医疗器械AI技术方兴未艾，如何才能落地开花？

医疗AI技术被叫的火热，可是到具体的产品或者数据时，AI技术不再只是构想，已经渗透到医疗领域实际应用的各个环节，能够协助医生进行重复的机械劳动，通过学科交叉，碰撞出火花，极大地提高了效率和准确率。

AI成为近年来的热门，只要带上AI的光环，就好像被赋予了神奇的力量。随着人口老龄化问题凸显及分级诊疗模式的不断试水，医疗AI曾被寄予厚望。在中国，医疗AI市场规模从2016年的96.61亿元迅速扩容到2017的136.5亿元、2018年的204亿元，复合年增长率保持在40%以上。与此同时，公开数据显示2018年中国医疗AI融资占世界医疗AI融资的60%，2018年中国医疗AI行业整体融资超49.07亿，融资事件达39个，而在2017年国内行业融资事件为61个，医疗AI近些年来一直被资本热捧。

医疗器械AI技术方兴未艾，如何才能落地开花？但是火热背后亦有隐忧，目前国内许多医疗AI公司商业化路径不明确。虽然国内外互联网、药企巨头，Google、百度、腾讯、默沙东、辉瑞和药明康德不断加码AI，但是医疗AI目前仍处在起步阶段。业内人士预测，医疗AI公司距离上市仍有一段距离。

世界范围内医疗AI分布领域集中在分诊、影像识别、辅助诊断、健康管理和新药研发等领域。此前辉瑞、默沙东等都曾与一家致力于将AI应用到药物发现的公司Atomwise合作，旨在使用AI在药物研发阶段虚拟筛选、药物安全性预测等方面有所进展。有数据表明，与传统药物研发系统相比，使用AI可使得全球每年药物研发节约超过280亿美元。但是业内人士表示，囿于中国创新药研发水平限制，目前国内此类公司较少。

医疗AI被寄予厚望，抵达基层医疗还需闯几道关？目前中国更多医疗AI医疗器械厂家集中在AI影像识别领域，国内AI医学影像公司达到108家。行业内规模靠前的公司有推想科技、依图科技、汇医慧影、数坤科技等。

医疗器械AI技术方兴未艾，如何才能落地开花？虽然医疗AI影像识别赛道内公司众多，但是其中同质化竞争严重，商业模式不清晰。此前有报道称仅在肺结节的图像识别领域就有超过二十家公司在做。《新京报》曾报道，同一个三甲医院的放射科可能有超过十家AI公司落地，但是真正能够被医生使用的只有一两家，而缺少医生的纠错补充，模型就无法继续完善。目前行业内公司，几乎都处于起步阶段，未能完全实现商业化，而其中也混杂着一些造概念的伪AI公司。对于行业的公司来说，落地医院不是最难的事儿，难得是大规模的商业化。

目前AI图像识别主要是医疗器械厂家和医院合作，由于处于起步阶段，仍未明确是由患者、医院还是医保买单。而接触到AI影像识别的医生，对其态度也是两极分化。有医生认为其大幅减少了看片数量，节省了看诊时间。但反对者认为，部分AI图像识别产品假阳性率高达40%，甚至有公司为了提高准确率而提升敏感度，医生的工作量并未大幅降低。

医疗AI被寄予厚望，抵达基层医疗还需闯几道关？而最大的问题或是，作为发展分级医疗的重要部分，目前国内AI影像识别落地的医院多数为大型三甲医院，仍然处在顶层医疗结构中，还未能解决基层医疗资源分布不均的问题。而要等待AI真的成为分级诊疗的一部分，仍然还需要几年时间。与此同时，整个医疗AI行业由于投资趋紧，即将面临一场洗牌。今年的经济环境，投资人是很清楚的，他们会看大浪淘沙之后，真正剩下来的具有核心竞争力和商业化潜能的公司去投。

据了解人工智能AI目前在医疗临床使用较多的主要有四种：一是智能影像，二是智能语音，三是医学机器人，四是临床智能决策。智能影像和语音是基于图像和语音识别技术发展起来的，由于医学影像资料获取门槛较低且更为标准化，语音数据识别技术成熟，所以智能医学影像目前发展最为成熟，临床接受程度最高，只是仍然不属于医疗最核心领域。

人工智能在肿瘤疾病上也有一定的造诣，据有关专家介绍说，人工智能AI工具可利用机器学习技术分析这些数据，进而识别出肿瘤病变中一些重复出现的特征，总结出规律，再结合现有的癌症生物学等方面信息，预判肿瘤未来可能出现的变异。这就为广大患者带来生命的安全以及提高了医生的诊断效率。

现在人工智能这么发达那么我们生病还需要看医生吗？医疗器械AI技术方兴未艾，如何才能落地开花？专家表示医疗人工智能虽然先进，但无法取代医生。人工智能技术虽然为医疗科技提供了许多帮助，但仍与人类大脑存在一定差距，尤其在深度学习理解能力上，人工智能远不及人类大脑。所以人工智能应用在医疗上本质上不可能取代医生，只能应用于医疗辅助领域。但是不置可否的是人工智能技术的发展为医疗科技进步提供了巨大的帮助。未来医院的发展方向将是以疾病领域为基础，建立覆盖疾病管理全流程的生态系统，覆盖患者疾病教育、预防、诊断、治疗与康复全过程。