《连线》杂志创始主编凯文·凯利认为,未来十多年科技和商业社会大的变化趋势将是人工智能的商业化,人工智能将会被广泛地应用于经济生活的方方面面。
方正证券近日发布的《互联网医疗深度报告》(以下简称“方正证券报告”)显示,虽然安防和智能投顾领域为火热,但率先落地的可能会在医疗领域。
人工智能会取代医生吗?
IBM堪称“AI+医疗”的翘楚。在医疗领域,IBM Watson可以在17秒内阅读3469本医学专著、24.8万篇论文,69种治疗方案、61540次试验数据、10.6万份临床报告。通过海量汲取医学知识,包括300多份医学期刊、200多种教科书及近1000万页文字,IBM Watson已在短时间内迅速成为肿瘤专家。
2013年, Watson与斯隆凯特琳癌症中心(MSKCC)合作,推出肿瘤解决方案Watson for Oncology。2014年底和2015年底,Watsonfor Oncology先后进驻泰国曼谷的康民国际医院(Bumrungrad InternationalHospital)和印度第三大医院系统马尼帕尔医院(Manipal Hospitals)。2016年8月,IBM与我国21家医院签署IBM Watson for Oncology的合作意向协议,并于同年12月成立联合会诊中心。
随着人工智能技术的逐渐成熟,IBM Watson以肿瘤为重心,逐渐将服务半径伸向慢病管理、医疗、体外检测、医疗等九大医疗领域,逐步实现人工智能作为一种新型工具的价值。
思派网络创始人马旭广认为,人工智能目前还是作为医生的辅助工具,“可能今后医生就不存在了,但起码今天所有的AI都应该是帮助医生提高效率,解决医生不愿意做的,又脏又累的工作,这样的AI才有前途,才有机会。”
医学影像可能率先商业化
方正证券报告指出,从全球创业公司实践的情况来看,AI+医疗的具体应用包括洞察与风险管理、医学研究、医学影像与诊断、生活方式管理与监督、精神健康、护理、急救室与医院管理、药物挖掘、虚拟助理、可穿戴设备以及其他,其中以下面四种模式为主流:
首先是AI+辅助诊疗,即将人工智能技术用于辅助诊疗中,让计算机“学习”专家医生的医疗知识,模拟医生的思维和诊断推理,从而给出可靠诊断和治疗方案。辅助诊疗场景是医疗领域重要、也核心的场景,人工智能+辅助诊疗潜在市场空间巨大,至少是万亿级以上的营收规模。
在AI+辅助诊疗的应用中,IBM Watson是目前成熟的案例。2012年Watson通过了美国职业医师资格考试,并部署在美国多家医院提供辅助诊疗的服务。目前IBMWatson提供诊治服务的病种包括乳腺癌、肺癌、结肠癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宫癌等多种癌症。
其次是AI+医学影像,是将人工智能技术具体应用在医学影像的诊断上,主要分为两部分:一是图像识别,应用于感知环节,其主要目的是将影像这类非机构化数据进行分析,获取一些有意义的信息;二是深度学习,应用于学习和分析环节,是AI应用的核心环节,通过大量的影像数据和诊断数据,不断对神经元网络进行深度学习训练,促使其掌握“诊断”的能力。
如今,AI+医学影像已经走出实验室,下一步将迎来商业化浪潮。贝斯以色列女执事医学中心(BIDMC)与哈佛医学院合作研发的人工智能系统,对乳腺癌病理图片中癌细胞的识别准确率能达到92%,与病理学家的分析结合在一起时,它的诊断准确率可以高达99.5%。国内的DeepCare对于乳腺癌细胞识别的准确率也达到了92%。
第三是AI+药物挖掘,是指将深度学习技术应用于药物临床前研究,达到快速、准确地挖掘和筛选合适的化合物或生物,达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。通过计算机模拟,AI可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。借助深度学习,在心血管药、抗肿瘤药、孤儿药和常见传染病治疗药等多领域取得了新突破。目前,已经涌现出多家AI技术主导的药物研发企业。
“现在新药研发越来越难,过去用人工智能从事新药研发数据不够、算法也不够,未来在这一领域可能会有大的突破。”乔继英表示,新药研发多年来“10年10亿美金”的“魔咒”或许有望打破。
第四是AI+健康管理。目前从全球AI+医疗创业公司来看,主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于医学的健康管理。乔继英表示,个人健康管理,仅有简单的信息反馈是不够的,如果可以在更有效、更低成本层面实现个人健康管理,这也是未来的一个方向。