巨头与资本角力的AI+医疗:这里有三个必须要跨过的坎
AI 巨头与资本角力的AI+医疗:这里有三个必须要跨过的坎 AI | 2017-10-19 11:12 巨头与资本角力的AI+医疗:这里有三个必须要跨过的坎 CC

AI+医疗是一个不容忽视的重要板块。内有BAT,外有微软、Google、亚马逊等,纷纷与医学院所、研究机构建立长期合作关系。在巨头们的带动下,众多创业公司也看到了广阔的前景。

一贯走在时代前端的科技巨头们总是以前瞻性著称,近年来,巨头们在AI产业纷纷撒网,中小创业公司也前赴后继。截止 2017 年第三季度末,全球已出现了逾3200 家 AI 技术公司,2017 年第三季度的全球 AI 公司融资总额已高达 77.42亿美元,这一切足以说明——以AI为核心的新一代科技革命正在悄悄到来。


AI+医疗是其中一个不容忽视的重要板块。内有BAT,外有微软、Google、亚马逊等,纷纷与医学院所、研究机构建立长期合作关系。在巨头们的带动下,众多创业公司也看到了广阔的前景。如今,立足于AI+医疗创业公司们多数也已经走上融资的正道。


目前,国外AI医疗主要基于健康管理、新医药与技术的研发、病例分析与医疗影像;而国内主要是基于医疗影像和硬件技术的研究。


AI医疗是否真的像我们所想象的那样有意义呢?这个答案是肯定的,AI医疗有存在的必要性,但“它”的出现的不是为了取代任何医疗从业者,而是为了做一个杰出的助手。未来的医疗产业,将会是一个基于AI体系的智能产业。但就目前的状况来看,现有医疗体系想要实现人工智能化,还有很长的路要走。


目前,国内AI医疗主要面临这几大问题:


1、机器学习数据来源。


都说数据不足的人工智能=人工智障。将AI用于处理医学影像,可以在疾病预测方面大有作为。但要开发这一算法,大量的数据从哪来?按理说,我们如此庞大的人口基数,加上多年的医疗经验积累,所拥有的的数据资源应该足以满足研究需求。但出于利益的考量,又涉及患者隐私权利,医疗机构可不会随随便便对外开放。


长久以来,中国医疗行业信息化程度普遍较低,各机构医疗水准也高低不一。即便与医疗机构达成协议,共享了数据,那么这些数据安全吗?准确吗?完备吗?数据的正确性由谁来判断?这是AI医疗必须解决的一大难点。此外,医疗行业本身具有很高的技术壁垒,疾病种类纷繁复杂,产生机理不尽相同,纯粹的AI技术人员很难符合应有的医疗水准。


2、机器决策安全性。


理想与现实总隔着一堵名叫差异的墙。虽然深度数据学习可以尽可能地提高准确率,但实际上每位患者的身体差异、患病程度都会有很大差别。在医疗上,失误可能会对患者造成难以估计的后果,AI医疗不可避免地面临着道德和法律的双重压力。


假如有一家医院对你说:“我们这机器可安全了,准确率高达99%!已经有99名患者都痊愈了!”这样的机器你敢用吗?


3、商业模式。


商业需求即科研动力。AI的特点之一便是研发周期长。商业医疗和药企作为AI产品的最终买方,他们要的并不产品的科技含量,而是立竿见影的经济效益。如果没有看到经济效益,便不会为AI医疗买单。没有研发诉求,AI医疗最终将会走入死胡同。


        总之,AI医疗现在还只是小学水平,要读到博士毕业,还要多年的埋头苦读。

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