瑞中联合(北京)控股有限公司谈AI影像未来堪忧？
2018-07-16 14:07:11爱云资讯阅读量：962
在一场肺癌CT影像人工智能系统演示中,10余张检测图像,通过云端上传系统后十几秒,一个小红圈出现在影像上,圈定范围即为系统自动识别的病灶,准确率达93.9%。除了识别速度高于年轻病理医师外,准确率也很高。而这仅是AI医疗影像应用场景的冰山一角。
根据汇医慧影测算,仅通过智能初诊系统平台,乳腺疾病影像诊断便可节约60-70%时间,胸片诊断能节约近50%的时间;在准确率上,通过各家医院数据自我迭代以及模型精准调优,目前已达到95%以上。
近两年,伴随机器学习和深度学习等技术发展,基于模式识别的AI系统已经在图像和语音两大方面超越了人类表现,尤其在安防、金融和医疗等领域被广泛应用。
其中,过去一年,中国AI医疗公布的融资事件超过30起,融资总额达到18亿元。而在医疗领域的应用,主要就是AI影像,因为技术成熟和资本催化,风口之下,AI影像产业也开始大爆发。
汇医慧影CEO柴象飞在接受记者采访时表示,任何一个产业的爆发都要具备两个条件,一是市场需求,一是技术条件,二者兼具才能形成产业。
“回顾AI影像这三年,蛮有意思的”
自2015年开始,以比尔·盖茨、马斯克等为代表的反AI为主阵营叫嚣,到AI技术走向商业应用,再到今年产业化元年,AI技术逐渐成熟国家政策相继加持。“这是一个非常好的时代和创业环境。”柴象飞告诉记者,正是在这样的背景下,他毅然决定回国创业。
柴象飞是阿姆斯特丹大学医学影像学博士、斯坦福大学博士后,在医学影像人工智能、图像处理、数据分析领域拥有超10年跨学科科研经验。2015年,回国后创立汇医慧影,目前,公司形成了成熟的医联体医院解决方案,打造了医学影像的数字化、移动化、智能化,完成了从筛查、诊断、治疗决策支持的闭环。
“创办汇医慧影的初衷,就是想要开发出医院能够真正用起来的AI影像产品,解决影像医生短缺及其大量漏诊误诊问题,尤其在中国很多二三线城市和乡镇,老百姓不能获得很好的医疗服务,影像医生数量远跟不上市场需求。人工智能系统的高效率和高准确度,让其有很大希望和能力能够彻底解决这一问题,让医院摆脱对影像医生的重度依赖。”
每件事情的发生似乎都为下一个事件奠定基础。2015年,公司成立不久,柴象飞他们便遭遇了尴尬。当时,中国医院的信息化程度严重滞后,即使一线城市的三甲医院,IT系统的“上云”比例也很低,而当时美国医院的云化程度已经很高。
柴象飞决定从影像云平台开始做起,主要为解决医院底层难题,以此打通医院内部以及各级医院之间的数据连接,这也对国家提倡的分级诊疗有着重要作用,是医联体和区域影像中心的重要基础设施。
以北医三院为例,使用智慧影像云平台后,IT系统实现“上云”。这次合作除了给汇医慧影积累下很多工程化经验外,也为后来做AI影像系统奠定了很好的数据基础。
2016年,汇医慧影获得蓝驰创投千万级A轮融资,这也是业内首笔医疗影像融资。
有人评价说,这次融资激发了资本对AI医疗的投资热情。因为不久之后,雅森科技、连心医疗和推想科技等公司也接连获得千万级以上投资,无论是投资数量还是时间间隔,都不难看出“AI+医学影像”领域的火热。
到了2017年,这是汇医慧影锦上添花的一年。这一年,柴象飞的导师邢磊正式加入,担任公司首席科学家。
邢磊是斯坦福大学终身教授、斯坦福医学院医学物理系主任,同时兼任电子工程系、分子影像及生物信息专业及Bio-X教授,从事医学影像、医学物理及医学信息方面教学研究长达20余年,也是国家“千人计划”专家。
在他的指导下,汇医慧影将学术上非常流行的影像大数据组学分析方法论“放射组学”体系化和平台化,并进一步推向市场。放射组学可以应用于疾病探测、病灶分割、诊断、治疗选择(个性化医疗)、疗效评估和临床预测等众多项目。
目前,汇医慧影的放射组学云平已入驻国内300余家医院,有超过1000位放射医师使用,可提供病灶勾画、特征值计算分析、机器学习和个案预测的一键分析,并针对不同病种出具详细量化报告。
“当然,如果放射组学+AI止步于科研,体量还太小,价值也不大。我们希望能够摸索一套方法,让医生参与到医学创新中,将科研成果转化到临床验证和应用。”柴象飞说到。
举例而言,汇医慧影与北京301医院血管外科郭伟主任合作研发了主动脉人工智能研究云平台AORTIST2.0,解决了B型主动脉夹层手术中的精准测量、预后预测和远程随访三大核心问题,这也是全球首个B型主动脉夹层人工智能自动分割方法,并在今年4月正式发布。
目前,汇医慧影产品覆盖全链条AI影像服务,包括智慧影像云平台、数字智能胶片、肿瘤放疗云平台、大数据智能分析云平台、影像智能筛查系统和人工智能诊断云平台等六大核心服务,从医学影像数字化到移动化再到智能化,完成了从筛查、诊断到治疗决策的闭环。
“市场蛋糕做大了,才有机会分得更多”
一般而言,一个全新领域的发展,起先都是多家企业各自开拓市场,在经历一段“野蛮生长”之后才“狭路相逢”。在AI医疗影像领域,由于资本助推,目前已经形成比较激烈的竞争态势。
面对竞争,柴象飞坦言:“我们秉持比较开放的态度,一方面是我们有过硬的技术和产品实力,并不惧怕竞争;另一方面,竞争者众多,其实有助于快速打开市场。”
对于医院而言,AI影像产品属于新鲜事物,一般比较谨慎。诸多AI影像企业的到访,有助于教育市场,打消医院疑虑,提升AI影像产品的市场渗透率,扩大市场规模。“蛋糕做大了,作为其中一份子,才有机会分得更多。”
据记者了解,AI医疗影像企业的商业化难一直是行业共性问题。
柴象飞在采访中表示,商业化最为关键的是要清晰定义产品的医疗应用场景,将AI影像产品很好的融入医院原有信息系统和医疗流程,降低医院的改造成本,给医院创造真实效益。只有给医院创造价值,才能让医院接受(掏钱)。
另外,如果AI医疗公司想要打通医院采购这条路,还必须获得CFDA认证。
2017年8月,国家食品药监局(CFDA)发布新版《医疗器械分类目录》,新增了与AI辅助诊断相对应类别。按规定,若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,则申报二类医疗器械;如果对病变部位进行自动识别,并提供明确诊断提示,则按照第三类医疗器械管理。
不过,第二类器械有临床试验豁免目录,诊断软件申报是否能够享受豁免,CFDA还没有做出具体规范。第三类医疗器械则是需要做临床试验的。现在,汇医慧影已经拿到一个二类医疗器械注册证,有四个三类同时在走流程,报批上去已经开启临床验证阶段。
关于收费问题,柴象飞表示,目前主要面向医院以SaaS方式收取服务费,已落地700多家医院,业务营收情况良好且处于高速增长阶段。也在积极探索其他收费模式,比如面向保险机构或者面向C端的收费模式等。
值得一提的是,汇医慧影也在积极拓展海外市场,将“一带一路”沿线国家和地区作为重要市场,根据当地具体情况提供不同产品。同时,汇医慧影还与国内医疗器械厂商合作,为“一带一路”地区的医院带去软硬一体化的医疗服务。
目前,汇医慧影产品覆盖日本、法国、哈萨克斯坦、美国、印度、以色列等国家。其中,汇医慧影与哈萨克斯坦最大私立医院连锁集团签署了合同,与日本最大云pacs公司确定放射组学平台方面合作,与法国最大肿瘤药公司以及美国AI医疗公司都纷纷展开了合作。
柴象飞也坦言,相对而言海外市场更为成熟,竞争也更为激烈,这对公司技术和市场拓展能力提出了更高要求。
“企业要做好AI影像,就要做好长期战斗的准备”
从目前全球AI医疗公司的实践情况来看,智能医疗的具体应用主要包括:药物研发、医学影像与诊断、智能诊疗、智能健康管理、药物挖掘、虚拟助理等。而在AI医疗影像领域,大多数企业的应用场景主要集中在食管癌、肺癌、乳腺癌等常见病症。
对此,柴象飞表示,AI医疗影像企业在病种的选择上,主要会考虑两件事:
一方面,病种的医疗价值。企业普遍会选取患者数量大、应用AI影像系统后能获得明显效果和效率提升的病种。比如,大部分AI医疗创业企业刚开始都选择肺结节,因为肺癌在中国发病率、死亡率排名第一,肺结节的筛查有助于预防肺癌,因此这一场景就有很大医疗价值。汇医慧影也是在最初选定肺结节,目前对该病的筛选准确率最高可达95%,3mm的肺结节检出率达85%。
另一方面,某病种医疗数据可获得性。通过记者了解,现阶段,医疗数据短缺也是制约AI医疗影像商业化的瓶颈之一。
仍以肺结节为例,之所以大部分公司从肺结节开始,也是因为肺结节数据相对容易通过公开网络找到,例如LIDC数据库提供胸部医学图像文件(如CT、X光片)和对应的诊断结果病变标注。
其实,医学资料稀缺会限制企业模型开发速度,只有拥有多种病种数据优势,AI影像企业才能实现快速多病种模型开发,这也是为什么很多AI影像企业选择与大型三甲医院合作的原因,数据量够大、数据质量有保障。
相比2017下半年,2018年以来,我们鲜少听到有关AI医疗影像企业的消息,似乎这些企业都有了些“收敛”。
柴象飞在采访最后对记者说了这样一番话,“任何一个行业都有其发展规律,短期内给予过多关注,未必是好事。经历了短期‘爆炒’之后,AI影像可能会经历一段时间低谷。AI影像是近几年才开始爆发的产业,但它已经经历了长期技术积累,如果企业要做好AI影像,就要做好长期战斗的准备。”
