最近關于疫苗的事情，我們可以稱之為危機，甚至有些人，會把之前的毒奶粉事件聯系在一起。

　　這個事情，作假的企業(yè)良心大大的壞，但是醫(yī)療監(jiān)督體系出現了大問題，也是我們不能回避的問題。

　　疫苗問題的背后 我們到底該深思什么？人工智能又能為醫(yī)療行業(yè)帶來什么進展？

　　新藥研發(fā)

　　賽諾菲巴斯德利用AI研發(fā)流感疫苗

　　賽諾菲巴斯德（Sanofi Pasteur）是全球知名的研發(fā)企業(yè)。近日，它與一家名為BERG的生物醫(yī)藥公司達成合作，利用人工智能進行流感疫苗研發(fā)。

　　BERG的平臺利用其開發(fā)的人工技能技術，可以對高通量的分子和臨床信息進行數據驅動分析。它能從分散、龐大的數據里頭提取出可執(zhí)行的洞見，這一方法也已得到了驗證。

　　利用這一人工智能平臺，賽諾菲巴斯德將尋找能評估季節(jié)性流感疫苗效果的潛在生物標志物。如果一切順利，這些標志物能預測流感疫苗引起的免疫反應的廣度和持久性，這有助于未來的疫苗研發(fā)，造福患者。

　　疾病診斷

　　人工智能不到1秒就能診斷結直腸癌，準確率達86％

　　正確且及時地診斷癌癥，一直是個難題。最近，來自日本的一群科學家利用人工智能的方法，能在不到1秒鐘的時間里對結直腸癌做出診斷，準確率高達86％。令人贊嘆的是，它甚至能在良性腫瘤惡化前，就做出診斷。

　　在這項研究里，科學家們讓人工智能對結直腸中的息肉進行了深度觀察。他們將息肉放大了500倍，讓人工智能可以仔細看清這些組織的變化。隨后，他們又提供了30000張癌變前和癌變后的細胞照片，用機器學習的方法來訓練人工智能。最終，這套系統(tǒng)可以在短短1秒內做出診斷，準確率高達86％。這也是人工智能首次被用于結直腸癌的診斷。

　　診斷乳腺癌，人工智能準確率高達97％

　　在美國，每年有40000名女性因乳腺癌去世。這一令人遺憾的結果，與乳腺癌沒有得到及時診斷有關。據統(tǒng)計，如果乳腺癌能在早期得到發(fā)現，它們甚至有望被治愈。

　　另一方面，作為乳腺癌常規(guī)檢查手段的乳腺X光檢查則有著假陽性率高的問題。有些患者的乳腺在X光下會出現可疑組織，她們也會選擇手術進行移除。然而手術后對這些組織的分析卻常常發(fā)現，它們是良性的。換句話說，這些女性接受了不必要的治療。那么，有沒有什么技術可以在確保診斷出乳腺癌的同時，還能降低假陽性率呢？

　　人工智能可以做到。哈佛醫(yī)學院和麻省總醫(yī)院的研究人員們開發(fā)的這款系統(tǒng)能從一系列數據點中做出診斷。除了活檢結果和病理報告，這款人工智能還會分析患者的家族病史，以及種族信息。這樣一來，診斷的正確率大大提高。

　　在335項高風險的病理中，該人工智能的診斷正確率為97％。研究人員說，由于它的準確率，患者接受不必要的手術的概率下降了30％！對于患者來說，這是一個巨大福音。

　　毫無疑問，人工智能的時代早已到來。懂得使用人工智能的科研人員，比那些不懂得使用人工智能的科研人員具有顯著的優(yōu)勢。

　　億歐智庫在過往研究成果的基礎上，發(fā)布2018中國醫(yī)療人工智能發(fā)展研究報告。

　　報告從醫(yī)療人工智能的發(fā)展角度出發(fā)，以商業(yè)落地為切入點，總結出中國醫(yī)療人工智能發(fā)展10大洞察。梳理了國內10項主流的醫(yī)療AI產品，醫(yī)療人工智能領域中十大主流產品，并從技術成熟度、使用效果、發(fā)展情況、企業(yè)案例等角度進行分析。以下為報告全文：

　　2018中國醫(yī)療人工智能十大洞察

　　從人工智能在醫(yī)療健康領域的四個核心應用場景——醫(yī)學影像、虛擬助理、健康管理和藥物研發(fā)的角度，提出出中國醫(yī)療人工智能發(fā)展的十大洞察及相關觀點。

　　1．部分智能影像診斷企業(yè)將在2018年獲得三類器械證，正式進入商業(yè)化階段。

　　2．智能影像診斷競爭格局基本形成，“偽醫(yī)療AI企業(yè)”基本出局，新入場技術型玩家基本沒有獲得風投的可能，商業(yè)機會已然錯過。

　　3．語音電子病歷：落地醫(yī)院成本高，產品需進行科室定制化，客單價低，主要用于病理科、影像科等。

　　4．智能問診：知識圖譜搭建是關鍵，目前僅發(fā)揮導診、輔助檢索或連接醫(yī)患的作用。院內場景“預問診”需求量大，具備落地能力。

　　5．國人健康管理意識尚待培育，健康大數據尚待采集與整合。企業(yè)以B端為主要切入口。

　　6．精神心理治療師嚴重缺乏，AI或可成為替代性工具。

　　7．藥物研發(fā)中化合物數據質量對于AI企業(yè)是關鍵。

　　8．借助國際力量，中國AI藥物研發(fā)企業(yè)從無到有，預計2018年起將涌現更多玩家，AI藥物研發(fā)或將是未來的新風口。

　　9．產品形態(tài)以軟件／SaaS為主，收取軟件授權費的商業(yè)模式存在一定局限性。軟硬一體化產品的商業(yè)落地更具優(yōu)勢。

　　10．中國醫(yī)療整體數據量大，但針對細分場景的數據量和質量仍無法滿足算法模型的訓練需求；隨訪數據的缺失，使國內在類似“腫瘤患者五年存活率”等領域的研究一片空白。

　　中國十大醫(yī)療人工智能產品總覽

　　為了更深入的解讀商業(yè)落地的現狀，在報告中，億歐智庫主要按照技術成熟度和使用效果兩大維度對醫(yī)療人工智能十大產品進行了分析與評估。其中，針對技術成熟度和使用效果兩大維度，主要通過產品出現時間、落地情況、發(fā)展情況、企業(yè)數量、行業(yè)人士和專家訪談進行判斷。另外，還從產品的發(fā)展情況、涉足的企業(yè)案例等角度更加具體地進行分析。

　　醫(yī)療人工智能六大發(fā)展趨勢

　　結合政策和商業(yè)落地產品的現狀，億歐智庫認為市場在今年呈現出六大趨勢：

　　1． 2018年起，AI影像產品落地速度會加快，產品性能成熟度將不斷提高。

　　2． 隨著技術成熟度提高，語音電子病歷醫(yī)院普及率加快，頭部企業(yè)可形成規(guī)模效應。

　　3． 智能問診隨著知識圖譜的不斷完善，預問診功能可以有效提升醫(yī)生效率。

　　4． 健康大數據的發(fā)展，會使AI在健康管理場景下的應用程度會進一步提高。

　　5． AI在精神心理健康的的滲透程度會更深，未來可能成為這一領域的核心推動力。

　　6． AI＋藥物研發(fā)領域將會誕生出獨角獸。

　　醫(yī)療人工智能發(fā)展四大挑戰(zhàn)

　　一是數據數量問題：中國醫(yī)療整體數據量大，但針對不同病種的數據量和質量參差不齊，有些病種的訓練數據缺乏；健康大數據孤島問題有所緩解，但仍未達到深度學習的階段。

　　二是數據質量問題：AI數據處理中標注的準確性關乎結果的準確性，近兩年之內還是需要大量醫(yī)生去標注。藥物研發(fā)中的數據質量對于研發(fā)效率的提升至關重要。

　　三是人才問題：AI算法人才與醫(yī)學人才知識體系不同，如何融合各自優(yōu)勢發(fā)揮最大價值，值得企業(yè)思考。

　　四是市場問題：醫(yī)療被認為是人工智能最早落地的領域，但是醫(yī)療的特殊性對產品的要求會更高，從認識到被接受再到相應支付體系的完善，以及到醫(yī)保的接入，都需要一個很長的過程。