診斷型AI vs 治療型AI，Airdoc難言代表醫療AI的未來？

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2018年4月2日，「 Airdoc」完成數億元B輪融資，將大範圍複製AI醫療應用場景與商業模式。

隨著深度學習的出現以及發展，人工智慧巨大風口下，「醫療+AI」開始發力。短短几年，人工智慧已在不同程度上滲透了影像識別、輔助診斷、藥物研發、生物醫療、營養學等多個醫藥醫療領域，並且在眾多領域已經得到了廣泛的應用。

在資本市場上，包括Airdoc、視見科技、康夫子等多家醫療人工智慧相關企業在近日陸續完成新一輪融資。其中，以老牌AI醫療公司Airdoc獲得的數億元融資金額最高。

據了解，Airdoc是一家醫療領域人工智慧企業，由來自微軟、三星、谷歌、雅虎、新浪等頂尖公司的技術產品團隊組建，公司自成立以來已與國內外數十家頂尖醫療機構在影像識別分析領域建立深度合作。

目前，Airdoc團隊已經成功研發了人工智慧慢病識別系統，通過Airdoc視網膜識別演算法，可識別30多種慢性疾病，包括糖尿病、高血壓、動脈硬化、視神經疾病等全身性慢性疾病併發症和高度近視、老年性黃斑變性等常見眼科疾病。

不難發現，這又又叒是一家「看片子」的醫學影像識別領域的醫療AI公司，前有阿里巴巴的「ET醫療大腦」，後有騰訊的「騰訊覓影」，再加上一批又一批被資本青睞的醫療AI創業公司，我國的醫療AI們一股腦的扎進了醫學影像識別這個領域。

將人工智慧應用於圖像領域，在醫療中通過深度學習及相關演算法起到識別、篩查的作用，進而達到輔助診斷的目的，這便是火熱的醫學影像識別。以Airdoc為例，Airdoc可以通過演算法快速識別影像存儲位置、直接讀取影像，再經過無線網路傳輸到Airdoc雲端伺服器，經過Airdoc慢病篩查演算法識別並將分析結果回傳至醫生電腦上，整個過程會在幾秒鐘內完成。

對此，業內人士稱：「醫療行業面臨醫生優質資源短缺和影像數據急速增加等困境，人工智慧的大量數據學習和精準分析為醫療行業的發展帶來新的契機。AI的到來並不會取代醫生,而是扮演輔助醫生診斷的角色，作為快速精準的分析工具，實現篩查和治療疾病的目的。」

目前來看，在我國Airdoc這類的醫學影像識別領域的醫療AI公司具有著十分廣闊的市場前景與應用空間。對於醫療影像工作來說，雖然看似簡單，卻需要大量的經驗積累，才能夠準確的識別病灶。通常情況下，在漫長的經驗積累過程中，由於醫技科室工作風險大、收入低等原因，往往會造成大量的人才流失，並且很多二、三線城市和基層醫療機構不具備醫學影像閱讀能力，很多患者並不能在第一時間接受正確的治療。

而人工智慧可以模擬人類的意識、思維的信息過程，應用在醫療領域可以學習醫學專家的經驗，輔助醫生識別醫學影像，進行特定疾病的篩查。並且，其識別速度快、準確度高、操作簡單等優勢，在某種程度上已經超過了醫生本身。2017年4月，Airdoc系統在和數百位醫生的PK過程中戰勝了99%的醫生。

此外，人工智慧的應用可以起到為基層醫療機構賦能的作用，配備了AI識別系統的基層醫療機構就相當於每一位基層醫生都擁有三甲醫學專家的疾病識別能力，而患者不必離開家鄉的就可以完成疾病篩查。

先進易操作的技術，廣闊的應用場景，以及資本的青睞，難怪我國的醫療AI們紛紛扎堆於醫學影像識別，但同時態哥也發現，在行業火熱的背後，也存在著一些隱憂。

首先，影像識別所代表的輔助診斷技術在國內有市場，但是在美國卻難以覓得足夠的生存空間。參考動脈網發布的《中美歐醫療+AI產業對比》，我們可以看出，相較於美國醫療AI公司更多關注於AI藥物研發等治療型AI領域，我國的醫療AI公司對醫學影像領域可謂是情有獨鍾。

在美國市場，由於其醫療資源的相對充足，據一名長期生活在美國的醫療從業人員介紹，美國的癌症是篩查體系已經做得很好了。另外，雖然醫院的效率很慢，但是只要預約到醫生，醫患之間交流的時間足夠長，醫生也有時間去讀片子，這也導致了市場對於智能讀片的需求並不是很迫切。

對此，Airdoc創始人張大磊表示，現階段我國大部分的醫療AI公司都集中在醫學影像這裡，而且更多的公司是扎堆在放射科。為什麼？因為放射科獲取數據最容易，相對標準化，都是機器出來的，無非是幾個廠家GPS聯影，出來的數據比較標準化，所以大家都衝進去了。但是從長期來看，這個領域存在著大量低水平的重複的建設。

診斷領域過去幾年並沒有太大進展的，而且演算法能夠提供的東西有限，診斷領域裡面我們判斷很大程度上演算法提供的診斷接近人類的醫生，做到最牛基本上就是接近人類醫生的水平，而且在診斷領域裡面有很多是演算法無法替代的，人會觀察這個人的身態、步態，交互的方式。

而治療層面上可能反而是不一樣的，因為治療層面上有非常多的參數，非常多個性化的東西，有可能演算法比人類做的更好一些。

相比已經過渡到治療型AI發展的美國，我國醫療AI在治療AI方面無論是在人才的儲備、科研能力還是相關公司的數量都存在著非常大的差距。而態哥也希望，當診斷型AI迅速發展，其商業模式與實際應用的天花板即將達到的時候，我們的醫療AI公司能夠更多的關注到AI的治療層面，加強自身的科研能力，為醫療AI未來真正能夠具有顛覆醫藥醫療行業的能力出一把力。

今日書摘

一個初創企業完美的目標市場是特定的一小群人，而且幾乎沒有其他競爭者與你競爭。任何大的市場都是錯誤選擇，而且已經有其他競爭者存在的大市場更糟糕。這就是企業家想占價值1000億美元的市場的1%總是行不通的原因。實際上，在一個大市場中不是找不到一個好的出發點，就是會陷入競爭，所以很難達到那1%。如果僥倖獲得了一個小小的立足之處，你應該為能夠維持下去而感到高興：因為殘酷的競爭會吞噬掉你全部的利潤。

——摘自《從0到1：開啟商業與未來的秘密》蒂爾·馬斯特斯

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