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    AI+医疗的未来在哪里:百度灵医智惠或许有答案

    2021年01月15日 11:20:36   来源:微信公众号:热点微评

      因疫情的影响,AI技术在新药研发、辅助诊断等领域的突出作用受到广泛关注,AI医疗的前景愈发受到期待。

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      日前从艾瑞的《2020年中国AI+医疗行业研究报告》中我们看到,中国AI+医疗进入快速成长阶段,着力于探索更多应用场景。百度灵医智惠、科大讯飞、医渡云等企业的AI+医疗模式进一步落地,推动辅助检查、CDSS等众多应用走向成熟。其中,百度灵医智惠基于强大AI研发能力与医疗知识图谱以及更加全面的场景覆盖,在AI+核心医疗领域综合实力已处于全面领先地位。从百度灵医智惠系列产品与解决方案在基层医疗的应用,已能看到云智一体化模式破局AI医疗的潜力。

      从中我们或可以窥探AI医疗在2020年的走势与应用,以及未来商业化演变趋势,AI医疗市场格局也在酝酿微妙变局。

      01 窥探AI医疗发展轨迹,爆发节点即将到来

      从整个AI医疗的发展轨迹来看,早在2015年之前,国外就已经在研究AI在临床知识库外的应用,彼时国内AI医疗发展相对缓慢,2015年之后,国内CDSS产品走向成熟,AI影像快速发展。

      2018年是“医疗AI”落地之年,智慧病案等新产品相继面世。艾瑞数据显示,到了2019年,AI医疗进一步发展,市场规模超过20亿元,同比增速高达93.9%,进入快速成长期。

      而在2020年,因疫情影响,AI在辅助诊断、新药开发、AI+影像、AI+病理等核心医疗环节大展拳脚。AI医疗正在迎来拐点破局之年。

      之所以说2020年是AI医疗的破局拐点之年,是因为无论从与需求端与供给端以及政策方向来看,都有了新的变化。

      从需求端看:在我国,人口老龄化与慢病在增长,但是城乡医疗资源供需严重失衡以及地域分配不均等问题大量存在,随着AI在疫情中的应用,造就了医疗行业对AI的巨大需求。

      从付费意愿看:居民对于医疗的付费意愿不断提升。根据艾瑞报告的数据显示,2018年中国卫生总费用达到近6万亿元,约为2010年的三倍,城乡居民医疗保障支出占总消费性支出的比例均有所上升。

      艾瑞认为,未来AI不仅能帮助医院及药企的管理与研发,而且能帮助基层医疗机构提升医疗水平。

      从供给端来看:当前国内基层与医院、城市与乡村,医疗技术水平仍有较大差距。艾瑞报告认为,未来AI+医疗通过向乡村医疗卫生机构提供标准化的产品,能一定程度上弥补城乡间的医疗资源差距。

      从政策方向来看,国家近年来开始试推行基于DRGs及DIP的医保支付制度,这给医疗行业的智能化智慧病案系统的应用带来了新的契机。艾瑞认为,AI+医疗中的CDSS或智慧病案产品能有效支撑DRGs及DIP制度的推广与应用。

      02 AI医疗痛点犹存,谁来破局?

      尽管在市场需求与政策方向等层面存在利好,但AI+医疗痛点犹存。

      首先我们知道,当前AI+医疗发展的推动力是为了满足医疗行业的刚性需求,但受过往医疗资源分布不均、医疗机构间信息孤立等影响,AI+医疗在未来实现数据的安全与高质量及共享应用,打通数据壁垒成为关键。

      其次是,AI医疗目前已经进入深水区,但AI医疗发展路径的一个明显趋势是:众多的研发还是集中在三级医院,AI医疗的城乡不平衡的矛盾仍在。因此,基于医学影像、辅助诊断的CDSS、结构化电子病历、以及智能随访等AI产品在基层医疗的社会价值更大,应用场景更多。

      当前国内有大量在基层医疗机构工作的医务人员,基层医院的算法与技术与大城市相比仍有较大差距,也存在专业医疗设备与人才缺失的难题,对于中国的医疗行业来说,最迫切的事实际上是提升基层医疗的能力,这无疑也是AI+医疗的一个重要破局方向。对于基层医疗来说,它们迫切需要借助巨头的AI能力来提升自身的能力,降低对医疗专业人才依赖——但是巨头的AI算力要持续的落地医疗产业,赋能诊断及治疗全过程,也并不容易。

      放到人工智能产业中来看,云与AI捆绑已成趋势。在全球范围内,亚马逊AWS、微软Azure、IBM、谷歌云等竞争加剧,在国内,云计算同样成为百度、阿里、华为等巨头输出 AI 能力的重要通道。云计算可能是获取AI能力与算力最快捷的方式。

      而已经打造出“云智一体”竞争力的百度智能云,可能会是AI+医疗领域那个破局的赢家——从目前来看,百度智能云结合云+AI技术,基于领先AI技术打造的 “百度灵医智惠”,以循证医学为基础,已在持续赋能提升基层医疗水平。

      03 为什么是百度?

      领先的AI实力是赋能基层医疗的基础。从AI技术实力来看,根据IDC发布《中国人工智能云服务市场研究报告(2020H1)》,百度智能云连续三次在AI Cloud市场排名第一。其中,百度智能云在人体识别、图像视频、NLP(自然语言处理)等领域市场份额第一,用户认知度最高。

      事实上,百度在业务上率先推进了AI-Naitve服务架构。在今年,为了更好的推进云智一体化布局,百度智能云业务架构也进行了调整:

      百度智能云底层是百度大脑,包括基础层、感知层、认知层和安全服务;中间在基础云平台上加入了两个中台:AI 中台和知识中台。所谓"知识中台" 是基于百度多年积累的知识图谱、自然语言处理、多模态语义理解等知识赋能平台;上层是面向智慧金融、智慧医疗和智慧城市等行业解决方案。

      AI+医疗产业链在技术层,算法、框架层面需要长期的投入与研发来攻克。但在底层技术能力、算法与框架上,却是百度智能云的底层优势,它可以面向各行各业规模化输出AI能力,这决定了百度智能云切入到智慧医疗赛道,既具备医疗深度合作能力又有强大AI研发能力,可以在应用层更好的触达医疗服务场景。

      事实上,当前百度灵医智惠基于百度智能云专业、权威的循证医学知识体系,围绕筛查、诊疗诊断、管理三个环节研发了系列产品与解决方案,已经在快速落地。

      首先在AI+医疗的技术场景赋能层面,基于百度大脑6.0,医疗AI中台和知识中台,百度灵医智惠已推出五大解决方案:包括临床辅助决策系统(CDSS)、眼底影像分析系统、医疗大数据解决方案、智能诊前助手、慢病管理,这一系列智慧医疗产品和应用在基层医疗快速落地。

      其中,智能诊前助手已服务于公众剧增的医疗咨询,精准匹配医生与患者。而慢病管理服务,可实现诊前导诊、疾病预判,诊后用药提醒等闭环服务。“灵医智惠”已经服务300+家医院和1500+家基层医疗机构。

      其次,AI医疗不能忽略的一个能力是医学知识体系的构建。多年来的积累,医学自然语言处理技术和知识图谱技术奠定了百度AI医疗的基础。我们知道,百度灵医智惠临床辅助决策系统CDSS以及眼底影像分析系统是面向基层医疗机构的重要诊中产品。《麻省理工科技评论》(MIT Technology Review)发布《AI医疗:亚洲的发展空间、能力和主动健康的未来》中,就重点介绍了百度CDSS有效提升了北京平谷区社区医院医疗服务能力。它能提供可解释的建议,辅助医生完成诊断、治疗方案等临床决策。

      而百度CDSS的可解释性就是建立在医学自然语言处理(NLP)和知识图谱(KG)技术之上,自然语言处理技术能自动识别病历和医学文献中的实体以及实体之间的关系,它可以有效帮助医生做出判断,并让CDSS持续跟进患者病程。日前,CDSS已在中国18个省市自治区超过1000家医疗机构落地,而眼底影像分析系统已覆盖数百家医疗机构,日均辅助近3000人完成糖尿病视网膜病变等眼部疾病的科学早期筛查。

      目前,通过专业的医学知识图谱、医疗大数据,百度与几十家三甲医院的医生紧密合作。可以看出,领先的AI技术与医学知识体系是成功赋能基层医疗的重要条件。

      此外,百度灵医智惠还在不断覆盖核心医疗场景,据公开信息显示,百度灵医智惠的产品已在27个省市自治区、300家医院、1500家基层医疗机构上线,服务数万名医生,人次达到2500万。百度本身就拥有B端与C端资源,当前在不断开拓G端市场,不断扩大医疗覆盖场景。

      根据艾瑞的报告总结,对于AI+医疗类公司而言,综合技术能力主要体现在覆盖医疗场景的广度与对医疗垂直及细分领域研究的深度。灵医智惠在三方面建立了优势,1)通用AI能力位居第一;2)在核心医疗领域覆盖场景更为全面;3)拥有雄厚的AI+医疗实力(构建医学知识图谱、医疗大数据)。总体而言,百度AI医疗综合实力处于业内第一的位置。

      凭借AI+医疗的优势, “百度灵医智惠”在一定程度上缓解了基层医疗的诸多问题,而作为这套解决方案的基础服务提供者,背后的百度智能云起着至关重要的作用——在云智一体化布局下,灵医智惠形成了完整的体系化的打法,通过布局完备的基础层技术,在应用层可以触达全医疗服务场景。

      04 AI+医疗未来向哪儿去?

      当前中国AI医疗正处于高速发展的黄金期,从艾瑞的报告的分析来看,AI+医疗在成熟期有几个应用方向与趋势:

      其一是AI+医疗企业助力核心医疗布局,赋能诊断及治疗全过程,AI也将助力医学知识图谱不断进步,赋能临床决策等多应用场景。

      其二是随着辅助检查、CDSS逐渐成熟,更多AI+医疗产品更加深入的整合进医疗流程。

      其三是眼底筛查需求广阔,AI+眼底商业模式将进一步扩展。

      从AI医疗的应用方向看,我们可以进一步看到几个趋势:

      首先是医疗与人工智能深度融合已是大势所趋,机器学习和深度学习算法已经广泛应用于处理临床研究和医疗服务中的结构化数据,而医学知识图谱是支撑例如辅助诊疗、智慧病案等医疗智能应用的基础。随着AI医疗进一步深入,AI+医疗知识图谱与AI+医疗算法将持续突破,并更深度地赋能医疗全流程。

      其次从当前巨头布局看,从BAT到依图、商汤等公司在通过不同路径进一步深入医疗行业,医疗行业数据孤岛现象有望被打破。在2020 年世界人工智能大会上,张文宏医生也表示:“人工智能必然会在未来的公共卫生系统中发挥作用,打破数据孤岛。”未来AI医疗发展的着力点很可能是连接各大医疗机构,将数字化壁垒打通,这将带来全新的商业化机会。

      其三是云智一体化成为AI改造基层医疗的有效模式。

      综上来看,从辅助检查到CDSS、智慧筛查到智慧家庭解决方案,百度已经全方面卡位并且领先。这源于百度AI+医疗是基于领先的智能时代基础设施——百度智能云。“云智一体”应用于医疗领域,持续的AI能力输出+全场景布局,能有效打破技术与应用落地之间的隔阂,更好地赋能医疗全流程。而AI知识图谱与AI+医疗算法层面的持续突破,迎合了基层医疗的痛点,也在智能化升级国内基层医疗水平。

      人工智能如何赋能核心医疗领域,从而实现医疗模式的转变与突破,可能已经有了答案。

      文章内容仅供阅读,不构成投资建议,请谨慎对待。投资者据此操作,风险自担。

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