专访杏脉科技总裁兼CTO房劬:AI只是辅助工具,不会取代医生

原标题:专访杏脉科技总裁兼CTO房劬:AI只是辅助工具,不会取代医生

杏脉科技总裁兼CTO房劬

文 | 搜狐科技 杨锦

5G+AI时代,医疗被认为是最重要的行业应用之一。在日前举行的2019搜狐科技AI峰会上,复星集团旗下专注医疗人工智能的企业杏脉科技总裁兼CTO房劬在会上做了演讲,并接受了搜狐科技的专访,分享现阶段人工智能在医疗领域的应用进展。

房劬表示,“从技术能力上来说,有些疾病机器的诊断能力已经就比医生强了,目前,杏脉科技在全国300多家医院投入使用,每天有接近十万片量的放射科和病理科的图像被AI诊断和出报告,并被医生接纳。”

但长远来看,房劬对行业依旧持保守态度,“因为医疗就是比较保守的行业,即使诊断率比医生高20%、10%,但受到强监管,有药监局各种各样的认证,所以很长一段时间里,AI只是辅助医生的一个工具,而不会成为主角。”房劬说。

他认为,医疗行业供给端严重不足,因此并不存在谁取代谁的问题,AI更多是对医生的补充。

“这就好像我们有了导航软件以后还是需要司机,并不是真正的无人驾驶。”他说,未来很长时间里,AI始终是对医疗行业的补充,而不是替代。

有了AI的辅助,对医生而言,能够提高检查效率和出报告的速度,同时,也多了一个判断的工具,对病理切片的判断更加准确。

而纵观AI医疗企业,目前也正在形成寡头趋势。前两年全中国有140多家做医疗AI的行业企业,其中80%以上都做医疗影像相关的。但是这两年年,在医院里面能够看到打单的企业不超过8家。

“我认为它也经历了像以前团购的“千团大战”或者直播软件的“千播大战”的过程,现在能够存活下来、并且具有商业化落地能力的企业越来越聚集。”

在房劬看来,医疗AI产品的丰富度也越来越高,从医技科室的放射科、超声科、病理科,向临床发展。

以下是对话原文:

搜狐科技:AI正在从技术层面向产业逐步落地,那么,在医疗行业AI的应用情况怎么样?

房劬:分两个方面,一个横向,一个纵向。纵向从2015年算起到现在四年左右的时间,有一个明显的趋势是头部企业聚集了。

AI医疗在2016、2017年有一个说法,说全中国有140多家做医疗AI的行业企业,有80%以上都做医疗影像相关的。但是到了2018年、2019年,在医院里面能够看到打单的企业不超过8家。

我认为它也经历了像以前团购的“千团大战”或者直播软件的“千播大战”的过程,现在能够存活下来、并且具有商业化落地能力的企业越来越聚集。

现在我们的数量不断增加,杏脉科技现在在全国300多家医院推广了我们的产品,并且正式使用了。每天有接近十万片量的放射科和病理科的图像被AI诊断和出报告的,并且被医生接纳。我们也到海外,比如说葡萄牙,还有一家公司在葡萄牙有20多个网点,同时我们也在跟荷兰这样国家的医疗机构进行临床实验。

刚才说到从医疗AI产品的丰富度来说,我觉得可能在2017年之前,我们更多集中在医技科室,像放射科、超声科、病理科,2018年开始向临床发展。像我们的产品专门针对心内科的,我们的FFRct,产品针对呼吸科的,还有心外科的冠状动脉搭桥手术的血流动脉学规划。

搜狐科技:您刚刚提到在医疗行业越来越向头部聚集,未来会形成垄断的趋势吗?

房劬:我觉得任何一个行业发展到最后肯定会有相对垄断的阶段,它最终的形态不是像我们现在看到的BAT或者TMT这些ToC的行业那么垄断,老大有肉吃,老二喝汤,老三连骨头都没有。像我们卖设备的行业有GE、飞利浦、西门子,可能在一些细分的领域是出现巨头,但是整体医疗设备行业相对来说会比较均衡一点。

搜狐科技:一提到AI,很多人在焦虑自己会不会被替代,我们的技术运用也在从之前的放射科向门诊推进,那么,未来,医生或技师的工作会不会被AI替代?

房劬:现在医疗行业供给端是严重不足的,并不存在谁取代谁的问题,AI更多是对医生的补充。就像我们有了导航软件以后还是需要司机的,并不是真正的无人驾驶。我觉得将来很长时间里面AI始终是对医疗行业的补充,而不是替代。

搜狐科技:您认为AI能够给医生带来什么?又能够给患者带来什么?

房劬:我个人认为两个方面。第一,在原来的工作流里面是极好的补充,像刚才提到的,我本来就要检查结节,就要写报告,但是因为写得慢、还可能漏,有了AI的服务以后不容易漏了,速度也加快了,效率提高了。原来只能看50张片子,现在有了AI的辅助效率提高了。比如今天提到的通过血流动力学的方式进行仿真判断心脏会不会因为冠脉狭窄而缺血,以前医生在没有做手术前是没法做的,现在多了一个判断的工具。再像刚才说的让呼吸科医生自如的判断病理切片,也是本来不能做的工作,现在变成能做了,这都是AI对医生的帮助。

搜狐科技:对患者呢?

房劬:如果医生从中受益了,本来这个患者是因为出报告速度慢或者结论难以精确判断,必须等很长时间,等三天,一个礼拜才能等到报告结果,现在花一天时间就可以了,这样的案例是真实发生在医院中的。

当然这个东西可能更依赖于临床评价的数据,我们是有相关数据支持的,如果加了AI辅助诊断以后,它的诊断能力提升了,本身可能漏的,比如体检场景下可能漏的结节更容易被找到,对患者来说避免了等到恶化以后才发现病灶,错过最好的治疗时机,他在结节一毫米两毫米的时候就被AI找到了,能够极早的得到治疗。肺癌早期五年生存率是95%以上,可能发展到后期就是5%以下了,这样非常大的差异。

搜狐科技:现在AI在医疗行业扮演的更多还是辅助的角色,您认为未来三年、五年,甚至十年有可能变成主角吗?也就是说我们去看病的时候,可能主要给是AI在看?

房劬:从技术能力上来说,甚至有些疾病在当下机器的诊断能力就比医生强了,但是在三年、五年是不是这个结论呢?不是这样的,医疗是比较保守的行业,即使诊断率比医生高20%、10%,但是它因为受到强监管,必须受到药监局各种各样的认证,我觉得还是比较保守,很长一段时间里面AI只是辅助医生的一个工具。

搜狐科技:会不会也涉及到一些伦理或者责任的问题?

房劬:会有这样的问题,其实同样的问题在无人驾驶行业也看到了。

搜狐科技:容错率比较低?

房劬:我们有很多数据发现自动驾驶发生事故的比例比人要低,但是出了事情是人负责?还是车厂负责?这是很难解决的问题,医疗行业也是一样的。

搜狐科技:除了医院垂直行业的应用,也有一些应用在消费端,比如说智能手表有心率检测的功能,还能监测心脏,您个人更看好B端还是C端的应用?

房劬:不存在更看好,C端肯定是更大的行业,但是B端正是现在更加切实可行的行业。我认为任何一个技术的革新都有一个过程,从最早最开始一般是被军方或者政府所接受的,比如安防这样的行业,等到支付能力最强的政府或者军方逐渐逐渐把这个技术给接纳了,并且采购了以后,接下来轮到支付能力次强的企业这端,ToB的行业,等到供应链和产业链都成熟以后才会到C端。因为C端是最挑剔的,个人的选择比采购方价格要求更高的。比如说飞机这样的技术一开始用到战斗机领域,推到民航是相对晚的过程,但是并不说完全不可行。

其实杏脉科技现在也在做类似的事情,比如复星刚刚投了一家Butterfly Network超声设备的公司,我们一般看到的都是比较大型的机械,Butterfly Network脱离了大型设备的探头,可以连接手机端看到超声图像。现在可以把AI能力和它相结合,一个人拿着便宜的超声自己在家里就可以做一些心脏或者肝脏包括甲状腺的基本检查。

本身患者有了这个设备以后看不懂,这样的C端设备没法覆盖C端的客户,但是有了AI的能力以后就可以做一些自我检查和初步诊断了。

搜狐科技:还有一个参会感受的问题,今天这个大会有没有给您带来一些收获和灵感启发?

房劬:当然有。今天嘉宾分享的议题都很有新意和富有建设性,我觉得可以多思考一下,包括邬院士和后面几个嘉宾都提到了跟5G相关的,我们之前更加关注跟AI相关的领域,其实5G、物联网和AI相结合能够推动更多事物的发展。

比如说我们做的辅助规划的AI,包括辅助导航的AI,如果跟远程诊疗或者远程治疗相结合其实是有非常大的优势的。我们现在很多手术机器人可以部署到医院去,其实医生很难每时每刻下基层,但是他可以通过远程5G连接,有些必须在现场判定的东西可以通过AI做一个初步的判断,指导下一步手术的规划,并且把这些传到云端,就是医生段端,这是非常有想像空间的。返回搜狐,查看更多

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