ai医疗的中国式困境

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1、AI医疗的中国式困境　　　　沉寂一时的医疗健康再度回归科技界热门话题。下载论文网　　9月13日，苹果发布搭载心率监测和体能训练功能的新款AppleWatch3，健康管理成为此次手表设备更新的最大亮点。不过，这只是苹果近期在医疗领域的“小动作”之一。　　据外媒报道，进入6月，苹果一边与安泰保险商讨，向其健康保险用户推销AppleWatch，一边内部成立秘密小组，推进与全美多家医院的病人信息共享计划。外界猜测，硬件设备作为未来健康服务的中枢载体，将在苹果的医疗战略规划中扮演重要角色。　　而谷歌则因涉足医疗再次站上

2、舆论的风口浪尖。7月，旗下人工智能公司DeepMind的医疗项目由于违规使用160万病人信息，合作方英国伦敦皇家自由医院被当局勒令整改。微软则在年初宣布发起医疗项目“HealthcareNExT”，对标名声在外的IBM旗下医疗业务WatsonHealth，试图凭借云服务和人工智能优势再战医疗市场。　　国内玩家也不甘落后。9月，腾讯“觅影”食管癌早期筛查系统落地广西壮族自治区人民医院。7月，阿里健康也发布了医疗AI系统“DoctorYou”，提供医疗影像检测、医生能力培训等多项能力。百度方面人士则称正在推进AI

3、医疗，“不久将会有大动作”。　　BAT的智慧医疗项目纷纷冒头，背后是相关利好政策的出台。7月20日，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，明确指出探索智慧医院建设，推广应用人工智能治疗新模式新手段，建立快速精准的智能医疗体系。喊了多年的智慧医疗，这次真的来了吗？　　机会来了　　2013年，马可加入北极光创投医疗健康组，担任投资经理。研究生毕业于北京协和医学院的他，早期关注新药研发、健康服务和精准医疗等领域。近一年来，很多创业者开始带着人工智能医疗项目的商业计划书上门自荐。　　不过，在马可看来，其中大部分项目都

4、属于“蹭热点”，“放在一两年前或许就和人工智能无关，创始团队也无相应的技术背景。一旦风停了，吹起来的猪还是会掉下来。”　　即使是在应用门槛最高的医疗领域，人工智能也正在加速风口形成。鲸准数据中心的研究结果显示，2013-2017年间，国内AI医疗领域共发生融资事件241起，仅2017上半年就宣布46起融资事件。其中，医疗影像成为资本集中布局的高地，占比高达31%，虚拟助手、健康管理仅随其后。　　探路者中，谷歌、苹果自带明星光环，不过这次老牌IT巨头跑在了前面。2015年7月，基于超级计算机IBMWatson研

5、发的WatsonforOncology（沃森肿瘤）成为全球首款投入商用的医疗人工智能产品；错失移动互联网的英特尔则在2016年适时转向数据中心业务，并在6月的国际超级计算大会上发布了专为机器学习定制的72核至强融合处理器XeonPhi（芯片代号KnightsLanding）。　　爆发点源于技术和数据的多年累积。90年代，人们已经尝试研发计算机辅助诊断、影像病灶标记等技术应用。2012年，深度学习技术开始应用于全球最大的图像识别数据集ImageNet，并很快在多个领域的识别率创下新高。此前，斯坦福大学的研究人员

6、利用卷积神经网络技术（CNN）诊断皮肤癌，系统精确度与21位皮肤科医生对比结果相当（91%以上）。斯坦福大学邢磊教授向媒体表示，深度学习将医疗AI推向了新的高峰。　　由于国内的医疗资源供需不平衡、地域差距巨大等因素，医疗改革深化急需新动力，人工智能也被寄望能改善整个医疗体系的运行性能。科大讯飞智慧医疗事业部总经理陶晓东对此形容，“省一级三甲医院和欧美先进医院相比，从设备到医疗水平都不相上下。但从市区开出50公里外，情况就大不一样。”马可向《21CBR》记者表示。　　科大讯飞、依图等专注于人工智能的公司，已率先

7、深入医疗行业，纷纷落地语音电子病历、肺部影像辅助筛查等临床应用。不过，目前大部分项目仍处于科研阶段，一旦走向商用，数据采集困难、算法模型难度和政策法规空白都将成为障碍。事实上，现阶段国内尚未对人工智能的医疗应用制定行业标准和定价体系，传统医疗对于新技术也存在天然排斥，AI从业者们仍需小心探路，尊重医疗体系的游戏规则。　　2017上半年，卫计委连发两份文件叫停互联网医疗。鼎沸一时的线上诊疗加大了监管难度，却未能触及医疗行业的核心痛点。　　这一波AI医疗创业者也面临着相似的挑战。以当下最热的智能阅片辅助筛查为例，

8、“医院拍片由各地政府部门统一定价，且现阶段机器读片只作为辅助工具，最终诊断报告仍由医生出具。免费给医院用，医生当然愿意。问题是怎么收费？”马可认为，AI医疗属于典型的长线投资领域，现阶段国内尚未跑出成熟清晰的商业模式。　　单点突破　　医疗行业知识门槛高，业务体系复杂，历来是块难啃的骨头。人工智能如何单点突破？　　7月28日，英特尔中国与爱尔眼科、极视互联（爱尔眼科旗下子公司）和技术提供商晋弘科技四方