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医疗科学家:往三四线医院下沉 或破解医疗AI商业难题

2019-05-23 观点 Eli

医疗科学家:往三四线医院下沉 或破解医疗AI商业难题-智医疗网

医疗AI很热,但实际落地应用的很少,目前在影像和诊断方面稍有起色,加之真正的医学和人工智能复合型人才缺乏,医疗AI道路仍然漫长。优质医疗资源的供需不平衡,医生培养周期长,误诊率高,疾病谱变化快,技术日新月异,以及人口老龄化加剧、慢性疾病增长、人们对健康重视程度提高,催生了医疗AI(人工智能)的发展。

但不可否认赛道内尽管企业积极布局,但如何走通商业模式通路显得更为重要。也成为一波波投资热潮散去之后,无论是专注于热门影像科的创业型企业还是平安智慧医疗这样重金掷入的企业,都必须明晰的方向。

平安集团首席医疗科学家谢国彤对21世纪经济报道记者表示:“尽管各家的切入点不一,且现在市面上最热闹的是从医院的放射科切入医疗AI,但不可否认实际操作中都是存在巨大难点。AI医疗的核心一个是提高质量,另一个就是提高效率。”

AI医疗切入点重塑:“农村包围城市”

《21世纪》:现阶段人工智能医疗的发展经历了起起伏伏,但总体来说仍存在于探讨成熟商业模式的阶段,从科技人员的角度来看,您认为未来可能的商业模式调整切入点有哪些?

谢国彤:从切入点来说,我们认为应该还是要农村包围城市。人工智能医疗经过长时间的发展,我们发现如果想让人工智能去辅助任职于协和医院这类的顶级医生,仍然很难了。鉴于医生本身的高水准,人工智能医疗现阶段发展程度能起到的辅助作用有限。但从二级医院到社区医院到乡村镇,其实有大量的医生在人工智能医疗辅助方面有强大的需求。2018年的数字显示,我国非三级医院医疗机构每年诊疗次数在40亿人次,接近中国诊疗次数的一半。随着分级诊疗的推进,不断把病人推到了基层,基层市场得到的一定的培育。再次,这些基层医院的医生需要工具,所以从切入点来说,面向基层的赋能的人工智能AI具备市场前景。

《21世纪》:现阶段人工智能医疗的重点发展领域局限在影像科,您认为其投入方向是否有效,资源是否正确配置,平安智慧医疗又是如何布局的?

谢国彤:现在市面上很多AI医疗公司基本就是专注一个点,比如大众熟知的肺结节筛查。市面上最热闹的是从医院的放射科切入,但这其实实施难度并不小。从平安的角度来说,因为平安的业态比较复杂,有互联网医疗,有商业保险,有体检中心,很全面。从AI角度来说,我们倾向于做覆盖疾病管理的全生命周期业务。

从疾病预测来看哪些人可能会得病、高危人群是什么。然后到疾病的筛查,比如通过眼底设备、智能一体机,把那些真正有风险的人筛出来。然后做分诊导诊,通过智能的分诊导诊告诉他马上就医应该去基层医疗机构还是应该去大医院,包括到医院内给他做辅助诊断和治疗推荐。当他离开医院,会有机器人(15.680, -0.07, -0.44%)给他做自动随访,推送一些患者文章,回答一些问题。这一整套是用AI来赋能疾病管理的全生命周期,与目前大众熟知的AI医疗切入点不一样。

另一方面,通过人工智能医疗进行流程优化切入也成为一个方面,以往医疗流程中,诊前、诊后医生一般不太关注,比如诊前的分诊、导诊、问诊,包括做患教、随访等大医院的医生往往没有精力处理。而这些领域恰恰可以利用很多人工智能的手段,用一些对话机器人加上语音各方面的能力,把大医院,院前、院后人力顾及不到的地方进行优化提升。包括一些流程优化,比如候诊、支付、检查检验这些工作流程更加优化,让病人少等,提升这些环节之间的自动性和自动化程度。举例来看,我们目前做面向基层的辅助诊疗AskBob,在甘肃、重庆、贵州等等稍微边远地区效果非常好,医生觉得这个真的对他们有极大的帮助。

缘何仍是医疗AI?

《21世纪》:医疗AI投资领域,全球范围来看,投资风口出现在2014年,主要集中在美国、英国和印度,但近些年来,行业渐入调整期归于平淡的声音此起彼伏,您怎么看?

谢国彤:以往医疗AI的发展方向存在一定的调整期,究其根本还是过于集中于突破很困难的疑难杂症,但事实上医疗AI想在肿瘤领域,做得比协和的医生还好,突破难度很大。但我们看到有很多疾病,尤其是一些慢性的疾病、常见的疾病,此类疾病大概在1000-1500种,这种病的治疗方式具有标准化的特征,更应该成为医疗AI应该突破的地方。此外平安进入人工智能医疗的原因很简单,医疗之所以可以说是平安的主业,也是因为平安是一个支付方。平安拥有很多与医疗相关的支付业务,连接了1.8亿用户,从商业角度来说,支付方的诉求是让大家别生病、少生病、得了病快点好、治病的时候别花冤枉钱。因此,从平安角度来说,智能医疗能帮助患者早发现、早诊疗,标准化治疗,合理控制医疗费用支付。

《21世纪》:医疗人工智能技术的付费方今后可能的发展趋势如何?

谢国彤:首先政府会是一个付费方,因为从政府来说,他要建各种区域的信息平台,需要提供这样的服务,目前多采用政府采购服务的方式。政府会采购企业服务,我们提供预测服务、筛查服务、诊疗服务、院外管理等等各种智能服务,会成为政府采购的信息服务。包括一些其他业内的友商,大概也是这样的形式。另外,现在的一个发展趋势就是软件和硬件的结合。AI和硬件设备结合在一起,一块走入医院和政府。

此外还有第三种模式,就是目前专注于人工智能医疗影像的公司很多,但盈利模式都不清晰的现实。

很多医院主任反馈到,经常出现四个厂商均有医疗AI系统放在放射科,但放射实际并不会为此付钱的。平安本身是有影像中心这个业务,在基层医院投放一些设备,基层医院并不需要有医生看片子,只需要有一些医技人员负责拍,拍好之后,影像传到影像云,然后进行阅片生成报告。目前脑部CT、肺部CT、腰椎CT的AI技术,都与平安自身的影像中心形成集成而进一步商业化。

《21世纪》:你提到第三种模式,因为医院可能也想多一些病人进入拍片,自己进行服务收费,平安或其他的基层医院或第三方影像中心介入,会不会和大医院形成竞争?
谢国彤:所以很多使用这些影像服务中心的医院,都是一些相对基层的医院,基于本身并没有足够能力做这件事情的现实。举个例子,比如核磁检查,通过影像中心的方式,让那些更基层的医疗机构只需要拍就可以了,可以把患者尽可能都放在本地,拍完之后由大医院的医生帮他看结果,避免患者都拥挤到大医院去拍片子。目前第三方检测和影像中心很多,一方面是帮能力不足的医院做这个事情,或者说有些医院觉得这个成本高,外包出去可能性价比更高。

《21世纪》:现在人工智能医疗服务的买单方主要仍是医院和机构,未来有没有可能由患者自己选择买单,变成To C的服务,在审批方面人工智能医疗又面临着怎样的困境?

谢国彤:现在所有医疗AI的服务,比如是诊断治疗类的服务,需要变成受监管的医疗器械,这块国家还没有完全放开,目前全国也没有拿到三类的医疗器械证书的AI设备。对比美国FDA的一些方式,不排除将来会变成一些医疗设备,甚至是面向To C的设备,就像血糖计、血压仪,但目前还没有达到To C端的方式,形成直接卖医疗产品的模式。但目前市场上绝大多数还是做To B,不管是To C还是To B,企业可以直接找医疗机构,以这种方式进行赋能,让整个产业转起来。

来源:21世纪经济报道

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