医疗AI还要再闯几道关?

随着人口老龄化问题凸显及分级诊疗模式的不断试水,AI医疗曾被寄予厚望。在中国,医疗AI市场规模从2016年的96.61亿元迅速扩容到2017的136.5亿元、2018年的204亿元,复合年增长率保持在40%以上。

与此同时,公开数据显示2018年中国医疗AI融资占世界医疗AI融资的60%,2018年中国医疗AI行业整体融资超49.07亿,融资事件达39个,而在2017年国内行业融资事件为61个,医疗AI近些年来一直被资本热捧。

但是火热背后亦有隐忧,目前国内许多医疗AI公司商业化路径不明确。虽然国内外互联网、药企巨头,Google、百度、腾讯、默沙东、辉瑞和药明康德不断加码AI,但是医疗AI目前仍处在起步阶段。业内人士预测,医疗AI公司距离上市仍有一段距离。

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世界范围内医疗AI分布领域集中在分诊、影像识别、辅助诊断、健康管理和新药研发等领域。此前辉瑞、默沙东等都曾与一家致力于将AI应用到药物发现的公司Atomwise合作,旨在使用AI在药物研发阶段虚拟筛选、药物安全性预测等方面有所进展。有数据表明,与传统药物研发系统相比,使用AI可使得全球每年药物研发节约超过280亿美元。

但是业内人士表示,囿于中国创新药研发水平限制,目前国内此类公司较少。最知名的一家是晶泰科技,其曾于2018年和辉瑞签订战略研发合作,旨在建立小分子药物模拟算法平台,驱动小分子药物的创新。

目前中国更多医疗AI企业集中在AI影像识别领域,此前中国医学影像AI产学研应用创新联盟理事长的刘士远教授接受采访时表示,国内AI医学影像公司达到108家。行业内规模靠前的公司有推想科技、依图科技、汇医慧影、数坤科技等。

数坤科技CEO马春娥在接受界面新闻采访时表示,国内外在医疗AI影像识别上,呈现冷热不均两种状态的原因是,从医院获取到数据难易程度不一样,此前国外曾有巨头折戟医疗AI影像识别便是由于从医院获取基础数据成本高昂。在中国,2018年《国务院办公厅关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》明确支持“互联网+医疗健康”发展,让科技公司从医院获取脱敏数据变得更加容易。而由于国内目前影像科百分之八十都已经实现数据化,所以便成为医疗AI最早落地的科室。

虽然医疗AI影像识别赛道内公司众多,但是其中同质化竞争严重,商业模式不清晰。此前有报道称仅在肺结节的图像识别领域就有超过二十家公司在做。《新京报》曾报道,同一个三甲医院的放射科可能有超过十家AI公司落地,但是真正能够被医生使用的只有一两家,而缺少医生的纠错补充,模型就无法继续完善。目前行业内公司,几乎都处于起步阶段,未能完全实现商业化,而其中也混杂着一些造概念的伪AI公司。“对于行业的公司来说,落地医院不是最难的事儿,难得是大规模的商业化。”马春娥介绍。

在医疗AI影像识别上,除聚焦肿瘤和肺结节外,也有像数坤这类依靠疾病谱进行布局的公司,数坤目前主要的产品是一款心脑血管AI影像识别产品,其定位于中国高发的慢性心脑血管疾病人群。

目前AI图像识别主要是企业和医院合作,由于处于起步阶段,仍未明确是由患者、医院还是医保买单。而接触到AI影像识别的医生,对其态度也是两极分化。有医生认为其大幅减少了看片数量,节省了看诊时间。但反对者认为,部分AI图像识别产品假阳性率高达40%,甚至有公司为了提高准确率而提升敏感度,医生的工作量并未大幅降低。

而最大的问题或是,作为发展分级医疗的重要部分,目前国内AI影像识别落地的医院多数为大型三甲医院,仍然处在顶层医疗结构中,还未能解决基层医疗资源分布不均的问题。而要等待AI真的成为分级诊疗的一部分,仍然还需要几年时间。

与此同时,整个医疗AI行业由于投资趋紧,即将面临一场洗牌。“今年的经济环境,投资人是很清楚的,他们会看大浪淘沙之后,真正剩下来的具有核心竞争力和商业化潜能的公司去投。”数坤科技CMO刘健说。

本文来自界面新闻

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