不仅是辅助诊断，医疗AI还可以这样赋能全产业链

在经过数年的发展后，医疗人工智能产业的格局渐渐清晰。

近日，健康点统计分析医疗人工智能产业的创业企业及上市公司布局后发现，作为一种提高效率的工具，目前，医疗 AI 已经覆盖了医疗产业链条上的四大环节。其中，医疗环节以服务患者为主，针对患者提供一系列更精准、更高效的医疗服务。而医药、医保、医院环节则更多是为 B 端的医疗机构、企业等服务。

围绕服务患者构建生态

在医疗领域，患者永远是最核心的用户，对于医疗人工智能来说也不例外。目前，中国绝大多数医疗人工企业首选以患者为主要服务对象研发产品，且已经有成功实践的产品。具体来说，医疗人工智能围绕患者提供的服务主要可以分为四部分，分别为：健康管理、智能诊断、智能治疗与智能康复。

在健康管理方面，人工智能可以集合海量数据和分析结果，为个体设计个性化的健康管理方案，用于识别和降低疾病风险，帮助人们对健康进行前瞻性管理。从使用场景来看，目前主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。不过，目前中国涉足健康管理的AI企业数量并不多，应用的重点放在特定疾病的管理和预防实现健康干预。

智能诊断方面，现代医学根据各种生化、影像检查结果去判断一个人是否患病或患有何种疾病。及时准确地发现早期疾病，可以有效提升患者的治愈率和生存率，并为患者节约治病成本。目前，相比其他细分领域的应用，人工智能在影像识别这一应用场景中尤其成熟。依图医疗副总裁郑永升此前在接受健康点采访时表示，影像标准化程度比较高，并且较早开始尝试应用人工智能。现阶段，医学影像在肺结节、骨折、骨龄评估等方面的应用都在迅速发展。

智能治疗，亦或者说“人工智能+辅助诊疗”是目前人工智能在医疗领域布局的最主要的应用场景，具体来说就是让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，并得到可靠的治疗方案。从全球来看，在“人工智能+辅助诊疗”的应用中，IBM Watson是目前全球较为成熟的案例，此外谷歌、微软、百度等科技巨头也在积极切入。

而在智能康复方面，目前以机器人为主的人工智能辅助器具最为常见。有报告预测，未来5年广义康复机器人的年复合增长率约为37%，其中外骨骼机器人年复合增长率为47%，远高于其他类别的医疗机器人的平均增速。预计到2020年，全球外骨骼机器人的市场将超过18亿美元。

在大多数初创企业发力布局一些细分领域的同时，也有一些企业产品逻辑比较完整，开始布局服务患者全流程的产品。

以飞利浦为例，这家老牌企业已经着手打造“健康关护全程”的整合解决方案，涵盖其小家电产品、用户的可穿戴设备以及相关医疗信息技术，产品可以辐射院前的健康管理和疾病筛查、院中的疾病诊断和治疗，以及院后的疾病康复和慢病管理等流程。据了解，在飞利浦，25%的科学家正在开展约250个与AI与大数据相关的课题研究，并与临床场景和工作流程紧密结合，包括自然语言处理、大数据挖掘与分析、构建结构化临床数据库、图像识别、影像辅助诊断、介入治疗、基因组学、慢病管理、家庭护理、云平台解决方案等。

具体飞利浦在智能健康管理、智能诊断、智能治疗、智能康复等方面是如何做的呢？从智能健康管理的角度来讲，飞利浦研发了致命性跌倒预警产品，利用人工智能技术，综合了数百万患者的历史医疗数据和监护设备收集的实时信息，实现了预测性分析模型，最多可提前30天识别出用户活动和步伐的细小变化是否会导致跌倒，追踪心脏骤停前48个小时的细微变化，并预测心脏骤停。

从智能诊断的角度来讲，飞利浦的机器学习算法，可以使得 4mm-30mm 大小肺结节检测中的误差率低于1%，敏感性（85.3%）和特异性（93.9%）达到出色平衡，其检测算法的稳定性远远高于放射科医生，并可计算倍增时间和增长百分比，支持良恶性风险评估。

在智能治疗方面，飞利浦研发了肝癌个性化治疗产品，其利用自己的NLP技术从非结构化的报告中归纳出临床相关的信息，把从多个报告/部门中拿到的信息与时间相关联。结合机器学习，肝癌患者的所有临床相关信息都能够以时间顺序呈现在医生的面前。据了解，医生以前要花费20天左右的时间才能从200份非结构化报告中提取到有用的信息。飞利浦中国研究院首席科学家周子捷表示，在这项技术的的帮助下，医生可以少花费85%的时间从非结构化报告中获取临床信息的时间。

在智能康复方面，2017年飞利浦与北京大学第一医院合作研发的“心脑血管家庭关护和康复计划”，通过互联家庭、专业医疗护理机构和医院的信息系统跟踪患者术后康复，提高了术后患者自身疾病康复管理能力。北京大学第一医院心血管内科主任医师霍勇教授曾表示，“这套管理系统很有成效，从我们宏观的科学数据来说，这些心脑血管病患者出院以后能得到有效管理的话，可以额外减少30%-40%的心脑血管事件的发生。”

向产业上下游延伸

在以患者为核心打造产品生态的同时，人工智能也正在向医疗产业的上下游延伸，覆盖医药、医院管理、医保控费等流程。

在医药领域，人工智能主要可以应用到以下领域，如：人工智能应用于化合物的构效关系分析、人工智能应用于小分子药物晶型结构预测、志愿者招募信息化等。总的来说，人工智能在医药领域的应用可以提升药企在研发新药方面的效率。以中国的本土企业晶泰科技为例，这是一家以计算驱动创新的药物固相研发公司，为全球创新药企提供药物晶型设计服务的公司，成立于 2015 年 9 月，并在 2015 年 12 月获得腾讯和人人公司数千万元人民币 A 轮融资。据了解，晶泰科技致力于通过计算物理、量子化学与云端强大的智能算法，实现高度精确的药物固相筛选与设计，大幅度缩短药物设计、固相筛选与药物制剂开发的时间，对药企的专利申报与保护起到关键作用。主要提供药物晶型预测和晶型专利保护服务，帮助药企提高研发效率，降低药物的质量风险和专利风险。

医院管理是指以医院为对象的管理科学，它根据医院工作的客观规律，运用现代的管理理论和方法，对人、财、物、信息、时间等资源，进行计划、组织、协调、控制，充分利用医院的现有资源，实现医疗效用的最大化。在医院管理方面，人工智能也可以发挥一定的作用，传统的医院管理方式大多是依靠人工，医护人员费时费力不谈，也造成了医疗资源的浪费。而人工智能则可以通过机器学习等方式，去替代一部分医护人员的一部分行政工作，比如导诊分诊、用户调查、数据收集等。也可以通过大数据分析，为医院管理者提供一定的决策支持。目前，人工智能在医院管理方面应用最多的就是智能导诊与分诊。近年来，随着智能机器人技术和医疗的结合，智能导诊机器人成为医院的一道新的风景线。他们通过患者的语音输入进行语义分析，然后给出医院的分诊和导诊建议，节约人力，方便患者。更先进的导诊机器人还能通过传感器收集患者的生命体征信息，给出更准确的建议。

除了在医药研发与医院管理方面能发挥一定的作用外，人工智能在医保控费方面也有所布局。近年来，中国城镇基本医疗保险基金支出增速超过收入增速已成常态，与此同时，各地违规使用医保基金，诈骗套取医保基金的案例时有发生。在这样的大背景下，医保监测逐步走向智能化时代。除监管方式和工具方面的经验外，在监管形式上，发达国家开始更多地运用信息技术来对医保基金使用的全流程进行监管。

医保智能监管前景广阔，国内涉及到该业务领域的企业也颇受资本市场的青睐。成都数联易康科技有限公司成立于2015年，其专注于利用大数据手段为各地人社局、卫计委、医疗机构和商业保险公司提供智能审核、政策制定辅助决策、医疗行为监管等服务的医疗保险第三方服务提供商。2016年11月，数联易康完成了一笔千万级A轮融资，投资方为天士力控股集团有限公司。

据数联易康CEO张岩龙介绍，数联易康的业务主要分为四大方面：第一是针对政府；第二是针对商业保险公司；第三是针对医疗机构；第四是针对医药企业。其中，政府的业务主要是在医保领域，通过医保智能审核系统、大数据监管平台来实现医保违规控费，利用大数据模式对医院的骗保行为进行实施监控，做DRG制度改革。对于与政府的合作，张岩龙坦言，最大挑战就是商业模式很难跑通。“无论是帮人社部门做DRG分析，还是支付方式改革数据支撑，其只能通过政策招标采购的方式来收费，很难建立一个真正意义上的商业模式。”但是，与政府合作可以快速帮助企业建立品牌影响力，比较有利于其后续开展其他业务。

而在医保控费领域，数联易康还将面临诸多竞争对手，比如主打PBM模式的海虹控股，东软医疗、东华医疗、卫宁软件等诸多传统HIS厂商，以及还有平安保险这样的保险巨头，还有医保信通、金豆医疗等诸多创业公司。

来源：健康点healthpoint

作者：郑琪  

来源：健康点healthpoint   作者：郑琪