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揭秘新基建下醫(yī)療AI行業(yè)如何發(fā)展

454398 ? 來(lái)源:機(jī)器之心 ? 作者:動(dòng)脈網(wǎng) ? 2020-10-13 16:27 ? 次閱讀
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從90年的規(guī)劃算起,中國(guó)的大規(guī)?;A(chǔ)設(shè)施建設(shè)路徑已經(jīng)走了30年。當(dāng)時(shí)間進(jìn)入21世紀(jì)第二個(gè)十年,“鐵公橋”帶來(lái)的GDP增長(zhǎng)已略顯疲態(tài),重復(fù)建設(shè)與基建邊際成本上揚(yáng)不僅阻礙了資源的有效流動(dòng),甚至有可能催發(fā)泡沫,惡化經(jīng)濟(jì)下行時(shí)期的產(chǎn)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。基于此,中央拋出“新基建”一詞,試圖引導(dǎo)陳舊的制造業(yè)向高端轉(zhuǎn)變。

但產(chǎn)業(yè)的變革終歸緩慢,很難有城市愿意率先跨出第一個(gè)大步,直到COVID-19疫情事件這一催化劑的出現(xiàn)。這時(shí),寓意著高端科技發(fā)展與新經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)的“新基建”成了改變現(xiàn)狀的一根稻草。

背后的原因可歸納為兩個(gè),其一為自動(dòng)化等創(chuàng)新技術(shù)的缺失導(dǎo)致的低生產(chǎn)效率,必須加速進(jìn)行工業(yè)變革;其二則是全球范圍內(nèi),肉眼可見的經(jīng)濟(jì)下行。

那么,為什么“新基建”可以解決上述兩個(gè)問題?

追其究竟,我們現(xiàn)已可以預(yù)見下個(gè)時(shí)代的技術(shù)發(fā)展邏輯,發(fā)展5GAI、IoT等技術(shù)是加速筑造智慧城市、智慧工業(yè)、智慧醫(yī)療的必經(jīng)之路,用美國(guó)工業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)初創(chuàng)企業(yè)Instrumental創(chuàng)始人的一句話可以描述第一個(gè)邏輯:“疫情讓我們意識(shí)到自動(dòng)化的必要性,在電子制作方面,市場(chǎng)推動(dòng)我們?cè)谖磥?lái)的18個(gè)月內(nèi)完成五年的創(chuàng)新?!?/p>

其次是政策推動(dòng),2020年5月7日,上海市政府發(fā)布《上海市推進(jìn)新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)行動(dòng)方案(2020-2022年)》,文件梳理排摸了新基建下未來(lái)三年實(shí)施的第一批48個(gè)重大項(xiàng)目和工程包,總投資預(yù)計(jì)高達(dá)2700億元。屆時(shí),上海已成為全球首個(gè)出臺(tái)新基建具體規(guī)劃的城市。

浪潮之下,醫(yī)療無(wú)疑是這波建設(shè)之中關(guān)注的重點(diǎn)領(lǐng)域,建設(shè)變革中提到的5G、大數(shù)據(jù)中心、人工智能均是近年來(lái)科技醫(yī)療發(fā)展重點(diǎn)。其中,人工智能技術(shù)正與5G、大數(shù)據(jù)不斷結(jié)合,協(xié)同遠(yuǎn)程醫(yī)療拓寬基層醫(yī)療診斷能力、輔助大數(shù)據(jù)挖掘?qū)ふ译[藏的奧秘……

如今政策、戰(zhàn)略準(zhǔn)備已就緒,醫(yī)療人工智能企業(yè)站在了發(fā)展的三叉路口前。

新基建下,究竟需要怎樣的人工智能

運(yùn)用人工智能幫助醫(yī)生進(jìn)行輔助診斷如今已不是新鮮事,諸如依圖醫(yī)療等醫(yī)療AI企業(yè)早已將相關(guān)應(yīng)用置于上百家三甲醫(yī)院之中,或是基層醫(yī)療之上。但這并非新基建的常態(tài)。

用依圖醫(yī)療副總裁方驄博士的話來(lái)講,新基建新在跨技術(shù)邊界的技術(shù)融合與點(diǎn)狀應(yīng)用的閉環(huán)連接。

以影像學(xué)AI為例,如果僅是單單制造一個(gè)影像識(shí)別的獨(dú)立應(yīng)用,它只能活在實(shí)驗(yàn)室里。而為了打破空間上的限制,AI可以同5G聯(lián)合,將診斷功能下放到有通訊條件的基層地區(qū);為了打破流程上的限制,AI可以與大數(shù)據(jù)聯(lián)合,開發(fā)單器官全病種的應(yīng)用。跨邊界以涌現(xiàn)新能力。

點(diǎn)狀應(yīng)用閉環(huán)連接則是一種超越現(xiàn)階段人工智能布局的狀態(tài),橫向來(lái)看,這需要將就診全流程結(jié)合,將患者病史、臨床癥狀、體征以及其他相關(guān)輔助檢查相結(jié)合;縱向來(lái)看,單一疾病可能在多個(gè)器官中表現(xiàn)出征象,需要系統(tǒng)性地看待患者病情。

雖未有成品,但兩個(gè)方向的研究均在進(jìn)行。

以依圖醫(yī)療開發(fā)的腦卒中急診及康復(fù)智能管理系統(tǒng)為例,該系統(tǒng)結(jié)合了5G的優(yōu)勢(shì)和依圖醫(yī)療的全棧式產(chǎn)品矩陣——將5G通訊應(yīng)用在120云平臺(tái)實(shí)現(xiàn)AI云智能問診,以確定腦卒中可能。

覆蓋患者就診全流程,首先合理配置120急診的卒中專用出診車接診,接診后結(jié)合卒中地圖篩選合適收治醫(yī)院,可在救護(hù)車上實(shí)現(xiàn)院前診斷及院前CT檢查并將數(shù)據(jù)同步至目標(biāo)醫(yī)院卒中中心;卒中中心可以利用AI秒級(jí)判讀CT影像以確定后續(xù)臨床處理方案,救護(hù)車通過(guò)5G智能規(guī)劃交通路徑并快速送往目標(biāo)醫(yī)院,實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程會(huì)診,并在救護(hù)車上開始必要的病人家屬宣教;出院后基于人體關(guān)鍵點(diǎn)識(shí)別技術(shù),可實(shí)現(xiàn)院外康復(fù)降低病人負(fù)擔(dān)。

與5G技術(shù)的融合也被依圖應(yīng)用于在癌癥早篩領(lǐng)域。由于閱片醫(yī)師匱乏等多方面因素、基層醫(yī)院在閱片效率、精度、一致性與城市地區(qū)均有差距,但受限于網(wǎng)絡(luò)傳輸能力,基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)產(chǎn)生的放射影像無(wú)法及時(shí)傳輸至區(qū)域閱片中心或第三方閱片中心,遠(yuǎn)程閱片應(yīng)用一直受到較大限制。而5G通訊技術(shù)具備高帶寬、低延時(shí)、高可靠等諸多特點(diǎn),依據(jù)海量、低延時(shí)的信息傳輸能力,以往局限于院內(nèi)分享的影像信息將有望實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)傳輸,并實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)診斷,并具備實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程診療的潛力。

“不過(guò),這些應(yīng)用對(duì)于基層建設(shè)仍存在高要求,”方驄表示,“如今AI技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用仍然在解決點(diǎn)狀需求,只有加快速度把基礎(chǔ)層搭好,才能構(gòu)建出更有效的高層應(yīng)用?!?/p>

疫情期間以及4個(gè)方向的戰(zhàn)略發(fā)展

脫離概念,“新基建”仍要回到“基”字上。在大健康領(lǐng)域,重疾、慢病、兒科、重大公共衛(wèi)生事件響應(yīng)體系便是人民之基,醫(yī)療新基建便要落足在這里。

“長(zhǎng)期以來(lái),重疾不斷地為醫(yī)保帶來(lái)支付壓力,為患者帶來(lái)生活壓力。以惡性腫瘤為例,即便技術(shù)的進(jìn)步提高了腫瘤后期患者的生存率,但處理這一病種的最佳方式仍是將其盡早扼殺,這個(gè)時(shí)候,基層早篩便至關(guān)重要。”方驄表示,“這類早篩一定需要落到基層,以我國(guó)的人口數(shù)量,二級(jí)及其以上醫(yī)院不可能肩負(fù)如此大量的早篩?!?/p>

要實(shí)現(xiàn)這樣的愿景,最大的問題來(lái)源于醫(yī)療資源的匱乏,這也是依圖醫(yī)療為基層醫(yī)療體系開發(fā)AI輔助診斷系統(tǒng)的原因。而在新基建時(shí),依圖醫(yī)療需要將這種篩查方式標(biāo)準(zhǔn)化,并與公共衛(wèi)生防御體系相結(jié)合。

“以我們的AI防癌地圖舉例,重疾早篩通常按照年齡對(duì)人群進(jìn)行劃分,例如,55歲以上的男性,50歲以上的女性,國(guó)家希望這部分人群每年進(jìn)行一次篩查。我們將要做的便是在提供AI輔助診斷系統(tǒng)的同時(shí),幫助公衛(wèi)體系建立一個(gè)篩查數(shù)據(jù)庫(kù),通過(guò)數(shù)年的積累,計(jì)算出該市區(qū)的各類腫瘤患病率。在這一背景,我們對(duì)比不同年份的數(shù)據(jù),就能了解不同癌種的患病變化情況。一方面,如果出現(xiàn)了某一癌種患病人群的激增,我們能夠盡快開始調(diào)查;另一方面,這將幫助政府制定醫(yī)療策略,幫助合理配置醫(yī)療資源,讓更多患者在需要時(shí)能找到相應(yīng)的醫(yī)生。”

同樣的原理也可應(yīng)用于重大公共衛(wèi)生事件的預(yù)防之上,只要數(shù)據(jù)庫(kù)收集到了高傳染病形式的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),系統(tǒng)就自動(dòng)提出警報(bào),這將極大提高公衛(wèi)預(yù)警能力,畢竟,數(shù)據(jù)不會(huì)說(shuō)謊。

疫情期間,依圖醫(yī)療正式發(fā)布“區(qū)域傳染病智能防控解決方案”,基于依圖醫(yī)療自主研發(fā)的公衛(wèi)大數(shù)據(jù)平臺(tái),融匯自然文本處理、語(yǔ)音識(shí)別計(jì)算機(jī)視覺、知識(shí)圖譜等AI及大數(shù)據(jù)技術(shù),通過(guò)對(duì)于區(qū)域人口多維度全周期健康數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化采集、治理與分析,智能發(fā)現(xiàn)、上報(bào)、態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)、智能決策支持等多種智能,完善傳染性疾病的三級(jí)預(yù)防體系。

此外,通過(guò)類似的方式,依圖醫(yī)療還建立了慢病管理平臺(tái),為兒童量身打骨齡AI判讀系統(tǒng)??偟膩?lái)說(shuō),依圖正努力通過(guò)人工智能與大數(shù)據(jù)建立應(yīng)用閉環(huán),提升醫(yī)療整體能力。

依圖的設(shè)想,能走到什么程度?

拋開“新基建”三個(gè)字,依圖醫(yī)療的“防癌地圖”計(jì)劃早在一年前便奔著類似的前景向前推進(jìn)。2019年一年時(shí)間,“AI防癌地圖”已點(diǎn)亮廣東、福建、河南、浙江、重慶、湖北、遼寧等多個(gè)省市,累計(jì)服務(wù)數(shù)十萬(wàn)人次,實(shí)施肺癌智能早篩5000余次,篩出疑似高?;颊?0余人。

接下來(lái)依圖醫(yī)療緊跟“新基建”思路,將這些單點(diǎn)式的AI賦能成果平臺(tái)化、標(biāo)準(zhǔn)化,將AI輔助診斷技術(shù)與云影像平臺(tái)、區(qū)域疾控中心等中樞,為基層區(qū)域形成系統(tǒng)化的人工智能方案,將過(guò)去的“廣”度轉(zhuǎn)化為“深”度。

依托于依圖醫(yī)療布局各大三甲醫(yī)院的資源優(yōu)勢(shì),以及依圖科技在芯片與數(shù)據(jù)安全上優(yōu)勢(shì),依圖醫(yī)療在新基建的人工智能賽道上擁有足夠的先發(fā)優(yōu)勢(shì)。全新動(dòng)力之下,依圖醫(yī)療的表現(xiàn)值得期待。
編輯:hfy

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