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AI賦能醫療,距離真正應用還有多遠?

2019-05-14 艾媒網 閱讀 12240

摘要: 本次活動從前沿技術、產品以及商業化落地等多個角度出發,旨在為智能醫療行業內的玩家們提供新的思考。

  5月10日下午,由鎂客網主辦,合力投資、SIPAI、蒲公英孵化器協辦,青銅資本、荒合資本支持的“AI賦能智能醫療——M-TECH 2019智能醫療創新產業論壇”于蘇州圓滿落幕。本次活動從前沿技術、產品以及商業化落地等多個角度出發,旨在為智能醫療行業內的玩家們提供新的思考。

  現場由鎂客網聯合創始人薩向東進行了致辭,他表示人工智能與各個行業的融合已是大勢所趨,具體到AI賦能智能醫療行業,目前對于行業內的創企而言商業化落地仍然是非常大的挑戰,如何解決這一問題需要行業的共同摸索。

鎂客網聯合創始人薩向東

  此外活動現場邀請到中國國家生物醫學材料工程技術研究中心副研究員張華博士、深思考首席機器學習科學家王泳、格源致善生物科技創始人蘇小平博士、左手醫生創始人張超、點內生物科技創始人葛亮等多位業內大咖和專家學者。現場,他們就人工智能如何賦能智能醫療、智能醫療商業化路徑等話題進行了多維度的熱議和探討。

  腫瘤/癌癥診斷,新技術如何各顯神通?

  2011年IBM利用AI認知系統Watson閱讀醫學文獻、論文、協助醫生提供個性化專業治療建議,這一舉動拉開了AI賦能醫療行業的大幕,掀起了智能醫療的浪潮。隨后谷歌以及微軟、亞馬遜等紛紛參與進來,成為了推動智能醫療發展的重要力量。

  如今國內智能醫療發展如火如荼,醫療資源分配不均、醫護人員短缺等醫療行業痛點為智能醫療提供了廣闊的發展空間,企業也從軟硬件層面切入,推出諸多產品加速智能醫療的落地應用。腫瘤篩查就是其中重要的落地場景。

  近十年來,圍繞DNA、基因、蛋白質等的研究歷程,同時也是計算機、電子工程高速發展的時代。如今整個分子生物學的脈絡已經相對清晰,并且已經有成熟的設備供人類觀測大量的分子級對象,比如測序儀和質譜儀,而伴隨著人工智能的發展,AI與生物技術的融合能夠幫助研究人員對大量的分子級對象進行解析和計算。

  作為專注于代謝組學課題的研究員,張華博士發表了名為《代謝組學在腫瘤早篩領域的進展及展望》的演講,其中他重點提到了基質輔助質譜分析在人類常見的十幾種高發癌癥及高危慢性病的診斷與篩查上的應用。

中國國家生物醫學材料工程技術研究中心副研究員張華博士

  張華博士提到,該技術融合了大數據和深度學習,目前該技術應用在癌癥早期篩查的產品已經研發出來,能夠應用于我國高發病率和死亡率的癌癥腫瘤中,檢測特異性均超過98%,靈敏度在92%以上。并且,該產品可以免去傳統金標準檢測的繁瑣和不便,能夠更早的發現腫瘤蹤跡,為進一步診查提供可靠依據。

  在由泰萊生物醫學研究與拓展副總裁鐘晟博士主持的鎂客論道圓桌環節,普瑞森基因科技聯合創始人許雷介紹了公司正在做的微生物學腸癌篩查,并與常見的糞便隱血、脫落癌細胞檢測進行了對比。他表示由于腸癌的潛伏期很長,且患者得了該病也不痛不癢,導致發現患有該病往往都到了發病晚期。糞便隱血篩查方式檢測也是針對腸癌后期患者;脫落癌細胞篩查方式檢測針對的是一定早期的患者。而微生物學腸癌篩查要做得是針對良性和惡性期間的患者的檢測。

 從左至右:泰萊生物科技醫學研究與拓展副總裁鐘晟(主持人)、中國國家生物醫學材料技術研究中心副研究員張華、萬乘經緯基因科技創始人施威揚、普瑞森基因科技聯合創始人許雷

  智能醫療在腫瘤治療上的應用

  據萬乘基因創始人施威揚教授介紹,過去的精準醫學其實是在對比人與人之間的基因差異,未來的精準醫學對比的則是每個人具體的某一個疾病本身之間的差異,是細胞與細胞之間的差別,這些差別決定了一個腫瘤當中的這些細胞與另外一些細胞對于同一個免疫治療效果的不同反應。如果用單細胞的方法,對每個人的病癥進行綜合性的描述,將在疾病標志物的檢驗、治療方面都有非常好的作用。

  格源致善創始人蘇小平博士則圍繞“基于智能算法的新抗原精準預測、高效評估在腫瘤個性化免疫治療中的應用”進行了分享。他提到,腫瘤治療的方式很多,比如手術、靶向、治療等,但腫瘤治療還有一個很大的難關就是腫瘤的異質性。而腫瘤的異質性的基礎是突變,由于患者的突變譜不同,用同一種方式去治療同樣的肺癌或者腎癌患者,效果會比較差,而針對不同患者設計個性化的方案治療效果將會極大提升。格源致善現在做得新生抗原的疫苗就是這個方向。

格源致善創始人蘇小平博士

  AI醫療影像商業落地如何破冰?

  從整個智能醫療行業來看,一方面是各大公司的紛紛布局、技術的不斷革新以及相關產品層出不窮的火爆局面;另一方面卻是技術產品與產業融合時的水土不服、高誤診率、產品落地難以商業化的尷尬境地。如何突破,創造真正的價值對于行業的發展無疑至關重要。

  當前與大眾距離最近的智能醫療產品無疑是醫療APP和AI醫療影像。他們是如何理解智能醫療、如何去實現智能醫療的商業化呢?

  國內知名醫療APP的創始人張超介紹了他們正在做的事情,即用機器人醫生優化患者在線上掛號、獲取號源、醫生面診這一模式,實現當患者掛號后,機器人醫生先與患者溝通、做一些檢查并依此出具基礎的病歷,提供給真正的醫生。

左手醫生創始人兼CEO張超

  “經過這樣的優化,患者整個就診期間就非常高效,同時對于醫院而言也能夠實現醫療資源的最優分配。”

  與張超不同,來自深思考的首席機器學習科學家王泳則重點介紹了公司在醫療大健康領域研發的多模態醫療健康人工智能機器人“大腦”iDeepWise,以及該產品商業模式。王泳表示,iDeepWise分為云模式和端模式,其中云模式主要按照接入終端設備數量、輔助閱片數量收費;端模式依據算法芯片一體化+設備授權費用計算。

深思考首席機器學習科學家王泳

  點內生物科技創始人兼CEO葛亮在提及AI醫療影像的醫療價值時則表示,AI醫療影像剛出來只是幫助醫生進行篩查,隨之功能的不斷提升豐富延伸到療效評估、療效預測等方面之后,AI醫療影像的價值將真正突顯。

點內生物科技創始人兼CEO葛亮

  在最后一場由蒲公英品牌總監周琴主持的鎂客論道圓桌對談中,圍繞智能醫療的商業化如何創造真正的價值,益序醫療科技聯合創始人王雯靜坦言:“智能醫療目前還處于摸索和探索的階段,對于這個領域當中的初創公司而言,選擇一個真實的應用場景,找到AI能夠真正創造價值擁有剛需真正買單的客戶非常重要。”

從左至右:蒲公英品牌總監周琴(主持人)、益序醫療科技聯合創始人兼執行董事王雯靜、左手醫生創始人兼CEO張超、點內生物科技創始人兼CEO葛亮

  綜合來看,對于智能醫療而言前景廣闊,但立足于當下,企業更應該做好技術積累,找準真實的應用場景,才能從技術很好的走向落地,最終實現變現。

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