健康是人類永恒的話題,在人口老齡化加劇與醫(yī)療資源有限的矛盾日益凸顯的背景下,人工智能技術(shù)以其極強(qiáng)的分析決策能力全面賦能院前、院中、院后各個(gè)環(huán)節(jié),提升了診療水平和效率,促進(jìn)醫(yī)療資源合理配置。
1、AI技術(shù)全面賦能醫(yī)療健康行業(yè)
使用海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練算法模型,使之具備自主學(xué)習(xí)的能力,進(jìn)而模擬人的行為,即為人工智能(Artificial Intelligence)。人工智能技術(shù)可大幅提升工作效率與準(zhǔn)確率,降低勞動(dòng)力成本,創(chuàng)造更便捷的體驗(yàn),已廣泛應(yīng)用于在醫(yī)療、金融、零售等行業(yè),虛擬人、元宇宙等新興賽道的誕生也離不開人工智能技術(shù)的支撐。
醫(yī)療健康是人工智能技術(shù)率先實(shí)現(xiàn)規(guī)?;瘧?yīng)用的主要領(lǐng)域之一。人工智能技術(shù)已實(shí)現(xiàn)在疾病輔助篩查與診斷、臨床治療輔助決策、藥物研發(fā)、醫(yī)學(xué)研究、醫(yī)療信息化等多個(gè)環(huán)節(jié)的全面滲透,為患者創(chuàng)造了便捷高效的就醫(yī)體驗(yàn),提高了醫(yī)療機(jī)構(gòu)、體檢機(jī)構(gòu)、藥械公司等的工作效率。
AI+輔助篩查與診斷
在疾病輔助篩查與診斷環(huán)節(jié),AI算法模型經(jīng)過海量醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)訓(xùn)練后,即可對CT、MR、DR、超聲等多模態(tài)影像進(jìn)行分析,輔助醫(yī)生進(jìn)行病灶篩查與評估,實(shí)現(xiàn)對多部位、多病種的篩查與診斷。
AI+臨床治療決策
在臨床治療決策環(huán)節(jié),AI模型可基于疾病篩查與診斷結(jié)果,立足于疾病知識、經(jīng)典病例數(shù)據(jù),制定相應(yīng)的術(shù)前規(guī)劃,實(shí)現(xiàn)手術(shù)導(dǎo)航和預(yù)后評估等功能。
AI+藥物研發(fā)
在藥物研發(fā)領(lǐng)域,AI模型在對大量文獻(xiàn)進(jìn)行學(xué)習(xí)后,可輔助靶標(biāo)發(fā)現(xiàn),實(shí)現(xiàn)分子設(shè)計(jì)和分子篩選的定向智能監(jiān)控、精準(zhǔn)招募并監(jiān)測受試人群。AI技術(shù)在藥物研發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用覆蓋了從化合物研究到上市后研究全周期,縮短了新藥研發(fā)周期,降低了研發(fā)成本。
AI+醫(yī)療信息化
在醫(yī)療信息化領(lǐng)域,醫(yī)院可通過建立數(shù)據(jù)庫,整合內(nèi)部管理、業(yè)務(wù)、電子病例數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)信息共享和數(shù)據(jù)的融合利用,一方面提升了管理效率,另一方面為科研臨床提供支持。
醫(yī)療機(jī)器人
在診前階段,醫(yī)療機(jī)器人可提供導(dǎo)診與預(yù)問診服務(wù);在治療階段,手術(shù)機(jī)器人可協(xié)助醫(yī)生進(jìn)行術(shù)前規(guī)劃、術(shù)中定位與導(dǎo)航以及手術(shù)操作;在診后階段,康復(fù)機(jī)器人可輔助人體完成肢體動(dòng)作,協(xié)助制定康復(fù)計(jì)劃,縮短恢復(fù)周期。
AI+腦科學(xué)
腦機(jī)接口是人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域的前沿應(yīng)用。用戶腦信號被采集、處理、解碼并根據(jù)具體應(yīng)用要求進(jìn)行信號轉(zhuǎn)換后,即可實(shí)現(xiàn)對對計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、機(jī)器系統(tǒng)(康復(fù)機(jī)器人、神經(jīng)假肢等)等外設(shè)的控制,神經(jīng)反饋機(jī)制則可實(shí)現(xiàn)腦機(jī)交互。
圖1“AI+醫(yī)療”主要應(yīng)用場景
2、AI醫(yī)學(xué)影像迅速實(shí)現(xiàn)商業(yè)化
從資本熱度、市場規(guī)模角度來看,AI醫(yī)學(xué)影像是AI醫(yī)療商業(yè)化前沿陣地。AI醫(yī)學(xué)影像企業(yè)提供人工智能輔助篩查、診斷及臨床決策產(chǎn)品及服務(wù)。AI產(chǎn)品可與各模態(tài)影像器械系統(tǒng)打通,在經(jīng)過海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練后,實(shí)現(xiàn)病灶識別、病情診斷、治療規(guī)劃,為醫(yī)生提供輔助。目前,市場上AI醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品覆蓋心肺、腦部、肝臟、骨骼等多部位多病種,已經(jīng)應(yīng)用于各級醫(yī)院,正在滲透到體檢中心等院外場景,賽道聚集了專注于醫(yī)療健康的垂類AI企業(yè)、AI技術(shù)企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)巨頭等多領(lǐng)域玩家。
根據(jù)動(dòng)脈網(wǎng)數(shù)據(jù),2020年至2022年1月,25項(xiàng)AI醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品通過了NMPA第三類醫(yī)療器械證書審批,獲得市場準(zhǔn)入資格。AI醫(yī)學(xué)影像企業(yè)不斷提升數(shù)據(jù)質(zhì)量、提高算法精度、擴(kuò)大產(chǎn)品管線、拓展應(yīng)用場景,提升了產(chǎn)品在國內(nèi)各級醫(yī)院的滲透率,同時(shí)進(jìn)軍國際市場,資本市場認(rèn)可度不斷提升。2021年,醫(yī)療AI領(lǐng)域10家IPO及擬IPO企業(yè)中,AI醫(yī)學(xué)影像企業(yè)多達(dá)6家。
圖22021年醫(yī)療AI領(lǐng)域IPO事件
3、醫(yī)療AI行業(yè)發(fā)展趨勢
找準(zhǔn)痛點(diǎn),擴(kuò)大場景,最大化AI之于人的價(jià)值是醫(yī)療AI企業(yè)持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。在診斷流程繁瑣、工作量大的醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域,AI能夠顯著提升診療效率,其成效在新冠肺炎疫情檢測中得到驗(yàn)證。由此可見,對醫(yī)療AI企業(yè)來說,切入行業(yè)痛點(diǎn),不斷打磨算法模型以滿足不同場景的需求是關(guān)鍵。
數(shù)據(jù)質(zhì)量逐步提升,數(shù)據(jù)應(yīng)用進(jìn)一步規(guī)范化。數(shù)據(jù)數(shù)量與質(zhì)量是算法模型精準(zhǔn)程度的決定性因素,數(shù)據(jù)合規(guī)則是必要的門檻,在監(jiān)管與市場的共同作用下,海量優(yōu)質(zhì)合規(guī)數(shù)據(jù)的積累將成為醫(yī)療AI行業(yè)的關(guān)注重點(diǎn)。
總體來看,醫(yī)療AI企業(yè)前期投入大,大部分企業(yè)尚未實(shí)現(xiàn)盈利,商業(yè)模式可持續(xù)性仍待驗(yàn)證。同時(shí),醫(yī)療AI行業(yè)存在大量待挖掘場景,隨著法規(guī)的完善與產(chǎn)品質(zhì)量的提升,人工智能對醫(yī)療行業(yè)數(shù)字化、自動(dòng)化轉(zhuǎn)型的拉動(dòng)作用將不斷增強(qiáng)。
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