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海外医疗网 新药研发周期长、费用高、成功率低,人工智能可以最大限度弥补新药挖掘的局限性。在相当长的一段时间里,中国AI仍将处于相对早期阶段,未来发展空间巨大,特别是在大数据方面,但对于医疗健康行业来说,人工智能的应用将走得相对缓慢和谨慎。
上周,阿里无人超市的正式落地掀起了舆论的热潮,赚足吸引力的同时也备受质疑。从2016年3月李世石大战Alphago起,人工智能(AI)就开始快速进入大众视野,而当富士康机器人走向流水线,京东开始用机器人送货,李彦宏乘坐无人驾驶汽车驶上北京五环,如同互联网一样,它将成为改变人类生活的关键词,它将成为下一个时代的革命性技术,同时它背后是千亿级规模的人工智能产业市场。
在医疗健康和医药行业,AI技术可以说是直戳行业痛处,随着人口老龄化、价值型医疗服务需求的增加,以及全球医疗保健专业人员短缺,AI+医疗保健正成为下一个风口,国际互联网巨头加快布局人工智能产业,大药企也纷纷试水。
互联网巨头抢占数据高地
3月29日,阿里发布ET医疗大脑,宣布正式进入医疗AI领域,基于海量数据以及深度学习算法,ET医疗大脑可在疾病风险预测、影像诊断、精准治疗、健康管理等多个领域作为医生助手,减轻医务人员的工作量。
在短短3个多月之后,阿里健康在影像诊断领域取得突破。
7月11日,阿里健康推出医疗诊断AI产品“Doctor You”,该人工智能系统包括临床医学科研诊断平台、医疗辅助监测引擎、医师能力培训系统等。在北京万里云医学影像中心的发布现场上,“Doctor You”展现了CT肺结节智能检测引擎在远程影像诊断流程中的真实应用场景,在30分钟的诊断时间里对30名患者的近9000张CT影像进行智能检测,识别肺结节的准确度高达90%以上,而传统会诊方式所花费的时间是其5-6倍。
阿里在肺癌诊断的路上高歌猛进,另一个互联网巨头,谷歌则在乳腺癌诊断方面另开生面。在一场与人类医学专家分析乳腺癌病例的竞赛中,来自谷歌大脑与Verily公司的科学家开发出的诊断乳腺癌的人工智能诊断准确度达到88.5%,完胜人类著名病理学家73.3%的准确度。
提到AI+医疗保健,不得不提的是IBM Waston,在医疗领域,多数公司的AI产品还在研发试验阶段,唯有IBM Watson已落户中国。
IBM公司自2006年开始开发Watson,通过学习文献,Watson能够在几秒之内筛选数十年癌症治疗历史中的150万份患者记录,包括病历和患者治疗结果,并为医生提供可供选择的循证治疗方案。
以肿瘤为重心,Watson在慢病管理、精准医疗、体外检测等九大医疗领域中实现突破,开始服务于医患,并于2016年8月正式进入中国试水。目前癌症治疗领域排名前三的医院都在运行Watson。2017年3月28日,Watson签约百洋医药集团旗下百洋智能科技,正式全面进军中国市场。
未来人工智能诊断的突破及准确率的提升,将完美契合第三方影像行业的迅速发展壮大,使得影像云诊断平台成为影像诊断的最终解决方案。
外资药企试水新药研发
新药研发周期长、费用高、成功率低,人工智能可以最大限度弥补新药挖掘的局限性。与互联网巨头从上游抢占数据高地、布局影像诊断不同,制药大佬的目光则聚焦在新药开发业务上。就在上周,全球前十的制药公司葛兰素史克宣布与人工智能领域初创公司Exscientia达成约4300万美元的交易。葛兰素史克将通过Exscientia人工智能平台进行数十款药物的研发,“许多大型制药公司开始意识到这个途径的潜力,以及它能多么有助于增进效率,”Exscientia执行长Andrew Hopkins表示,Exscientia只需相当于传统方法四分之一的时间和成本即可完成新药筛选。除了葛兰素史克之外,赛诺菲也在5月与Exscientia签署了合作协议。
去年12月,辉瑞和IBM宣布合作关系,辉瑞制药将利用IBM Waston协助癌症免疫疗法的药物发现。“我在一个需要12年的时间才能推出一款产品的行业工作,”辉瑞负责数字战略和数据创新的副总裁朱迪·西沃德在“光明论坛”上说,“在此期间,有1600名科学家参与研究,3600个临床试验涉及数千名患者。我们开始思考如何让人工智能加快进程,使它更智能的连接突破性医学并连接最需要它的病人。
为了药物开发程序变得更加顺畅,默克、强生、诺华等制药巨头也在加大与人工智能公司的合作,共同开发人工智能新药挖掘潜力。目前,已经涌现出多家人工智能技术主导的药物研发企业,例如TwoOXAR, Atomwise, Insilico Medicine, Berg Health等。
国内企业布局辅助诊疗
中国互联网和IT业界主流商业杂志《互联网周刊》公布了“2017《互联网周刊》未来任务TOP100”,其中医疗人工智能团队Airdoc创始人张大磊高局第四。AI+医疗保健的的前景可见一斑,2017年,AI+医疗热度更是有增无减国内AI+医疗保健的发展趋势和走向是什么?今年,CBInsights追踪了一百家专注于人工智能的医疗健康公司,自2015年1月以来,已有50家公司进行了首次公开募股。针对销售额以医疗为重点的AI创业公司从2012年的不足20家上升至2016年的近70家。
近年来,国内政策密集出台,人工智能战略地位持续上升。2017年国务院发布的《政府工作报告》提出,加快培育壮大新兴产业,全面实施战略性新兴产业发展规划,其中就包括人工智能和生物制药。在“健康中国”上升为国家战略之后,大数据和人工智能在医药领域的应用前景更加广阔明朗。
健康领域的大数据和人工智能是需要长期高投入的行业。国外将人工智能用于药物挖掘的创业公司比例较高,而国内企业则较多选择变现能力快、容易进入的领域,在国内医疗保健细分领域中,辅助诊疗融资金额高局第一,其次是语音交互、医学影像、健康管理。
根据火石创造HSMAP系统的统计数据,目前国内医疗人工智能相关企业多达139家,主要分布在北京、广州以及长三角地区。
在相当长的一段时间里,中国AI仍将处于相对早期阶段,未来发展空间巨大,特别是在大数据方面,但对于医疗健康行业来说,人工智能的应用将走得相对缓慢和谨慎。这不仅是因为医药行业的创新成本更高,更重要的原因是,在这个领域,一个算法的错误可能导致的就是生死之差。
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