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AI医学影像火热背后,关键点在哪里?

发布时间:

2021-02-07

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  AI医学影像解决了哪些病种的诊疗痛点?

  过去一年,“AI+医疗”成为火热医疗赛道中颇为活跃的细分领域。而在医学影像领域多家公司的商业化已开始落地,这提升了相关领域的投融资活跃度,然而更值得注意的是,已有10家公司自研、以AI深度学习为基础的医学影像类器械在中国、欧盟、美国获相应医疗监部门获批拿证。以CT影像、皮肤影像、眼底筛查、病理影像等为代表的AI+辅助检查以及CDSS在技术及应用上最为成熟,在AI医疗的细分赛道AI医学影像的企业数量最多,技术最成熟,在院内外的应用也最广泛。

  实际上自2018年起,从资本动向看,AI医学影像辅助诊断已开始了一定程度的优胜劣汰。

 

 

  来源:艾瑞咨询

  从更广泛的意义上来看,AI+医疗需要一个向外界证明“商业化落地”的细分赛道,来给予资本、公司和患者信心。毕竟,AI医疗器械辅助诊断的市场需求在于提高医院、医生的诊断效率,甚至能完成人工短时间无法完成的工作。可如今,市场上多方观点都认为,AI技术运用在大部分医疗环境中处在“鸡肋”状态。由于医院的每个科室需要不同工具,每个病种复杂程度不同,在影像辅助诊断领域,AI能撬动的效率非常有限。因为算法只能利用数据找出相关性,医生阅片的要求是找到明确病因并进行治疗。

 

 

  AI医学影像公司业务及获证信息(来源:国家药监局)

 

应用病种:去年融资心血管领域超一半

如今在某些场景,AI医学影像已经达到了医院的需求,相关产品在肺结节、糖网、心血管、宫颈癌、乳腺癌等领域都有应用。在技术向产品转化时,创新医疗器械的核心技术发明专利可以是算法的专利,或是算法与硬件相结合的专利。因此,算法的专利必然要以有效数据量为基础。这也意味着真实有效、脱敏的数据会是AI医疗重要的生产资料。在医学影像应用端,肺结节AI筛查应用最早,现在也成了AI影像辅诊相对红海的领域,两个病种的AI应用的科研的价值更大。但心脑血管AI影像开始成功兴起了,因为心脑血管发病较“凶险”,致死率高,而在诊断方面难度高,设备和人力资源缺乏,需要早筛早诊控制病情。另外,体检中心和第三方影像中心在AI影像诊断方面的落地也很活跃,不难猜测的是,作为医疗信息化的服务,AI医疗产品有可能往SaaS模式发展,比如后期每年的运维费用,归根结底是医院能够认可产品为医疗场景带来的效率提升或成本降低。而无论是哪种销售模式,AI服务商前期都需要较多销售端的人力投入去占领医院渠道,给医院提供免费试用机会。

 

 

  来源:网络

  有力竞争者:互联网巨头有数据、资金和人才AI医疗的发展时间不长,有些AI医疗影像公司或因商业化不理想、资金等问题,已面临淘汰或战略转型。针对这些尚未成熟的应用,现阶段还有谁能推动它的落地?上文提到,在很多AI未攻克的场景、科室,企业更需要标准的医疗数据辅助新产品的研发。而在多个方面,市场并不会忽视BAT等互联网大厂的作用。AI研发人才、投入、数据对赛道上的企业发展都会成为壁垒。具有医疗流量与生态的巨头公司可能会成为AI结合医疗的商业模式的载体。

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