚴(yán)格的醫(yī)療器械監(jiān)管，使企業(yè)花費(fèi)較高的時(shí)間成本，技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)品化速度受到影響。此外，醫(yī)療人工智能企業(yè)還面臨隱私保護(hù)、社會(huì)歧視等法律與道德倫理挑戰(zhàn)。
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