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醫療AI如何證明自己五年后的價值? | CCR 2019圓桌內容精選

本文作者:李雨晨 2019-12-04 10:57
導語:人們總是高估醫療AI前幾年的創造性,但會低估接下來5-10年的顛覆性。

近日,2019中華醫學會第二十六次全國放射學學術大會(CCR2019)在北京國家會議中心召開。本次會議由中華醫學會和中華醫學會放射學分會共同主辦。

人工智能從誕生的那一刻起,就與影像學實現了深度融合,醫療影像以其標準化程度相對較高而被認為是最早能夠實現AI落地的場景之一。

因此,雖然CCR是放射學領域的專業性會議,但是在為期5天的大會里,AI依然是放射科醫生們最關注的話題之一。

在今年的CCR 2019上,也有多場產、醫、研同場討論的環節。在一場以“邁向價值型AI的成長之路”的圓桌討論中,上海交通大學人工智能研究院副院長王延峰教授,上海中醫藥大學附屬曙光醫院放射科主任詹松華教授,上海交通大學附屬第一人民醫院放射科主任王悍教授,體素科技首席醫學官與產品副總裁王子龍進行了一次產品體驗與商業變現的探索與交流,廣東省人民醫院影像科的劉再毅教授擔任圓桌討論的主持。

醫療AI如何證明自己五年后的價值? | CCR 2019圓桌內容精選

從醫生們的討論中,我們能夠看到醫生對AI的態度不斷變化。從一開始的擁抱、懷疑直至現在的客觀看待。盡管醫療AI距離臨床的應用尚有“最后一公里”,其中不乏一些唱衰醫療AI的聲音,但是科技的進步永遠都是在進行。正如王延峰教授化用比爾蓋茨的名言,“人們總是高估它(醫療AI)前幾年的創造性,但會低估接下來5-10年的顛覆性。”

王悍教授也表示,今年,無論是從資本市場還是在應用端,其實在慢慢冷靜下來。任何技術都有自己的生長曲線,這是千古不變的規律。“AI拉開第四次工業革命序幕”的這一論斷,還為時尚早。但是,我們需要把AI看做是一個智能化的過程。

對于現在業界普遍關注的商業變現,詹松華教授認為,企業一定要讓軟件硬件結合,不能單純去售賣軟件。需要讓患者使用過后能夠沉淀下來,解決“付費意愿”這個問題,AI才會走向真正有價值的臨床應用。

這也與王延峰教授的觀點有些類似:AI企業是2B、2G的模式。但是我們都有一個夢想,就是通過2B再2C,如果醫療企業的模式非常性感或者盈利能力很強,那么可以通過醫院最終觸達患者。但這條路比較難,或者還比較長。

因此,劉再毅教授在討論中,提出了從“衛生經濟學”的角度來評價醫療AI。體素科技首席醫學官王子龍認為,技術是中立的,而產品則要體現企業的價值觀。醫療AI產品一直要回到“為誰提供價值”這一個核心。只有所有人的價值都得到體現,而不是把價值轉移到了另外的地方,才能真正具有生命力。

醫生是醫療AI公司最好的“產品顧問”,他們如何看待醫療AI產品的價值和未來,或許可以從他們的討論中得到一些啟發。

人工智能如何在臨床中實現自己的價值?

王延峰:我來自信息領域。4年前開始進行醫療AI的研究。在我看來,之前的醫療AI分為三個階段。

第一個階段是——AI無所不能。一開始,醫療AI公司想和大專家進行合作。那時候,要去見詹主任、王主任都要提前預約一周,然后企業會向他們傳達“AI什么都能做”的概念。

但是經過一年多的“熱戀”之后,醫生會發現醫療AI不像企業所說的無所不能,10個問題里可能有8個問題做不了,這就進入第二個階段——AI有所不能。這可能是受制于現代技術的發展周期,也有醫療本身的行業性問題。

到了第三個階段,就是我們所說的邁向“價值型AI的成長之路”,也就是找到一些實際的應用點。一開始,有論調表示“AI在醫療領域最先顛覆和解放的是放射科醫生”。但是,我們現在可以問問詹主任、王主任,你們科室的人數是減少還是增加?我相信隊伍都是在不斷壯大。

醫療AI確實可以與放射科醫生協同來解決一些問題,放射科醫生也需要不斷地更新知識結構,將AI當做自己手上的一個工具。

我覺得醫療AI這個領域大有可為。我的一個觀點是,任何新技術誕生后,人們總是高估它前幾年的創造性,但會低估接下來5-10年的破壞性和顛覆性。這句話不是我說的,而是比爾蓋茨說的。

因此,我們要有足夠的耐心,AI領域和醫療領域的專家,一定要進行緊密的合作。

詹松華:去年我在很多場合里講了AI面臨的困難,讓很多人把我歸于反對AI的一方。我說,你們AI專家必須解決問題,才能說“替代放射科醫生”這樣的話。現階段,是你們面臨挑戰,而不是我們。AI再怎么挑戰醫生,你也代替不了我。這樣的話,讓別人誤認為我是反對使用AI,其實我是非常熱情的擁抱AI。

去年,我在張惠茅主任舉辦的一個專家會談中說到,AI從哪些方面切入才能夠讓我們的醫生接受?

我們放射科醫生在看片子的時候,是先分析正常還是異常。其次是分析病變的特征,例如結節的密度、形態、鈣化、出血等等,第三步才是結合臨床進行歸納。例如,結核的病變分為很多種,如果讓AI直接來判斷結核,是永遠會發生錯誤的。

因為,就算是放射科醫生自己診斷,也不可能是100%正確。放射科醫生本身也是在錯誤中不斷成長的。如果AI判斷不了放射科醫生本身就判斷不了的事情,就會很麻煩。

所以,AI要做我們放射科醫生前面的事情,不要做我們醫生的事情,不然你的價值沒辦法體現。AI沒辦法來挑戰我,跟我同臺競技的時候你一定失敗,因為我們人可以決定用不用你這個AI,對不對?

我的第二個觀點是,如何讓AI體現它的價值?一定要讓軟件硬件化,不能單純去售賣軟件。你要做成一個工作站,將胸部CT這樣的數據傳到工作站里,這個工作站里有電腦、顯示屏、打印機等等所有的東西,數據傳進去之后可以分析出來、打印出來,讓病人拿到經過AI分析后的報告。那個時候的AI就是有價值的,病人也愿意出錢。

現實情況是,沒有人愿意為了AI出錢,AI軟件分析一下200塊錢,病人找一個專家門診只有60塊錢或者100塊錢。而且,現在放射科醫生還不一定認可AI的臨床價值。

我認為,能讓病人愿意出錢,這個AI就會走向真正有價值的臨床應用。

產品增加醫生的負擔,是不是偽命題?

王悍:不光是我們醫院,我相信很多醫院都用了不同公司的AI產品,包括通過合作關系共同研發的。

我覺得一個事物都有兩個方面。第一方面,醫生確實是有很高的期望值,希望能夠降低工作壓力,提高工作流程的效率;第二方面,AI確實可以給我們提供一些幫助,但是也會有一些困惑。

我舉一個實際的工作場景:醫生篩查肺結節時會把CT的密度分辨率設置到最高。所以,我們醫生快速瀏覽時,會漏掉一些很小的結節。但是大家都知道,有些非常小的結節,漏掉就漏掉,沒有關系。

現在有一個問題就是,現在有很多30多歲的年輕人來體檢,醫生用AI進行輔助篩查時會找出20幾個很小的結節,這也是很尷尬的,因為醫生要選擇把哪些結節寫到報告里。我跟我們科的醫生明確的講,人家只有30、40歲,不能給人家寫20、30個結節。因為這樣會給患者帶來很大的心理負擔。

所以,醫生這時候也面臨抉擇——到底我要寫幾個?判斷的標準又是什么?這個不光考驗我們的主任或者副主任醫師,對于寫報告的初級生來說,挑戰更大。有些年輕的醫生,把所有篩查的結節都放到報告里,核驗報告的醫生還要一個一個把它挑出來去掉。對于一個認真、負責的醫生來說,這個過程其實增加了工作量,這是一個客觀的事實。

但是,作為一名放射科醫生,我還是非常堅定地相信AI產品能夠改善我們醫院的工作流程,提高服務的效率和質量。就像王延峰院長說的,之前可能對AI的期望值過高了,但絕對不要進入一個誤區,認為這個東西沒用。因為AI技術正在逐步成熟。我們也確實聽到一些反對的聲音,所以我們科室是讓醫生自己選擇,愿意用就用,不愿意用就不用。

年輕人往往是喜歡接受新事物,從另一個角度來說,可能有偷懶的因素。當然,惰性本身就是社會和技術進步的重要推動因素。不光是醫療AI產品,所有AI涉足的領域,都會面臨一個相當長的成長過程。我相信幾年以后,AI一定是我們醫生重要的工具,甚至是不可替代,這點我是堅定不移的。

今年,無論是從資本市場還是在應用端,其實在慢慢冷靜下來。任何技術都是自己的生長曲線,這是千古不變的規律。AI說是第四次工業革命,還為時尚早。但是,我個人認為,要把AI看做是一個智能化的過程。

詹松華:雖然我們沒使用AI產品,但是AI最終肯定會在臨床上使用,你不懂AI、拒絕AI,也會被淘汰。放射科醫生一定要去熟悉AI,但是也要熟悉AI的特點,不能全部都依靠AI,不然會走向歧途。

就像我們現在用的導航,一開始的導航不準,但是最終它會越來越完善,現在變成離不開導航,道理是一樣的。今后,AI也會在臨床工作中,以各種各樣的形式展現給你。

有一些功能點比較明確,只是判斷對錯的產品,對我們的作用會越來越強大。例如判斷鈣化、骨折,你相信它就可以了。但是,如果診斷疾病是不是肺結核,是不是大葉性肺炎,就需要注意。你要知道,AI是憑什么來判斷這個是大葉性肺炎,而肺結核可能就是炎癥性的,沒有鈣化、沒有空洞,這個時候就需要人去干涉AI。

劉再毅:剛才王教授的觀點我很贊同,AI檢出了很多結節,絕大部分是沒有必要的,很多病人反復過來問你,醫生要花很多時間解釋,這種情況下反而增加了工作量,我們不想用,低年資的醫生想用。

所以這里面又涉及到另外一個問題:低年資醫生的能力如何培養?怎么去培養?怎么去平衡醫生培養和人工智能帶來的便利,我覺得非常有必要。我覺得公司還要投入更多的努力,做更多的東西。

詹松華:關于“AI帶來的負擔”,我可以表達一下我不一樣的觀點:在臨床使用過程當中,醫生不要把所有東西都寄托在AI上。另外,醫生不能把AI生成的報告直接給病人看,肯定是有問題的,因為現在AI不成熟。

但是,AI給我們臨床醫生提供的參考是有價值的。比如,AI發現了20個結節,這20個結節本來就是醫生要發現的。但是關鍵的問題價值在哪里呢?是在于發現沒有結節的病人,那醫生就不用看了,對不對?這本身就是減輕了我們的勞動力和負擔,這就是對我們的幫助。

我們不能著眼于,看到的20個結節里有19個是沒有意義的,就認為AI做了無用功。只要其中有一個是陽性的,這就是有意義的。醫生本來就要看100幅圖像,難道不看完嗎?發現20個也要看完的,這是毫無疑問的事。那么,AI標記出20個結節,就確實很有幫助。

所以我不反感、我不反對,我覺得這個取決于你怎么來看待AI的價值。

我們怎么看待醫療AI的變現前景?

劉再毅:我自己也在做醫療AI方面的研究,做一些病理的挖掘。我現在做的工作,不是放射科醫生的工作,但是將來一定會促進我們學科的發展。

下一個問題是,醫療AI一個很重要的問題就是如何收費?任何產品如果沒有進行衛生經濟學的評價,如果產品買回來之后,增加了醫生的負擔、增加了病人的負擔、增加社保的負擔,這樣的產品不用也罷。那么,幾位專家如何看待醫療AI產品的收費問題?

詹松華:其實我已經講了這個觀點,我的觀點就是把AI產品一定要將軟件變成硬件化,才能夠實現價值。比如說,現在有冠脈分析的AI軟件,可以將冠脈的各段狹窄程度都分析出來,最后出具一份10多頁的報告,圖文并茂。如果有這么一本分析報告,向病人收費,我認為病人都愿意付,但前提是你一定要能做出來。心血管內科醫生看到這樣的報告,也會喜歡。而且這種報告可以自費,因為對臨床確確實實有幫助。

我覺得,將軟件進行硬件化,是目前實現收費這個目標要嘗試的事情,要解決的是“付費意愿”這個問題。而現在的情況是,很多人希望AI軟件對醫生的幫助非常大,讓醫院來采購AI機器,這個需要CFDA批準,需要衛生局批準,需要收費代碼,這些東西做起來太難了。

王悍:從國家層面來說,不光是降低病人醫療費用,還要降低政府支出。如果我們能夠提前篩查或者預防疾病的發生,減少病人在院內的花費,在衛生經濟學上就很有意義。

因為病人在生命最后一周的花費可能占他一生醫療費用的90%,如果我們用AI技術早期發現疾病并且進行干預,病人的五年生存率可以大幅提高,也能把一生中花費的大頭節省20%~30%。所以,我覺得應該從這個角度考慮問題。

我也呼吁AI企業,當你們和政府層面對匯報成果的時候,從控費的角度可能會比收費取得更好的效果。

劉再毅:剛才詹主任和王主任也提到收費的一些問題,這確實很難。因此,未來想實現“降本增效”這一個目的,從衛生經濟學的角度來進行評價是必不可少的。企業在和主管部門進行溝通時,要拿出切實的數據,證明在自己軟件的幫助下,確實能夠降低成本。那么,距離產品獲批也就不遠。

王延峰:一定要有價值,才會有人愿意付費。不管這個價值是針對個人的精準治療,還是針對衛生經濟學。一定是我幫到了誰,才能向誰主張自己的價值。隨著產品逐漸成熟、定位逐漸清晰,收費模式會逐漸清晰化:如果我是一個提高效率的工具,那當然是找醫生談這個模式;如果我的目的是幫助患者實現更準確的管理,患者會認同我的價值;如果我的產品讓公共衛生實現更節約、更有效率的目的,那我就需要向監管層面提供足夠的認證材料。

王延峰:兩周前,我在國家發改委參加了一個論壇,關于中國AI企業能夠做大做強。我談了一個觀點,互聯網時期誕生了BAT,移動互聯網誕生了TMD。但是AI時代,是否也會誕生這樣的企業?

這有一個很重要的原因,互聯網和移動互聯網是平臺經濟,也就是2C的模式。但是AI企業是2B、2G的模式。但是我們都有一個夢想,那就是通過2B再2C。就像醫療,如果模式非常性感或者盈利能力很強的,通過醫院觸達患者,也就是通過2B再2C。但這條路比較難,或者還比較長。

那么,與醫院合作的2B模式,核心就是剛才三位專家談到的降本增效,如何能夠實現醫院跟AI公司之間的合理分配模式。這是眾多企業沒有拿到NMPA的認證之前,能探索的一條路。但是所有的源泉來自于創造的價值,這是核心。

王子龍:我是體素科技的產品負責人王子龍。體素現在有幾條主要的產品線,包括胸部CT、眼底影像、皮膚圖像、冠脈CT等醫學影像的全病種篩查與輔助診斷。我們認為,盡管技術是中立的,產品一定要體現企業的價值觀。我們希望通過人工智能讓高質量的健康服務觸手可及。

那回到咱們的主題——價值型AI。第一個問題就是我到底要為誰提供價值?剛才幾位專家也講過,包括患者、醫生、醫院、公共衛生。我認為,只有所有人的價值都得到體現,而不是把價值轉移到了另外的地方,那才是一個真正有生命力的技術。

因此,我們的產品功能也是基于這種模式去思考、驗證。比如說胸部的產品,對于患者而言,我們希望提供的就是更精準的,不要漏掉結節,這是我們給患者的價值;而面向醫生,我們提供了效率工具,我們提供了結節的性質分析和測量,幫助專家更快、更精準地對結節作出判斷;對于醫院來說,我們會在報告之后進行復核,幫助醫療機構減少風險;對于公共衛生而言,我們希望通過技術的手段協助大規模的人群管理,更早地發現人群的一些可疑癥狀,能夠減少公共衛生的支出,提高公共衛生的效率。

還有一個例子,我覺得可以體現技術的價值——AI眼底篩查。目前,我們已經在全國超過200家的醫院和診所提供技術服務。在篩查的過程中,我們也發現,通過技術賦能能夠大大提高高危人群篩查的依從性。公共衛生上說就是,能讓更多滿足條件的高危人群要進行合適的篩查項目。

但是現實上,因為技術上、人力上還是設備上的不充足,可能沒有辦法滿足這樣的篩查目標,讓所有人都接受指南推薦的篩查頻次。眼底篩查也是一樣,例如,所有2型糖尿病患者在確診之后,都應該盡快進行一次全面的眼科檢查。我們其中一個合作的中心有一位30多歲初診糖尿病的患者,因為自己年輕,他起初并不愿意配合眼底篩查,但是最后他被診斷出患有增殖性糖尿病視網膜病變,這是一個很嚴重的疾病。我們覺得通過AI產品能夠實現更多的價值。

另外,我們要考慮更長遠一些。就像剛剛王院長提到的,短期內我們可能會高估技術的發展速度,但是長期會低估技術帶來的顛覆性影響。王悍老師也提到,AI產品可能并沒有很好地讓大家提高效率,原本可能結節醫生瀏覽一遍就結束了,現在冒出來20多個結節,反而增加了醫生的工作量。

那么,這件事情是不是對價值的破壞呢?我覺得并不是,這是醫學團隊、技術團隊未來需要解決的事情,是為了實現價值的必經之路。因為我們其實面臨過很多次這樣的變化。超聲技術的發展讓甲狀腺結節的發現率明顯提高,核磁技術讓前列腺腫瘤的發現率明顯提高。

這些都是客觀存在的現象,并不是說找到這些病灶是不好的,而關鍵是我們還沒有做好準備如何去應對它們,如何去分析它們、如何去處理它們。我想,這會是未來診斷發現率提升之后必須要面對的一個問題。

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