实习助理何时能转正?从肺结节影像AI技术的商业化探索说起

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国内外公开的胸部数据集、相对便利的数据获取条件,以及肺结节影像直观、便于观察诊断的特性,为影像AI技术的创业者们进入肺结节检测行业提供了天然的起步机会。同时,影像科医生人手不足、影像数据快速增长,也为这一细分领域创造了商机。

自被称为AI影像“肺结节年”的2017年至今,肺结节人工智能如火如荼地发展起来,肺结节筛查模型也成为大多数人工智能创业公司的标配。然而,近120家AI医学影像企业中,有约百家企业布局于肺结节影像产品,同质化竞争严重,除此之外,迟迟不见产品过审使得商业模式无法落地,变现,成了难题。

一切在2020年被改变。

基于技术相似,在这一年,不少AI医疗企业走到了疫情防控第一线。疫情后,肺部CT检查的重要性进一步放大,肺结节筛查的应用场景由此不断丰富,CT影像的AI辅助诊疗成为最最高频用于临床使用的AI医疗影像应用场景之一。

疫情爆发所带来的海量病患影像数据,在很大程度上加快了AI+CT等医疗影像产品通过审批所需的标准化数据库建设,暴增的临床运用需求也使得审批所需的临床试验进行速度大幅提高。随着包含“首张肺结节AIII类证”在内10个NMPA三类证下发,2020被称为医疗AI拿证元年。

疫情吹动东风再起,AI医疗影像又一次成为人工智能医疗健康领域的热门赛道,肺结节检测筛查作为其中的先行者,已经率先步入红海,开始步入发展成熟阶段,产品技术日渐得到市场认可,商业模式也逐渐成熟。

图片来自:图虫创意

发展痛点凸显

单从个别单项任务的快速精准完成程度来看,目前,肺结节人工智能模型已经能够实现极高的灵敏度,对于微小结节的检出达到了瞬间全识别。然而,从筛查到诊断的全流程中不难看出,AI需要在发现异常、量化测量、随访跟踪和鉴别诊断中发挥更可靠作用,最终才能具有临床应用价值。

例如,在胸部CT检查中,不同的胸部疾病表现出的征象并不止肺结节一种,在医生看病的过程中,往往要综合考虑胸部CT检出的各种异常症状,做出最终诊断,这是医生的能力、效率最显著的价值体现。还停留在单病识别阶段的大多数AI医疗影像产品,显然不能胜任全方位的临床诊断场景的需求,需要进一步研发多任务、多线程的真实场景诊断模型,才能实现医生生产力的最大解放。

一旦AI实现了对医生日常重复性劳动的替代,人工智能这个“实习助理”将真正转正上岗,医疗过程中的基础环节和瓶颈环节将不断优化,医疗供给与需求的差异将逐步缩小,才能令更多的患者从中受益。

道阻且长,AI医疗影像2020年后在肺结节筛查领域的再度异军突起,从更广泛的意义上来看,更像是医疗AI急需一个细分赛道来向外界证明,商业化落地不再只是概念上的可行,更具备了实践层面的操作可能。

目前,AI影像医疗有两种较为主流的营收模式:一种是器械与算法打包售卖,软件设施、售后服务与影像设备一同推出;另一种是医院单独引进AI产品,用于非采购性临床科研。

在三类证正式下发后,现有收费模式遭遇破局,意味着一部分企业真正拿到了商业化准入的钥匙,他们有资格进入医院采购目录,可以实实在在地用技术赚钱,接受临床和市场的考验。

医院愿意为新兴技术买单吗?除了得看AI为其带来了多大的经济效益,还涉及医保、国家政策的制定、监管的实施等,放眼未来,医疗AI行业仍然需要聚焦在创造价值,真正达到了为医疗全流程提速的目的,找到愿意买单的支付方只是时间问题。

除此之外,“准考证”的下发也使同质化竞争激烈的细分赛道开始出现头部效应,先拿证的企业跑马圈地,一定程度上催生了行业分化,也让还在探索中的医疗AI行业,面临着内部大考。

借东风,战红海

“持证上岗”始终是国家、医疗企业、临床的共同需求。从2017年开始,为推动AI医疗辅助诊断发展,NMPA一直在不断完善相关政策、促进标准化单位落地。

从一系列人工智能医疗相关政策的颁布也可以看出,建立各医疗细分领域的标准数据库势在必行。以实操性最强的AI医疗影像为例,只有建立标准数据库才能在质量上解决图像的临床代表性、图像多样性、标注的权威性与规范性及数据的可溯源性等问题,加速产品的研发、应用和迭代。

从技术创新的角度看,医疗AI的价值创造必然来自医疗场景的融入。如果,模型研究人员只懂算法,不了解临床的流程和需求,不熟悉诊断的基本知识,无疑会造成闭门造车、自娱自乐。因此,技术的发展需要“AI+医疗”跨学科人才的培养和汇聚。在较为专业的诊疗领域,创业者不仅要研究AI算法,更要从需求端,包括筛查、诊断、消费等方面深入了解,才能在严峻的市场竞争中取得先机,厚积薄发。

在“商业化”成为医疗AI核心关键词的2021年,这一行业开始用科技价值和商业价值的双重探索,回击曾经所有的质疑。迎来真正的机遇之后,面对市场这块试金石,挑战近在眼前,广阔的海洋也在眼前。

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