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AI+医疗:八大应用场景带来的机遇与挑战

医疗,是目前人工智能各应用领域中发展相对较快的领域。大量医疗人工智能创业公司自2014年后集中涌现,不少传统医疗相关企业纷纷引入人工智能人才与技术。

人工智能究竟为医疗产业带来了哪些积极的改变?又裹挟了哪些挑战和风险?

人工智能+医疗发展机遇

八大应用场景发展趋势

八大应用场景发展趋势

医疗人工智能拥有广阔市场需求与多元业务方向,发展机会非常丰富

▶ 人工智能+医疗新领域的出现,创造了与医疗相关的产业链新模式,在逐步解决医疗产业各大痛点的同时,也创造着市场需求和相关企业新的增长突破点;

▶ 医疗人工智能企业目前主要以B端业务为主,极少健康类产品面向C端市场。医疗人工智能公司因其刚性技术与服务需求,也为解决方案提供商带来了新的服务方案和商业机会;

▶ 综合来看,医疗人工智能拥有广阔市场需求与多元业务方向,发展机会非常丰富。

人才与技术机遇:科研合作吸纳和培养算法人才,通过战略合作、投资、并购的方式,从海外引入先进技术

▶ 人才招聘与培养策略:人工智能技术人才目前在市场上处于供不应求的状态。针对该问题,公司最佳策略之一,就是与进行人工智能相关研究的国内外高等院校进行科研合作,基于公司产品技术应用方向(如医学影像分析、语音电子病历文字转写等)进行算法模型的开发,该合作不仅推动了公司产品化进程,而且也潜移默化地为公司培养未来的算法人才;

▶ 技术引入:相比国内,海外成熟的算法模型较多,产品化和产品落地速度普遍领先于国内。国内人工智能公司有机会与海外国家进行战略合作,共同进行基于中国市场环境的模型训练和产品研发;资金雄厚的公司则可以通过战略投资,并购等方式,直接获得整个技术与产品研发部门。

新创公司数量未来几年将不断增长,创业界与投资界看好未来市场,但创业公司需时间积累,不断优化产品

▶ 创业热潮未来几年内只增不减:随着人工智能在各个细分领域陆续出现应用产品,以及投资热潮一年高过一年,可以预见,人工智能人才数量将在未来几年内出现爆发式增长。目前有一大批人工智能技术人才正走在“成才之路”上,其中包括正在努力进入高等院校进行深造的青年学生、已经具备一定算法开发工作经验的、正在接受人工智能相关培训与学习的算法工程师。这批人才将有较大可能进入人工智能创业浪潮,成为其中的“弄潮儿”,新创人工智能科技公司的数量也将会在未来几年内不断增长;

▶ 未来十分乐观,但需时间积累:目前国内不论是创业界还是投资界,都十分看好医疗人工智能未来发展前景和市场表现,但产品真正落地到大规模市场推广的周期有多长,目前仍是未知数,这个周期内也必定会有一大批公司创业失败或业务转型。所以,国内医疗人工智能创业公司在产品达到一定成熟程度以前,将资金用于大面积产品市场推广的风险较大;更稳妥的方式为,给予模型与产品充足的优化时间,小范围内进行产品不断地进行模型的训练,不断测评产品使用效果,并适时进行媒体宣传打造品牌。


人工智能+医疗潜在挑战

信任度挑战:无法彻底避免的错误和漏洞、不合理的产品宣传策略、人的主观经验会影响产品信任度

▶ 在目前“弱人工智能”阶段,医疗人工智能产品的成熟度还不高,无法彻底避免的错误和漏洞,会影响人们对其信任度,从而导致采用率可能在相当一段时间内保持一个较低的水平;

▶ 目前市场中部分企业大力进行产品宣传,使未来的潜在用户对其期望值较高,而实际产品可能无法实现部分宣传中提到的功能,用户的信任度和满意度都会大打折扣;

▶ 受限于人的主观经验,信任度的培养是一个曲折的过程。例如,患者使用智能问诊与推荐用药的产品时,采纳了系统给出的诊断和用药建议,假设患者在一段时间后病情好转,可能会归因于产品服务,也可能会认为是随着时间推移而自我康复;假如患者在很长一段时间内病情均没有好转,其必定会归咎于产品“不靠谱”。

认证与监管挑战:较长的CFDA认证周期,中国严格的医疗器械监管,一定程度上影响企业技术创新与产品化速度

▶ 凡用于临床的医疗人工智能产品,都需要经过CFDA认证。然而,CFDA认可创新性诊断软件的进展缓慢,注册和审批周期长,对于企业来讲时间成本较高;

▶ 中国的医疗器械监管比美国更严格。例如:手术机器人在美国被分在第二类医疗器械,而在中国则被分为第三类;中国对于已批准进行市场推广和销售的医疗器械具有有效期要求,超过有效期限后,则需要重新向中国食品药品监督管理总局进行注册审批,而美国则没有类似有限期要求;中国对于所有第二、三类医疗器械都要求临床试验,而美国对于第二类医疗器械则是部分需要临床试验。诸如此类的认证与监管内容,一定程度上影响企业技术创新与产品化速度。

法律与道德伦理挑战:法律对隐私的保护,对公司获取数据造成障碍;训练数据与价格将可能造成歧视与不公平等

▶ 我国有关保护患者隐私权的法律规定,对医疗人工智能获取足量的患者数据造成较大的阻碍。我国自2010年正式施行的《中华人民共和国侵权责任法》第六十二条规定,医疗机构及其医务人员应当对患者的隐私保密。泄露患者隐私或者未经患者同意公开其病历资料,造成患者损害的,应当承担侵权责任;

▶ 随着人工智能技术的不断进步,人类所产生的数据类型越来越多(例如基因数据),保护每一个人数据安全的法律体系尚未建立,这将是医疗人工智能产品落地过程中的隐形挑战;

▶ 由于模型训练中使用的数据多样性有限,可能无形中构成对部分社会群体的歧视。例如,某些语言识别产品无法识别一些方言,是这些方言使用者被排除于产品使用范围以外;

▶ 由于医疗人工智能产品的价格普遍较高,可能会首先被收入水平较高的群体使用;尤其当癌症等致死率较高的病症通过人工智能手段找到治愈方法后,价格问题会加剧患者间的机会不平等,这将可能在医疗领域掀起一场有关道德伦理的大讨论。


来源:数据局《2017人工智能赋能医疗产业研究报告》。



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