AI 医疗影像掘金中国2000亿市场,这些初创公司最值得关注
人工智能+X,如何找寻这个X?出行驾驶、金融、医疗?各个行业都有机会,但应该怎么切入呢?今天来了解一下,在人工智能+医疗最活跃的领域是医疗影像的AI辅助分析,这个基本市场究竟有多大,又有哪些传统玩家?
当我们将目光聚焦于医疗健康领域,人工智能已经应用在疾病辅助诊断等许多方面,尤其是人工智能与医学影像的结合,被认为是最有可能先发展起来的领域。
第三方影像中心 ——上千亿 “大蛋糕”
据国金证券调查,目前我国影像市场规模在2000多亿元,省会城市的影像中心规模在250-300亿,县级市影像中心规模在300多亿。
在我国,面对这个上千亿元的大蛋糕,再加上政策形式的加持,很多资本企业已经把第三方影像中心作为了战略目标之一。有保险金融、互联网、地产、医疗企业等,逐渐进入巨头通过资本战略布局的阶段。
目前,国外早已出现了一批将人工智能用于医疗影像的明星公司,如Enlitic、Butterfly Network、VisExcell、VoxelCloud等。在医疗智能领域深耕最久的IBM,也在去年8月斥资10亿美元收购了医疗影像处理与加工公司Merge,欲将其技术整合进IBM Watson认知智能系统。
国内也不甘落后,特别是自去年以来,一批初创公司陆续成立,如Deepcare、推想科技、图玛森维等。同时,以医疗影像云平台起家的公司也逐渐涉足人工智能领域,比如医渡云与汇医慧影。
国内目前从事医疗影像智能分析的公司不多,CAIA根据公开资料,从众多医疗科技公司中,整理了十多家较为明确涉足将人工智能用于分析医疗影像,从而提高诊断效率和精确性的公司。从这些公司的情况,我们可以一窥国内在这一领域的现状。
国内人工智能+医疗影像公司一览
根据上表中的统计,从成立时间上看,2016年就有5家公司成立;其余公司也集成在2012-2015年成立,但初期多提供影像云服务,智能业务也多在今年开始拓展。
相比之下,国内也并不落后,上文提到的几家国外公司中,仅Butterfly Network成立较早,是在2011年,其余公司也仅2年左右。
影像需求与医生数量的错位,导致医生负荷过重,影响诊断效果,而这其中就有人工智能发挥的空间。而美国哈佛医学院参与进行的智能诊断临床试验显示,人工智能辅助医生进行乳腺癌诊断可以将误诊率从4%降低到0.5%。不断增长的需求与技术的进步,基本可以解释医疗影像领域人工智能类公司的崛起。
在医疗大数据为什么为火热的是医疗影像类公司?
第一,影像数据获取更容易。相比于病历数据动辄三五年的时间跨度,影像学数据则只是“一秒钟”。对于数据公司而言,获得上百万张片子难度不算很大,但是有几十万份完整的结构化的病人病历就不容易了。
第二,影像数据处理难度更小。一份病历要包含的信息至少有病史、病人信息、症状、治疗手段、愈后恢复等方面,而影像学的数据就是一张片子。
第三,影像数据重要。影像检测信息是最直观反映病人病情信息的数据,也是医生确定治疗方案的最直接依据。
医学影像大数据与人工智能结合的原因
医疗数据中有90%来自于医学影像,并且我国医学影像的数据正以30%的年增长率逐年增长,相比之下,影像科医生的增长速度和工作效率是不足以应对这样的增长趋势,这将给医生带来巨大的压力。
另一方面,目前医学影像数据大部分仍然需要人工分析,最明显的缺陷就是不精准,依靠经验所做的判断容易造成误诊。
人工智能依靠强大的图像识别和深度学习技术,将很好地解决医学影像大数据人工处理中存在的两大问题,大大提高数据分析的效率和准确性,减轻医生的压力,同时提高诊疗的效率和准确率。
在中国,医疗图像智能诊断的需求来得尤为迫切,为什么?
第一,影像科医疗资源在中国非常短缺。
相比发达国家,中国影像科医疗资源短缺严重。一方面,医学影像的阅读需要长时间专业经验的积累,也就是说影像科医生的培养周期相对较长;另一方面,影像科在医院内部地位、收入不高,愿意从事影像学的医生越来越少。
而智能影像检测软件能从效率与精度两个方面改善这样的局面。智能软件可以快速处理片子,甚至比医生更快,还可以减少人为操作的误判率。美国哈佛医学院参与的智能诊断临床试验显示,人工智能辅助医生进行乳腺癌诊断可以将误诊率从 4% 降低到 0.5%。
第二,第三方检测机构在近年的兴起。
第三方检测机构在这里是指独立于医院体系的医学影像中心,比如如上海全景这样的企业。相比于医院内的检测,第三方检测机构的效率更高,可以充分利用社区资源,不牵扯医生利益,是大势所趋。今年全国各省市陆续放开了独立医学影像中心的政策限制,其中江西省行动最快,上半年已经批准了三家独立医学影像中心。
第三方检测机构想要开展影像检测业务,必须取得资质认证,资质认证包括一定级别的器材与人员。而专业人员培训周期长,智能图像诊断的需求就一下子上来了。
总结:AI+医疗影像的发展目前还仍处于跑马圈地的时代,如何在资源整合中寻求自身竞争优势,如何从战略上快速布局,从管理上提升效率和服务质量,将会决定谁能真正成为下一阶段诸侯争霸中的一员。
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