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醫(yī)學影像AI產(chǎn)品審批在加速,市場出現(xiàn)“大魚吃小魚”現(xiàn)象?

如意 ? 來源:億歐網(wǎng) ? 作者:向雪 ? 2020-10-14 11:41 ? 次閱讀
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中國醫(yī)學影像AI行業(yè)正在展現(xiàn)一些新跡象。

玩家不再限于AI創(chuàng)業(yè)公司,包括“GPS”(GE、飛利浦、西門子)、聯(lián)影醫(yī)療等大型設備商強勢加入;肺結(jié)節(jié)、眼底篩查等曾紅到發(fā)紫的產(chǎn)品有了最新進展,冠脈CTA、FFR(冠脈血流儲備分數(shù)計算軟件)等“后起之秀”表現(xiàn)亮眼;醫(yī)學影像AI臨床價值的過度吹捧或否定都不符合當今其發(fā)展現(xiàn)狀;醫(yī)學影像AI產(chǎn)品審批在加速,“卡住”企業(yè)實現(xiàn)商業(yè)化的關(guān)鍵或許并不在審批環(huán)節(jié)……

前不久,由中國醫(yī)學影像AI產(chǎn)學研用創(chuàng)新聯(lián)盟(CAIERA)主辦的“第二屆中國醫(yī)學影像AI大會”在上海如期召開,召集產(chǎn)業(yè)各方共同探討行業(yè)發(fā)展,試圖點亮行業(yè)前進的“燈塔”。

“大魚吃小魚”為時尚早

發(fā)展至今,中國醫(yī)學影像AI只走過短短四年而已,其中不乏黯然退場者,也有強勢的新進玩家,比如“GPS”和聯(lián)影。

在大會展廳,"GPS"和聯(lián)影的展臺大到不可忽視,而這些大型醫(yī)療設備巨頭的加入,無疑會“攪動”原本以創(chuàng)業(yè)公司為主的醫(yī)學影像AI市場,甚至有人提出“大魚吃小魚”的行業(yè)預判。

“GPS”等大型設備商闖入AI賽道,優(yōu)勢眾多,比如較高的硬件市場占有率、資金雄厚等。作為聯(lián)影醫(yī)療旗下專注醫(yī)療AI的子公司聯(lián)影智能,其聯(lián)席CEO周翔對億歐大健康表示,硬件設備廠商做AI有一個好處是落地速度,鑒于之前母公司在硬件設備上的落地實踐積累,聯(lián)影智能AI產(chǎn)品無需摸索便可以快速落地軟硬結(jié)合的醫(yī)療場景,這是單純AI創(chuàng)業(yè)企業(yè)所沒有的。

但與此同時,周翔也提到了大型設備廠商在AI上的布局也有其制約之處。他表示,AI對于大型設備廠商而言,只是錦上添花,大蛋糕上的些許點綴,千萬級別甚至上億的設備才是其最為主要的營收來源。如此一來,這些企業(yè)的文化、內(nèi)部人才、項目、決策機制等等就不會以AI業(yè)務為優(yōu)先,創(chuàng)新速度相對滯后。而對于聯(lián)影智能而言,他們與母公司聯(lián)影醫(yī)療保持相對獨立,其研發(fā)的AI系統(tǒng)能賦能設備便搭載設備,不能則獨立決策、獨立研發(fā)、獨立生產(chǎn)。

深睿醫(yī)療聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO喬昕注意到,其實最近幾年,醫(yī)院越來越加大對醫(yī)療人工智能一體化解決方案的關(guān)注程度,這是未來的一個發(fā)展趨勢。而且軟件領(lǐng)域自己的摩爾定律、算力、算法等發(fā)展非常迅速,相對而言,硬件的發(fā)展速度往往是滯后于軟件或技術(shù)的發(fā)展。從某種程度上,軟件公司跑得會更快。

一邊是擁有資金、硬件和市場落地優(yōu)勢的械企巨頭,一邊是專注AI的創(chuàng)業(yè)公司,各有優(yōu)勢,談不上零和博弈,但在AI層面應存在競爭??赏瑫r億歐大健康發(fā)現(xiàn),GPS等廠家推出了開放的科研平臺,助力中國的獨立軟件供應商加速AI算法的開發(fā),看似處于競爭關(guān)系的雙方竟走到了一起。

以GE醫(yī)療為例,從去年開始,GE醫(yī)療陸陸續(xù)續(xù)與數(shù)坤科技、醫(yī)準智能、依圖醫(yī)療、圖瑪深維、安德醫(yī)智等本土軟件開發(fā)企業(yè)簽署合作協(xié)議,共同開發(fā)數(shù)字醫(yī)療應用。在張軼昊看來,當今醫(yī)療市場復雜多樣的需求,單憑一己之力是不足夠的,需要全行業(yè)聯(lián)手去讓AI更有效率,共同開發(fā)應用給到醫(yī)院、給到用戶,最終讓整個行業(yè)和患者受益。

據(jù)周翔透露,這在商業(yè)層面上的合作早已存在,但此類合作并不是深度集成,是AI系統(tǒng)和設備的“松耦合”,也就是將獨立的AI系統(tǒng)搭載到設備上,賦能醫(yī)生工作環(huán)節(jié)。

不過,他并不看好此類合作的長期性和穩(wěn)定性,分賬、更新、競爭等方面易出現(xiàn)問題,比如一家公司的AI系統(tǒng)可以在醫(yī)院賣40-50萬,如果是搭載在硬件上,可能只能賣10萬-20萬,這樣的合作短期很常見,長期來看,GPS等硬件廠商會傾向于產(chǎn)品的深度集成。但反過來,在開拓市場方面,與外部戰(zhàn)略合作比自己產(chǎn)品深度集成要快很多。

至于未來械企巨頭會不會“吞下”單純的AI+醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司,呈現(xiàn)“大魚吃小魚”的景象。喬昕相信,如果軟件公司自身跑得不夠快,甚至比硬件公司慢,本身就沒有存活下去的道理。

周翔則認為,現(xiàn)階段,談行業(yè)的激烈競爭還為時過早,全行業(yè)應一起開拓新市場,推動行業(yè)蓬勃發(fā)展。

數(shù)據(jù)與審批兩大“攔路虎”

在醫(yī)學影像AI發(fā)展過程中,數(shù)據(jù)一直阻礙其研發(fā)速度。在此次大會上,解決數(shù)據(jù)問題成為“重頭戲”:醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)庫-放射影像數(shù)據(jù)庫建設正式啟動。

劉士遠曾告訴億歐大健康,目前可公開的數(shù)據(jù)庫很少,數(shù)據(jù)的標注標準也不統(tǒng)一。數(shù)據(jù)庫建設是一個門檻很高的領(lǐng)域,需要行業(yè)學會的權(quán)威專家制定權(quán)威標準和規(guī)范,對圖像進行分割、標注,在這個基礎(chǔ)上建庫,繼而形成其它訓練、檢測等用途。由于缺少經(jīng)濟和人力的支持,面對相對較高的數(shù)據(jù)加工成本,導致數(shù)據(jù)庫建設不足、進程緩慢。

沒有數(shù)據(jù),AI建模、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析便無從談起。而此次放射影像數(shù)據(jù)庫建設的啟動便可以在相關(guān)人工智能產(chǎn)品的研發(fā)方面發(fā)揮作用。該數(shù)據(jù)庫將形成10個以上基于器官或疾病的高質(zhì)量多任務,標準的可擴展、可挖掘大樣本標準數(shù)據(jù)庫,以支持人工智能相關(guān)研究、建模、訓練、檢測及應用落地。

“建立數(shù)據(jù)庫是一個大趨勢,大家都認識到重要性,但實現(xiàn)起來不太容易,”中科院分子影像重點實驗室主任田捷直言,“國家層面一直在倡導數(shù)據(jù)共享,但真正實現(xiàn)大規(guī)模共享的很少,因為醫(yī)院把數(shù)據(jù)拿出來要受各種各樣的約束,主要是個人隱私,單位利益的限制等等因素。相對來說,美國進展也不大,美國腫瘤基因數(shù)據(jù)庫建立10年左右,也才1萬多例數(shù)據(jù)”。

田捷認為,該數(shù)據(jù)庫的社會意義或許大于商業(yè)意義,在此數(shù)據(jù)庫建設之前,產(chǎn)業(yè)端也早已與醫(yī)院達成合作,研發(fā)出不少產(chǎn)品。

今年開始,科亞醫(yī)療、安德醫(yī)智、Airdoc等企業(yè)的AI產(chǎn)品還相繼獲得醫(yī)療器械三類證審批,分別分布在CT-FFR、顱內(nèi)腫瘤和糖尿病視網(wǎng)膜病變眼底領(lǐng)域,準備進行商業(yè)化。

不過,產(chǎn)品審批的通過與商業(yè)化并不能劃等號,還面臨著上市監(jiān)管,存在召回的風險。國家藥品監(jiān)督管理局醫(yī)療器械審評中心二部部長賀偉罡在大會上表示:“產(chǎn)品即使通過審批、開始上市也不意味全部通關(guān),因為審核上市之后,還有上市監(jiān)管環(huán)節(jié)。以通過FDA審批的醫(yī)療AI產(chǎn)品為例,很多產(chǎn)品上市后,如果在上市后使用環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題,有的就需要被召回?!?/p>

取得資質(zhì)之后,更為制約醫(yī)學影像AI商業(yè)化其實是產(chǎn)品落地端,當前醫(yī)學影像AI產(chǎn)品的臨床價值還受到各方的質(zhì)疑,換言之,臨床“買單”意愿不強烈。

現(xiàn)階段,產(chǎn)品有用就行

就目前已經(jīng)落地的醫(yī)學影像AI應用里,大部分應用都在診斷環(huán)節(jié),并且主要集中在肺這個領(lǐng)域。億歐大健康曾對國內(nèi)活躍的54家醫(yī)療影像AI企業(yè)的盤點中,其中,涉及肺領(lǐng)域的企業(yè)最多,有22家企業(yè)的業(yè)務就覆蓋該領(lǐng)域,其次是眼、腦。

田捷坦率地說,拿證確實是第一步,但拿證跟規(guī)?;瘧檬莾纱a事,現(xiàn)如今的產(chǎn)品無法解決臨床現(xiàn)在解決不了的挑戰(zhàn)和問題,臨床意義不大。舉例而言,肺結(jié)節(jié)20%CT會漏診,AI可以把結(jié)節(jié)找出來,但無法判別良惡性,到外科醫(yī)生開刀環(huán)節(jié),56%的肺結(jié)節(jié)醫(yī)生都無法找到,這時的AI作用相當有限。

周翔同意肺結(jié)節(jié)篩查的臨床價值不算高。但他強調(diào),肺結(jié)節(jié)篩查的工作流價值很高,產(chǎn)品有臨床價值。無需過度吹捧醫(yī)學影像AI的產(chǎn)品意義,產(chǎn)品有價值即可,比如能夠提高小醫(yī)生檢出效率和準確性,減輕醫(yī)務人員工作負擔,減少誤診漏診現(xiàn)象的發(fā)生;以前要等一個星期才能約上的檢查,現(xiàn)在不用等如此長的時間;要掃10分鐘的,現(xiàn)在4分鐘搞定;小孩子瞎動,MR掃不了,現(xiàn)在輕松解決……

GE醫(yī)療中國總裁兼首席執(zhí)行官張軼昊也認為,AI對醫(yī)生不是代替,而是輔助作用,幫助醫(yī)生提高效率和準確度。比如GE醫(yī)療的“深度天眼CT”依托AI實現(xiàn)自動擺位,縮短30%的掃查時間,減少交叉感染,提升效率。

與此同時,周翔警示道,千萬不要做沒有臨床價值或者臨床價值太低的應用,也要小心選擇在臨床上特別有意義,但暫時還無法實現(xiàn)的應用。

醫(yī)學影像AI里面應用場景眾多,一些問題相對簡單,比如肺結(jié)節(jié)、骨折,但諸如乳腺癌檢出、X光里面找結(jié)節(jié)很難。乳腺方面,中國女性是致密性乳腺,濃且密,病灶極易被遮擋、模糊,AI根本無處學起,霧里看花,花霧太濃;X光是重疊影像,藏在心臟后面的磨玻璃結(jié)節(jié)能否被看見,誰也說不清,金標準不精不準,作為學生的AI很難檢出。

“AI公司需要小心去選擇,有些臨床應用特別有用,但是現(xiàn)階段做不到,不要瞎努力?!敝芟柩a充道。

實際上,田捷指出,人工智能有很多具有發(fā)展前景的應用方向,他看好醫(yī)療AI下沉到基層市場。在基層醫(yī)療市場,國家層面其實為其配備了CT、X光等比較好的醫(yī)療設備,但優(yōu)質(zhì)醫(yī)生缺乏,設備閑置,小病熬成大病情況多見,而人工智能的加入就能幫助其在疾病萌芽狀態(tài)給予預警,能在一定程度提高醫(yī)療效果,早期的醫(yī)療成本也相對較低。

“我們的努力和研究才剛剛開始,未來還有諸多不斷涌現(xiàn)的需求和應用場景,等待我們?nèi)グl(fā)現(xiàn),去挖掘”。中國醫(yī)學影像AI產(chǎn)學研用創(chuàng)新聯(lián)盟理事長劉士遠感嘆道。
責編AJX

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