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人工智能:从实验室到医院的距离有多远?

2019-05-23 08:30
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Mike Barlow在《人工智能与医学》中有这样一个观点:

与传统的倾向于劳动密集型的医疗保健不同,新兴的医疗模式是知识驱动型和数据密集型的。许多新型医疗保健正在带给我们一种新的模式,它将依赖于新一代用户友好、实时的大数据分析和人工智能及机器学习工具。

与Mike Barlow持类似观点的专家俨然不在少数,医疗已然成为人工智能最先落地的场景之一,AI从实验室走进医院,早已也不是什么技术问题,只是时间的早晚。

现实似乎又有些例外。IBM早在2014年就斥资10亿美元成立了Watson业务集团,全面运作 Watson 的研究和商业化事宜,其中的第一份职业就是“医生助理”,尝试用人工智能驱动个性化治疗。

但直到今天,有关AI+医疗的案例报道屡见不鲜,医疗AI的临床落地却几乎处于空白状态。

01 角色进化

自从2014年以来,AI进入垂直细分领域,医疗+AI就被认为是最容易落地的领域之一。尽管医疗+AI仍然存在不少问题,前进的脚步却从未停歇。

IBM旗下的Watson就是该行业的先驱。在2017年9月,Watson在中国实现落地,其角色定位是“辅助医生”。

也就是说Watson并不能代替医生下判断,而是用人工智能帮助医生做诊断,就像金箍棒一样,孙悟空拥有了它更是如虎添翼。

Watson的工作原理是当医生输入患者的详尽数据,这款AI会从数据库里搜索已发表的研究成果,不到10秒钟,就能给出相应的治疗方案,供医生参考,为医生提供建议方案。

尽管Watson目前的作用是辅助,但是为了做好“助攻者”的角色,Watson在不断自我优化。

以Watson的肿瘤解决方案为例,目前其方案覆盖乳腺癌、肺癌和直肠癌等13个癌种,辅助全球医生进行诊疗,而预计到2019年,会在现有的基础上将新增3个癌种的解决方案。

而在国内,国内的互联网巨头们也相继入局AI医疗领域。

2016年4月,腾讯1亿美元投资“碳云智能”,10月百度发布“百度医疗大脑”,2017年3月阿里云发布“ET医疗大脑”,宣布正式进入AI医疗领域。

尽管起步比美国晚两年,技术还不及国外成熟,但是在国内市场依然拥有一定得壁垒。

1.中国人的身体素质和外国人有一定差异,注入Watson等国外的AI医疗系统是针对外国人的身体情况制造出来的,可能与国人不匹配。

2.根据法律法规,国内的医疗数据不允许出境。所以服务于中国人的AI医疗系统还需中国人自己完成。

02 螺旋前进

近几年,AI的概念一直被炒得火热。甚至有人说只要在PPT上加“AI”两个字,就肯定能吸引到投资。

那么作为医疗AI,到底是一场“海市蜃楼”,还是真真切切在颠覆医疗行业的革命呢?

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