有人做醫療助手，有人造「AI玩具」，警惕AI醫療搞泡沫

科技 04-04

文 | 前哨、呂夢

微信 | ai_xingqiu

網址 | 51aistar.com

時下，AI在醫療領域炙手可熱。

一方面，百度、阿里、騰訊、IBM、Google等國內外巨頭爭相布局；

另一方面，資本的熱度、業態的興盛一大批初創公司如雨後春筍，破土而出。

據第三方市場調查機構統計，截至去年8月，國內醫療AI公司累計融資額超過180億元人民幣，得到融資創業公司共104家，形勢趨好，風頭正勁。

總體而言，創業方向涉及輔助診斷、影像識別、醫療機器人、智能藥物研發、健康管理、醫院管理、疾病風險預測、輔助醫學研究平台八大領域。

獵雲註：（2018年4月2日，深睿醫療宣布完成B輪1.5億元融資）

那麼，AI醫療對用戶、醫院（醫生）在治療過程中有什麼價值？在醫院投放的效果以及應用如何？創業者、投資人如何把握趨勢、看待行業現狀呢？

對此，獵雲網對北京市多個投放AI醫療產品的三甲醫院：北京協和醫院、解放軍總醫院、北京大學腫瘤醫院、北醫六院等相關醫院進行了走訪調查。

壹

「我頭疼怎麼辦？建議您掛神經內科……婦產科怎麼走？在哪兒繳費？」

（科大訊飛AI醫療產品）

目前，科大訊飛醫療AI類產品主要有三個：語音電子病歷產品、影像輔助診斷系統、智醫助理。除了在北京協和醫院投放AI醫療產品，科大訊飛醫療在安徽正式開始了人工智慧全科醫生輔助診療系統——「智醫助理」的試點應用。

值得注意的是，在北京協和醫院門診接待大廳，另一家人工智慧創業公司——雲知聲投放的AI醫療產品：智能導醫機器人，同樣，也引起了往來人群的圍觀。

據了解，雲知聲通過智能語音以及自然語言理解技術，不斷捕捉醫患溝通信息，幫助醫生進行更全面、更精準的問診。其在應用語音識別技術導診系統、語音識別技術電子病歷系統，且語音識別系統其識別率已高達95%以上。

在AI＋輔助問診的應用中，IBM Watson是該領域最成熟的案例之一。

據官方數據顯示，IBM Watson能夠在17秒內閱讀3469本醫學專著，248000 篇論文，69 種治療方案，61540 次試驗數據以及106000 份臨床報告。這一神速的「學習」能力使它能夠在短期內迅速成為腫瘤專家。

對比可見，二者在外觀上極具相似，功能上以提供語音導診服務。然而，在語義理解上，仍然是一個巨大的瓶頸。

在體驗過程中發現，兩家AI機器人在一些問題上仍不能通過語音完全清晰識別語義內容，甚至答非所問。

對於這類現象，雲天使基金副總裁張舒嶢認為，醫療作為一個較為特殊的傳統行業，容錯率低，對新技術相對保守，這也導致AI醫療很難取得爆髮式進展。

同時，他也坦言，「自然語言理解自身還處於發展初期，以目前的能力尚不足以對診療過程進行全面解析，只能解決一些效率問題。智能語言服務也偏娛樂屬性，在醫院場景並不適用」。這一系列原因使得AI醫療目前還難以在醫院獲得大規模採用。

有業內觀察人士稱，患者只能通過機器人問答一些簡單的問題，解決不了真正的需求，「如果僅僅是告訴他說，我現在想掛外科，他就給你指的外科去了，在一些情感上的或者話語的意思，AI根本就做不到。」

「AI機器人很像客服機器人，在溝通過程當中，會發現有很多問題，從技術講是語義理解，語言都能聽得懂，反而在語義上有歧義。」

上述觀察人士稱。

貳

在北京協和醫院門診大廳，很多用戶面對這樣的AI機器人除了好奇之外，並不知道如何運用它導醫就診。

「看著挺好玩兒的，就是不知道怎麼看病，還不如直接去諮詢台找科室看醫生靠譜兒」，

醫院諮詢處一名醫護工作人員告訴獵雲網：「

前段時間醫院三樓、四樓投放了很多智能機器人產品堆在那裡無人使用，被鎖進房間，現在都不知道都去哪兒了。」

然而針對AI醫療企業扎堆進推廣各種產品，醫院並不拒絕。因為，對醫院來說是一種輔助，對於企業來講更是一次完善產品，測試產品的機會。「AI醫療的核心是醫療，AI只是賦能不可能替代醫生。」一位醫療影像領域的創業者說。

「這些產品（AI醫療）很多都是根本沒有去了解醫院的需求和工作流程的情況下，過度銷售，或者是過度推廣，盲目性的佔到了其中的一大部分，所以這個就是為什麼堆在那醫院不使用。」深睿醫療創始人喬昕對獵雲網分析說。

對於盲目性推廣背後的原因，深睿醫療創始人喬昕認為，

一是產品單一、缺乏針對性；

二是產品忽視了用戶、醫院、醫生的真正需求。

只有研究醫院的需求，把需求覆蓋系統裡面，如果系統只能滿足部分需求，那可能另外一部分又要從人力去把它彌補上來。

就目前企業投放AI機器人而言，實際上沒有發揮出很大的作用。醫生仍然利用他的體力去彌補。「我覺得行業應該思考一點，如何把技術打造的更加成熟，把它應用跟醫生這個場景能夠對接的更流暢，讓醫生真正能夠體會到它的價值，比如診斷的準確性。」深睿醫療創始人喬昕說道。

在醫院工作流程上，反而被打斷增加很多麻煩，「AI醫療雖然解決一個問題，但同時也帶來了很多新的問題，甚至很棘手」，一位放射科匿名醫生告訴獵雲網。

第一，看它是否具有臨床的價值，

第二，在整個工作流程中的呈現的價值，

第三，醫療AI的成本優勢。

此前據媒體報道，去年11月21日，中國人民解放軍總醫院門診大廳引入科大訊飛智能導診機器人，主要通過語音和觸摸屏與患者人機交互，為患者進行提供導診、指路、醫事諮詢等服務。

叄

在向科大訊飛醫療事業部相關人員詢問得知，目前訊飛AI醫療產品在中國人民解放軍總醫院、北京協和醫院、上海瑞金醫院、安徽省立醫院等醫院投放，產品包括語音電子病歷、智能導診機器人、醫學影像輔助診斷、多模態輸入系統、智醫助理輔助診療等，為醫生的診斷及治療方案提供建議，輔助診療。

（科大訊飛AI醫療產品）

然而，從現階段發展來看， AI仍未達到臨床治療效果，行業期待看到一個真正能夠落地，滿足臨床治療需求的一個AI醫療診療的真實範例。「有的產品真的不一定適合醫院需求」深睿醫療創始人喬昕說。

沒有數據，不成AI。同樣，沒有大數據也就無從談及AI醫療。

但事實卻是，中國醫療大數據並不完整，數據質量不高導致數據本身的利用價值大幅降低，且存在「數據孤島」現象。此前有媒體描述：通過開源的數據兩周時間就能訓練出一個初步的AI產品，準確率達到90%。

「中國醫療信息化經過20多年的發展，已經取得了一定成果，各級醫院都建成了不同程度的系統，但是，由於初期沒有整體規劃和設計，導致醫院各系統林立，標準不一，彼此間互通存在障礙；

另一個重要原因是，這些醫療系統設計的初衷是為了滿足業務流程的運轉，並沒有考慮積累的數據如何使用」，同渡資本投資總監楊成魁表示，「要發揮醫療數據的價值，必須建立在多維度、規模化、結構化和標準化的數據基礎之上」。

當完成高質量的數據收集之後，AI才能在具體的應用場景發揮自身的價值。在這個過程中，擁有良好數據基礎的醫學影像可以說是醫療數據標準化做得最好的場景之一。

目前，醫學影像的數據量龐大，國內醫院大多仍使用影像膠片，且每次CT都有上百張片子，而且醫院間的系統不通，病人轉診還要重新拍片，不僅增加了患者的困擾，還極大浪費了醫療資源，加大了一線醫生的工作量。

醫生在疲勞之下難免會有疏漏，而AI則不知疲倦，部分智能醫療診斷系統的精準度甚至已經達到三甲醫院醫生的平均水平。

在接診過程中，醫生只需要以口述的方式說出患者的病歷，工作電腦上就會自動生成結構化的電子病歷。

接著，醫生修改確認電子病歷內容，列印提供給患者，並完成電子檔保存。有了這個系統，讓病人可以一目了然地了解自己的病情，給臨床應用帶來極大的便利。

同時，也有部分影像科醫生認為，使用AI並沒有感到工作量降低，反而增加。「為了確保沒有漏診、對患者負責，最後還要親自去審核一下，這叫智能＋人工」，來自陸軍醫院一名影像科醫生對獵雲網說道。

肆

3月20日，獵雲網又相繼走訪了北醫六院神經內科、北大附屬兒童醫院精神科，經過走訪發現，兩家醫院同時引進了萬靈AI輔助診療系統研發商。

（萬靈AI產品）

目前，萬靈AI在北大附屬兒童醫院和北大六院合作研發的精神疾病分析量表，重點提供治療和康復的具體方案。「我們用兩個月的時間投放了三台機器，就做了800多病例。」

通過AI演算法，把以前的量表數據維度從近200項，降低到不足30項，「本來要2～3個小時問100個問題，現在時間縮短至20～30分鐘。」

在過去不到兩年的時間，極火的AI概念加上較高的醫療門檻，也讓AI醫療界的創始人們一開始就被寄予了更高的期待。即便在演算法和理論上有了大幅提升，但如何真正落地市場，依然是今天許多高估值的AI醫療公司需要直面的問題。

對於AI醫療創業公司來說，與醫院合作並非易事——從磨合到信任再到產品真正嵌入醫院核心業務上，是一個漫長的過程。

「一兩年內，相關領域內投融資節奏會放緩，拿證速度會成為新的分水嶺。院外場景（如基層醫療、家庭醫生、體檢、軍用等領域）可能成為新的突破點，技術能力強的初創公司則有機會彎道超車」，張舒嶢認為，「醫療本身是一個坑很多的傳統行業，要求創業團隊擁有複合背景，技術能力和行業資源必須兼備，同時要有足夠的耐心和韌性。」