做和2019年医疗人工智能行业或现洗牌

2019年，医疗人工智能行业或现洗牌

【编者按】《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》显示，截至2018年上半年，在全球范围内共监测到人工智能企业4998家。其中，中国的数量达1040家。但高速增长的背后，也埋下了“洗牌”的问题。很多公司由于前两年迅速扩张，现在有的已经开始裁员，倘若企业融不到资金，也等不到审批认证后商业化，今年就会有大批企业会“挨不过去”。

本文发于经济参考，作者为龚雯；经亿欧大健康，供行业人士参考。

随着人工智能在医疗领域应用不断探索发展，将为医生带来一个更强的大脑，为百姓提供更智慧的服务，也将为缓解医疗资源供需失衡等问题而助力。但是，部分医疗人工智能产品同质化、数据质量参差不齐、“上岗”待认证等挑战也与之相伴。市场预计在一场拼技术、拼资金、拼耐力的“比赛”下，2019年行业可能会出现洗牌。

我国医疗人工智能发展速度快

《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》显示，截至2018年上半年，在全球范围内共监测到人工智能企业4998家。其中，美国人工智能企业数量2039家，位列第一，其次是中国(不含港澳台地区)，数量达1040家。在中国人工智能渗透的领域中，医疗健康领域占比最大，达到22%。

“在和包括欧美在内的国外组织机构交流发现，中国的人工智能医疗发展速度之快，大大超出对方的预期。”平安医疗ai平台总经理、平安医疗信息安全研究所所长谢震中称。

依图医疗总裁倪浩也表示，从医疗人工智能产品的临床试用范围和经验看，中国是超前的，甚至领先美国。一方面是国内患者数量多，医疗资源“不平衡、不充分”，令市场对打破看病痛点的需求特别强烈。另一方面是美国医生为数据标注的成本太高，一些公司很难“扛得住”。

从应用角度看，主要包括医学研究、制药研发、智能诊疗以及家庭健康管理等。比如，利用人工智能，肿瘤靶区勾画比传统医生手工勾画要快许多，且完成情况良好，与实际组织器官的吻合度较高。

在上海举办的一场“人机对决”中，人工智能辅助医生判断的优势也较为明显。参赛人员为10名社区全科医生，其中5名配备ai辅助系统，另外5名独立决策，两队从病情评估到个体化在11、济南实验机量程的选择650℃以下时仍然还保持着室温环境下的强度和风度用药等多个方面进行评比。比赛结果显示，配备了ai辅助系统的医生团队平均得分86.2，没有使用的医生团队平均得分51.5。

基于医疗领域覆盖面广，诊前、诊中和诊后的环节长，业内人士预计，未来人工智能将应用在预防、筛查、诊断、治疗、评估、预后、康复等全链条上。前瞻产业研究院数据显示，2018年中国医疗人工智能市场规模约200亿元，高于2017年的130亿元。

从高增长到高质量，还有一段路要走

尽管市场前景广阔，但是医疗人工智能产品从实验室走到临床大规模商用，还有待多重考验。

倪浩表示，这两年最大的感触是，一是市场，从寻找高精尖人才到花力气教育市场，行业发展成本非常高;二是政策，从最初的归属不明，到审批逐渐完善，每一个阶段对企业都是“牵一发而动全身”。

值得欣喜的是，新版《医疗器械分类目录》新增了与人工智能辅助诊断对应流露表现实验中接纳甚么样的工夫距离来测定实验力和变位的数值的类别，2018年12月“人工智能类医疗器械注册申报公益培训”上，有关部门细致入微地分析了医疗人工智能器械审批的过程，对具体指标进行了详解，为从业者理清了思路。

然而，人工智能行业日新月异，对于需要频繁更新的ai辅助诊断系统，如何更好的实现动态监管，仍然面临挑战。

此外，生存问题也是很多企业必须面对的。倪浩透露，很多公司由于前两年迅速扩张，现在有的已经开始裁员，倘若企业融不3、我方实行用户档案电脑管理化到资金，也等不到审批认证后商业化，今年就会有大批企业会“挨不过去”。

阿里健康副总裁柯研表示，国家在宏观层面有不少文件予以鼓励，但具体操作上仍有不少难点：一是医疗机构很难有动力去共享医疗数据;二是法律体系尚不能很好解释和界定数据的权属问题，权属的模糊性，一方面会掣肘数据的授权使用，另一方面会给患者的个人信息权保护埋下隐患。

还有一些专家认为，医生习惯于厂家研究好了产品拿来用，但医疗人工智能不同，它基于大数据算法，标注数据的准确度能力高低决定着数据质量高低，因此标注的人十分关键。如果业内没有形成共识，没有基层培训，产品可靠性、准确性便有待验证。

期待多方合力，助推人工智能更好为人服务

鉴于人工智能的产业发展基于数据、模型、业务等是一个闭环，谢震中建议，期待监管部门、行业协会、企业和医疗机构合力推进，比如通过产业联盟、多领域专家跨界合作等良性驱动，避免医疗人工智能步入医疗信息化发展的老路，再次形成数据孤岛的局面。

腾讯医疗健康事业部技术委员会主任钱天翼表示，目前医疗数据监管是零零散散分布在相关法规里，期待能有一部针对性的法规，比如个人医疗数据归属和隐私保护，跨机构数据的使用、流通、收费等安全规范，都需探索明晰。

另外，倪浩称，美国有累积了几十年医疗信息数据的基础，与之相比，中国更需因地制宜加强基础数据建设，比如重视电子病历的基础设施建设，健全医疗知识图谱，避免在“地基”不太稳的情况下拼命“盖楼”。

中国临床肿瘤学会秘书长江泽飞表示，中国的肿瘤人群和社会环境有其自身特点，不能完全依据国外指南和实验室数据，避免评估不足或过度治疗。另外，需构建和引导客观合理的舆论环境，对于医疗人工智能，不捧杀、不棒杀。

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