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国科嘉和王戈:人工智能+医疗的8大应用场景
  • 2017-06-29 10:23
  • 作者:刘鸽
  • 来源:HC3i中国数字医疗网

6月24日,由HC3i中国数字医疗网、中关村移动互联网产业联盟移动医疗专委会主办的2017中美智能医疗大数据峰会成功在京举行。国科嘉和基金管理合伙人王戈受邀出席峰会并发表主题演讲,介绍了国科嘉和基金在人工智能+医疗领域的投资策略。

AI+医疗的8大应用场景

过去医疗行业根据医生提供产品来看病,现在患者对于医疗服务的个性化、实时性和导向性要求比较高,在目前医疗资源供不应求的背景下,医生压力非常大,用人工智能进一步提高医疗的精准率,对减轻医疗的负担有很大的帮助。近年来,随着算法的进步和数据储存成本大幅度下降,人工智能变得可行,未来在好的模型驱动下人工智能可以贴近现实应用,让医生实实在在得到有效帮助。

结合国科嘉和过往经验,王戈分享了AI+医疗的8大代表应用场景:

一是AI教学。AI 能够更自然地模拟各种临床情况,帮助学习者更快掌握专业知识,同时嵌入在移动终端中使学习者随时随地进行学习。如医科大学做心脏结构教学时,可以用AI、VR技术提供服务;

二是研究方面。AI 帮助进行药物研究与探索,简化药物发现和药物再利用过程,缩短药物上市周期与成本;

三是终身护理。机器人能够帮助实现对痴呆、心力衰竭、骨质疏松等慢性病患的日常护理。王戈介绍,这方面的应用现在多个创业企业在做,离实际应用比较近,包括用人工智能做服务机器人,特别是在康复机器人和医学学科特殊场景中进展非常快;

四是治疗方面。AI 能够帮助临床医生对病患采取更全面的治疗方法及护理方案,帮助患者更好地完成长期治疗计划;

五是健康管理。在消费健康领域 AI+IoMT 的结合帮助人们主动管理自己的日常健康,还可搭配可穿戴设备对接慢病管理,比如脑卒中康复有一些布局;

六是早期发现。用来更准确地检测早期疾病,如癌症,使用 AI 进行医疗影响识别能够提升30倍速度,并保证99%准确率;

七是诊断方面。据统计,目前80%的健康数据仍是非结构化数据,现有医疗 IT 系统无法使用。AI 能够对其快速分析,同时减少甚至消除误诊。

八是决策分析。利用动态模式识别及其他 AI 算法识别处于病情发展或恶化中的患者,预测分析并支持临床决策以及诊治优先级别。

AI+医疗产业链构成的三大层级

据王戈介绍,医疗AI应用和大数据应用可以分成应用层、技术层和基础层共三个层级。其中,基础层架构是全球化,像IBM等企业都是大的布局,巨头集中在这里,门槛很高,创业者、投入并不多;技术层主要包括计算机视觉、深度学习、自然语言处理、语音语义理解等;应用层主要包括影像诊断、病理分析、辅助医疗、健康管理、药物挖掘、手术机器人、医疗机器人等,是未来一个大的发展方向。

“在每个场景垂直细分的领域,有一些冒出新公司容易的地方。从医疗辅助机器人一直到虚拟助手、工作流程优化、甚至搜索医疗保险、反欺诈,在中国目前有不下10家公司在布局,这一块形成很多细分的跑道,我们认为都有机会。”王戈说。

目前,全球创业公司在AI+医疗领域的布局分为病患数据与风险分析、日常健康管理与监控、营养学、急诊与手术辅助、住院护理与医院管理、科研、精神健康、药物探索、虚拟助手、可穿戴设备等几类。

以病患数据与风险分析为例,这是现在最多的企业聚集领域,因为病患数据长期有效,而且经过不断积累会越来越大。但是,这个领域也存在数据本身是不是结构化、数据使用是否合法等问题。

后续AI+医疗领域投资重点关注方向

一是医疗影像。数据源产生非常重要,如果没有TB量数据、没有足够的标签,人工智能都不行,还要有标杆,没有100个顶级医生做样本的对比、对照,也不能形成公司。“判断一个创业公司在这个领域行不行,主要看公司的医学人员和数据。识别技术已经比较成熟,核心问题在于打标记后的算法和建模。”王戈说。

二是辅助医疗。辅助医疗面向医生、医院使用,但由患者或第三方付费的方式存在最终受益患者是否可感知的问题。目前,以IBM 为代表的辅助诊疗已相当成熟,误诊率很低。

三是药物挖掘。王戈表示,10年前药物上有个“双十”,即十年十亿美元一个药物。现在新药研发投入还是越来越高,10亿美元不够了,这个情况下医疗大数据包括药库、化学库等可以大幅度降低前端投入。

四是健康管理。传统健康管理数据分散且不完整、质量参差不齐,且管理不成熟,后续的包括诊疗、分级诊疗,和大医院挂钩容易形成闭环。

据王戈介绍,作为中国科学院直属的基金,国科嘉和投资主要考虑三大核心要素:第一关注数据源,没有大量数据源和标签很难发展;第二关注计算能力,算法和计算成本是要素,这些关联起来可以知道公司能建多大核;第三关注框架和算法,任何技术一定有积累,但是框架和算法一定在医学、医院里出。如何真正理解应用场景,需要与技术方面的专家结合,原来单一计算或者单一的规划很难驾驭现在复杂的医学应用。

“在人工智能+医疗这一领域,我认为会出很多世界级的项目和大的独角兽企业,人工智能最容易突破现有布局。国科嘉和基金倾向于投资工程类技术和应用类技术,我们利用应用层牵引,用未来三到五年的积累,希望能建立个大系统。同时,以应用层为主反向拉动创意,整个生态圈才是人工智能+医疗最终的方向。”王戈说。

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