每經(jīng)編輯 每經(jīng)記者 趙天宇 每經(jīng)編輯 陳俊杰     

每經(jīng)記者 趙天宇 每經(jīng)編輯 陳俊杰

2017年，AI+醫(yī)學影像領域的大部分公司，業(yè)務都集中于AI輔助診斷肺結節(jié)，公布的檢測準確率普遍在90%以上。

在肺結節(jié)輔助檢測迎來很多公司“扎堆”的背后，對于不斷刷新的準確率，業(yè)內也存在“對于臨床知識來說沒有太大的價值”的爭議。AI+影像在這一領域的應用價值體現(xiàn)在哪里？投資機構通過哪些因素判斷從業(yè)企業(yè)的價值？

科大訊飛醫(yī)療總經(jīng)理陶曉東告訴《每日經(jīng)濟新聞》記者，“對醫(yī)學臨床工作流程的理解程度，是最終決定產品成效并區(qū)分出產品優(yōu)劣的關鍵點。在產品的設計過程中，如何去跟醫(yī)生現(xiàn)有的工作流程相結合，這對臨床的價值更加重要?！?/p>

精度百分比“價值”之爭

AI進行肺結節(jié)檢測的識別率、準確率，是這個行業(yè)長期以來的話題。各企業(yè)時常公布自己進行測評的結果。業(yè)內也有調侃稱，做肺結節(jié)AI的公司若沒有90%以上的準確率都不好意思出來說。

同時，國際權威的醫(yī)療影像大賽LUNA（肺結節(jié)智能讀片）也從未缺少過來自中國的挑戰(zhàn)者。LUNA的“肺結節(jié)檢測”和“假陽性篩查”等項目，自2017年下半年至今，每隔一兩個月便被新的中國企業(yè)刷新紀錄。

“現(xiàn)在技術發(fā)展到一定程度，大家在診斷準確性等常用指標上差別不大，將來的準確率都會隨著大數(shù)據(jù)積累以及算法的優(yōu)化而進一步提高，但是算法的同質化會變成一個趨勢?！碧諘詵|說。

AI診斷肺結節(jié)的準確度提升，在技術層面上意味著算法的優(yōu)化和進步；但另一方面，以數(shù)據(jù)或算法來驅動的“機械性”結果，只是該項技術能有資格應用于臨床診斷的一個前提而已。這個百分比只是一個參考數(shù)據(jù)，最終實現(xiàn)這個AI價值的，是在臨床上的真正應用并有效解決問題。

飛利浦大中華區(qū)臨床科學部高級總監(jiān)周振宇也曾在公開場合表示，很多企業(yè)得到的結果還是停留在純粹數(shù)據(jù)驅動的結果上，“100個肺結節(jié)找到多少百分比，這對于臨床知識來說沒有太大的價值?！?/p>

很多企業(yè)也在其AI的應用中強調這一點，會指出其肺結節(jié)AI已經(jīng)應用于若干家醫(yī)院的實際臨床工作中。在陶曉東看來，影像領域的臨床價值體現(xiàn)在，如何將算法融入到醫(yī)生現(xiàn)有的工作流程中，真正幫他們解決臨床問題。

需解決落地應用問題

2017年7月，國務院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》，在智能醫(yī)療部分提到，研發(fā)人機協(xié)同臨床智能診療方案，實現(xiàn)智能影像識別、病理分型和智能多學科會診。

通江資本董事總經(jīng)理施小平在AI醫(yī)療投資方向希望關注的，是在深刻領會醫(yī)療行業(yè)的特性和難點的基礎上，基于算法+大數(shù)據(jù)的AI項目。在投資基層醫(yī)療機構的過程中能夠發(fā)現(xiàn)，患者集中在三甲醫(yī)院很大程度是因為擔心基層醫(yī)生經(jīng)驗不足，而AI如果能有效的輔助診斷，提升醫(yī)生效率的同時也在推進分級診療的落實。

施小平表示，算法本身不能是簡單的輸入輸出過程，而是應具有深度學習醫(yī)學語言能力，具有識別判斷、發(fā)現(xiàn)規(guī)律建立聯(lián)系的能力，要能夠切實解決醫(yī)療某細分領域的問題。

據(jù)不完全統(tǒng)計，2017年至今AI+醫(yī)療領域已有約30次融資事件，涉及的AI+影像公司融資事件約占三分之一。其中，成立于2015年4月的匯醫(yī)慧影，在2017年10月和2018年1月迅速完成兩輪融資。

在心醫(yī)國際相關人士看來，AI+影像能吸引眾多投資是由這個行業(yè)的自身特征決定的。從實踐經(jīng)驗來說，實現(xiàn)數(shù)據(jù)打通需要業(yè)務驅動，深度挖掘數(shù)據(jù)價值。這些因素導致廠商可以獲取到醫(yī)學影像數(shù)據(jù)來訓練算法，成熟的智能診斷產品又可以在獨立醫(yī)學影像診斷中心落地應用，獲取商業(yè)價值。