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2018 人工智能或将在医疗信息化公司实现产品爆发

文章来源:36氪发布日期:2018-02-23浏览次数:158

编者按:2017年转眼间过去了,我们也来到了充满了未知的2018年。值此新春佳节之际,我们为各位读者总结了过去一年创投圈发生的重要事件,囊括了人工智能、新零售、文娱、消费等热门领域,这里有投资人、创业者们深刻的见解,希望在这个假期能给大家提供有价值的阅读,让各位先一步看到未来!

春节期间,一篇“流感下的北京中年”刷爆了朋友圈,从作者挂号看病、住院、转院、购买药品的这些奔波中,可以看出医院医疗资源的紧张。2017年,医生、护士严重供不用求,医生、护士累倒在办公场合的新闻也时常出现。

随着AI的崛起,很多专业人士表示有望利用AI来辅助他们的工作,重新配置资源,缓解医院人手不够的现状。但将技术渗透到行业是一个漫长且艰难的过程,医疗行业尤其谨慎。小编整理了2017年部分投资人、创业者及AI专家对AI医疗的看法,希望对你有所启发。

元璟资本田敏:投资医疗,AI虽好但非全部

“未来两年,医疗AI会死一批。至少在我看来,这会是个大概率事件。”过去一年,田敏和元璟团队花了很大力气,在看了三十多家医疗AI项目后,给出了这样的结论。

越是接触到患者的环节越不容易被技术所取代,像问诊环节,这个环节不是仅仅说简单看个病,还有很多医患信任和交流的空间存在。

但单是在诊断的这一个环节上,AI能够体现出的价值是巨大的,因为在一些重大疾病和罕见病上的诊断上,AI比医生拥有更大优势。就像很多患者会选择来北京的三甲医院看病,是因为北京的医生见过全国各种疑难杂症,而AI可能几秒钟就把全世界的疑难杂症都见过了,所以在专病的诊断上,AI是有很大的空间来帮助医生做判断的,反而对于医生天天看的常见病,未必能起到很大的作用。

所以在AI医疗领域的创业,我们看好三个领域——病理、基因领域和罕见病。其中病理领域门槛更高,但痛点更大,机会也更大,首先病理对肿瘤类的疾病则有精标准的作用,其次中国现阶段病理医生、X光医生都非常稀缺,AI可以在这方面弥补医疗资源的不足。

恺富资本 . 周轶洋:医疗是保守的行业,太先进的反而会被抵触

说起医疗投资,大部分人的反应,专业性强。区别于其他领域的投资,医疗相关的投资仍需要遵循医疗行业的特色。作为一个投入长、风险高的行业,如何规避风险,存活下去显得格外重要。在中国,因为人口多,面临的问题就更复杂。

CTX光,都是逐步被接受,不可能一蹴而就。AI火,是因为 AlaphaGo把人类打败了,但有几个像DeepMind这样的公司?又有几个能真正了解医疗行业,踏踏实实做的?我学影像的,对这个比较了解,2005年,就已经有CAD,计算机辅助诊断这类技术,这些都是很好的,但是得有个过程去验证,中国人和美国人基因是不一样的,适用于西方的,适用于东方吗?人命关天的事情,它一定是经过时间的考验,具有稳定性和准确性。

回归理性,技术不是一个门槛,在国内医疗技术永远不是新的,而是稳定的。医疗技术需要大量的数据,准确度要在85%以上才能投入使用,它相对比较保守,太先进反而可能会被抵触。我们不太看好AI,这些AI的公司怎么变现?没有医疗证谁敢用?医院敢用吗?消费者敢用吗?除非你三年五年真能坚持,真正能够拿到证。

5位大咖的观点惊人一致:人工智能正成为医疗信息化企业的必争之地!

从行业的发展来看,2018年将成为下一代医疗信息化产品孕育诞生的年份。业内具有领导力的公司,都会陆续推出下一代医疗健康信息产品。原因有三个方面:

,宏观政策的变革。“互联网+”、“人工智能”等关键词已经写入国家“十三五”规划纲要,这必将推动医疗信息化产品的变革。

第二,技术层面。医院内部的生产系统已经陆续建设完毕,并且积累了丰富的业务数据,再加上大数据和AI技术逐渐成熟,这几者的结合,为企业孕育下一代产品打好了基础。

第三,生态环境。从业人员对于新技术深度应用的意识已经觉醒,健康产业发展需要新的信息化技术进行支撑。两者都做好了准备,所以新一代信息化产品的时机已经成熟。

创业软件

单一模式的医疗AI创业(如单一的医学图像AI诊断),其泡沫将逐渐开始破灭。因为属于三类医疗器械的AI,要通过行业严格的检验和伦理上的接受非常困难。但医疗AI代表着未来医疗生产力的变革,需要高度重视。

同时,代表去中心化互联网信用体系的区块链技术,将来可能大有作为。

如果要给2018年一个关键词,我认为应该是医联体。医联体是医疗生产关系变革推动生产力发展的趋势,它给医疗信息化厂商提供了各种各样的机会,但将来的赢家,也未必会是传统的信息化厂商。

久远银海

2018年的关键词,我认为应该是人工智能医疗。大健康信息化领域可能会出现这三个变化:

,医保支付制度改革会直接影响到医院和医保的管理,会促进信息化支撑能力的提升;

第二,医保支付制度改革会促使医保治理体系的升级,以及医院的治理能力的进一步提升;

第三,围绕人工智能医疗,落地场景会不断涌现。

北大医信

智慧化和一体化,代表着医疗信息化未来的发展趋势。如果给2018年一个关键词,我认为应该是智能和一体。

金蝶医疗

2018年,我认为人工智能会成为医疗信息化行业的关键词。人工智能和医疗大数据的结合,一定会提升医院临床决策方面的能力。过去信息化对于医院的支撑,更多是在电子化能力上,并没有在临床辅助上涉及太多。所以2018年,我认为这一块会出现一定的成果。

另一个变化是业务形态的变化,如远程医疗、医疗联合体等,这种变化会促使医院的信息化往云端迁移。

总结与感悟

从这5家行业巨头的动向中,我们能得出这么一些结论:

1、经过多年的酝酿,医院信息系统已经到了一个升级换代的节点,且医疗机构更新换代的意愿强烈;

2、医联体所带来的医疗机构业务形态的变化,为信息化公司带来了较大的市场机会;

3、集成化、一体化、智能化、互联程度更高的新一代信息产品,将成为医院信息化升级的重心;

4、人工智能领域正在成为医疗信息化企业的兵家必争之地,并且已有公司开始抢跑。2018年,人工智能或将在医疗信息化公司实现产品的集中式爆发。

AI专家:三个问题教你识别医疗人工智能公司

全球的计算机博弈专家吴韧认为,这一轮人工智能能够取得前所未有的进步主要有三个方面的原因:

,大数据的积累。在医学方面,随着电子病历和数字胶片的积累,大量可以用于研究的结构化病例保存起来。而这个大数据至少是以10万份为起点,并且可直接用于模型训练的数据。

第二,计算能力的提升。这几年,云计算、GPU等一些计算能力的提升为处理大数据提供基础,缩短了训练模型所用的时间,将训练周期缩短为几天。

第三,大数据与计算力的结合,是研究人员可以快速得到并训练出可以应用在时间中的算法模型。而现代的可以称之为人工智能的产品,必须有深度学习技术的参与。之前的人工智能技术并没有很好的解决问题,而深度学习技术的出现才推动了这波浪潮。

吴韧表示,正是由于这波人工智能兴起的原因,决定了这次浪潮将是持续的,而不是间歇性的。从目前取得成绩来看,也在验证这种说法。

基于这三方面常识,我们可以用以下几个问题来鉴别新时代的人工智能公司。

1、公司数据从何而来,是网上下载还是从医院获取高质量标注数据?

2、公司算法模型从何而来,是从网上下载别人训练好的,还是自己训练模型。如果是自己训练的模型,那么训练软件是哪一款,计算能力有多强?

3、自己训练的模型又与别人开源的模型有什么区别?训练的计算机里面有几块GPU