2021人工智能医疗创新TOP50

2022
04/30

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思宇MedTech
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实现相关技术从量变到质变,除了硬件上的必要的升级与创新,也要求人工智能医疗企业意识到文化层面的道德伦理,人工智能需要合理、合情地融入社会生活,只有与情感、价值观等人类最基本的需求相结合的时候才能真正实现人工智能造福人民的初衷,发挥其最大的正向应用价值。

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人工智能是个很宽的赛道,在各个领域都有深度应用的机会,人工智能与实体经济相融合提升了经济高质量发展的效率,也创造了更方便简单的生活方式,相关技术不仅推进智能制造、智能物流、智慧交通等模式和业态的创新,更带动了搜救狗、对话机器人、自动驾驶汽车、人脸识别等产品或软件的不断发展成熟,成为泛在化的智能经济发展的新引擎。

人工智能医疗也具有同样的意义,旨在通过高效、灵活的医疗方式为人类生命健康造福,智慧医疗已然成为当下备受关注的热点,也持续吸引着科技公司与资本的关注。

AI 助力医疗水平进步  

2017~2019年间我国医疗人工智能行业市场规模得到了快速扩容,年复合增长率达到了31.98%,且在2020年疫情的催化下,人工智能相关技术产品迅速发展,并落地实行嵌入了医院系统或医生的工作流程。

2020年,人工智能医疗融资总额强劲走高,达到历史最高的40亿元,其中新药研发是最热门医疗AI融资领域,占已披露投资额的54%。AI+影像占融资额的比例连续三年保持在20%左右,是另一热门融资领域。据中国电子学会预计,2021年医疗人工智能行业市场规模将达到75.3亿元。

人工智能医疗的持续火热并不意外。与曾经医疗设施落后、医疗药品供应不足相比,我国目前的医疗水平已经基本形成体系,但医生间水平参差不齐的问题依然存在,不少患者对地方级医院信任不足,尤其在重大疾病、罕见病面前依旧倾向于选择去大城市、大医院看病。除了对医院整体环境的认可,患者也希望能找专家看病,然而专家的门诊时间往往有限,顶级的专家更是凤毛麟角。医疗发展一方面面临专家资源的局限性,另一方面,病历记录、人员培训、病症筛查等等都消耗着医护人员的时间与精力,超负荷工作的情况时有发生,甚至有工作人员在岗位上突发疾病去世,长期以来医护人员自身生命健康的质量得不到保证。显然,行业发展的背后存在着对数字化、智能化的需求。

人工智能技术及相关设备的出现缓解了类似的问题,通过使用标准统一、技术统一的产品参与医院工作,弥补了人员资源及素质上的不足,更提升了看病效率。一些复杂且重复的工作可通过人工智能系统完成,人工智能设备、识别系统、初步问询甚至手术机器人已成为医疗市场中的新鲜血液。例如,人工智能的图像识别技术就为医学影像诊断带来了曙光。肿瘤治疗过程中的靶区勾画与治疗方案设计会占用医生大量的时间和精力,而每个肿瘤病人的CT图像约在200到450张,勾画时需要对每个图片上的器官和肿瘤位置进行标注,传统方法会耗费医生好几个小时,而人工智能可以在制定放疗方案时,对上百张CT片进行靶区自动勾画,然后由放疗科医生纠错检查,大大缩短了勾画时间。

目前,人工智能在医疗细分领域逐渐明朗,在医疗健康领域中已经非常广泛的应用,医学影像、虚拟助理、制药技术、健康管理、疾病风险预测、营养学、病历/文献分析、可穿戴设备等领域都有了明显的进步,而这样人工智能+医疗的模式在智能问诊、智能分诊、医药研发、精准医疗等多方面起到了联动作用。可以说,人工智能发展对各类医学学科、医疗相关的各个环节都有所渗入。除效率上的提升外,医疗上的准确度也在提高。在疾病早期提前发现、及时治疗,降低个人、家庭及社会医保负担。此外,利用人工智能技术,还能帮助制药公司大幅度缩短制药时间,降低研发成本......人工智能医疗应用场景正不断扩宽,是未来发展的焦点。

从量变到质变

虽然人工智能在医学领域的应用越来越多,但目前人工智能医疗产业仍处于发展早期阶段,这些产品还存在一些不成熟的地方,而这些不成熟可能会影响人工智能未来在医学领域的应用。可以说,人工智能医疗正处于量变到质变的过程,一旦有任何突破,发生质变,企业与医疗行业都将获得巨大的收获与回报。

AI的本质是一种数据处理工具,无论是医学影像、医疗信息化还是新药研发,其构造的壁垒并非单单算法可以解决,打造某种疾病的AI、一个专科知识图谱或者药物研发平台需要大量的医疗数据积累,而这些临床数据是基于医院现存病例的,除了疾病名称、对应的身高体重等定量的数据,还有关于病情描述、分析等十分灵活的信息,整体数据数量是十分庞大的;更为重要的是,医疗数据并不是所有都可以使用的,例如,一种疾病,受条件限制,可能会存在漏诊和误诊的情况,如果收集到的数据在医生对患者作出判断时就是错误的,又怎么能期待基于此类数据所研发的产品也能做出正确的判断呢?因此,不仅需要花费大量的人力物力进行数据建设,也要保证数据质量的可靠,高质量数据决定医疗AI的高度,没有质量保障的大数据没有实际意义,一味的追求数据的多,可能会导致数据库的数据质量不高,甚至出现错误的地方,进而最终影响产品的结果输出。

此外,一般从事人工智能医学产品研发的企业绝大多数是从事IT开发的,对于IT类产品,其软件的更新迭代是非常快而且频繁的,但人工智能产品用于诊疗后,其更新迭代就成为需要考虑的问题。对于诊疗产品首要考虑问题其实不是算法优化、界面美观、使用体验,它最在意的是准确性。计算结果的准确性可能会影响医生后续的诊疗措施,又因为医疗行业的特殊性,一旦出现错误,后果可能是难以挽回的。可以预测,对医疗产品迭代更新的监测是非常受重视的,每一次软件迭代更新,特别是核心算法的迭代更新都将是产品的许可变更事项,都有可能导致需要重新评估产品的风险受益比。因此科技企业的发展不能一味求快,更要在保证合理、合规、精准、正确的范围内进行医疗应用更新升级。

AI+医疗的发展也会产生一些伦理性问题。国家卫健委曾针对AI+医疗伦理问题的调研显示,六成受访者对个人隐私及知情权表示担忧;超过一半的受访者对大数据及算法的不可控性表示担忧;超过三成的受访者对于诊疗道德方面表示担忧。因此,未来发展中,在AI+医疗伦理监管不断加强的同时,AI在应用于医疗服务实践时需要更加安全可靠,致力构建以人为本、用户友好的AI+医疗生态体系。2021年9月,我国正式发布了《新一代人工智能伦理规范》,指出人工智能相关技术发展应自觉遵循增进人类福祉、促进公平公正、保护隐私安全、确保可控可信、强化责任担当、提升伦理素养等六项基本伦理规范。人工智能时代的伦理道德愈发重要及必要,是为人类带来福利的基本。

因此,实现相关技术从量变到质变,除了硬件上的必要的升级与创新,也要求人工智能医疗企业意识到文化层面的道德伦理,人工智能需要合理、合情地融入社会生活,只有与情感、价值观等人类最基本的需求相结合的时候才能真正实现人工智能造福人民的初衷,发挥其最大的正向应用价值。

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