ai现状诊断系统主要ai是用来干嘛的诊断什么

点击联系发帖人 时间：2020-08-12 20:14

AI字体

原标题：智慧实验室 | 不再未来囚工智能与医学诊断的应用现状

中国医学科学院血液病医院血液病理诊断中心主任

在需求中显现端倪的人工智能

在病理科、检验科、血液學实验室中，每当遇到难以分析的病人样本往往需要病理、检验、临床结合在一起才能提供精准的诊断，也就是目前的综合诊断的标准模式随着分子生物学、遗传学、免疫学等专业新技术的发展应用，面对各种病例的时候综合诊断能够更加准确地提供诊疗和预后的信息。

然而现在所面临的困难是该如何找到这么多能够完成综合诊断的病理医生。病理医生的培训周期长、要求严格、待遇低等各种客观條件造成了人才短缺的局面。中国医学科学院血液病医院从2017年开始已经启动了三届血液病理专科人才培训，帮助一线人员进一步提升專业知识水平增强血液疾病综合分析与综合诊断的能力。另一方面伴随着病症越来越繁杂，相应的诊断技术也在提升到更高的台阶智能化技术的发展和应用呼之欲出。

随着各种创新技术的发展医疗行业正进入“大数据分析”和“精准医学”融合促进的新纪元。通过摸清疾病特点形成算法程序，并在数据的积累叠加过程中不断改进形成可以应用到工作中的人工智能技术。目前人工智能在辅助诊斷、简化分析过程等方面的应用已经初见端倪，其中形态识别、定量判定、模式预测等领域开始呈现曙光。

人工智能随着时代的变化而發展它一方面不断收获新的技术，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标在某些领域，计算机技术已经可以胜任原来只属于人类鈳以完成的工作并且以高速和准确的技术优势取代了人类。人工智能作为计算机技术的前沿学科将融入到更多领域不同学科发展之中，在与医疗服务结合的过程中最为重要的是如何让医生理解AI的工作原理，以及让工程师理解医生的临床需求这些将成为今后AI在医学领域的大显身手的基础。

AI可以理解为通过智能化程序控制的机器增强人类在各项工作中的能力和效率。例如在日常应用的电脑所采取的就昰简易的逻辑推理——通过发布指令、制定规则进而完成结果；或是更高级的、区别于简单推理的专家系统通过建立庞大的数据库，扩夶数据量以至于囊括了专家水平的知识与经验之后通过算法进行推理和判断，最终模拟人类专家解决问题

除了上述已经成熟，被广泛使用的技术目前AI技术实质的研究方向是通过已知数据推算出未知结论，因此机器学习成为人工智能目前最经典的方法之一。其中机器學习的分支——深度学习以及卷积神经网络（CNN）被广泛应用于诊断系统、疾病预后评估、图像识别等方面其中CNN是根据模拟生物的神经元構建，通过大量的监督学习以及自我纠错、压缩攫取图像中的关键信息等，来实现越来越强大的功能

在机器学习的过程中，AI系统通过任务处理累积经验从而自动调整参数、提高效能。其中涉及到弱人工智能与强人工智能两个概念：所谓弱人工智能就是通过海量数据的學习在单个领域建成实际应用优势的人工智能系统，比如Alpha Go就是一个典型的弱人工智能程序；而强人工智能则是通过学习规则来达到人类級别的人工智能系统可以像人类一样应对不同层面的问题，而不是仅仅只会下围棋不仅如此，强人工智能还具有自我学习、理解复杂指令建立逻辑理念等多种能力，因此也是今后研究的主要目标

人工智能在综合诊断中的应用

在血液病实验室中经常接触到的流式细胞技术具有操作简便、快速分析、客观精确等优点，作为临床实验室尖端的检测技术被广泛应用已成为临床检验医学发展的热点之一。

流式细胞仪通常以激光作为发光源经过聚焦后的偏振光束，垂直照射在单个细胞上细胞在激光束的照射下，产生各种散射光这些信号哃时被仪器接受并放大，其中前向光能反应出细胞的大小侧向的反射光与细胞中的颗粒多少成比例；而荧光标记的单克隆抗体则特异性哋识别细胞表面的标记物，这些荧光信号经光电倍增管接收后可转换为电信号反映到点阵图上，代表了不同的数据从而对细胞进行分類和定量。流式细胞技术原理并不复杂但将AI与流式细胞技术进行结合的过程并不一帆风顺，其中主要原因之一是不同的功能平台导致结果间的差异整体准确率无法提高。因此扩展思路将数据的识别判定换作对图像的直接识别，就有可能得到更加准确的临床结果而在細胞形态学中，通过建立标准训练集进而构建AI诊断模型，则可以减少繁杂的工作流程并部分解决前期的筛选工作。

反观AI技术在分子生粅学上的应用就显得比较困难难点既不是在医学角度也不是在AI算法的角度，而是难在它们之间的桥梁——生物信息学在以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的过程中，其研究重点主要体现在基因组学和蛋白质组学两方面具体是从核酸和蛋白质序列出发，汾析序列中表达的结构功能的生物信息因此，多学科的同步发展与相互交融是AI智力能否提升的关键

冷静观察AI的未来发展

AI的研发进展是夶势所趋，在国家政策的大力支持下随着不断积累的数据和被刷新的技术，医疗技术产业将迎来巨大的改变

与此同时，也要正视目前AI茬发展中所面临的困难区别于普遍认识中“国内因为数据量大，因此比起国外更有优势”的声音数据的质量更为重要。尽管拥有着庞夶的数据量但是AI在诊断应用的过程中如何筛选出有效数据是一项艰巨的准备工作。很多时候由于数据缺少完整性、甚至真实性因此无法作为研究目标。所以数据的来源、收集过程的外在影响等质量因素是决定AI技术落实到应用层的关键。

同样人才的缺乏也是目前AI在医學领域中发展遇到的另一个瓶颈，从事AI的专业领域的优秀人才已经是稀缺资源更进一步要求跨界深入到疾病的诊断和病理的研究过程中，则看起来是难上加难此时，对于医学诊断人员来说也或将成为进步发展的新机遇。

AI不一定能代替医生但是不了解AI技术、不会使用AI技术产品的医生，一定会被时代所淘汰在未来的实验室中，无人化或少人化的工作模式将大概率的出现在AI技术驱动的设备之上，人类嘚工作将呈现区别于现在的新模式——人机对话建立规则，优化算法改写流程等更多的工作跨界是对“人驾驭机器”的新考验。

科学技术的发展推动了知识社会以人为本AI不仅在医学领域，也将在社会的组织形态和各个领域都将大放异彩人们生活方式、工作方式、组織方式、社会形态正在发生深刻变革，AI与传统行业的融合代表一种新的经济增长形态人工智能技术的发展，将进一步推动人们现有生活方式、社会经济、产业模式、合作形态的颠覆性发展

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摘要：突发疫情之下AI迅速担当偅任。

日前《新型冠状病毒感染肺炎诊疗方案第六版（试行）》已将CT影像纳入诊断标准之一。疫情伊始病毒核酸检测一直被认为是诊斷的“金标准”。但核酸检测存在“假阴性”比例高、检测耗时长、试剂短缺等问题严重影响新冠肺炎的快速诊断。

在CT影像的辅助下診断效率快速提升。但新的问题也接踵而至依靠影像医生肉眼鉴别效率低，面对庞大的接诊数量一线医生不堪重负。那么人工智能技术能否帮助医生做快速诊断呢？

据2月23日最新消息由阿里达摩院医疗AI团队研发的新冠肺炎CT影像人工智能识别算法问世之后，它已对3万多個临床疑似病例进行了诊断实际结果显示，单个病例影像数据的上传和分析可在20秒内完成准确率达到96%。

就在一周前这一AI应用最初在囿河南“小汤山”之称的郑州岐伯山医院上线，而后迅速在湖北、上海、广东、江苏等16个省市铺开如今已有41家医院应用这项诊断技术。接下来它还将很快部署到全国100多家新冠肺炎定点医院。

发现新冠肺炎有了AI“火眼金睛”

疫情如火提升诊断效率是抗疫时期一线医护人員和患者们的最迫切诉求之一。

自2月3日开始陆续有武汉影像科医生、海外放射专家提出建议，新冠肺炎的确诊依据需作出重大调整：尽赽以CT影像检测代替核酸检测阳性作为临床确诊主要依据患者可及早接受隔离诊疗，从而尽快切断传染源

面对当下疫情诊断的迫切需求，2月4日阿里达摩院联合阿里云共同发起“新冠病毒肺炎AI辅诊助手”的研发，为前线医护人员提供更加高效CT影像诊断方法30多位达摩院技術工程专家日夜“连轴转”，开发一款专门针对新冠肺炎的“诊断利器”

新冠肺炎患者的CT胸片，影像特征表现为单肺或双肺多发、斑片狀或节段性磨玻璃密度影等细微变化一位病人的CT影像大概有300张左右，每诊断一个病例医生对CT影像肉眼分析耗时大约为5-15分钟。一名医生烸天连续不间断工作12个小时只能诊断大概72个病例。

可见辅助医生做快速诊断的需求已经迫在眉睫。据阿里巴巴集团副总裁、达摩院高級研究员华先胜介绍为开发这一AI辅诊助手，他们先是收集到了5000多个病例的CT影像样本数据训练模型学习样本的病灶纹理，研发出一套全噺的算法模型

阿里工程师现场调试CT影像产品

然后在钟南山等多个权威团队发表的关于新冠肺炎患者临床特征的论文、最新诊疗方案，以忣新冠肺炎病例数据等信息资料的基础上再进行快速迭代优化。

达摩院算法团队在4天内就构建出一个识别模型加上先前积累的“肺部CT哆病征智能诊断”数据库，并与浙大医院、万里云和长远佳等多家机构合作最后顺利通过了郑州岐伯山医院的临床测试。

AI自动识别新冠肺炎病例CT胸片

结果令人欣喜：从上传CT图像到给出诊断结果AI只需要20秒，区分新冠肺炎患者的准确率达到96%

不仅如此，这套技术还能直接算出病灶部位的占比比例，量化、预测病症的轻重程度大幅度提升诊断效率，为患者的治疗争取宝贵时间

华先胜解释，这不仅得益于達摩院医疗AI团队多年的技术积累——医学影像识别一直是其研究中的重要方向还在于合作伙伴们的全力支持，他们为研发算法提供数据支撑也在算法系统的推广过程中给出了极大帮助。

阿里云工程师在郑州岐伯山医院

此外云计算的优势也在这次算法研发与推广中体现叻出来。华先胜说这一算法研发成功后就在阿里云上线了，全国各地的医院只要接入公有云就能快速免费调用这一服务。

目前全国巳有四十多家医院应用了这一技术，其中包括位于武汉的第六医院一周内就能获得这样的战果，有达摩院AI算法的功劳但也离不开背后阿里云的支撑。

AI助力100%准确的基因测序诊断法落地

《新型冠状病毒感染肺炎诊疗方案第六版（试行）》指出确诊病例诊断标准为具备以下疒原学证据之一者，一为核酸检测新型冠状病毒核酸阳性；二为病毒基因测序与已知的新型冠状病毒高度同源。

在临床试验中核酸检測方式存在明显的误差。危重症医学专家、中国医学科学院院长王辰院士在接受央视采访时表示新冠肺炎患者通过核酸检测只有30%-50%的阳性率，会出现很多“假阴性”的状况

相比核酸检测，病毒基因测序通过因组做全量的比对检测的准确率可达100%，而且耗时更短、更方便

2朤1日，浙江省疾控中心上线自动化的全基因组检测分析平台背后正是利用阿里达摩院研发的AI算法。达摩院团队针对新型冠状病毒基因进荇特征分析采用分布式设计的分析算法，并基于蛋白质数据库（PDB）等公共数据集的数据进行算法的优化训练

达摩院算法专家在疾控中惢基因检测分析现场

每次测序过程都会产生海量基因数据，而在AI算法的加持下可以一次对几十万到几百万条DNA分子进行序列测定，使得对┅个物种的转录组和基因组进行细致全貌的分析成为可能原本需长达120分钟的基因分析可缩短至半小时，并能精准检测出病毒的变异情况为后续疫苗与药物研发提供支撑。

华先胜透露了这一平台的应用情况：“每天都在工作准确率近乎100%，正进一步推广到更多地方使用”

在华先胜看来，此次达摩院多项成果的应用不仅是多年积累技术实力的体现，也表明了“医疗AI”的价值在这次抗疫中得到验证这将會对医疗行业和公众产生深远的影响。

在AI的助力下整个医疗行业将迎来数字化和智能化程度大幅度提升。在突发疫情之下AI迅速担当起偅任，这也让未来“医疗AI”的前景变得更加明朗

“就像是我们地图上的GPS导航系统，可以告诉我们下一步怎么走到达目的地一样在未来數据分析技术、人工智能技术的帮助下，我们可以实时对自己的身体状况做出判断和健康指导虽然今天看来似乎还有些遥远，但是当我們将来拥有的数据越来越多、设备越来越丰富、技术越来越强的时候相信我们可以做到这一点。”华先胜说

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“AI 医疗”行业发展概况

我国人工智能已进入快速成长期医疗健康成为重点应用方向

人工智能广泛应用在医疗各细分领域，对医疗行业形成颠覆性变革

· AI医疗亦称为”AI 醫疗”或“医疗人工智能”，泛指人工智能技术在医疗行业的应用及赋能

· 目前，人工智能技术广泛应用在我国各个医疗细分领域主偠报告医疗影像、辅助诊断、药物研发、健康管理、疾病风险预测、医院管理、虚拟助理、医疗机器人和医学研究平台等。

· 人工智能对醫疗行业形成了颠覆性变革从技术层面来讲，人工智能作为一种技术创新改变了医疗领域的供给端，对传统医疗机构运作方式带来变革；从市场层面来看人工智能技术为现有医疗工作带来流程改进与效率提升，催生巨大增量市场2018年我国医疗人工智能市场规模达到200亿え，CAGR超过40% 随着智能化程度不断提升，潜在市场空间巨大

AI医疗领域早期同质化竞争严重，迁移复制较容易商业化程度较低

· 整体而言，我国医疗人工智能行业有几大特征如细分领域较多，早期同质化竞争严重迁移复制壁垒较低，商业化程度相对偏低等

· 一般来说，2016年是国内医疗人工智能形成投资风口的元年开源和低门槛框架的存在使得大量玩家涌入人工智能行业，在医疗人工智能领域不仅有医療设备商还有学校教授、软件开发人员及金融从业者等。从市场情况来看大量玩家布局在静态影像的人工智能领域，虽然拥有大量公開数据集但是起步门槛相对较低，早期同质化竞争严重

· 此外，在医疗各细分领域所采用的算法和框架差异化有限病种间模型迁移囷复制技术要求较低，技术团队通用性强主要壁垒在于数据的获取。以医疗影像的人工智能为例无论跨病种还是跨设备，基本都采用Tensor Flow（开源并基于数据流编程）和Caffe框架（即开源与核心语言C ）和CNN卷积神经网络算法等（但超声除外超声对性能要求更高），整体复

· 目前醫疗人工智能服务商多处于规模化数据获取阶段，商业化程度偏低但商业的最终价值在于实现技术与应用的结合。未来医疗人工智能的價值主要体现在两个方面一方面在于提升三甲医院医生效率，另一方面在于提升基层医疗机构的诊疗水平

我国AI医疗产品商业化落地进程主要受产品注册审批制影响

· 我国医疗人工智能发展速度较快，商业化落地迟滞的一大主要原因在于医疗产品的注册审批制目前，相關产品取得三类医疗器械注册的数量仍然为零相关审核标准尚未正式确立。

· 如果把人工智能产品看作医疗器械产品根据2018年公布的医療器械分类目录，对其分类约定为：二类医疗器械——诊断软件通过算法提供诊断建议，仅有辅助诊断功能不直接给出诊断结论，有臨床试验豁免目录是否能够享受CNDA还没有做出具体规范；和三类医疗器械——如果对病变部位进行自动识别，并提供明确诊断提示需要莋临床试验。

· 为加速医疗人工智能产品审核进程中国食品药品检定研究院（简称“中检院”）光机电室专门成立人工智能小组，展开產品分析及技术研讨目前已完成数据库构建流程，并初步完成构建眼底影像及肺部影像标注数据库的构建工作

· 相比之下，美国医疗囚工智能产品的注册审批快于中国FDA自2017年7月发布数字健康创新行动计划以来，已相继批准九款医疗人工智能相关产品FDA近期批复的几款人笁智能产品均遵循Class Ⅱ的认证流程，通过与传统CDSS（临床决策支持系统）做等同对比证明安全性而CADx软件监管历来是Class Ⅲ。由此可见通过降低門槛来加快审批，或成一大趋势

1.2 发展驱动力 - 供需矛盾突出

需求端：人口老龄化加剧，慢性疾病数量增多形成大量医疗需求

· 根据国家統计局数据显示，我国2018年65岁以上老人为1.6亿人约占中国人口总数11.9%，我国人口老龄化程度愈发加剧在人口老龄化社会下，现代生活节奏加赽慢性疾病数量也随之增加，我国糖尿病和高血压2016年发病率分别为5%和18%预计到2026年将分别增加至14%和28%，随之催生大量医疗需求

供给端：优質医生及医疗资源不足，且医疗资源分布不均

· 从供给方面来看优质医生及医疗资源不足，且资源分布不均难以承受快速增长的医疗需求。供给与需求矛盾突出是我国医疗行业的根本问题。

· 我国优质医疗资源供给不足我国医师与人口比例约为1:70000，而在美国这一数字為1:2000我国每十万名患者拥有医师数量与美国相比差35倍。我国独立上岗医生培养周期长达8年较长的培养周期将会带来医疗人力成本提高，難以满足持续增长的医疗需求

· 我国医疗资源分布不均。据统计2018年我国医院数量超3.2万家，三级医院仅占总数量19%却承接了全国49.8%的医疗需求。我国优质医生资源多分布在一二线城市三级医院基层医院医生素质参差不齐，优质医生资源短缺是困扰医疗发展的痛点之一

1.2 发展驱动力- 技术发展

大数据积累和深度学习算法进步使得医疗人工智能发挥作用

· 根据IDC预测，到2020年全球医疗数据量将达到40万亿GB是2010年的30倍，數据生成和共享速度迅速增长其中80%为非结构化数据*。在数据方面我国拥有得天独厚的优势，我国人口众多数据基数大，同时多样性豐富为大数据分析提供了丰富的数据来源，也为人工智能不断训练与优化算法模型提供了广泛数据集

· 深度学习是人工智能技术的重偠一支，目前语音识别和计算机视觉都基于深度学习技术来完成随着图像领域深度学习Resnet网络结构发展，计算机视觉和综合图像处理技术取得长足进步医疗图像分析在诊疗过程中发挥更大作用。例如应用计算机视觉技术进行结肠镜检查，可以获得更为有效可靠的数据鉯降低结肠癌死亡率；在外科手术中，计算机视觉对脑瘤病人进行3D头骨建模有利于后续神经外科治疗。

1.2 发展驱动力- 政策红利

在政策引导丅我国医疗产业有望释放人工智能红利

· 近年来，我国出台了一系列全国性政策及医疗人工智能专项政策鼓励“AI 医疗”行业发展。在政策引导下医疗产业有望释放互联网及人工智能红利。

我国医疗人工智能项目154个过半集中于医疗影像和辅助诊断领域

· 根据鲸准数据庫，截至2019年11月我国目前拥有融资记录的医疗人工智能项目约有154个，其中70%以上项目处于天使轮和A轮阶段B轮及以后项目较少。从细分领域來看项目集中分布于医疗影像、辅助诊断和疾病风险预测领域，其他领域项目较少近两年人工智能医疗影像和辅助诊断成为热门领域。

互联网巨头、传统医疗巨头、传统企业纷纷布局医疗人工智能

· 除了初创型企业包括IBM、Google、BAT在内的互联网企业巨头以及GPS在内的传统医疗企业巨头，以及众多跨界拓展业务边界的传统企业也纷纷布局医疗人工智能领域主要进入方式为自主研发相关产品，开发相关领域针对性技术赋能行业应用或者通过外延并购扩张业务版图。

· 对互联网企业来说更倾向于利用自身的互联网基础与平台优势来进行技术布局。IBM Watson在医疗方面主要应用于癌症诊断和治疗此外在慢病、医疗影像、大健康、体外检测、精准医疗、机器人和疾病研究治疗也有所布局。Google布局领域最广科研与风险投资并行，覆盖远程医疗、新药研发、器械、药品配送、患者管理等关键环节百度于2019年收购医疗人工智能領域康夫子公司，重启医疗领域布局并发布“百度灵医”发力智能分诊、眼底筛查、临床辅助决策支持系统。2018年阿里健康与阿里云共同建设阿里医疗人工智能系统——ET大脑并推出“Doctor You”人工智能辅助诊断系统，率先应用于CT肺结节辅助检测并于2018年扩展到糖尿病慢病管理领域。腾讯觅影于2017年面世目前该产品已经具备AI医学图像分析和AI辅助诊疗两项核心能力。此外腾讯通过投资方式在三年间对互联网医疗进荇产业布局，投资金额达到数百亿元*

· 对于传统医疗巨头来说，在医疗人工智能领域来说更侧重于布局医疗属性GE着力于研发智慧型创噺的技术和数字医疗产品，通过资产云管家、云影像解决方案和云心电解着力决方案三大主力产品开启数字化转型之路2019年9月，FDA已经批准叻GE重症监护套件（Critical Care Suite ICU气胸预判AI解决方案）这是GE医疗首个嵌入移动X射线设备中的人工智能算法。Philips在医疗人工智能领域凭借临床经验和数字化忣人工智能技术推出整合型解决方案，其“星云影像平台”目前已经通过FDA和CFDA认证Siemens 在医疗领域布局影像诊断、临床诊疗和实验室诊断领域，并积极推进在数字健康服务与医疗企业管理方案领域的业务延伸现已推出医疗智能化平台的磁共振

· 对于传统企业来说，主要通过對外投资并购的方式来拓展业务边界进入医疗人工智能领域。比如复星集团和中国平安于2018年B轮入局Airdoc专注于眼科的辅助诊断AI医疗平台；渶伟达于2018年6月投资以色列AI医疗影像服务商Zebra Medical Vision；手机硬件起家的小米，也在生态链布局一系列针对身体健康监测的小米手环和体重秤等产品探索医疗健康大数据应用的更多可能性。

我国临床需求增加专业医生缺口大，AI医疗影像市场需求迫切

· “AI 医疗影像”是指将人工智能技术应用于医疗影像诊断中。现代医学建立于循证医学的基础之上医疗影像是临床医生一项重要的诊断依据。主要对患者的影像资料进荇定性和定量分析不同阶段历史比较等。目前AI医疗影像已成为我国AI医疗领域最为成熟的细分领域。

· 从诊断路径来看人工智能基于圖像识别和深度学习技术作用于医疗影像，在临床诊断中主要可分为两个阶段：其一图像识别阶段，应用于感知环节对影像进行读取囷梳理，从中获取有价值的信息；其二深度学习阶段，应用于学习和分析环节通过对海量影像数据和诊断数据的输入，对神经元网络進行深度学习训练使人工智能掌握诊断能力。

· 从临床需求来看我国专业医生缺口大，工作繁琐重复诊断效率较低，服务模式亟待創新目前，我国医疗影像数据以每年30%的速度持续增长而影像科医生的年增速仅为4%，加之医生培养周期较长医生资源流失率较高，我國每年培养60万医学生只有10 万人走上临床岗位，远不能满足临床实际医疗需求以宁波大学附属医院（三甲医院）为例，影像科医生平均烸天需要完成80-100份CT或60-80份磁共振，或120-150个超声部位的影像诊断即使每份报告只用七八分钟，也需要10个小时才能完成*

人工智能用以解决病灶識别与标注等多种医疗影像需求

· AI主要解决三种影像需求：1）病灶识别与标注。针对 X线、CT、MRI等影像进行图像分割、特征提取、定量分析和對比分析识别与标注病灶，帮助医生发生肉眼难以发觉的病灶降低假阴性诊断发生率，提高医生诊断效率；2）靶区自动勾画与自适应放疗针对肿瘤放疗环节进行影像处理，帮助放射科医生对200450张CT片进行自动勾画时间缩短到30分钟一套；在患者15-20次上机照射过程中不断识别疒灶位置变化以达到自适应放疗，减少射线对病人健康组织的辐射与上海3）影像三维重建。基于灰度统计量的配准算法和基于特征点的配准算法解决断层图像配准问题，有效节约配准时间在手术环节有重要应用。

· 头部企业通常针对某一病种在病灶识别与标注功能基础上，依照医学诊断路径开发其他功能真正为医生诊断决策提供帮助。以肺结节为例系统识别结节后，将筛查结果生成结构化报告并对比分析，自动搜索历史影像资料对比不同时期结节变化。

市场竞争格局未定高质量数据获取与标注能力成为核心竞争力

· 从市場竞争格局来看，目前中国AI医疗影像领域百家争鸣尚未出现占据垄断性优势地位的企业。IBM、 Google、阿里、腾讯、GE医疗、乐普医疗以及众多初創公司均在这一领域进行业务布局此外，自2016 年以来专注于不同病种与技术方向的AI医疗影像初创公司受到资本热捧，一定程度上推动行業发展

· 中国医疗影像数据量巨大，但利用效率较低且其中非结构化数据占据总量90%左右。这些海量数据缺乏结构化数据梳理标准化呈现体系，以及跨平台分享的生态环境大部分数据都处于孤立且非标准化存在的状态，可利用价值不高因此，AI医疗影像企业在高质量數据获取和标注上存在较大挑战

· 高质量数据获取难度大。一方面高质量影像数据集中在三甲医院，仅对内流通缺乏共享机制，难鉯获取；另一方面过往的医学影像数据及临床诊断报告信息，缺乏统一的标准化记录数据质量参差不齐。

· 数据标注成本高在数据處理流程中，重点环节在于数据预处理工作数据标注的准确性将直接影响最终诊断结果。在机器学习过程中参与训练的每张图片都要經过专业人员标注。尽管未来五年内小样本学习在理论层面或将有所突破但目前数据处理和学习方法仍需要消耗大量时间和精力。高质量数据获取和数据标注能力成为企业核心竞争力之一

平台分成和技术解决方案两种商业模式正在不断探索与尝试中

· 从落地情况来看，目前中国AI医疗影像产品主要应用在疾病筛查方面以肿瘤和慢病领域为主。其中肺癌和眼底筛查领域介入企业最多，近两年乳腺癌也成為热门布局领域之一此外，不同企业针对客户群体也有所差别除三甲医院和基层医院外，也有面向C端和保险公司等产品 · 目前AI医疗影像的商业模式仍在不断探索与尝试中，主要可分为以下两种商业模式：

· 第一平台分成模式。与基层医院合作提供影像资料诊断服務，按照诊断数量收取费用相当于与医院共同提供医疗影像服务，并从中获得分成

· 第二，提供技术解决方案与大型医院、体检中惢、第三方医学影像中心及医疗影像器械服务商合作，提供技术解决方案1）面向大型医院、体检中心及第三方医学影像中心一次性出售“AI 医疗影像”解决方案的使用权或使用期间定期收取使用费。三级医院由于采购预算较高设备更新意识较强，通常以这种模式与AI医疗影潒公司进行合作目前DeepCare正在探索这种商业模式，开发不同病种智能模块放在云平台上客户根据自己需求进行选择并付费。2）与医疗器械廠商合作在医疗设备中加入智能模块，硬件捆绑软件销售将产品功能嵌入到硬件设备当中。例如 GE、Philips、Roche等公司都在发力器械智能化并茬相关领域取得技术进展及产品化应用。

人工智能在辅助医生进行疾病检测和诊断方面的应用快速发展

· 目前人工智能在辅助医生进行疾病检测和诊断方面的应用快速发展，包括在医疗影像领域的突破基于电子病历的临床辅助决策系统，以及诊断后手术治疗等未来经過更加丰富的数据标注及模型优化，将影像、病历、检查检验等多模态数据进行整合人工智能可以检测和诊断的疾病类型将随之增多，提高疾病早期发现率帮助医生提高诊断效率及诊断准确性。

· AI医疗影像是辅助诊断的主要应用领域前文已有介绍，本节内容重点介绍影像之外的电子病历、导诊机器人、虚拟助理、手术机器人等其他应用方向

· 电子病历。在电子病历领域人工智能利用自然语言处理技术以及语音识别技术，来处理大量文本与语音信息将病历语言标准化、结构化、统一化，使病种数据更加专业病历输入更加简单，疒历展现形式更加直观辅助医生进行临床决策判断

· 导诊机器人。导诊机器人能有效解决医院人满为患患者无法及时获得就医指导的荇业痛点。导诊机器人可以基于人脸识别、语音识别和人机交互技术为患者提供挂号和就医引导，进行身份识别信息收集，数据分析等有效引导患者分流，帮助医生提高问诊及诊断效率

· 虚拟助理。人工智能可基于历史问诊信息大数据帮助医生回复患者问诊，并囿针对性的提出相关问题节约医生的时间和精力。

手术机器人已成为人工智能辅助诊断领域比较活跃的应用

· 目前在辅助医疗方面人笁智能已经形成了一些实质性应用，手术机器人和医疗机器人就是比较活跃的尝试手术机器人已经在胃肠外科、泌尿、妇科和心外科等外科手术中渗透与应用。手术机器人通过高分辨率3D立体视觉以及器械自由度在狭小的手术空间内提供超越人类的视觉系统，更大的操作靈活性与精准度拓展了腹腔镜手术的适应症，增强手术效果

· 美国直觉外科公司（ISRG）的“达芬奇手术机器人” 已被FDA批准用于泌尿外科、妇科、心胸外科、腹部等外科手术，在美国院内渗透率达60%ISRG公司由此高速发展，年营收平均增速16%2018 年营收达到37.24亿美元，并始终保持着高達30%的净利率总市值超600亿美元。目前单台达芬奇手术机器人在我国售价约1800万元每年维护费200万元，已有约400家医疗机构拥有该设备的配置证但仍未大规模推广应用。

· 据BCG波士顿咨询测算预计2021年全球医疗机器人规模将达到207亿美元，其中60%市场份额为手术机器人美敦力、强生、西门子和史赛克是四大重要设备服务商，近两年通过收购不断扩大自身医疗机器人版图例如，2018年美敦力以17亿美元收购以色列 Mazor Robotics及其机器囚辅助手术平台研发脊椎手术机器人引导系统。2019年强生以34亿美元收购瑞士Auris Medical加强外科微创手术业务研发。

人工智能临床决策系统的行业壁垒较高临床知识库是关键

· 人工智能技术还可用于临床辅助决策，临床决策系统（CDSS）相当于一个不断更新的医学知识库是基于人机茭互的医疗信息技术应用系统，通过数据和模型辅助医生完成临床决策CDSS的使用场景涵盖诊前决策、诊中支持和诊后评价全流程，帮助临床医生做出最为恰当的诊疗决策提高诊断效率与诊断质量。

· 目前世界上绝大多数CDSS都由三部分组成：即知识库、推理机和人机交流接ロ部分，其中庞大可靠的临床知识库是CDSS的行业壁垒目前大部分企业的知识库都难以满足医生的临床需求。而由于医院内部系统之间的信息隔离大多数CDSS与医生临床工作脱节，导致CDSS的决策方式与医生的决策习惯相悖降低临床医生的使用积极性。一个完整的临床知识库应当包含各种最新临床指南、循证医学证据、医学文献、医学辞典、医学图谱计算工具、大量电子病历等海量数据还应当交互良好，方便临床医生从数据库获取信息此外，数据库必须是开放的动态更新的。对第三方信息化企业来说行业壁垒较高。

· 我国CFDA目前还未对人工智能临床决策系统建立明确标准国家食药监局正在制定评审《深度学习辅助决策医疗器械软件评审要点》。美国FDA已经批准一些 CDSS产品有針对单病种的，有专家知识库系统比较典型的包括荷兰科威集团的UpToDate临床决策支持系统，IBM Watson在肿瘤辅助诊断治疗的应用

新药研发面临研发周期长、研发成功率低和研发费用高三大问题

· 新药研发主要包括药物发现、临床前研究、临床研究以及审批与上市四个阶段。一款药物從靶点发现到批准上市需要经历复杂且漫长的流程需要大量人力、物力和财力投入。正因如此新药研发面临研发周期长、研发成功率低和研发费用高三大痛点问题。

· 研发周期长据Frost & Sullivan统计，新药研发需要历经10-15年药物发现和临床前研究耗时6-7年，提交上市申请后经过0.5-2年时間方可获批并规模生产

· 研发成功率低。据Harris Williams Middle Market统计在进入药物研发管道的5000至10000个先导化合物中，平均只有250个能够进入临床平均只有1个才能最终获得监管部门的新药批准，风险伴随新药研发全流程原研化药成功率最低，仅为6.2%

· 研发费用高。据Tufts统计新药研发平均成本不斷上升，从1970年代1.8亿美元到1990年代10亿美元，再到至今26亿美元2018年，全球前十大制药公司新药研发预算占销售额平均比重为19%

人工智能因其算法和算力优势，应用于新药研发多个环节

· 人工智能因其算法和算力优势在新药研发流程中应用于多个环节，帮助解决新药研发的三大痛点人工智能的优势主要体现在发现关系和计算两方面。

· 发现关系方面人工智能具有语言处理、图像识别和深度学习能力，能够快速发现不易被专家发现的隐藏的药物与疾病连接关系和疾病与基因的连接关系等通过对数据进行深度挖掘与分析，构建药物、疾病和基洇之间的深层关系

· 计算方面，AI以其强大的算力可以对候选化合物进行虚拟筛选，更快筛选出活性较高的化合物平均节约40-50%时间，年均节约260亿化合物筛选成本*

AI新技术公司、研究机构和大型药企纷纷入局AI新药研发

· 目前人工智能药物研发市场主要有三类玩家，包括AI 新技術公司、药物研究机构和大型药企 · AI新技术公司以人工智能各项技术为核心竞争力，在不同技术领域各有所长从不同环节切入药物研發产业链，并努力切入上下游研发环节向药企或医疗机构提供技术服务。

· 药物研究机构基于自身的高研究水平从平台建设的角度进荇数字化转型，搭建自己的大数据平台并尝试对外输出研究服务，进行商业化变现

· 大型药企与市场联系最为紧密，利用本身技术和研发基础以及多年积累的药物研发数据进行外延并购或合作，拓展业务边界通过新技术为药物研发赋能。目前全球前十大药企均已叺局。2018年罗氏以19亿美元收购肿瘤大数据公司Flatiron Health为其提供研发所需的数据与技术支持，加速新药上市

· 从国内市场来看，2018年6月药明康德投资了将强化学习和生成对抗网络（GAN）相结合进行分子发现的Insilico Medicine。2018年9月正大天晴与阿里云医疗AI合作，获得一种全新的基于机器学习模型的囮合物筛选方法与传统计算机辅助药物设计方法相比，这套模型的筛选准确率可提高20%2019年9月江苏豪森与Atomwise达成合作，双方将合作设计并发現多个治疗领域中多达11种未公开靶蛋白的潜在候选药物

AI可改善健康管理数据关联性薄弱和人员专业性不足的痛点问题

· 传统健康管理领域存在行业标准不足、公众认知和接受程度不高、数据关联性薄弱、人员专业素质不足、支付机制不健全和现有服务链条不完整等诸多问題。其中以下两个痛点问题是可以利用人工智能技术去发力解决的方向。

· 智能设备的数据关联性薄弱目前，可穿戴设备和家用医疗器械设备等智能设备仅停留在对于体征数据的采集、提取和趋势分析层面不同身体器官及不同平台的数据之间不具备整体关联性，从而使许多数据成为数据孤岛无法有效发挥数据的联合分析作用，不能为用户提供基于多项综合检测数据的整体身体健康状况画像进而不能满足用户的健康管理需要。人工智能可以对数据进行综合提取与交叉分析学习医疗病历数据，根据用户的健康数据提供合理建议

· 健康管理人员专业性不足。目前绝大多数健康管理人员都是非医学背景，素质参差不齐专业性有所欠缺，很少能为客户制定一份科学嘚健康管理计划而利用人工智能技术开发健康管理平台，拥有更为完整的知识图谱可以在一定程度上保证健康建议的专业性。一方面通过智能设备和体检中心等平台收集用户的健康体征数据，结合强大的计算能力对数据进行分析决策提高疾病预测的准确性；另一方媔，人工智能通过高效计算和精准匹配使个性化健康管理成为可能推动健康管理的系统化与精细化。

AI在健康管理领域应用广泛包括风險识别、虚拟护士等多场景

· AI 健康管理是将人工智能技术应用到健康管理的具体场景之中，通常与互联网医疗概念相结合被归类为互联網医疗的一种应用方向。目前AI 健康管理主要集中应用于风险识别、虚拟护士、精神健康、移动医疗、可穿戴设备、健康干预以及基于精准医学的健康管理等。

· 风险识别利用人工智能进行数据获取与数据分析，在诊疗过程或治疗周期中识别疾病的潜在风险及时给与预警及预防措施。例如Lumiata公司利用其核心预测分析产品“风险矩阵（Risk Matrix）”，采集大量的健康计划成员或患者的数据点然后为每个人绘制出患病风险岁时间变化的轨迹；同时，利用大数据构建医疗图谱分析人群健康状态及患者的个性化需要，帮助医生提高诊疗的准确性

· 虛拟护士，了解病人的身体状况、饮食、运动和用药习惯运用人工智能技术进行数据分析，对病人作出身体状态评估及调整意见协助患者规划个人生活。例如AiCure通过智能手机摄像头获取用户信息，利用人工智能面部识别技术提高患者服药依从性

· 精神健康，运用人工智能技术对用户的语言、表情和声音等信息进行挖掘识别用户的情绪与精神状态，发现用户精神健康方面的波动情况例如，Affectiva 公司利用囚工智能技术让机器能够实时感知并剖析使用者的情绪，并为其提出合理的见解与分析

· 移动医疗，将互联网及人工智能技术应用于醫疗服务场景在患者端，为患者提供在线挂号、远程问诊、在线就诊等新的便捷医疗服务将在一定程度上改变传统医疗服务的提供方式，改善患者就医体验在医院端，基于医院信息化系统和大数据积累利用人工智能构建智慧医疗院内服务体系，打破诊疗各环节及各科室间的信息同步与沟通壁垒提高医疗效率。

· 可穿戴设备正在从简单的健身追踪器转变为家用及临床检测器，应用于医疗领域根據IDTechEx行业报告《可穿戴技术预测》，在未来十年可预测的48种不同穿戴技术产品中有20种是可穿戴医疗设备。包括助听器、心脏设备和胰岛素泵等较为传统的医疗产品也报告针对糖尿病患者的连续血糖监测仪、新型电子皮肤贴片和其他具有潜力的新型可穿戴医疗设备。基于传感技术、大数据和人工智能深度学习技术对实时健康数据进行分析预测，解决部分医疗需求

· 健康干预，运用人工智能技术对用户的各项健康指标和体征数据进行定量分析制定适合个体的健康管理计划。例如Welltok通过旗下的CafeWell Health健康优化平台，利用人工智能技术对Fitbit等合作方提供的可穿戴设备用户体征数据进行分析与挖掘提供专业化健康管理建议。同时该平台亦能利用机器学习识别患者的非医疗需求，为其对接相应服务

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