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福布斯文章:英國和中國的人工智慧醫學應用已經改變未來

談及人工智慧在醫學領域的應用時,10年前,人們或許會說「The future looks promising.」(前景光明),5年前,人們或許會說「The future is coming.」(未來正來),而今天人們或許可以說「Now is the future.」(未來已來)。的確,有著巨大應用前景的人工智慧,正加速進入醫療保健領域。福布斯網站近日撰文指出,英國和中國的人工智慧初創企業方興未艾,其成果已經在改變兩國的醫療服務形態。


人工智慧篤定改變疾病診斷和疾病治療的方式


近期,英國數字健康公司Babylon Health推出了一款人工智慧醫生triage。triage可以供用戶和醫療專業人士進行視頻交流、並提供相關諮詢方案的 APP,包括提供 AI 的診斷(而不是更簡單的分類諮詢)。福布斯認為,這一人工智慧醫生,可以在沒有人類幫助的情況下診斷疾病,這將會改變病人同醫生的交互方式。

福布斯文章:英國和中國的人工智慧醫學應用已經改變未來



Babylon Health 的功能演示


Babylon Health在今年4月獲得了近6000萬美元的新一輪融資。用這筆錢,該公司研發推出了這款AI醫生。人們可以在智能手機上通過該對話機器人診斷疾病。差不多同期,位於柏林和倫敦的初創公司Ada,也宣布將大舉進軍人工智慧聊天機器人領域。

Babylon公司打造出的人工智慧醫生,對於醫療保健行業而言是頗具意義的重大進展。在英國如果需要醫療協助但並非緊急狀況,可以撥打「111」熱線。英國 NHS 已經引入了 triage 並將其作為非重症急病病人在 111 幫助熱線的諮詢方式,由 triage 提供給用戶關於癥狀緩解的一些基礎性建議,而對於有就診需求的用戶,triage 甚至能夠完成「分診」,即將病人和專業醫療人員進行匹配,讓用戶和平台合作的醫生資源進行視頻。


AI醫生只是人工智慧應用於醫療保健領域的一個縮影。機器學習和大數據的快速商業化,已經助推人工智慧來到醫療保健和生命健康領域的前沿位置,將註定會改變行業內疾病診斷和疾病治療的方式。


中國醫療機構人工智慧應用方興未艾


福布斯同樣關注到了中國醫療機構中人工智慧公司的應用和布局。其中應用人工智慧提升醫療影像分析判斷的效率和準確性是一個重要方面。


比如,上海長征醫院利用推想科技(Infervison)的人工智慧解決方案,以改善CT和X光片的讀片分析和醫學診斷,重點是應用於確認肺癌病人可疑的病變和小腫瘤。

推想科技已經推出了AI-DR(智能X線輔助篩查產品)、AI-CT(智能CT輔助篩查產品)、AI-Scholar(深度學習科研平台)三個平台,並在北京協和醫院,武漢同濟醫院、上海長征醫院、大連大學附屬中山醫院等投入試用,為放射科醫生大幅度提高了審片效率與準確率,也為醫學影像科研提供了一鍵式的深度學習演算法 。

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推想科技創始人陳寬


推想科技同GE醫療、思科和Nvidia等多家知名公司是夥伴關係,並且同中國20多家三甲醫院合作。該公司將CT掃描同人工智慧相結合。因為人工智慧已經學習掌握了肺癌的核心特徵,而且通過不同的CT成像順序,來檢測可疑的癌症特徵。早一天診斷,意味著醫生可以早一天對病人進行對症治療。

醫療領域人工智慧的市場規模2021年將達到66億美元


2016年研究諮詢公司Frost & Sullivan曾對人工智慧在醫療保健領域的應用的市場規模進行了分析研究,並發布了相關報告。根據該研究報告,預計到2021年,人工智慧在醫療保健領域的市場規模可達66億美元,比當前增長40%。該報告指出,人工智慧臨床支持將會令醫學影像診斷過程大大加強,而且使用醫院工作流程的人工智慧解決方案,能夠有效改善醫療服務供給。該研究報告還指出,人工智慧有潛力將醫療效果提升30%到40%,與此同時將治療花費削減50%。

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2015年,英國《衛報》報道,谷歌和強生計劃研發一款智能手術機器人


歐洲一家諮詢機構 Fujitsu EMEIA 的 CTO Joseph Reger 分析認為:「人工智慧正在顛覆商業運行模式,而且將會改變醫療機構為患者創造真正價值的方式。各行各業通過合作模式,迅速將商業需求同人工智慧科技相結合,就能獲得巨大益處。」


不過雖然機器學習的過程被認為可以節省時間,但是只有佔有足夠的數據,人工智慧應用才能成功,因為數據是人工智慧系統的「命脈」所在。


Joseph Reger表示:「隨著人工智慧在醫療保健領域的應用越來越廣、越來越深,甚至可以在疾病癥狀表現出來之前準確預測將來的疾病。而且只有在掌握海量數據的情況下才能實現,人工智慧應用將會帶來崗位需求增加,而不會取代人的職位。」


來自中國的推想科技創始人、CEO陳寬也表述了類似觀點,他認為人工智慧科技從任何角度來看都不會取代醫生。「人工智慧應用旨在清除大部分高度重複性工作,從而幫助醫生能夠更迅速地提供更準確的報告。」


作者 | 李偉

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