終於等到你：人工智慧助力腫瘤治療！

據粗略統計，目前國內已經有70多家AI醫療公司，他們多數都在與醫院合作進行回顧性研究和臨床驗證，長周期的大規模臨床驗證及有效性驗證是他們很難避開的難題。

人工智慧正向醫療行業滲透，尤其是在醫學影像診斷領域發展迅速，DeepMind進行的一些前沿研究也有了很好的進展，如識別診斷糖尿病視網膜病變，利用視網膜掃描幫助診斷視網膜退化，利用機器學習檢測乳腺癌等。

目前AI+診斷賽道擁擠，AI+治療賽道成為下個市場熱點，但這個賽道好不好做很多人並不清楚，尤其在腫瘤治療方面。

AI+腫瘤診斷可行嗎?

隨著中國人口老齡化的加速，癌症成了第一大致命殺手，癌症治療也是醫療中最難突破的場景。

AI可以幫助醫生、護士和放射科醫師，減少他們的工作量。尤其是在大型醫院，他們沒法應付如此多的掃描需求和處理需要診斷的病變，病變的誤診和看漏時有發生。目前國內不少知名醫院都已經引入了人工智慧閱片系統，協助醫生解決漏診誤診的問題和提升效率。

癌症在早期往往很難被發現，因此腫瘤的早期篩查意義重大。但由於早期癌症病變區域小，臨床診斷上傳統方法難以判斷良惡性，只能通過活檢的方式但會給病人帶來極大痛苦。利用AI篩查癌症成了大家關注的焦點。

AI+腫瘤治療 路在何方?

AI+治療是AI應用於診斷後的下一應用階段，但相比診斷，AI應用於治療難度更大，場景更少，落地難度更大。

比如，在過去十年，放療在美國已逐步取代手術方式成為佔比最大的一種治療方式。放療設備的精確度也越來越高，在美國，一台設備一天可治療20個病人。但放在北京的大醫院，一天一台設備要治療近120個病人。

將近6倍的治療人數帶來的是細節和質量控制的欠缺，因此治療效果也只有美國的一半。因為治療過程中靶區勾畫和放射方案制定非常耗時，醫生首先需要在100多層的圖像上將病灶和治療過程中有可能會影響到的所有正常器官和組織的位置圈畫出來。目前已有部分AI公司參與其中，實現基於AI的靶區勾畫。以連心醫療為例，從一開始就定位於腫瘤「AI+治療」領域，起步較早，目前在放療質控和靶區勾畫方面已經領先。

AI+治療：創業和投資需要避雷針

隨著國民經濟和AI技術的快速發展，從AI+診斷到AI+治療，資本開始進入到這個長跑道。但一些投資機構其實根本沒有醫療領域的投資經驗，也不清楚AI對醫療的實際影響程度。但在投資壓力下，他們又必須快速進入這個領域。

目前的人工智慧的本質是對之前的數據進行最大化利用，對於AI+治療也是如此，2018年的機會在於把之前積累的數據轉化為醫療服務。人工智慧結合數據並最終變成醫療服務的不多，但只有這樣才有可能變成可收費的商業模式。

商業模式很重要，如果還是依附於傳統的渠道，最好的結局是被收購，賣給硬體廠商，或者是只有繞過傳統的渠道才有可能實現獨立盈利。

在醫療領域，大數據有著廣泛的應用空間，可以用在包括疾病預防、臨床應用、互聯網醫療等方面。可以說，醫療大數據是未來醫療領域的發展趨勢。目前，在醫療行業應用大數據方面，我國還處於初級階段，政府、醫院及數據挖掘技術人員需要共同努力，才能讓大數據在醫療領域發揮作用。

AI+治療的未來如何呢?且等時間的答案。

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