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医疗影像AI的众生百态下

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来源: 作者: 2019-05-17 13:51:25

【编者案】在当前的医疗影像AI应用中,大致分为超声影象、放声影象、眼底筛查、病理图像等等,可哪种应用场景才是刚需呢?哪一种运用才最具有投资价值?医疗影像AI到底应该是“雪中送炭”还是“锦上添花”呢?

本文发于华医资本,作者宁晨曦;经亿欧大健康编辑,供行业人士参考。

在上篇中我们把医疗影像AI热烈非常的资本盛宴背后,略带残酷的生存现状给大家做了个小小的展现。本篇中,我们就做的更彻底一点,剖析一下当前医疗影象AI的众生百态。赶在潮水退去之前,我们抓紧时间一起看看,到底谁在裸泳,而真正的金子又在哪里闪光。上篇在此:医疗影像AI开始盈利了吗?(上)

1、超声影象+人工智能超声是非常独特的一类医疗影像,以其无创、无辐射,低价等特点成为众多病患的首诊和初筛选择。最典型的例子就是亚洲女性的乳腺癌筛查,由于亚洲女性乳房多致密性,传统钼靶(X射线)检查的准确率大大下降,而超声对于这类乳腺的诊断效果非常卓着,被广泛应用于乳腺癌的初筛,和与钼靶结合作下一步诊断。

目前由于我国医疗资源不足并且分配不均,基本上只有二三级医院配备完善的超声诊断体系。但AI想要参与2三级医院的超声科室,难度不小。首先,超声科医生具有丰富的专业知识,超声诊断流程复杂,实时性要求高。病灶勾画功能AI虽然在技术上容易实现,但是对专业的超声科医生来讲,可以频繁使用的场景其实不多,闲置率高,目前此类运用仅仅作为大型超声装备的一个卖点。而诊断功能AI用于超声,由于数据非标化等众多缘由,技术实现难度极大,短期内也难以出台审批细则。其次,大型医院的付费习惯根深蒂固,要想短时间内培养出医院向AI服务付费的意识其实不容易。最后必须提到的一点是,经过我们的调研,大型医院超声科医生薪酬水平不高,人员紧缺情况也没有外界所想的那末严重,我们认为AI在大型医院的超声科室并没有很强的落地场景。

尽人皆知,超声是非常合适初期筛查和预检的一种影像检查(无电离辐射,可小型化)。对于基层的疾病筛查,疾病首诊和慢病管理来说,超声都是无可取代的出色工具。如果能将数量惊人的基层医疗机构的超声场景开发出来,将会成为我国分级诊疗的巨大助力。如上文所述,基层最难解决的问题是巨大的专业医生缺口问题,就算配备超声诊断装备,教育本钱也很高。而这种窘境恰恰是培育AI应用最好的土壤。

目前基层医筛查和大型医院临床科室的超声刚需已经催生出一个生机勃勃的掌上超声市场,通过便携性和低成本两大优势为基层筛查和临床的超声运用奠定了硬件基础。相比于大型医院的超声科室,临床和基层筛查两大超声运用场景仅针对特定器官做初步视察,对超声使用技能要求较低,这极大下降了AI在这1领域的技术实现难度,AI只需要提供器官或病灶勾画功能即可(虽然同样基于卷积神经网络,但是不提供更为复杂的诊断功能)。同时,此类AI目前是搭配仪器依照二类医疗器械注册,审批通道顺畅。最为关键的是,掌上超声AI所辅助的人群是确确实实缺少使用经验和技能的非影象专业人士,这也建立了其他领域无法比拟的AI刚需。目前已经有企业在探索,商业保险公司客户人群超声AI筛查服务付费模式,并取得了阶段性进展,未来这一全新的商业模式还有可能逐渐向基层医疗机构的筛查和预检场景拓展。随着AI技术层的发展和数据量的累积,未来诊断型AI在准确度和审批渠道上都必将有新的突破。届时诊断型AI与掌上超声的结合还可以创造出一个更具吸引力的应用场景:基层常规超声检查。凭仗AI的助力,超声检查可以走出大医院超声科,走进基层,走到广大的人民群众中去

2、放射影像+人工智能放射影像是应用极广泛的一类医疗影像,主要包括X射线、CT和MRI等,属于标准的后期诊断型影象检查(有别于初期筛查型影像检查),其结果很多时候直接支持医生作出诊断结论或作出进一步有创检查的决策。所以对此类影象AI来说,其疾病判断的灵敏度和特异性都至关重要,技术难度很大。客观来说,目前即便最尖端的诊断型AI产品在这一领域的技术水平离实现医疗运用还有距离。目前放射影象检查基本都集中在大型医院,而目前诊断型人工智能在大型医院放射科的角色无一例外,仅仅是医生常规检查过程以外的一个拾遗补漏工具。这与其早先的定位相距甚远,自然远远谈不上刚需。这1现象的成因极为复杂,不但与其本身的技术实现度有关,还和整个医疗体系的严肃性和守旧性相干,短时间内难以衍生出真正的需求空间。

如上文所述,其技术实现性偏低,且从运用场景的刚需和注册审批的通畅度来说,这1AI运用方向都需要投资者审慎斟酌并抱有极大耐心。但值得一提的是,具有病灶勾画功能的AI在放疗手术支持这1领域表现不错,通过较为成熟的人工智能应用节省了医生标注器官和肿瘤位置的时间,可以发挥出很大的实用价值。

3、眼底筛查+人工智能基层的眼底病筛查市场极具吸引力。以糖网病(糖尿病视网膜病变,一种高发性糖尿病并发症)筛查为例,根据原国家卫计委于2017年3月发布的数据,我国糖网病在糖尿病人群中的发病率在24.7%到37.5%之间,目前中国有约1.2亿的糖尿病患者。糖网病筛查至关重要,但目前筛查比例极低,糖尿病视网膜病变已成为我国继白内障和青光眼之后的第三大致盲疾病。我国糖尿病患者的诊疗意识和付费意愿在逐年升高,当前挡住筛查率提升的最大问题在于基层眼科医生的缺口大。没有专业的眼科医生,业余人员难以使用传统眼底病检查设备,而要期望糖尿病患者主动到大型医院挂号排队,花费极大的时间本钱却仅仅做个筛查,又不现实。糖网病筛查需求大小有目共睹,而这也不过是眼底病筛查的一个分支而已,眼底病筛查市场之大可见一斑。

人工智能的引入有望解决这个问题,人工智能与眼底筛查设备结合出具筛查意见报告,能够弥补基层眼科医生的空缺。不仅如此,相比于人工智能放射影像诊断来讲,人工智能眼底筛查的技术可实现性相对较高。也基于此,国家于2018年3月首先完成了用于注册审批的眼底部分标准数据库。相比于其他诊断类医疗影像AI,其注册审批细则预计会最早出台。类似于人工智能在掌上超声的应用一样,眼底病筛查这一应用场景一样瞄准基层医疗市场。

4、病理图像+人工智能尽人皆知,病理诊断是医学诊断的“金标准”,是医生对病人进行正确治疗的基石。病理科医生所做的检查报告,通常是许多疾病诊断的终究确诊指标,尤其是癌症。但是病理切片的检查是一项非常复杂的任务,从以下密集到使人眩晕的病理图片,大家可以尝试体会这项工作的枯燥与繁重,不但需要极好的耐心和体力,还需要多年的系统性培训和实践经验,病理科医生数量一样存在很大缺口。

原国家卫计委统计年鉴显示:我国病理科执业医师(含执业助理医师)只有不到1.5万人,与原卫生部制定的每100张床配备1~2名病理医生的标准差距差异。病理科医生的繁重负担以及较高的误诊率确确实实创造了对于人工智能辅助的强烈需求。

人工智能可以帮助医生完成病理图像中病变细胞的量化、分类并对细胞核多达132种参数进行分析,利用计算机视觉技术辨认细胞的有丝分裂异常,最终做出诊断报告,可以缩短病理诊断的时间、提升诊断效力。但是正因为其承当了金标准诊断的重担,任何毛病的诊断辨别都有可能造成极其严重的后果,病理检查进程中对于诊断型AI的准确度要求之高,远超其他医疗影像AI。同理,获得病理科医生的绝对信任并非易事,未来其注册审批的严苛程度也可以想象。对于病理检查这类极其耗费精力和时间的金标准诊断来说,AI辅助诊断在大型医院,尤其是三甲医院的需求是强烈的。但是,在基层医疗机构,其运用空间相对狭窄。所以相对来讲,病理诊断AI难以直接分享未来基层医疗市场扩张带来的红利。

阶段性策略是首选,瞄准高实现度细分市场医疗影象AI要想真正落地,重要任务必须是雪中送碳(比如掌上超声,眼底筛查,放疗服务,病理诊断),而非锦上添花。应用场景的刚性需求是我们首先需要斟酌的指标。

对目前的AI运用来讲,技术可实现性也是不可疏忽的一点。技术可实现性可以从两个维度评价。第一个维度是实现功能的不同。比如目前实现结构和病灶勾画功能的AI技术相对成熟,而提供诊断功能的AI技术离医疗运用还有一定距离。第二个维度是应用场景对AI提出的要求不同。早期筛查型影象检查场景(比如掌上超声筛查,眼底筛查等)对AI的准确度要求会明显小于后期诊断型影象检查场景(比如放射影象诊断,病理诊断等)。所以筛查型影像检查场景对于还在不断完善中的AI技术来说是实现应用的最优选择,注册审批预期会更加容易。

最后,以目前的注册审批进程来看,诊断功能AI已被划归三类医疗器械,其注册审批细则出台和后续实行还有长路要走。相比之下,2类的勾画功能AI注册审批通道更加通畅清晰,探索此类AI在医疗体系中的刚需场景不失为当下医疗影象AI突围的一个好方向。

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