多份研報指出，人工智能顛覆醫療行業的演化大致沿著“計算智能-感知智能-認知智能”進行。
《環球》雜志記者/張漫子
步入人工智能(AI)2.0時代以來，醫療人工智能領域巨頭環伺，引行業創業公司競相涌入。據不完全統計，當下醫療人工智能相關的創業公司全球有近170家，國內相關創業公司近70家。
2017年上半年，涉及數字醫療與人工智能醫療的投融資好消息接踵而至。主打癌癥檢測的美國醫藥公司格雷爾(Grail)融資額高達9.14億美元，在B輪融資中刷新了紀錄;從谷歌公司分拆出來的生命科學部門Verily獲8億美元融資……據統計，僅第一季度，全球一級市場就共發生1110起融資事件，投資總額約446億美元，其中醫療領域發生88起融資事件，總融資額34.08億美元。
這片被資本密切追逐的市場前景如何?它的潛力是否被高估?
IT巨頭布局醫療AI
隨著計算和存儲成本大幅下降，計算能力顯著增長，IT巨頭積極搭建的人工智能生態逐漸完善，一些人工智能醫療領域的領頭項目年內已結出碩果。
今年3月，阿里云發布的ET醫療大腦輔助醫生判斷甲狀腺結節點的場面，想必令不少人記憶猶新：ET醫療大腦通過計算機視覺技術在甲狀腺B超影像上圈出結節點，并給出良性或者惡性的判斷。而此前，人類醫生判斷甲狀腺結節點的平均準確率僅為60%至70%，當下AI算法的準確率已被證明可達85%。
阿里云總裁胡曉明表示，經過一年多的學習及訓練，人工智能ET已習得多項“醫療能力”。它可以借助醫療大腦的豐富知識庫與醫療經驗，在醫學影像、精準醫療、藥效挖掘、新藥研發、健康管理等領域扮演醫生助手的角色。
近日阿里健康攜手萬里云公司又有“新動作”。雙方合作研發的醫療人工智能系統“Doctor You”日前正式對外發布。據介紹，這個人工智能系統整合了臨床醫學科研診斷平臺、醫療輔助檢測引擎、醫師能力培訓系統等資源，將大幅提高醫生的診斷效率。
騰訊也在醫療AI領域重兵布局，在投資醫療健康品牌Cloud MedX后，又于今年4月向深圳的碳云智能投資1.5億美元。由華大基因原CEO王俊牽頭組建的碳云智能，致力于建立人工智能的內核模型，它可以解讀人類基因和健康信息，并對健康風險進行預警、進行精準醫療和個性化醫療。
在美國，微軟宣布將AI用于醫療健康計劃“Hanover”，他們試圖幫助尋找最有效的藥物和治療方案。此外，微軟還在研究模擬癌癥如何在不同病人身體里擴散，甚至于研究像計算機編程一樣創造生物細胞等。谷歌的人工智能企業DeepMind投資了英國巴比倫健康等一批創業企業。
一些業內市場分析報告提出預測：在2017年至2024年間，醫療影像、診斷、個性化AI助手、藥物開發和基因等領域的市場總值有望達100億美元。
埃森哲咨詢在《人工智能：醫療領域嶄新的神經系統》中預言未來10年的趨勢，認為與健康相關的AI市場將以40%的復合年增長率快速發展。
隨著數據量劇增以及存儲管理醫療數據的需求越發旺盛，醫療大數據被給予了足夠的重視，同時基于數據的分析市場也將爆發。P&S Market Research預計，到2030年，全球醫療大數據分析市場的市值將達433億美元，其中包括數據存儲和占大頭的個性化定制服務。
醫療診斷方面創新性技術的出現，或將進一步促進AI在醫療行業的滲透。基于機器學習的圖像分析和診斷市場將實現大步快跑式突破。有分析師預測，到本世紀50年代，與此相關的工具、服務與平臺等細分市場將超過250億美元。同時，藥物開發應用市場將占據醫療AI的35%。越來越多的制藥商和生命科學公司探索更高效的方式處理數據以開發更高效益的、安全的療法。
醫療AI的難題
AI界“老大哥”的交椅長久以來被美國IBM公司所占據。早在2011年，IBM開發的智能計算機沃森(Watson)就參加了《危險邊緣》電視游戲節目，在經歷了3輪比賽后，最終贏得了冠軍，從此奠定了IBM在AI領域的領先地位。
近5年來，IBM斥重金將最大的籌碼押在了AI醫療領域。當人們還在感嘆人工智能怎樣發揮作用的時候，沃森已開始為MD安德森癌癥研究中心提供一些日常的醫療服務。通過與該中心醫生的合作，沃森在罕見腫瘤臨床診斷和治療方面，承擔分類收集專業知識和臨床經驗的任務，并且將這些數據經過處理和運算應用于個性化治療、患者參與、影像學診斷、新藥開發等多個方面。
IBM沃森健康的首席衛生改革官介紹，沃森可以傳達醫師都不知道的信息。例如它可以告訴醫生，患者要多久能康復，幫助醫生分信息圖像和組織樣本，決定適合患者的最佳治療方案。
然而IBM近5年來對醫療AI的“豪賭”并沒能換來理想的回報。投資分析師指出，4年多時間內，IBM并沒能拿出哪怕一樣能在患者身上臨床使用的工具。
醫療AI扮演的是醫生的升級版，還是人類醫生的機器助手，成為巨頭們爭論的焦點。
經梳理發現，大部分對IBM戰略的質疑并非針對沃森的技術缺陷，而是認為IBM對沃森實現目標所需的時間預計過于樂觀。相對于IBM提出的“AI扮演的是半個醫生替代者”這一角色，在多數醫生以及醫療AI領域的專家看來，人工智能最應該扮演的仍是醫生的“助手”角色，而不是醫療決策的主角。
一線醫生通過與沃森的合作發現，它通過不斷重新組裝其內在的處理程序來“學習”，從而對問題產生幾率最高、最有可能的正確答案和方案，例如通過輻射成像診斷癌癥。沃森給出的答案僅限于人類已知的病癥，這樣醫生才能確定沃森的答案究竟是對還是錯。系統受到的訓練越多，它的正確率就越高。
數據的質與量是沃森項目面臨的問題，也是許多醫療AI面臨的難題。系統通過X光影像診斷惡性腫瘤還是相對容易的，但對于超越人類已有知識的突破性的難題，例如判斷基因變異和疾病之間的關系，沃森利用數據訓練系統的能力就大打折扣。
“醫生是盤活大數據的核心環節，沒有專業的醫生一切數據都是沒有價值的，也就是說醫生仍是治療的核心，這一事實短期內不會改變。”百洋智能科技董事長付鋼說。
北京大學大數據與機器學習中心聯合主任雷鳴認為，醫生和醫療AI之間應該是一種共生的關系。“即便醫生坐在那兒一上午看了50個病人，他可能也沒有太多成就感，大部分病情是重復的，如果這些事情交給AI來處理，醫生會很高興，有更多時間和精力研究如何攻克癌癥、艾滋病這些人類難題，這將會更有意義。”
未來10年產業圖譜
根據凱鵬華盈(KPCB)今夏對醫療AI前景的預測，機器學習將重新激活并增強醫學研究，幫助從研究細胞和遺傳學開始的預測和預防、保健和康復，改善衰老以及促進醫生的技術進步，并推動相關研究課題的進展。
數據驅動的人工智能技術也很適合解決健康市場的長期低效問題，將會使成本降低數千億美元，同時減少醫生的時間與精力負擔。產業專家、投資者唯諾德·霍斯拉提出，當人類醫生所做的80%基礎工作被技術取代，醫生就可以把時間集中在醫患之間真正重要的因素上。
英國市場研究機構朱尼珀研究公司分析稱，僅在醫療保健客戶服務中使用聊天機器人，就可以在每次查詢中平均節省4分鐘以上的時間，相當于平均節省成本0.5美元到0.7美元。
今年4月，英國數字健康公司巴比倫健康獲得了近6000萬美元的新一輪融資，用于研發并推出一款人工智能醫生Triage。Triage旨在通過AI技術，為用戶提供全天候醫療咨詢服務。醫療專業人士可通過Triage與用戶視頻交流，并提供相關咨詢方案，包括提供AI解析的診斷結果。
人工智能的最大特點是高效的計算和精準的分析與決策，它剛好是現在醫療的痛點所在。
本翼資本分析稱，未來人工智能的云部分將以醫療信息存儲管理和醫療數據挖掘決策的方式，同醫療行業進行深度融合。它將是整個生態鏈的頂層，為的是解決醫療信息的存儲匯總、大數據挖掘、信息管理與決策等問題。如谷歌的醫療大腦。
而人工智能的端部分則是智能設備終端，它通過人機交互的方式參與疾病診斷治療的方式融入醫療行業。一方面，一部分智能終端通過其內部集成的各種智能傳感器來實時獲取病人的醫療信息作為醫療檢測的判斷基礎;另一方面，還有些智能設備終端是幫助治療的機器人，可以根據病人的信息提供更精準的、個性化的治療;最后，有些設備終端主要起到輔助作用，既可以協助醫院及醫生進行輔助治療，又可以輔助病人。如核磁共振檢測儀、手術機器人等均屬于端的范圍，醫療生態鏈的端作為人機交互的終端設備擁有著最廣闊的市場空間，其未來的演化路徑是便捷化、實時化和智能化。
多份研報指出，人工智能顛覆醫療行業的演化大致沿著“計算智能-感知智能-認知智能”進行。
本翼資本的分析師認為，從未來5至7年的中期預測來看，計算智能和部分感知智能將迎來機會，計算智能的基因檢測和藥物發現，感知智能中的醫療智能語音、醫療智能視覺、可穿戴醫療設備等將迎來爆發期。
從8至10年的中長期預測來看，部分感知智能如遠程醫療和醫療機器人，認知智能的智能決策和智能診斷，將迎來爆發期。
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本文標題：醫療AI發展路線圖
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