人工智能医疗发展现状,人工智能开启医疗健康新时代

qinzhiqiang 10-09 9:19 213次浏览

“AI+医疗”行业发展概述

1.1 市场现状

我国人工智能已进入快速成长期, 医疗健康成为重点应用方向

人工智能开启医疗健康新时代:AI+医疗行业研究报告

人工智能广泛应用在医疗各细分领 域,对医疗行业形成颠覆性变革

? AI医疗,亦称为”AI+医疗”或“医疗人工智能”, 泛指人工智能技术在医疗行业的应用及赋能。

? 目前,人工智能技术广泛应用在我国各个医疗细分领 域,主要报告医疗影像、辅助诊断、药物研发、健康 管理、疾病风险预测、医院管理、虚拟助理、医疗机 器人和医学研究平台等。

? 人工智能对医疗行业形成了颠覆性变革。从技术层面 来讲,人工智能作为一种技术创新,改变了医疗领域 的供给端,对传统医疗机构运作方式带来变革;从市 场层面来看,人工智能技术为现有医疗工作带来流程 改进与效率提升,催生巨大增量市场。2018年我国医 疗人工智能市场规模达到200亿元,CAGR超过40%, 随着智能化程度不断提升,潜在市场空间巨大。

AI医疗领域早期同质化竞争严重, 迁移复制较容易,商业化程度较低

? 整体而言,我国医疗人工智能行业有几大特征,如细 分领域较多,早期同质化竞争严重,迁移复制壁垒较 低,商业化程度相对偏低等。

? 一般来说,2016年是国内医疗人工智能形成投资风口 的元年,开源和低门槛框架的存在使得大量玩家涌入 人工智能行业,在医疗人工智能领域不仅有医疗设备 商,还有学校教授、App开发人员及金融从业者等。 从市场情况来看,大量玩家布局在静态影像的人工智 能领域,虽然拥有大量公开数据集,但是起步门槛相 对较低,早期同质化竞争严重。

? 此外,在医疗各细分领域所采用的算法和框架差异化 有限,病种间模型迁移和复制技术要求较低,技术团 队通用性强,主要壁垒在于数据的获取。以医疗影像 的人工智能为例,无论跨病种还是跨设备,基本都采 用Tensor Flow(开源并基于数据流编程)和Caffe框 架(即开源与核心语言C++)和CNN卷积神经网络算 法等(但超声除外,超声对性能要求更高),整体复 制壁垒较低。

? 目前,医疗人工智能服务商多处于规模化数据获取阶 段,商业化程度偏低,但商业的最终价值在于实现技 术与应用的结合。未来医疗人工智能的价值主要体现 在两个方面,一方面在于提升三甲医院医生效率,另 一方面在于提升基层医疗机构的诊疗水平。

我国AI医疗产品商业化落地进程主要受产品注册审批制影响

? 我国医疗人工智能发展速度较快,商业化落地迟滞的 一大主要原因在于医疗产品的注册审批制。目前,相 关产品取得三类医疗器械注册的数量仍然为零,相关 审核标准尚未正式确立。

? 如果把人工智能产品看作医疗器械产品,根据2018年 公布的医疗器械分类目录,对其分类约定为:二类医 疗器械——诊断App通过算法,提供诊断建议,仅有 辅助诊断功能,不直接给出诊断结论,有临床试验豁 免目录,是否能够享受CNDA还没有做出具体规范; 和三类医疗器械——如果对病变部位进行自动识别, 并提供明确诊断提示,需要做临床试验。

? 为加速医疗人工智能产品审核进程,中国食品药品检 定研究院(简称“中检院”)光机电室专门成立人工 智能小组,展开产品分析及技术研讨,目前已完成数 据库构建流程,并初步完成构建眼底影像及肺部影像 标注数据库的构建工作。

? 相比之下,美国医疗人工智能产品的注册审批快于中 国。FDA自2017年7月发布数字健康创新行动计划以 来,已相继批准九款医疗人工智能相关产品。FDA近 期批复的几款人工智能产品均遵循Class Ⅱ的认证流 程,通过与传统CDSS(临床决策支撑系统)做等同对 比证明安全性,而CADxApp监管历来是Class Ⅲ。由 此可见,通过降低门槛来加快审批,或成一大趋势。

1.2 发展驱动力 – 供需矛盾突出

需求端:人口老龄化加剧,慢性疾 病数量增多,形成大量医疗需求

? 根据国家统计局数据显示,我国2018年65岁以上老人 为1.6亿人,约占中国人口总数11.9%,我国人口老龄 化程度愈发加剧。在人口老龄化社会下,现代生活节 奏加快,慢性疾病数量也随之增加,我国糖尿病和高 血压2016年发病率分别为5%和18%,预计到2026年 将分别增加至14%和28%,随之催生大量医疗需求。

人工智能开启医疗健康新时代:AI+医疗行业研究报告

供给端:优质医生及医疗资源不足, 且医疗资源分布不均

? 从供给方面来看,优质医生及医疗资源不足,且资源 分布不均,难以承受快速增长的医疗需求。供给与需 求矛盾突出,是我国医疗行业的根本问题。

? 我国优质医疗资源供给不足。我国医师与人口比例约 为1:70000,而在美国这一数字为1:2000,我国每十 万名患者拥有医师数量与美国相比差35倍。我国独立 上岗医生培养周期长达8年,较长的培养周期将会带来 医疗人力成本提高,难以满足持续增长的医疗需求。

? 我国医疗资源分布不均。据统计,2018年我国医院数 量超3.2万家,三级医院仅占总数量19%,却承接了全 国49.8%的医疗需求。我国优质医生资源多分布在一 二线城市三级医院,基层医院医生素质参差不齐,优 质医生资源短缺是困扰医疗发展的痛点之一。

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1.2 发展驱动力- 技术发展

大数据积累和深度学习算法进步使 得医疗人工智能发挥作用

? 根据IDC预测,到2020年全球医疗数据量将达到40万 亿GB,是2010年的30倍,数据生成和共享速度迅速 增长,其中80%为非结构化数据*。在数据方面,我国 拥有得天独厚的优势,我国人口众多,数据基数大, 同时多样性丰富,为大数据分析提供了丰富的数据来 源,也为人工智能不断训练与优化算法模型提供了广 泛数据集。

? 深度学习是人工智能技术的重要一支,目前语音识别 和计算机视觉都基于深度学习技术来完成。随着图像 领域深度学习Resnet网络结构发展,计算机视觉和综 合图像处理技术取得长足进步,医疗图像分析在诊疗 过程中发挥更大作用。例如,应用计算机视觉技术进 行结肠镜检查,可以获得更为有效可靠的数据,以降 低结肠癌死亡率;在外科手术中,计算机视觉对脑瘤 病人进行3D头骨建模,有利于后续神经外科治疗。

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1.2 发展驱动力- 政策红利

在政策引导下,我国医疗产业有望 释放人工智能红利

? 近年来,我国出台了一系列全国性政策及医疗人工智 能专项政策,鼓励“AI+医疗”行业发展。在政策引 导下,医疗产业有望释放互联网及人工智能红利。

1.3 资本分析

我国医疗人工智能项目154个,过 半集中于医疗影像和辅助诊断领域

? 根据鲸准数据库,截至2019年11月,我国目前拥有融 资记录的医疗人工智能项目约有154个,其中70%以 上项目处于天使轮和A轮阶段,B轮及以后项目较少。 从细分领域来看,项目集中分布于医疗影像、辅助诊 断和疾病风险预测领域,其他领域项目较少,近两年 人工智能医疗影像和辅助诊断成为热门领域。

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互联网巨头、传统医疗巨头、传统 企业纷纷布局医疗人工智能

? 除了初创型企业,包括IBM、谷歌、BAT在内的互 联网企业巨头以及GPS在内的传统医疗企业巨头,以 及众多跨界拓展业务边界的传统企业也纷纷布局医疗 人工智能领域。主要进入方式为自主研发相关产品, 开发相关领域针对性技术赋能行业应用,或者通过外 延并购扩张业务版图。

? 对互联网企业来说,更倾向于利用自身的互联网基础 与平台优势来进行技术布局。IBM Watson在医疗方 面主要应用于癌症诊断和治疗,此外在慢病、医疗影 像、大健康、体外检测、精准医疗、机器人和疾病研 究治疗也有所布局。谷歌布局领域最广,科研与风 险投资并行,覆盖远程医疗、新药研发、器械、药品 配送、患者管理等关键环节。百度于2019年收购医疗 人工智能领域康夫子企业,重启医疗领域布局,并发 布“百度灵医”发力智能分诊、眼底筛查、临床辅助 决策支撑系统。2018年阿里健康与阿里云共同建设阿 里医疗人工智能系统——ET大脑,并推出“Doctor You”人工智能辅助诊断系统,率先应用于CT肺结节 辅助检测,并于2018年扩展到糖尿病慢病管理领域。 Tencent觅影于2017年面世,目前该产品已经具备AI医学 图像分析和AI辅助诊疗两项核心能力。此外,Tencent通 过投资方式在三年间对互联网医疗进行产业布局,投 资金额达到数百亿元*。

? 对于传统医疗巨头来说,在医疗人工智能领域来说更 侧重于布局医疗属性。GE着力于研发智慧型创新的技 术和数字医疗产品,通过资产云管家、云影像解决方 案和云心电解着力决方案三大主力产品开启数字化转 型之路。2019年9月,FDA已经批准了GE重症监护套 件(Critical Care Suite ICU气胸预判AI解决方案), 这是GE医疗首个嵌入移动X射线设备中的人工智能算 法。Philips在医疗人工智能领域凭借临床经验和数字 化及人工智能技术,推出整合型解决方案,其“星云 影像平台”目前已经通过FDA和CFDA认证。Siemens 在医疗领域布局影像诊断、临床诊疗和实验室诊断领 域,并积极推进在数字健康服务与医疗企业管理方案 领域的业务延伸。现已推出医疗智能化平台的磁共振 产品MAGNETOM Sempra和数字化医用X射线产品 Multix Impact等多项产品和解决方案

? 对于传统企业来说,主要通过对外投资并购的方式来 拓展业务边界,进入医疗人工智能领域。比如复星集 团和中国平安于2018年B轮入局Airdoc,专注于眼科 的辅助诊断AI医疗平台;英伟达于2018年6月投资以 色列AI医疗影像服务商Zebra Medical Vision;手机 硬件起家的小米,也在生态链布局一系列针对身体健 康监测的小米手环和体重秤等产品,探索医疗健康大 数据应用的更多可能性。

“AI+医疗”主要应用场景分析

2.1 AI+医疗影像

我国临床需求增加,专业医生缺 口大,AI医疗影像市场需求迫切

? “AI+医疗影像”,是指将人工智能技术应用于医疗 影像诊断中。现代医学建立于循证医学的基础之上, 医疗影像是临床医生一项重要的诊断依据。主要对患 者的影像资料进行定性和定量分析,不同阶段历史比 较等。目前,AI医疗影像已成为我国AI医疗领域最为 成熟的细分领域。

? 从诊断路径来看,人工智能基于图像识别和深度学习 技术作用于医疗影像,在临床诊断中主要可分为两个 阶段:其一,图像识别阶段,应用于感知环节,对影 像进行读取和梳理,从中获取有价值的信息;其二, 深度学习阶段,应用于学习和分析环节,通过对海量 影像数据和诊断数据的输入,对神经元网络进行深度 学习训练,使人工智能掌握诊断能力。

? 从临床需求来看,我国专业医生缺口大,工作繁琐重 复,诊断效率较低,服务模式亟待创新。目前,我国 医疗影像数据以每年30%的速度持续增长,而影像科 医生的年增速仅为4%,加之医生培养周期较长,医生 资源流失率较高,我国每年培养60万医学生,只有10 万人走上临床岗位,远不能满足临床实际医疗需求。 以宁波大学附属医院(三甲医院)为例,影像科医生 平均每天需要完成80-100份CT,或60-80份磁共振, 或120-150个超声部位的影像诊断。即使每份报告只 用七八分钟,也需要10个小时才能完成*。

人工智能用以解决病灶识别与标 注等多种医疗影像需求

? AI主要解决三种影像需求:1)病灶识别与标注。针对 X线、CT、MRI等影像进行图像分割、特征提取、定 量分析和对比分析,识别与标注病灶,帮助医生发生 肉眼难以发觉的病灶,降低假阴性诊断发生率,提高 医生诊断效率;2)靶区自动勾画与自适应放疗。针对 肿瘤放疗环节进行影像处理,帮助放射科医生对200450张CT片进行自动勾画,时间缩短到30分钟一套; 在患者15-20次上机照射过程中不断识别病灶位置变 化以达到自适应放疗,减少射线对病人健康组织的辐 射与上海。3)影像三维重建。基于灰度统计量的配准 算法和基于特征点的配准算法,解决断层图像配准问 题,有效节约配准时间,在手术环节有重要应用。

? 头部企业通常针对某一病种,在病灶识别与标注功能 基础上,依照医学诊断路径开发其他功能,真正为医 生诊断决策提供帮助。以肺结节为例,系统识别结节 后,将筛查结果生成结构化报告,并对比分析,自动 搜索历史影像资料,对比不同时期结节变化。

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市场竞争格局未定,高质量数据 获取与标注能力成为核心竞争力

? 从市场竞争格局来看,目前中国AI医疗影像领域百家 争鸣,尚未出现占据垄断性优势地位的企业。IBM、 谷歌、阿里、Tencent、GE医疗、乐普医疗以及众多 初创企业均在这一领域进行业务布局。此外,自2016 年以来,专注于不同病种与技术方向的AI医疗影像初 创企业受到资本热捧,一定程度上推动行业发展。

? 中国医疗影像数据量巨大,但利用效率较低,且其中 非结构化数据占据总量90%左右。这些海量数据缺乏 结构化数据梳理,标准化呈现体系,以及跨平台分享 的生态环境,大部分数据都处于孤立且非标准化存在 的状态,可利用价值不高。因此,AI医疗影像企业在 高质量数据获取和标注上存在较大挑战。

? 高质量数据获取难度大。一方面,高质量影像数据集 中在三甲医院,仅对内流通,缺乏共享机制,难以获 取;另一方面,过往的医学影像数据及临床诊断报告 信息,缺乏统一的标准化记录,数据质量参差不齐。

? 数据标注成本高。在数据处理流程中,重点环节在于 数据预处理工作,数据标注的准确性将直接影响最终 诊断结果。在机器学习过程中,参与训练的每张图片 都要经过专业人员标注。尽管未来五年内小样本学习 在理论层面或将有所突破,但目前数据处理和学习方 法仍需要消耗大量时间和精力。高质量数据获取和数 据标注能力成为企业核心竞争力之一。

平台分成和技术解决方案两种商 业模式正在不断探索与尝试中

? 从落地情况来看,目前中国AI医疗影像产品主要应用 在疾病筛查方面,以肿瘤和慢病领域为主。其中,肺 癌和眼底筛查领域介入企业最多,近两年乳腺癌也成 为热门布局领域之一。此外,不同企业针对客户群体 也有所差别,除三甲医院和基层医院外,也有面向C端 和保险企业等产品。 ? 目前AI医疗影像的商业模式仍在不断探索与尝试中, 主要可分为以下两种商业模式:

? 第一,平台分成模式。与基层医院合作,提供影像资 料诊断服务,按照诊断数量收取费用,相当于与医院 共同提供医疗影像服务,并从中获得分成。

? 第二,提供技术解决方案。与大型医院、体检中心、 第三方医学影像中心及医疗影像器械服务商合作,提 供技术解决方案。1)面向大型医院、体检中心及第三 方医学影像中心一次性出售“AI+医疗影像”解决方 案的使用权或使用期间定期收取使用费。三级医院由 于采购预算较高,设备更新意识较强,通常以这种模 式与AI医疗影像企业进行合作。目前DeepCare正在 探索这种商业模式,开发不同病种智能模块放在云平 台上,客户根据自己需求进行选择并付费。2)与医疗 器械厂商合作,在医疗设备中加入智能模块,硬件捆 绑App销售,将产品功能嵌入到硬件设备当中。例如 GE、Philips、Roche等企业都在发力器械智能化,并 在相关领域取得技术进展及产品化应用。

2.2 AI+辅助诊断

人工智能在辅助医生进行疾病检 测和诊断方面的应用快速发展

? 目前,人工智能在辅助医生进行疾病检测和诊断方面 的应用快速发展,包括在医疗影像领域的突破,基于 电子病历的临床辅助决策系统,以及诊断后手术治疗 等。未来经过更加丰富的数据标注及模型优化,将影 像、病历、检查检验等多模态数据进行整合,人工智 能可以检测和诊断的疾病类型将随之增多,提高疾病 早期发现率,帮助医生提高诊断效率及诊断准确性。

? AI医疗影像是辅助诊断的主要应用领域,前文已有介 绍,本节内容重点先容影像之外的电子病历、导诊机 器人、虚拟助理、手术机器人等其他应用方向。

? 电子病历。在电子病历领域,人工智能利用自然语言 处理技术以及语音识别技术,来处理大量文本与语音 信息,将病历语言标准化、结构化、统一化,使病种 数据更加专业,病历输入更加简单,病历展现形式更 加直观,辅助医生进行临床决策判断

? 导诊机器人。导诊机器人能有效解决医院人满为患, 患者无法及时获得就医引导的行业痛点。导诊机器人 可以基于人脸识别、语音识别和人机交互技术,为患 者提供挂号和就医引导,进行身份识别,信息收集, 数据分析等,有效引导患者分流,帮助医生提高问诊 及诊断效率。

? 虚拟助理。人工智能可基于历史问诊信息大数据,帮 助医生回复患者问诊,并有针对性的提出相关问题, 节约医生的时间和精力。

手术机器人已成为人工智能辅助 诊断领域比较活跃的应用

? 目前在辅助医疗方面,人工智能已经形成了一些实质 性应用,手术机器人和医疗机器人就是比较活跃的尝 试。手术机器人已经在胃肠外科、泌尿、妇科和心外 科等外科手术中渗透与应用。手术机器人通过高分辨 率3D立体视觉以及器械自由度,在狭小的手术空间内 提供超越人类的视觉系统,更大的操作灵活性与精准 度,拓展了腹腔镜手术的适应症,增强手术效果。

? 美国直觉外科企业(ISRG)的“达芬奇手术机器人” 已被FDA批准用于泌尿外科、妇科、心胸外科、腹部 等外科手术,在美国院内渗透率达60%。ISRG企业由 此高速发展,2015-2018年营收平均增速16%,2018 年营收达到37.24亿美金,并始终保持着高达30%的净 利率,总市值超600亿美金。目前单台达芬奇手术机 器人在我国售价约1800万元,每年维护费200万元, 已有约400家医疗机构拥有该设备的配置证,但仍未 大规模推广应用。

? 据BCG波士顿咨询测算,预计2021年全球医疗机器人 规模将达到207亿美金,其中60%市场份额为手术机 器人。美敦力、强生、西门子和史赛克是四大重要设 备服务商,近两年通过收购不断扩大自身医疗机器人 版图。例如,2018年美敦力以17亿美金收购以色列 Mazor Robotics及其机器人辅助手术平台,研发脊椎 手术机器人引导系统。2019年强生以34亿美金收购瑞 士Auris Medical,加强外科微创手术业务研发。

人工智能临床决策系统的行业壁 垒较高,临床常识库是关键

? 人工智能技术还可用于临床辅助决策,临床决策系统 (CDSS)相当于一个不断更新的医学常识库,是基于 人机交互的医疗信息技术应用系统,通过数据和模型 辅助医生完成临床决策。CDSS的使用场景涵盖诊前决 策、诊中支撑和诊后评价全流程,帮助临床医生做出 最为恰当的诊疗决策,提高诊断效率与诊断质量。

? 目前,世界上绝大多数CDSS都由三部分组成:即常识 库、推理机和人机交流接口部分,其中庞大可靠的临 床常识库是CDSS的行业壁垒。目前大部分企业的常识 库都难以满足医生的临床需求。而由于医院内部系统 之间的信息隔离,大多数CDSS与医生临床工作脱节, 导致CDSS的决策方式与医生的决策习惯相悖,降低临 床医生的使用积极性。一个完整的临床常识库应当包 含各种最新临床指南、循证医学证据、医学文献、医 学辞典、医学图谱计算工具、大量电子病历等海量数 据,还应当交互良好,方便临床医生从数据库获取信 息。此外,数据库必须是开放的,动态更新的。对第 三方信息化企业来说,行业壁垒较高。

? 我国CFDA目前还未对人工智能临床决策系统建立明确 标准,国家食药监局正在制定评审《深度学习辅助决 策医疗器械App评审要点》。美国FDA已经批准一些 CDSS产品,有针对单病种的,有专家常识库系统。比 较典型的包括荷兰科威集团的UpToDate临床决策支 持系统,IBM Watson在肿瘤辅助诊断治疗的应用。

2.3 AI+新药研发

新药研发面临研发周期长、研发 成功率低和研发费用高三大问题

? 新药研发主要包括药物发现、临床前研究、临床研究 以及审批与上市四个阶段。一款药物从靶点发现到批 准上市需要经历复杂且漫长的流程,需要大量人力、 物力和财力投入。正因如此,新药研发面临研发周期 长、研发成功率低和研发费用高三大痛点问题。

? 研发周期长。据Frost & Sullivan统计,新药研发需要 历经10-15年。药物发现和临床前研究耗时6-7年,提 交上市申请后经过0.5-2年时间方可获批并规模生产。

? 研发成功率低。据Harris Williams Middle Market统 计,在进入药物研发管道的5000至10000个先导化合 物中,平均只有250个能够进入临床,平均只有1个才 能最终获得监管部门的新药批准,风险伴随新药研发 全流程。原研化药成功率最低,仅为6.2%。

? 研发费用高。据Tufts统计,新药研发平均成本不断上 升,从1970年代1.8亿美金,到1990年代10亿美金, 再到至今26亿美金。2018年,全球前十大制药企业新 药研发预算占销售额平均比重为19%。

人工智能开启医疗健康新时代:AI+医疗行业研究报告

人工智能因其算法和算力优势, 应用于新药研发多个环节

? 人工智能因其算法和算力优势,在新药研发流程中应 用于多个环节,帮助解决新药研发的三大痛点。人工 智能的优势主要体现在发现关系和计算两方面。

? 发现关系方面,人工智能具有语言处理、图像识别和 深度学习能力,能够快速发现不易被专家发现的隐藏 的药物与疾病连接关系和疾病与基因的连接关系等, 通过对数据进行深度挖掘与分析,构建药物、疾病和 基因之间的深层关系。

? 计算方面,AI以其强大的算力,可以对候选化合物进 行虚拟筛选,更快筛选出活性较高的化合物,平均节 约40-50%时间,年均节约260亿化合物筛选成本*。

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AI新技术企业、研究机构和大型 药企纷纷入局AI新药研发

? 目前人工智能药物研发市场主要有三类玩家,包括AI 新技术企业、药物研究机构和大型药企。 ? AI新技术企业以人工智能各项技术为核心竞争力,在 不同技术领域各有所长,从不同环节切入药物研发产 业链,并努力切入上下游研发环节,向药企或医疗机 构提供技术服务。

? 药物研究机构基于自身的高研究水平,从平台建设的 角度进行数字化转型,搭建自己的大数据平台,并尝 试对外输出研究服务,进行商业化变现。

? 大型药企与市场联系最为紧密,利用本身技术和研发 基础以及多年积累的药物研发数据,进行外延并购或 合作,拓展业务边界,通过新技术为药物研发赋能。 目前,全球前十大药企均已入局。2018年罗氏以19亿 美金收购肿瘤大数据企业Flatiron Health,为其提供 研发所需的数据与技术支撑,加速新药上市。

? 从国内市场来看,2018年6月,药明康德投资了将强 化学习和生成对抗网络(GAN)相结合进行分子发现 的Insilico Medicine。2018年9月,正大天晴与阿里 云医疗AI合作,获得一种全新的基于机器学习模型的 化合物筛选方法,与传统计算机辅助药物设计方法相 比,这套模型的筛选准确率可提高20%。2019年9月 江苏豪森与Atomwise达成合作,双方将合作设计并 发现多个治疗领域中多达11种未公开靶蛋白的潜在候 选药物。

2.4 AI+健康管理

AI可改善健康管理数据关联性薄 弱和人员专业性不足的痛点问题

? 传统健康管理领域存在行业标准不足、公众认知和接 受程度不高、数据关联性薄弱、人员专业素质不足、 支付机制不健全和现有服务链条不完整等诸多问题。 其中,以下两个痛点问题是可以利用人工智能技术去 发力解决的方向。

? 智能设备的数据关联性薄弱。目前,可穿戴设备和家 用医疗器械设备等智能设备仅停留在对于体征数据的 采集、提取和趋势分析层面,不同身体器官及不同平 台的数据之间不具备整体关联性,从而使许多数据成 为数据孤岛,无法有效发挥数据的联合分析作用,不 能为用户提供基于多项综合检测数据的整体身体健康 状况画像,进而不能满足用户的健康管理需要。人工 智能可以对数据进行综合提取与交叉分析,学习医疗 病历数据,根据用户的健康数据提供合理建议。

? 健康管理人员专业性不足。目前,绝大多数健康管理 人员都是非医学背景,素质参差不齐,专业性有所欠 缺,很少能为客户制定一份科学的健康管理计划。而 利用人工智能技术开发健康管理平台,拥有更为完整 的常识图谱,可以在一定程度上保证健康建议的专业 性。一方面,通过智能设备和体检中心等平台收集用 户的健康体征数据,结合强大的计算能力对数据进行 分析决策,提高疾病预测的准确性;另一方面,人工 智能通过高效计算和精准匹配使个性化健康管理成为 可能,推动健康管理的系统化与精细化。

AI在健康管理领域应用广泛,包 括风险识别、虚拟护士等多场景

? AI+健康管理是将人工智能技术应用到健康管理的具 体场景之中,通常与互联网医疗概念相结合,被归类 为互联网医疗的一种应用方向。目前,AI+健康管理 主要集中应用于风险识别、虚拟护士、精神健康、移 动医疗、可穿戴设备、健康干预以及基于精准医学的 健康管理等。

? 风险识别,利用人工智能进行数据获取与数据分析, 在诊疗过程或治疗周期中识别疾病的潜在风险,及时 给与预警及预防措施。例如,Lumiata企业利用其核 心预测分析产品“风险矩阵(Risk Matrix)”,采集 大量的健康计划成员或患者的数据点,然后为每个人 绘制出患病风险岁时间变化的轨迹;同时,利用大数 据构建医疗图谱,分析人群健康状态及患者的个性化 需要,帮助医生提高诊疗的准确性。

? 虚拟护士,了解病人的身体状况、饮食、运动和用药 习惯,运用人工智能技术进行数据分析,对病人作出 身体状态评估及调整意见,协助患者规划个人生活。 例如,AiCure通过智能手机摄像头获取用户信息,利 用人工智能面部识别技术提高患者服药依从性。

? 精神健康,运用人工智能技术对用户的语言、表情和 声音等信息进行挖掘,识别用户的情绪与精神状态, 发现用户精神健康方面的波动情况。例如,Affectiva 企业利用人工智能技术,让机器能够实时感知并剖析 使用者的情绪,并为其提出合理的见解与分析。

? 移动医疗,将互联网及人工智能技术应用于医疗服务 场景。在患者端,为患者提供在线挂号、远程问诊、 在线就诊等新的便捷医疗服务,将在一定程度上改变 传统医疗服务的提供方式,改善患者就医体验。在医 院端,基于医院信息化系统和大数据积累,利用人工 智能构建智慧医疗院内服务体系,打破诊疗各环节及 各科室间的信息同步与沟通壁垒,提高医疗效率。

? 可穿戴设备,正在从简单的健身追踪器转变为家用及 临床检测器,应用于医疗领域。根据IDTechEx行业报 告《2019-2029可穿戴技术预测》,在未来十年可预 测的48种不同穿戴技术产品中,有20种是可穿戴医疗 设备。包括助听器、心脏设备和胰岛素泵等较为传统 的医疗产品,也报告针对糖尿病患者的连续血糖监测 仪、新型电子皮肤贴片和其他具有潜力的新型可穿戴 医疗设备。基于传感技术、大数据和人工智能深度学 习技术,对实时健康数据进行分析预测,解决部分医 疗需求。

? 健康干预,运用人工智能技术对用户的各项健康指标 和体征数据进行定量分析,制定适合个体的健康管理 计划。例如,Welltok通过旗下的CafeWell Health健 康优化平台,利用人工智能技术对Fitbit等合作方提供 的可穿戴设备用户体征数据进行分析与挖掘,提供专 业化健康管理建议。同时,该平台亦能利用机器学习 识别患者的非医疗需求,为其对接相应服务。

“AI+医疗”案例分析

人工智能医疗
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