人工智能趋势下 “AI+医学影像”行业发展前景可期

我国医学影像医生缺口大，特别是具有丰富临床经验的医生十分短缺，而医学影像分析工作繁琐重复，医生数量的不足导致医学影像医生的工作量繁重，且人工阅读影像存在误诊率，人工智能技术在医学影像领域的应用可以很好的解决这些痛点，有利于减轻医生的工作压力、提高工作效率、提升诊断质量，因此“AI+医学影像”的发展被国家和各方面资本所关注。

根据新思界产业研究中心发布的 《2018-2022年AI+医学影像行业深度市场调研及投资策略建议报告》 显示，“AI+医学影像”是将人工智能在图像识别领域不断取得的前沿性突破技术，应用在医学影像领域，从而达到提高诊断效率和准确率的目的。我国医疗信息化建设正在不断推进，随着医疗行业进入大数据时代，医疗数据的质和量都在快速提升，为“AI+医学影像”的发展奠定了良好的基础。

人工智能主要应用于医学影像的诊断环节，可分为两个阶段，一是利用图像识别技术对患者的影像进行识别，给出初步诊断结果，提升医生工作效率；二是通过大量影像数据和临床诊断信息训练人工智能系统 ，使其具备独立诊断能力，降低复杂疾病的误诊率，提升诊断水平。“AI+医学影像”可以帮助患者更为快速的完成检查，减少医生的读片时间、降低误诊率，提升医院的整体诊疗水平，患者、医生、医院三方均可受益。

自2015年以来，我国政策对人工智能发展给予高度关注，2016年国家明确提出医疗领域人工智能发展要求。2017年，国务院发布的《新一代人工智能发展规划》，将人工智能上升至国家战略层面，提出要实现智能影像识别、病理分型和智能多学科会诊。 在国家政策的强力推动下，我国“AI+医学影像”进入快速发展阶段。

在政策和市场需求的双重推动下，“AI+医学影像”领域融资数量及融资金额快速增长， 科技 巨头也纷纷加码，百度、腾讯、阿里、科大讯飞等技术实力雄厚的巨头积极进入人工智能医疗市场，这些巨头在人工智能领域有着长期布局，在医学影像应用上能够快速取得新进展。 除此之外，人工智能医学影像创业公司也较多，在应用层建设方面具有一定优势。现阶段，我国共有40余家企业进入人工智能医学影像领域布局，但行业中尚未出现占据绝对优势地位的龙头企业。

新思界行业分析人士表示，在国家政策和资本的关注下，我国“AI+医学影像”技术发展迅速，随着“AI+医学影像”逐渐走出实验室，商业化落地式是各企业接下来的发展目标。 现阶段，我国“AI+医学影像”行业中的龙头企业尚未出现，未来能寻得更适合的商业模式迅速占领市场的企业将在行业中处于领跑地位。

人工智能对于医疗健康领域中的应用已经非常广泛，从应用场景来看主要分成了语音识别、医学影像、药物挖掘、营养学、生物技术、急救室管理、医院管理、健康管理、精神健康、可穿戴设备、风险管理和病理学共12个领域。

据前瞻产业研究院数据显示，全球AI风投已经从2012年的5.89亿美元，猛增至2016年的50多亿美元。预计到2025年，人工智能应用市场总值将达到1270亿美元。其中，医疗行业将占市场规模的五分之一。在2017年仅第一季度就有30多家人工智能企业获得融资，落实到具体行业中，医疗健康领域的人工智能创业公司表现尤为突出，关注度和融资量最高。

从融资轮次来看，大部分医疗人工智能企业都处在A轮以前，最多也就是到B轮，几家上市企业是将人工智能技术应用在医疗而不是依靠人工智能技术发家的。2016年中国人工智能+医疗市场规模达到96.61亿元，增长率为37.9%，中国人工智能+医疗市场规模在持续增长，2017年将超130亿元，增长40.7%，有望在2018年市场规模达到200亿元。

2019年8月29日，由浙江省卫生 健康 委、浙江省发展改革委、浙江省经信厅联合主办，杭州健培 科技 有限公司、浙江省 健康 服务业促进会承办的首届长三角 健康 产业高质量发展大会暨2019西湖论健·浙江国际 健康 产业高峰论坛在杭州国际博览中心召开。亿欧大 健康 作为独家专访媒体受邀参加。

论坛以“5G开启医疗AI新纪元”为主题，解读了国内政策权威，探讨了医学 科技 、AI与5G融合、5G与医院智能化，发布5G医疗AI系列成果，进行了医学 科技 、AI与5G融合、5G与医院智能化、5G智慧医疗技术交流。

全国政协委员、中国科学院自动化研究所所长、中国科学院人工智能学院院长、中国科学院浙江数字内容研究院院长徐波，中国科学院院士、浙江省肿瘤医院院长谭蔚泓，前美国药监局（FDA）审评官、美国国家癌症研究所（NCI）项目主任孙立英等专家学者以及美年 健康 董事长俞熔、健培 科技 董事长，西湖论健创始人兼组委会主席程国华、亿欧公司副总裁、亿欧大 健康 总裁高昂等嘉宾共同出席。

邵逸夫医院影像科主任胡红杰也出席了该论坛。他是中华医学会放射学分会胸心学组成员。他自1984年开始从事医学影像学工作二十余年，曾赴美国Loma Linda University Medical Center和Mayo Clinic学习，掌握包括普通X线诊断学、CT、MRI、介入放射学在内的各门影像医学技术，擅长肿瘤的影像学诊断和介入放射学治疗，尤其对胸腹部病变有较深入的研究。

会上，胡红杰对AI在医疗影像中的应用现状和前景发表了自己的看法。他认为：第一，临床的问题永远是最早的出发点，而目前AI在临床上的的应用尚未成熟，有待开发；第二，AI不可能替代医生，但可以为医生提供很多帮助。未来不会AI的医生将被淘汰；第三，AI临床应用的高质量数据还很缺乏，同时AI软件敏感度很高、特异度很低、设计层面过于理想化等问题还需要克服。

亿欧大 健康 ：医学AI在肺结节的治疗上相对于其他领域来说是否是最为成熟的？

亿欧大 健康 ：有医生觉得现在市面上的AI诊断产品不够好用，筛查准确度还不是很高，他们担心使用过程中还会出现一些误诊或漏诊的问题。对此您怎么看？

胡红杰： 新的肺结节诊断软件还是挺多的，各家各有优势，基本的功能都差不多。我觉得需要有一个良性竞争促使这些软件更新成能更符合临床要求的产品，做到既能发现病灶又能精确地诊断，避免将一些无关阴影判断成肺结节。我们科室引进了好几款相关产品来比较，通过比较反馈来帮助筛查软件进一步完善。

亿欧大 健康 ：您觉得肺结节的AI诊断在哪些方面还需要优化？

胡红杰： 首先，软件的敏感度足够了但特异性不够，这一点很重要。其次，希望产品能跟诊断的平台无缝的对接，甚至能在源头对生产图像的设备进行整合。目前企业都在中远端或是末端整合有点迟了，我觉得需要在源头进行整合，生产图像的公司同时生产AI的序列，这样可以避免后面的使用者做太多数据转换的重复工作。

亿欧大 健康 ：除了肺结节之外您觉得AI还可以应用到哪些病种的诊疗上？

胡红杰： 大多临床上误诊漏诊率比较高的，或者发生的比较频繁的疾病都可以结合AI诊疗，比如说前列腺、乳腺、甲状腺、胰腺之类的病症，它们都可以用AI诊疗。但是肺部疾病方面开发AI的产品难度要大一点。

亿欧大 健康 ：难度是表现在数据的收集上吗？

胡红杰： 对，主要因为肺部的结构比较复杂，特异性比较强。人的胰腺有肥有瘦，有大有小，人可以适应，但是有的机器不是那么灵活。所以怎么适应各种情况需要更多的AI方面的科学家来进行研究。

亿欧大 健康 ：医疗人工智能软件在我们邵逸夫医院实际使用频率怎么样？

胡红杰： 频率要看公司产品的质量和医生接受程度。原来装进来的软件都是不太方便的单机版，经整合以后使用频率大大增加。当然，医生对AI的熟悉也要有一个过程，一开始医生觉得加了AI更麻烦会拒绝使用软件。但是慢慢的医生发现AI可以帮忙，很方便，就会增加使用频率。

亿欧大 健康 ：您觉得AI产品往下沉到一些基层医院的应用场景是可行的吗？

胡红杰： 我觉得这是很好的方向，因为整个直辖市也在推进“双下沉两提升”，但是毕竟大医院也比较忙，帮扶的力度、方式、方法都有待加强完善。我觉得基层医疗更缺乏优质的医疗资源，AI能扮演一个非常好的角色，它可以通过远程的方式来赋能医疗。我个人觉得AI可以发挥的余地、领域还很大。

亿欧大 健康 ：那5G技术来临，是不是更能加速医疗技术的下沉，然后推动医疗AI的落地？

胡红杰： 那是绝对的，因为5G重点是速度的提升，速度的提升带来的变化非常巨大，今后异地的一些 *** 作就会变得非常便捷。目前我们更希望在放射科内部进行工作，而离开这个环境会觉得不太方便，有时候网络不太好。5G技术落地后人可以在更多空间进行工作，这样可以节省很多成本。

亿欧大 健康 ：其实我们接触过不少的三甲医院或者是一些顶级医院的院长、主任，他们觉得使用AI医疗产品没问题，但却不大愿意付费，对此您怎么看？

胡红杰： 我个人觉得，目前AI诊疗毕竟处于起步阶段，它还有待完善、健全。这个过程当中可以免费，但是真正成熟之后那是需要有一些有偿服务的，否则也不利于AI产业的 健康 发展。这是个时间问题，需要在国家层面、行业层面都建立一些规范，有一些法律法规、规章制度来制约后问题会好解决一些。现在已经有AI产品在卖了，但是占的比例还不够大，我相信将来会有越来越多成熟的AI产品能够赋能临床，随之产生的效益自然而然要付费的。

亿欧大 健康 ：邵逸夫医院现在有做一些信息化的尝试吗？

胡红杰： 现在，我们医院层面高度重视信息化、电子化。我个人觉得很多传统的工作模式已经完全打破了，比如说我们异地、跨院区的工作进行已经非常方便了。最近我们增加了第三个院区，在医护人员在位置不变的情况下可以完成不同院区的工作，这就信息智能带来的便捷。

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