德勤《全球人工智能发展白皮书》:人工智能医疗应用欠缺可行的规则和标准(附下载)

近日,由德勤科技、传媒和电信行业编制的《全球人工智能发展白皮书》发布。白皮书探究了人工智能技术步入商业化阶段后,在全球各主要城市的创新融合应用概况,以及技术对各行业带来的变革。(文末附下载)

作者: Wendi 来源: 大健康派 2019-09-23 17:12:36

近日,由德勤科技、传媒和电信行业编制的《全球人工智能发展白皮书》发布。白皮书探究了人工智能技术步入商业化阶段后,在全球各主要城市的创新融合应用概况,以及技术对各行业带来的变革。(文末附下载)


白皮书中首先阐述了13点发现:


1.人工智能正全方位商业化,在各个行业引发深刻变革。

2.AI全面进入机器学习时代,未来人工智能的发展将是关键技术与产业的结合。

3.人工智能投资趋于理性,底层技术和易落地领域更受人工智能领先机构青睐。

4.城市是承载AI技术创新融合应用的综合性载体,也是人类与AI技术产生全面感知的集中体验地。

5.政策与资本推动京津冀、长三角、珠三角成为人工智能企业分布最多的地区,北京、上海领跑全国。

6.以上海和北京为代表的一线城市在人才数量、企业数量、资本环境以及科研能力长期处于第一梯队。

7.人工智能推动金融行业构建更大范围能的高性能生态系统,提升金融企业商业效能并变革企业内部经营全过程。

8.人工智能在教育行业的应用逐步深入,应用场景向覆盖教学全流程方向变革。

9.数字政务的建设主要依靠自上而下推动,构建政务数字化目标加速政府智能化变革。

10.以无人驾驶技术为主导的汽车行业将迎来产业链的革新。

11.人工智能在制造业领域的应用潜力被低估,优质数据资源未被充分利用。

12.零售领域应用场景从个别走向聚合,传统零售企业与创业企业结成伙伴关系,围绕人、货、场、链搭建应用场景。

13.医疗行业人工智能应用发展快速,但急需建立标准化的人工智能产品市场准入机制并加强医疗数据库的建设。


资本市场


首先,在资本层面上,人工智能投融资市场更加趋于理性。而经过市场的洗礼之后,资本更加集中在底层技术创业公司,以及医疗、教育、无人驾驶等落地性强的领域。白皮书显示,2015年,中国人工智能领域投资总额为450亿元,2016年和2017年频次持续增加。到2019年上半年中国人工智能领域共获融资超过478亿元。而医疗行业在其中的占比相当可观。


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巨头也在产业上下游不断加强资本布局。例如阿里巴巴投资重点主要在安防和基础组件;腾讯投资的重点主要集中在智慧健康、教育、智慧汽车等领域;百度投资重点主要在汽车、零售和智慧家居等;京东投资重点聚集在汽车、金融和智慧家居等领域。依托中科院体系的国科系在与芯片、医疗、教育等人工智能技术和应用领域均有涉足。


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创新融合应用


白皮书还中还评出了2019年20个全球AI创新融合应用城市。AI创新融合应用城市的考察因素包括顶层设计、算法突破、要素质量、融合质量、应用质量五个方面。


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例如伦敦,在应用质量方面,DeepMind已与英国医疗机构和电力能源部门达成合作,寻求将人工智能运用在医疗、电力等领域的方案,以此提高疾病防治和能源适用效率。


再例如上海,在顶层设计上不断完善和细化在人工智能领域的发展战略和政策;在融合质量上,上海已成为了推动人工智能产业投资基金组建运作的核心地区,拥有聚焦人工智能创新孵化的空间载体,包括医疗、教育在内的多个热门凌云的项目入驻。目前上海拥有人工智能核心企业近400家,还启动了微软-仪电创新平台、上海脑科学与类脑研究中心等基础研发平台,吸引了亚马逊、BAT、科大讯飞等行业创新中心、和AI实验室落沪。在应用质量方面,上海也致力于AI与产业结合的各类场景落地。


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技术发展


白皮书中提到,在技术的发展方面,人工智能在如语音识别和视觉识别等单独技术的能力正在急速提升,并快速应用到多个商用领域。然而随着人工智能在商业领域的快速发展,涉及的领域和范围日渐复杂,单独的技术方案无法满足行业的应用需求。尤其在无人驾驶、医疗等壁垒较高的领域,人工智能仍然无法完全商用。


特别是医疗行业,加上由于其特殊性,受到严格监管,虽然人工智能技术能从不同角度帮助优化医疗资源的配置,但是在政策约束和管制之下,能否顺利推广应用,商业化进程中如何制定相关的标准等,都是巨大的问题。此外,传统的观念的束缚和人才方面的缺失,也医疗人工智能发展造成了挑战。


白皮书指出,人工智能医疗应用欠缺可行的规则和标准。依据规则和评价方法的明确程度、特殊情况频率出现高低以及训练数据的规模三个评判标准来衡量,人工智能医疗在仍然处于发展中期,要实现完全替代医生的能力,还需要很长一段路要走。


以智能诊断为例,人工智能帮助进行辅助诊断在医疗责任认定方面也存在问题和挑战。用户在使用医疗虚拟助手表达主诉时,可能会漏掉甚至错误地进行描述,导致虚拟助手提供的建议不符合用户原本的疾病情况。


人工智能医疗涉及的技术如下表所示:


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首先,医疗信息标准的缺失造成了人工智能在医疗方面应用的难题。

人工智能是强数理、强逻辑的工具,对于内容的精准度和标准化要求很高。例如,对于医疗图像的病灶标注,即使是同一个科室的医生也可能有不同的标注方式,还有就是病历,患者的电子病历数据很难保证完全准确同步,不同的医生对于各个病种的名称叫法都会存在地域差异。


第二,由于医疗病症繁杂且特殊情况的频率高,且关乎民生一旦出现任何差错可能危及生命,因此各国对于新技术的准入机制管控十分严格。

目前监管部门禁止虚拟助手软件提供任何疾病的诊断建议,只允许提供用户健康轻问诊咨询服务。我国监管部门对于利用人工智能技术提供诊断功能的审核要求非常严格。在2017年CFDA发布的新版《医疗器械分类目录》中的分类规定,若诊断软件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,则按照二类医疗器械申报认证;如果对病变部位进行自动识别并提供明确诊断提示,则必须按照第三类医疗器械进行临床试验认证管理。


此外,从训练数据的规模来衡量,医疗数据仍然存在诸多问题。虽然中国的医疗数据整体量很大,但是具体到某一类医疗问题时还存在数据量不够大的问题。同时数据的质量也不够高。

例如医疗影像,必须要有临床经验丰富的医生对数据进行标注后才能拿给机器学习,这种高质量的、标注过的数据资源相对有限。目前,三甲医院拥有绝大多数影像数据和经验丰富的医生,最有能力帮助人工智能企业做出好的模型。


技术落地


在产业层面,当前存在很多问题,例如医疗资源不均衡造成的资源配给跟不上需求;看病贵,看病时间长;基层卫生医疗水平差等问题亟待解决。虽然人工智能在技术层面还需很长时间继续成熟,但是有一部分解决方案已经能够为这些痛点服务。随着技术的发展,也将极大简化繁琐的看病流程。


目前医疗人工智能已经基本覆盖了医疗、医药、医保、医院四大环节。


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从应用场景来看,智能医疗、医院管理、健康管理三个领域率先尝试产品落地。


智慧健康管理。智慧健康管理是人工智能技术应用到健康管理的具体场景中,利用医疗传感器监测个人健康状况。


目前主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。随着人工智能的发展,大数据从个人病历、POCT备、各类健康智慧设备、手机APP中大量涌现。健康管理行业因其预防、调养的基调和个体化管理的特性,正在成为预防医学的主流。


如杭州认识科技,产品设计方向聚焦在通过医疗信息学、临床医学知识及虚拟人技术的应用,为疗行业提供虚拟医生院后随访服务。


智能医学影像。智能医学影像是将人工智能技术应用在医学影像的诊断上。


人工智能在医学影像应用主要分为两部分:


一是图像识别,应用于感知环节,其主要目的是将影像进行分析,获取一些有意义的信息;

二是深度学习,应用于学习和分析环节,通过大量的影像数据和诊断数据,不断对神经元网络进行深度学习训练,促使其掌握诊断能力。


目前包括科大讯飞、腾讯均已进军智能医学影像领域。腾讯觅影的图像识别、深度学习等领先的人工智能技术,辅助医生对食管癌进行早期筛查,发现准确率高达90%,帮助患者更早发现病灶。国内还有健培科技、医渡云、智影医疗、睿佳医影RayPlus、迪英加等公司也致力于将人工智能与医学影像结合来服务于医疗。


智能诊疗。智能诊疗就是将人工智能技术用于辅助诊疗中,让计算机“学习”专家医生的医疗知识,仿真医生的思维和诊断推理,从而给出可靠诊断和治疗方案。


智能诊疗场景是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。


截至目前,智慧诊疗已经在中国落地了多个项目,最具典型性的是IBM沃森智慧诊疗平台等解决方案。沃森肿瘤专家(Watson for Oncology)是IBM研发的认知计算系统,应用于肿瘤医学领域并辅助肿瘤治疗。沃森智能诊疗系统结合医惠多学科会诊云平台,综合辅诊、会诊等多种诊疗协作方式,沃森认知运算技术作为核心能力,为医生讨论提供充分的临床实证支持,并协助病患数据传输、知识库建立、与院后随访功能,形成全程死循环管理。


“腾讯觅影”作为国内AI+医学领域的标杆,也是腾讯医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台的中坚力量。目前,“腾讯觅雕”AI影像已实现了单一病种到多病种的应用扩张,从早期食管癌筛查拓展至肺癌、糖尿病视网膜病变、乳腺癌、结直肠癌、宫颈癌等疾病筛查。“腾讯觅影”AI轴诊平台能够辅助医生诊断、预测700多种疾病,涵盖了医院门诊90%的高频诊断。问前引擎己储备约50万医学术语庳,超过100万术语关系规则库,超过1000万健谈知识库,超过8000万高质量医疗知识。


市场预测


在国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中,中国明确了2020年人工智能核心产业规模超过1500亿元的目标。据预测,医疗人工智能行业将占人工智能总体市场规模的五分之一。2016年中国医疗人工智能的市场规模达到96.61亿元,增长37.9%,数据显示,2017年中国人工智能医疗市场规模超过130亿元人民币,增长40.7%。预测2019年可达到310亿元人民币。


白皮书指出,从市场需求来看,由于中国医疗资源的短缺和分配不均,更加开放和高效的医疗解决方案成为了市场急迫的要求。


在技术发展上,随着中国在与医疗健康相关的计算机视觉、自然语言理解和数据挖掘等方面的长足进步,医疗人工智能在应用落地上有了更多的技术支持。


政策方面,互联网、人工智能下的医疗健康行业发展一直是中国国家政策重点扶持和关注的领域。2018年4月,在印发的《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》中,国务院明确指出支持研发医疗健康相关的人工智能技术。均为医疗人工智能行业的发展传递了积极的政策信号。


近几年国内医疗领域的新创公司数量持续增长,且吸引了大量资本的注入。目前我国共有144家智慧医疗公司,已初步形成北京、广州、长三角的智慧医疗聚集群。这些广泛分布于疾病筛查和预测、医学影像诊断、病历与文献信息分析、新药发现等细分领域,其中2018年获融资企业最多的领域为疾病筛查和预测。在资金来源方面,既有大型国资企业、也有BAT和科大讯飞这样的互联网巨头布局。


还是以上海为例,白皮书列举了上海发展人工智能医疗的3大优势:


1.平台优势。上海医疗服务量大,居全国之首,基础科研实力强,累积了系统完整的医疗数据,这个数据平台为人工智能服务提供良好的基础;

2.上海国际化程度高、具有创业服务的基础,聚集了主流的医疗信息企业和互联网企业,拥有大量资金和人才,在影像、微创、信息和药物等方面具有优势;

3.上海在产学研用一体化的发展已经有了良好的开端,并且培育了优秀的电子、智能医疗设备企业,这为人工智能的研发、平台的创建,数据共享等方面奠定基础。


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附件:全球人工智能发展白皮书.pdf


医疗人工智能 白皮书 创新融合应用

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