郝雪阳作者

不让影像AI走医疗软件招标老路,同心医联用独有商业闭环已实现盈利

2019年5月7日,同心医联科技(北京)有限公司(以下简称“同心医联”)在北京召开战略发布会,推出"科技医疗平台"的升级战略。针对行业现状,同心医联倡导打破目前影像AI公司同质化重复竞争的窠臼。下一个阶段,应该以可落地的临床价值为追求方向。具体包括:

1、临床导向:回归影像技术的起源和本质,关注临床医生的需求,为患者提供更为精准的诊断和治疗建议为研究方向,而不是跟影像科超声科医生竞赛诊断准确率。同心医联通过互联网医院服务近5万名临床医生,将临床医生的需求作为所有技术研发的起点;

2、跨界融合:促进医学成像技术+AI技术+影像诊断+临床应用四个学科的跨界合作,才能开发出真正有临床价值的产品,解决医生和患者的实际问题。同心医联在全国拥有自营和合作影像中心超过300家,积累影像病历超过850万,具备了跨界融合的能力;

3、开放共赢:鉴于医学复杂性,一个团队不可能在所有疾病方向上都有所建树。各方重点发展自己专业方向的同时,可以互相合作,取长补短,共同促进医学新技术的临床应用。

同心医联目前已经推出38个独家智能诊断产品,主要服务于心脑血管和肿瘤患者。同时,已经与近100家世界一流大学和科研机构如清华、北大、中科院等,建立紧密合作关系,发挥各自专长,将新技术更好地应用于临床实践。

本次发布会上,同心医联还梳理了目前影像+AI行业的发展现状,并提出了独到的行业见解。

一、 影像AI技术现实挑战

影像AI行业一方面获取了大量资本追逐,另外一方面现实却冰冷无比。一家大医院往往有多家公司的肺结节诊断产品入驻,在实践中,影像科医生却甚少使用。 

原因在于,大部分影像AI公司,一开始都是从国外引入算法,通过公开数据集训练算法,做自己公司的模型。后续通过跟大型医院合作,获取数据来训练和应用模型。

为了吸引眼球和引起注意,部分公司还会组织人机大赛,组织影像超声专家和AI算法同台较量,看哪方诊断更快更好。这种比赛由于众所周知的原因,往往是AI算法胜出,博得大众关注,造成了技术很快可以取代医生的错误认知。

当前期概念宣传足够后,影像AI公司开始申请二类、甚至三类医疗器械许可证,计划以医学辅助诊断软件的名义,走代理商,按照招投标程序卖给公立医院。一个基于大数据的现代科技,变成了医疗信息化软件销售模式。 

深度学习虽然带来了全新的技术变革,但医疗专业度非常强,影像AI面对的技术问题需要从三个维度来考虑:

第一,不同的影像设备成像原理不一样,产生出来的数据也不同。例如X光和CT成像原理是相同的,图像相对简单清晰,所以目前影像AI公司主要扎堆在这个领域,而核磁MRI因为其成像原理不同,复杂多变,难度较大,所以影像AI公司做核磁研究的非常少,相反世界顶尖的科学家研究核磁AI的非常多,因为核磁有无穷的探索空间。 

第二是如何获取标准化的影像数据。由于我国医疗的标准化水平较低,反映在医疗各个环节后续问题都很大。一样的设备,在不同的医院,使用的是不同的影像扫描方法、序列和参数,产生数据质量的差异很大。

甚至很多基层医院的影像数据都不符合DICOM协议,在这种条件下,AI算法的鲁棒性问题是个大问题,特别是如果拿到医疗器械注册许可证之后,是不是能用一套算法包打天下,是个现实难题。 

第三是不同的疾病机理不一样,AI要解决的技术问题也差异很大。有些只是测一测病变有没有,病变大小,这个相对容易;但有些需要辅助诊断,或者做疾病预后评测,这个就难度大很多。

从实际临床角度出发,由于医学各个细分专业的不同,导致一个AI专家不可能解决所有问题。往往花费3-5年时间在一个细分领域(如心肌病、阿尔茨海默症、癫痫、帕金森等)有所成就,就已经难能可贵。 

目前,影像AI公司大部分都是从肺结节和眼底造影入手,因为这两个领域公开数据多、数据获取相对便利,肺结节影像直观、便于观察诊断。之后往往都是做骨折、骨龄测量、乳腺癌病理、脑卒中等方向,这些研究方向主要都是从技术成熟度角度出发,而非从医生日常应用场景出发。 

就算技术问题解决了,商业化问题仍然是一个拦路虎。医疗企业分为两类,第一类是公立医院的辅助者,这类企业最多,都是围绕公立医院提供产品或服务的;第二类是公立医院的替代者,包括民营医院、第三方医疗服务等机构。

第一类企业又分为两种,第一种是帮助医院挣钱的公司,比如医药公司,器械公司,耗材公司等,医院通过引入他们的产品可以创造更多的医疗项目,产生更多地经济收入,这种公司业务推广起来比较容易;第二种是帮助医院提升效率,比如医疗信息化厂商,通过IT手段改善医院目前临床流程和服务流程,提高运营和管理水平,这种公司业务并不能直接给医院创造新的收益,所以市场开拓起来困难重重,应收账款回款还特困难。 

同理,如果影像AI公司只是帮助影像科医生更快更好地做诊断,并不能创造出新的收入项目,更不可能真的精简影像科医生人力配置,市场前景不明确。

就算AI有一天真能取代影像科医生了,以中国15万影像科医生,平均年薪10万元人民币计算,总共不过是150亿的市场。相对于目前的资源投入,市场规模实在太小。

同心医联将影像技术和AI技术相结合,在自己的影像中心进行落地。同心医联按照医疗连锁管理模式,建立了成熟的影像标准化体系,保证数据获取标准化,同时应用在自身的影像中心,也避免了算法通用适配性和鲁棒性的问题。同时,在影像中心落地,可以有效将技术转化成产品,通过给患者解决实际问题实现商业闭环,同心医联已经于2018年实现整体盈利。

二、被误解的影像AI价值

那么,影像AI的价值到底在哪里? 

影像AI不应该只解决影像科的问题,应该侧重通过影像技术+AI技术解决临床问题,这样未来发展空间才是无限的。影像AI的应用领域可以分为两大方向: 

第一类方向是解决临床需求的,比如神经外科、心脏内科等科室需求的。医学影像自诞生之日起,就是通过成像技术解决临床需求的专业,医学影像是随着基础物理和生物医学工程技术的发展而不断发展的。

几乎所有的临床科室都会需要影像学的支持,如果影像AI能够解决临床各个专业的现实问题,那么所有医生都会有需求,即通过数字化分析提供精准诊断和有效治疗建议。

实践为何困难?原因在于,从生物医学工程、到计算机AI、到影像诊断学,再到临床需求,横跨了四个专业的知识鸿沟,如果不具备跨界整合的资源和能力,难度非常大。 

第二类方向是解决影像科本身需求的,这里面又分两种情况:

第一种是影像扫描问题,即获取影像数据时,如何提高效率和准确性的问题。这一点往往被大众忽视。比如一个照相机拍出来的照片基础不好,后面无论通过什么样的修图软件再去修图,效果也难称理想。

在国外,通过影像+AI技术进行快速成像,缩短检查时间减少辐射等方面已经取得了很多成果。国内的不重视,原因在于公立医院是主体,没有强烈的动力去提升效率,无论患者量多少,每天完成的工作量稳定,患者太多就排队;而民营医院患者不够多,也没有需求;再加上国内影像辐射对人体危害没有像国外那么重视。这些技术是能大大提高影像科运营效率的,非常有价值。

第二种才是影像诊断,例如肺结节影像辅助诊断。但实际上,影像科医生面临的真实场景是:一个患者来做肺部CT检查,影像科医生事先并不知道患者的病症是什么。所以拍出来的肺部CT,要对所有潜在病症进行诊断,肺部的常见病至少有10多种,如果只能看肺结节,并不是影像医生的最佳帮手。

好比一篇文章可能有潜在的十种语法错误,AI只能帮助标记出一种,剩下九种错误还得自己重新去阅读一遍文章筛查一遍,那么这个AI应用意义不大。

特别是医生还要把医学图像从医学影像存储和传输系统(PACS)导入AI系统,再把诊断结果倒回PACS系统这种来回折腾情况下。

影像医生的真实需求是,AI把这个部位所有疑似病变(无论是哪种病变,只要是不正常的)都标记出来,影像医生再诊断核对一遍,而不用100多张片子一张张重新看,这样效率就会大大提高。然而,实现这个需求对于算法和数据的要求都非常高,暂时还难以达到。

 同心医联拥有自己全套的影像科医生、技师、护士和市场团队,可以有效满足临床医生和患者的实际需求。同时,同心医联通过互联网医院配合临床医生,服务复诊患者的后续问诊、影像检查、随访管理和药事服务,保证形成所有技术可落地,形成服务闭环。

三、影像AI的未来发展

结合影像AI本身的技术特性和临床应用,未来影像AI的发展方向应该侧重以下四个方面:

一、以临床需求为导向,将影像技术和AI技术整合,与影像医生和临床医生紧密协作,做出能实际落地、对医生有价值的产品。

二、由于医疗的专业性,每家公司应该都要找到自己的专业领域和细分方向,而不是一窝蜂的做同质化产品,同质化产品未来会带来恶性竞争,也不利于行业长期发展。考虑到医疗研发周期很长,如果能专注自己的专业领域,随着数据不断积累和持续研究投入,竞争壁垒才会越来越高。

三、因为每家公司都不可能做全疾病病种、全影像设备的业务覆盖,开放协作、各取所长就会是一个必然趋势,这样才有助于医学整体进步,也有助于AI技术真实落地。

四、靠投资生存,公司始终是在“生死倒计时”。与现实结合,能够盈利才是正途。

相比于互联网医疗,AI技术有机会根本改变医疗供给端不足的问题,是更具深远影响的技术变革。然而这场技术变革,还是要回归初心,脚踏实地才能让理想变为现实。

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