在過去兩周里，一個(gè)名叫“ChatGPT”的新人工智能模型因其執(zhí)行各種自然語言任務(wù)的能力，引起了廣泛關(guān)注。
這款生成式AI聊天應(yīng)用上線短短5天，用戶數(shù)量就突破了100萬。僅2個(gè)月時(shí)間，便實(shí)現(xiàn)月活用戶破億。ChatGPT不僅完完全全地展示了人類對人工智能的熱愛，更是掀起人工智能概念股漲停潮，讓曾彌漫著聲聲嘆息的AI行業(yè)重歸風(fēng)口，把盈利困局的陰翳和落地遇阻的困境留在了遙遠(yuǎn)的昨天。
新華社報(bào)道，美國人工智能公司OpenAI的大語言模型ChatGPT在推出約兩個(gè)月后，1月已達(dá)到1億月活躍用戶，成為歷史上增長最快的消費(fèi)者應(yīng)用程序。相關(guān)專家預(yù)計(jì)，ChatGPT不僅是新一代聊天機(jī)器人的突破，也將為信息產(chǎn)業(yè)帶來巨大變革。
近日，深至科技特邀中國醫(yī)學(xué)影像權(quán)威專家馮曉源教授擔(dān)任專家委員會(huì)主席，推進(jìn)精準(zhǔn)診療服務(wù)功能融合于其高科技產(chǎn)品中的進(jìn)程，同時(shí)持續(xù)拓增企業(yè)產(chǎn)品管線，為廣大基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供學(xué)科建設(shè)、教學(xué)培訓(xùn)等增值服務(wù)，并為公司下一步戰(zhàn)略發(fā)展出謀劃策。
動(dòng)脈網(wǎng)與馮曉源教授圍繞醫(yī)學(xué)影像AI痛點(diǎn)問題進(jìn)行了深入探討，將破解AI盈利困境的密碼歸納為5個(gè)要點(diǎn)。既對行業(yè)過往歷程進(jìn)行復(fù)盤，也對醫(yī)學(xué)影像AI未來發(fā)展進(jìn)行展望。
要點(diǎn)1：不能脫離場景討論AI
在馮教授的觀點(diǎn)中，AI作為一種技術(shù)，需要賦能于某一體系或?qū)W科并形成新的價(jià)值，從而加速該學(xué)科或行業(yè)發(fā)展。因而在醫(yī)療場景的應(yīng)用中，AI也必須遵循醫(yī)療場景規(guī)則，在符合臨床醫(yī)學(xué)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上創(chuàng)造新價(jià)值。
眾多觀點(diǎn)認(rèn)為，在醫(yī)療健康領(lǐng)域，AI主要可以在三個(gè)核心領(lǐng)域?yàn)獒t(yī)療保健帶來益處：患者護(hù)理，研究、診斷和治療，臨床和非臨床工作交流。
如果AI僅是在原有基礎(chǔ)上將醫(yī)生工作效率稍作提升，或是完成部分靠人力就可以完成的工作，難以突出重圍。臨床醫(yī)學(xué)有許多需要解決的問題，AI企業(yè)如果從臨床應(yīng)用的角度出發(fā)，為臨床創(chuàng)造新技術(shù)、新價(jià)值，提升整體醫(yī)療水平，才是有生命力的技術(shù)研發(fā)，是破解AI產(chǎn)品同質(zhì)化問題的關(guān)鍵。
ChatGPT是醫(yī)療產(chǎn)業(yè)服務(wù)者的真人輔助，爭取實(shí)現(xiàn)“1+1＞2”。其具體功能的落地路徑仍然是加強(qiáng)醫(yī)療信息化建設(shè)，鉆到具體場景。
目前及未來一段時(shí)間內(nèi)，ChatGPT更適合輔助，ChatGPT可以與云、5G、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等強(qiáng)化銜接，專注于算法、算力、醫(yī)療數(shù)據(jù)的繼續(xù)學(xué)習(xí)，以解決直接向用戶提供服務(wù)能力的問題。
ChatGPT好像“一張皮”，它與其他醫(yī)療AI工具（包括業(yè)已應(yīng)用到醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的很多黑科技、高科技）一起合作，與醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的真人服務(wù)一起合作，可能加速新技術(shù)產(chǎn)品轉(zhuǎn)化和整合服務(wù)滲透。
要點(diǎn)2：提升AI使用能級的四條思路
現(xiàn)階段人工智能所做的工作多為基礎(chǔ)性的、輔助性的工作，其基于大數(shù)據(jù)訓(xùn)練后所具備的診斷能力也不盡如人意。所以，AI技術(shù)雖然在一定程度上提高了醫(yī)生的工作效率，降低了其工作強(qiáng)度，卻未能創(chuàng)造更多價(jià)值。
如何解決這一問題？馮教授提供了4條思路：
一、提升AI診療水平，對于過去診療困難或無法診療的疾病，或者肉眼無法觀測到的診斷結(jié)果，AI能夠智能分析診斷，彌補(bǔ)臨床醫(yī)學(xué)的不足。
二、通過AI的介入，縮短需要進(jìn)行大量數(shù)據(jù)分析、耗費(fèi)醫(yī)生大量時(shí)間和精力的疾病診療過程，提升診療效率和成功率。
三、發(fā)展遠(yuǎn)程智能醫(yī)療，提升現(xiàn)有疾病的診療效率、拓展診療手段和場景，讓病人足不出戶也能獲取優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源，收獲更好的治療效果。
四、借助AI對大規(guī)模的信息或數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，找到蘊(yùn)藏其中的必然規(guī)律，并對其進(jìn)行精準(zhǔn)量化分析，最終實(shí)現(xiàn)人工智能處理規(guī)律和邏輯問題。醫(yī)生則更多負(fù)責(zé)處理創(chuàng)新和人性問題，重塑和完善診斷標(biāo)準(zhǔn)與診斷流程。
要點(diǎn)3：明確目標(biāo)用戶，找準(zhǔn)盈利空間
盈利能力已成為頭部AI考量問題的關(guān)鍵。盡管自2020年AI醫(yī)學(xué)影像賽道斬獲首張三類證以來，AI醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品獲批程度持續(xù)提升，各大企業(yè)相關(guān)產(chǎn)品接連獲批，市場局面逐漸打開。但是，要想真正實(shí)現(xiàn)AI醫(yī)學(xué)規(guī)模性商業(yè)化，還有很長的路要走。
若實(shí)現(xiàn)AI醫(yī)學(xué)產(chǎn)品商業(yè)化，還需跨過物價(jià)準(zhǔn)入、醫(yī)保準(zhǔn)入的種種門檻。而且，AI醫(yī)學(xué)影像輔助診斷系統(tǒng)面的收費(fèi)模式并未達(dá)成共識(shí)，現(xiàn)階段商業(yè)模式尚不清晰。
馮曉源教授認(rèn)為，影響市場準(zhǔn)入、物價(jià)準(zhǔn)入、醫(yī)保準(zhǔn)入流程的因素非常多，并非技術(shù)這單一要素決定。同時(shí)，拿到牌照只是證明技術(shù)安全有效，并不代表產(chǎn)品最終能夠跑通市場，當(dāng)前AI企業(yè)需要解決的還是“誰使用“和“誰買單”的問題，并要學(xué)會(huì)將對這一問題的思考融入產(chǎn)品的設(shè)計(jì)與研發(fā)工作中。
例如，在設(shè)計(jì)產(chǎn)品時(shí)，必須觸達(dá)客戶真正的需求，思考如何讓客戶獲益。如果把目標(biāo)客戶定為醫(yī)生，醫(yī)生獲益以后的直接結(jié)果就是病人獲利。如果病人能夠因?yàn)锳I產(chǎn)品的使用縮短診療時(shí)間、提升診療精準(zhǔn)度，從而自愿買單，就能完成AI的商業(yè)閉環(huán)。另一方面，在長期來看，如果醫(yī)院因?yàn)锳I的輔助治療提升整體診療效率，縮減人力成本，這也將在一定程度上構(gòu)成提升醫(yī)院收益，加強(qiáng)醫(yī)院買單意愿。
如此來看，AI企業(yè)的當(dāng)務(wù)之急是明確產(chǎn)品的市場定位，劃出精確的目標(biāo)用戶群，以目標(biāo)用戶的需求考慮產(chǎn)品價(jià)值點(diǎn)。只有當(dāng)技術(shù)能解決的問題與目標(biāo)用戶利益需求一致時(shí)，技術(shù)的價(jià)值才能得到最大限度的發(fā)揮，也就能迎來廣闊的盈利空間。
要點(diǎn)4：基層藍(lán)海至關(guān)重要
在馮教授的觀點(diǎn)中，AI作為一種技術(shù)，需要賦能于某一體系或?qū)W科并形成新的價(jià)值，從而加速該學(xué)科或行業(yè)發(fā)展。因而在醫(yī)療場景的應(yīng)用中，AI也必須遵循醫(yī)療場景規(guī)則，基層一直是AI醫(yī)學(xué)影像的重要應(yīng)用場景。相關(guān)數(shù)據(jù)表明，縣域有70%的醫(yī)療機(jī)構(gòu)對AI產(chǎn)品有需求?；鶎俞t(yī)學(xué)影像市場有超千億的增長空間。而且由于基層市場分散，醫(yī)學(xué)影像相關(guān)的設(shè)備渠道也相對空白，存在建立渠道的機(jī)會(huì)，供應(yīng)商可以以醫(yī)學(xué)影像服務(wù)為切入點(diǎn)，掌握基層醫(yī)療下沉渠道，構(gòu)建企業(yè)在基層醫(yī)療領(lǐng)域的核心壁壘。
由于經(jīng)費(fèi)不足、基層地區(qū)地勢偏遠(yuǎn)等因素限制，相關(guān)產(chǎn)品落地基層存在挑戰(zhàn)，基層需求難以被滿足。在落地過程中卻普遍面臨“設(shè)備用不起、圖像看不懂、治療不會(huì)做”等現(xiàn)實(shí)痛點(diǎn)。由于成本、操作等問題，現(xiàn)有診斷設(shè)備幾乎難以下沉到基層中去。
馮教授談到，人工智能技術(shù)落地基層關(guān)鍵在于提高基層醫(yī)生自身能力和遠(yuǎn)程醫(yī)療調(diào)度能力，從而提升基層疾病診療能力。
具體而言，企業(yè)可通過遠(yuǎn)程教育及培訓(xùn)，提升醫(yī)生處理、診斷疾病的能力。合理利用人工智能平臺(tái)調(diào)度遠(yuǎn)程醫(yī)療資源，通過互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)處理平臺(tái)為基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供資源支撐，讓患者在基層醫(yī)院便可得到等同于三甲醫(yī)院的醫(yī)療服務(wù)。
基層有相應(yīng)設(shè)備，但缺少專業(yè)知識(shí)豐富的使用醫(yī)師。但通過智能平臺(tái)，便可讓基層醫(yī)院對接大醫(yī)院的醫(yī)生或更多學(xué)科的專業(yè)診療資源，讓設(shè)備得到充分利用，解決臨床實(shí)操問題和診療問題，體現(xiàn)智能醫(yī)療產(chǎn)品的技術(shù)價(jià)值。
對智能軟硬件的優(yōu)化可集中在降低產(chǎn)品成本方面，其目的是讓智能醫(yī)療產(chǎn)品在高度分散的基層醫(yī)療場景中被廣泛應(yīng)用，增加產(chǎn)品經(jīng)濟(jì)效益。
要點(diǎn)5：把握醫(yī)學(xué)影像設(shè)備發(fā)展趨勢
此外，馮教授還談及醫(yī)學(xué)影像設(shè)備小型化、便攜化、移動(dòng)化發(fā)展的重要性，以及AI技術(shù)于其中的應(yīng)用空間。
中國醫(yī)學(xué)影像AI行業(yè)目前處于高速發(fā)展的階段，如今多場景、多疾病、全流程的一體化智能診療解決方案是大勢所趨。通過AI提供一體化的院方解決方案，從各個(gè)臨床環(huán)節(jié)進(jìn)行滲透，涵蓋體檢、篩查、隨訪、診斷、治療等多個(gè)治療場景。
CT、MRI、超聲等影像設(shè)備體積較大、成本昂貴，且有使用門檻，基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)往往無法負(fù)擔(dān)其相關(guān)費(fèi)用，基層患者的診療需求難以被滿足。同樣，即便在大型醫(yī)院，大型影像設(shè)備在緊急醫(yī)療衛(wèi)生事件或床旁診斷需求中也顯得捉襟見肘。無法隨意移動(dòng)的大型影像設(shè)備為診療帶來了一定限制，甚至在救治過程中產(chǎn)生極大風(fēng)險(xiǎn)。
而小型化、便攜化、移動(dòng)化設(shè)備，則可以拓展醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品的應(yīng)用場景，真正解決醫(yī)院痛點(diǎn)問題。同時(shí)，AI技術(shù)的搭還能進(jìn)一步賦能設(shè)備，提高診療效率和精確度。
隨著遠(yuǎn)程醫(yī)療技術(shù)的發(fā)展和分級診療政策的推進(jìn)，基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)對AI技術(shù)的需求被大大疊加。AI技術(shù)+移動(dòng)化設(shè)備的搭配使用，將完全突破醫(yī)院圍墻，將影像設(shè)備應(yīng)用于更廣闊的場景當(dāng)中。但需要重視的是，AI算力仍舊是技術(shù)核心，如何提升AI算力，使之賦予產(chǎn)品市場價(jià)值和技術(shù)價(jià)值，是AI企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。
ChatGPT走紅，恰好帶來一個(gè)熱議的風(fēng)口。在我們已關(guān)注了AlphaGo、波士頓動(dòng)力機(jī)器人、達(dá)芬奇手術(shù)機(jī)器人以后，又一次全社會(huì)、全行業(yè)聚焦在一款A(yù)I工具上探討產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的可行性與想象力。結(jié)合國內(nèi)深化醫(yī)改環(huán)境，從治療為中心轉(zhuǎn)向健康為中心，道阻且長。AI工具是一個(gè)機(jī)會(huì)要素，也不是解決的答案。如何應(yīng)用新科技滿足醫(yī)療產(chǎn)業(yè)長久以來的供需痛點(diǎn)，使“不可為”到“有所作為”，AI工具前途漫漫卻每一步都意義非凡。
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