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疫情下的AI医疗影像:席卷湖北县域医院,资本偏爱成熟公司

《中国经济周刊》记者 邓雅蔓|广东报道

“早发现、早报告、早诊断、早隔离、早治疗”是目前防控新型冠状病毒传播流行的重要措施之一。其中,”早诊断“是集中的关键一步。面对此次新冠肺炎出现的“无症状”、“多次核酸检测呈阴性”等情况,是否具有肺炎影像学特征成为医生判断的主要依据之一。

一般来说,医生对一个病例的CT影像肉眼分析大约需要为5-15分钟。面对快速爆发的疫情,

激增的的待诊病人数量无疑让医生面临巨大压力,长时间的连续工作也会影响到医生的诊断效率和准确率。此外,在一些边远地区的基层医院,由于经验缺乏,能否通过影像学特征诊断新冠肺炎同样面临着严峻挑战。

面对疫情,AI医疗影像应用在各家医院紧急“走马上任”。利用AI医疗影像阅片,速度不仅更快,也更准确了。

AI医疗影像的战“疫”

疫情之下,患者数量比起平时突然大幅增长,且存在交叉感染的风险,靠医生数个小时的人眼传统检验已经不再现实。而通过运用视觉识别、语音交互功能和算法等AI技术,可以将需要数小时的传统检验压缩至几秒钟完成,缩短确诊时间。

尤其对于医疗资源相对不足、医生数量有限的县域医院而言,AI医疗影像的应用尤为关键。以湖北省发热门诊定点机构——襄阳市枣阳市(县级)兴隆中心卫生院为例,疫情期间,它通过大量检测和筛选工作,确诊了大约1200位新冠肺炎患者,并负责将他们转移到定点救治医院。

除了数据应用外,建立“医共体”诊断平台也是重要的应用途径之一。为了提高诊断的准确性,枣阳兴隆中心卫生院通过AI医疗影像平台“平安好影像”连线了70多位诊断专家。他们专门为判断困难的CT影像远程提供快速二次诊断阅片服务,并将诊断时间压缩大约10多分钟,隔空驰援抗疫一线。

截至3月15日,该线上平台累计完场线上阅片数超过5000例,诊断新冠肺炎疑似病例300余例,每日完成近100例阅片。

“AI医疗影像和辅助诊断这两个细分领域的长期应用,是可以切实地提升整个下沉市场的医疗水平的,尤其对医生的工作水平而言。”专注于TMT投资的启明创投合伙人叶冠泰向《中国经济周刊》记者表示,与一线城市相比,“小地方”的医生通常比较缺乏的是病例的诊断经验,如果有AI大数据分析作为工具,诊断效率预计会比会比传统检验高很多。

与下沉市场的医院相比,一线城市的医院的医疗影像技术发展更加成熟,一般兼顾发展多个AI医疗垂直领域。“还包括药物研发、手术机器人、下一代假肢等,但这些应用领域与医学影像是互相关联的,技术上也有相通之处。”叶冠泰表示,以药物研发为例,药物的筛选同样需要图像识别、语音合成、信息计算等。

AI医疗影像的未来“钱”景

“6年以来,AI医疗的投资资本越来越偏爱流入更成熟公司,而不是初创企业。”叶冠泰表示,这说明有部分公司已经初具规模,2014年之后,AI医疗领域投资金额大幅上升,但在融资数量变化不大的情况下,平均单笔融资额度从900万到了7000万。

据IT桔子统计,截至2018年底,国内智慧医疗累计融资额达1412亿。目前最新拿到投资的公司成立于2017年11月的北京医准智能。3月19日,该公司宣布完成近亿元B轮融资。

作为中国人工智能最成熟的领域之一,AI医疗影像的市场增长与国内医疗整体支出呈现正相关。据火石创造发布的《医疗影像的市场图谱和行业发展分析》2017年报告指出,据国内过去5年的医疗整体支出,预计到2020年中国医学影像市场规模将达6000亿至8000亿人民币左右。

从地域来看,GDP大省广东是国内最早开始发力于AI医疗下沉的省份之一。2019年9月24日,广东省卫健委将举行健康扶贫“AI医生进乡村”项目上线发布会。这意味着,广东贫困村已全部对接省级远程医疗平台,实现远程医疗“全覆盖”。

未来,医疗行业对AI影像的需求仍会不断增强。2月4日,工信部发布《充分发挥人工智能赋能效用,协力抗击新型冠状病毒感染的肺炎疫情》倡议书,其中提到“尽快利用AI技术补齐疫情管控技术短板,充分挖掘AI技术在新型冠状病毒感染肺炎诊疗以及疫情防控的应用场景。”

据中新社报道,目前医疗行业80%—90%的数据,都是来源于医学影像,而国内医学影像数据和医师的年增长率相差甚大,其中年数据增长率在30%左右,医师的增长率却在4.1%。

责编:张燕

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