在2020年过去3/4时,医疗AI正悄然发生这些变化|【昆仑.视界】

2020-09-30 21:02:35 作者:开心  阅读:76 次  点赞:0 次  鄙视:0 次  收藏:0 次  由 www.0085322.com 收集整理
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昆仑客说

作为新基建的核心成员,AI可以为各个产业赋能,这意味着AI有着无限的市场潜力。

医疗作为国民经济的重要组成部分,必然成为AI的用武之地。我国医疗AI经过多年的发展,2020年应用市场规模接近300亿元,过去5年CAGR超过40%,属于高增长行业,但这对于数万亿级的医疗市场来说,待挖掘的空间巨大。

作为人工智能技术应用的一个细分领域,人工智能医疗产业链包括奠定网络、算法、硬件铺设和数据获取的基础层,模拟人工智能相关特征构建路径的技术层,以及集成人工智能技术面向特定场景的应用层。

经过几年的发展,从风口浪尖,到脚踏实地,医疗AI逐渐成长起来。今年以来,由于疫情的影响,让医疗健康受到了更多的重视,市场也正在发生一些变化。

PART

1

医疗AI突飞猛进

2020年4月20日,国家发改委首次明确新型基础设施的范围,即新型基础设施是以新发展理念为引领,以技术创新为驱动,以信息网络为基础,面向高质量发展需要,提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系。

新基建的大力发展,让医疗AI也能够顺势而起。

之所以 医疗AI能成为新基建中尤为值得关注的领域,主要是因为以下几方面的原因:

在市场需求层面,医疗行业是个抗周期行业,老龄化趋势是不可逆的,随着收入水平的提高大家在医疗上的支出也一直在上升,不论从哪个方面看,这个市场都会在未来很长一段时间保持高速增长。

在技术成熟度层面,硬件的进步为计算机提供了足够的算力,同样,医院信息化水平的提高、医疗影像质量的提高也为训练医疗AI提供了充足的养料,在加上出色的算法,AI三要素算力、学习材料、算法就集齐了。

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而且,中国在AI领域的发展位居世界前列。

麦肯锡数据显示,2017年美国人工智能论文影响力指标H指数为373,英国为190,中国为168(排名全球第三)。

人才方面,腾讯数据显示,2017年全球人工智能人才总量约20万人,其中美国7.8万人,中国3.9万人(仅次于美国)。

投融资方面,乌镇智库数据显示,2009—2018年全球人工智能医疗企业融资总额97.4亿美元,其中美国企业共获投59.9亿美元,中国企业获投17.6亿美元(仅次于美国)。

这是2018年的数据,虽然尚未查询到麦肯锡更新数据,但相信近两年随着政策鼓励和资本追逐,人工智能的发展势头之猛只增不减。

PART

2

医疗AI的5大变化

医疗AI在资本追捧和应用拓展之下,正在发生悄然变化。

根据蛋壳研究院日前发布的报告,通过采访23位创业者、10位投资人、5位医务工作者、2位器械评审专家、调研20家企业,总结出了2020年医疗AI的五大变化。

1)变化一:由于新冠疫情突发,AI+公共卫生成为医疗新基建的重点,AI在疫情监测预警、影像筛查诊断、实验室检测、疫苗研发、医疗资源调控等方面积极发挥作用。

2)变化二:医疗影像步入深水区,AI企业通过构建多部位多病种筛查诊断服务或围绕单病种形成多流程管理服务来实现突围。

3)变化三:AI企业通过由AI影像系统、AI辅助诊断系统、AI辅助治疗系统构成的AI基层医疗服务综合解决方案赋能医疗体建设。

4)变化四:AI医疗器械审批的组织、制度、流程都在加速变革,已有5家企业获得医疗器械三类证,且还有10余家企业的产品正在认证审批中,2020年开启了医疗AI商业化元年。

5)变化五:AI企业从单打独斗向集成服务进阶,通过与影像设备商、信息化厂商、第三方医疗服务商、云服务商等不同生态主体合作,整合资源优势,为医疗机构提供集成化解决方案。

其中,医学影像是AI在医疗领域应用最多且最成熟的场景。

数据显示,我国一年医学影像的检查量超过75亿人次,根据火石创造《医疗影像的市场图谱和行业发展分析》报告分析,2020年我国医学影像市场规模将达到6000~8000亿人民币。

庞大的检查量带来的是影像数据的快速增长,目前影像数据的年增长率达到30%,而同期放射科医生的年增长率仅为4%,形成较大的供给缺口。放射科医生的短缺造成误诊率偏高,根据中国医学会公布的误诊数据,恶性肿瘤平均误诊率为40%、肺外结核的平均误诊率在40%以上,高出临床医疗总误诊率12个点。

同时,医学影像数据可获得性较强、易标注、标准化程度相对较高等特点,大大降低了AI的应用门槛。因此,医学影像成为AI目前的主要应用市场。

科亚医疗近年来取得的进展,是医学影像的一个标杆案例,也是医疗AI的一个缩影。

作为国内AI医疗三类证首证企业,科亚医疗也是目前全球唯一同时拥有中国NMPA、欧盟CE、美国FDA三重认证产品的人工智能医疗影像企业。

科亚医疗所研发的无创CT-FFR产品“深脉分数”切合人工智能这一方向,应用无创的CT-FFR评价指标,减少相当比例不必要的有创冠脉造影手术和后续的PCI治疗,并提升冠脉CTA对冠心病评估的准确性,以无创的方法评估血管狭窄病变是否会引起心肌缺血。

“深脉分数”采用自主研发的人工智能技术,不仅能够将传统仿真计算方式以小时为单位的模拟时间缩短至10分钟以内,提高检测效率;更能够突破传统仿真计算方式模型的局限性,以数据为驱动,对不同病例的功能学和解剖学数据进行深度学习,提炼出数据之间的共性和个性,进行个体特异性的功能学评估,实现快速可靠的FFR计算,达到更高的临床准确性。

可以说,科亚医疗在医疗影像AI上勾勒出了发展图景,用行动印证了其在医疗影像AI领域的可能性。

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本文关键词:医疗 , 人工智能 , 数据

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