依图科技:进军AI医疗胜算几何

文章摘要:依图科技突然进军医疗市场,但国内AI医学影像的落地与应用还存在许多难以攻克的难题,依图科技进军医疗领域仍充满不确定性。
作为人工智能的一个很热门的应用领域,AI医疗有着巨大的想象空间,也吸引着许多人工智能企业投身其中,依图科技就是进军AI医疗行业的后起之秀。依图科技主要服务于安防、金融、交通等多个领域,虽然发展时间不长,但已经成长为国内AI领域当之无愧的四大独角兽之一,在计算机图像识别、语音识别、自然语音处理等多个领域实现技术突破和落地。

依图科技突然在2016年下半年进军医疗市场,并且率先将人工智能技术应用于医学影像,但国内AI医学影像的落地与应用还存在许多难以攻克的难题,依图科技进军医疗领域仍充满不确定性。

安防系统人工智能独角兽进军AI医疗

真正让依图科技走入大众视野的,是2018年在歌神张学友演唱会上频频落网的逃犯,而背后的神助攻就是依图科技研发的人脸识别系统。

据GPLP犀牛财经了解,依图科技成立于2012年,依托人脸识别技术,成为安防领域的一匹黑马,依图智能安防技术主要由人工智能算法、高性能计算、分布式计算和存储、大规模运维等构成。其中视觉智能算法主要涉及人脸识别、车辆车型识别、文字识别、目标跟踪、图像特征搜索等技术。

这些技术和算法很普遍,依图科技真正的产品是“蜻蜓眼”智能安防平台。

该平台以计算机视觉为核心,通过摄像头监控设备为“眼目”,结合人像和车辆大平台,构建城市和行业各自的安防体系。依图提到,数以万计的“小眼”让蜻蜓复眼具备自然界中最精准的视觉感知能。

目前,依图安防系统已经服务于全国近30个省公安厅,超过270个地市公安系统,以及海关边检卡口。也是目前国内唯一拥有10亿级人像库比对能力的公司。

2016年被认为是人工智能+医疗在国内形成投资风口的元年,依图科技也不甘落后,在下半年宣布进军AI医疗市场,依图科技也是率先将人工智能技术应用于医学影像的AI独角兽公司。

进军AI医疗,是自信还是盲目?

AI医疗是一个充满想象的领域。

“AI+医疗”通常是指将人工智能、大数据、物联网、云计算等新型技术和手段,运用在医疗服务主体、医疗机构和医疗服务对象上。目前人工智能AI医疗主要运用在辅助诊疗、医疗影像、药物研发和健康管理等方面。

在资本的热捧下,越来越多的企业扎堆涌入。公开数据显示,2016年共有27家企业在2016年融资,其中16家企业融资金额在千万级人民币以上。2017年全年有超过28家创业公司获得融资,总额超过17亿人民币。

有数据称,到2025年,AI应用市场总值将达1270亿美元,其中AI医疗占1/5。在这几年传统互联网巨头也纷纷布局医疗人工智能。

去年,依图科技宣布完成3.8亿人民币C轮融资,估值超过150亿美元,在有了融资之后,依图科技显得更加有底气。这笔资金主要用于医疗领域AI核心技术的研发、医疗行业临床应用的拓展,以及人工智能医疗团队的建设。

据GPLP犀牛财经了解,在依图科技的影像云平台上,人工智能系统通过对基层医院上传的30名患者近9000张肺结节CT影像进行智能检测和识别,将第一轮筛查出的疑似结节标记出来,作为辅助诊断结果,提供给4名放射科医生进行审查。医生审查后认为可以采纳,即对报告签字。

值得注意的是,在这一过程中,虽然有了人工智能的辅助,但最终仍需医生来做决策,那么人工智能还有筛查的必要吗?

另外,去年IBM的当家AI——大名鼎鼎的Watson被爆出无法在现实中胜任医生的工作,给出了一大堆不可靠的医疗建议。相比于五年前Watson高调进军医疗领域,它的医疗之路走得异常坎坷,不仅经历过几次裁员,暴露出令人担忧的缺陷,还遭到合作伙伴的弃用。

可见,AI只是辅助工具,目前还很难评估它对医疗决策的影响。它能在多大程度上影响医生的判断,医院又该如何应对误诊及其后果?进一步说,出了医疗事故后,谁来承担责任?从目前来看,这些问题都很难回答。

商业模式不清,未来收益存疑

虽然借助医疗数据来辅助诊断,能够提高诊疗的准确度,事实上这也是人工智能重要的一个落地场景,但是中国医疗服务的需求与供给之间依然存在鸿沟。医疗AI的本质是将人的能力工具化,将医疗服务的供给者从“医生”变成“AI+医生”,推动先进诊疗水平以医疗AI的形式下沉到基层,赋能基层医疗。

对于医生来说,首先必须确保人工智能产品技术过硬,给出合理的诊断建议;其次还要进行培训,转变观念,适应新的服务模式。

而现在,医生的服务没有得到量化,AI协助医生的工作也无法被量化,这样很难推商业模式。

另外,医疗大数据的基础是人工智能。在今年的3月21日,依图医疗与华为联合发布重磅战略合作成果——智能医疗云,这是世界级的医疗人工智能技术与华为强大的云平台、大数据技术的深度融合。

此次发布的智能医疗云拥有强大的医疗数据解析能力,能对医疗行业全维度数据、患者全生命周期数据进行解析,并在此基础上构建全栈式决策辅助引擎。

那么,这个数据从何而来?

数据是关键,各个学科数据的标准化程度,影响着人工智能的应用程度,AI+医疗已经不仅仅是技术的问题。

但是,如何获取足够丰富的医疗影像数据,如何完成准确的标注,对于企业来说也是一大难题。就像用来训练模型的数据包含放射影像数据、眼底图像数据、病理图像数据、语音数据、电子病例文本数据等,由于目前国内尚未形成完整的数据归属权、使用权、隐私权等法规文件,所以各个公司获取数据的渠道和费用也各不相同,而这也涉及到个人的隐私保护。

另外,这个行业如果没有政府部门来参与,没有医疗机构主管部门的参与,没有医疗机构的参与,这个行业的商业模式是不可能推动起来的,未来依图科技的探索之路还很漫长。

来源:华尔街见闻,文章为原文作者独立观点,不代表医信邦立场。

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