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“肺结节年”AB面:检测精准度屡破记录临床价值存争议

2018-04-04 11:06:44来源:

每日经济新闻(博客,微博)记者 赵天宇 每日经济新闻编辑 陈俊杰

2017年,AI+医学影像领域的大部分公司,业务都集中于AI辅助诊断肺结节,公布的检测准确率普遍在90%以上。

在肺结节辅助检测迎来很多公司“扎堆”的背后,对于不断刷新的准确率,业内也存在“对于临床知识来说没有太大的价值”的争议。AI+影像在这一领域的应用价值体现在哪里?投资机构通过哪些因素判断从业企业的价值?

科大讯飞(002230,股吧)医疗总经理陶晓东告诉《每日经济新闻》记者,“对医学临床工作流程的理解程度,是最终决定产品成效并区分出产品优劣的关键点。在产品的设计过程中,如何去跟医生现有的工作流程相结合,这对临床的价值更加重要。”

精度百分比“价值”之争

AI进行肺结节检测的识别率、准确率,是这个行业长期以来的话题。各企业时常公布自己进行测评的结果。业内也有调侃称,做肺结节AI的公司若没有90%以上的准确率都不好意思出来说。

同时,国际权威的医疗影像大赛LUNA(肺结节智能读片)也从未缺少过来自中国的挑战者。LUNA的“肺结节检测”和“假阳性筛查”等项目,自2017年下半年至今,每隔一两个月便被新的中国企业刷新纪录。

“现在技术发展到一定程度,大家在诊断准确性等常用指标上差别不大,将来的准确率都会随着大数据积累以及算法的优化而进一步提高,但是算法的同质化会变成一个趋势。”陶晓东说。

AI诊断肺结节的准确度提升,在技术层面上意味着算法的优化和进步;但另一方面,以数据或算法来驱动的“机械性”结果,只是该项技术能有资格应用于临床诊断的一个前提而已。这个百分比只是一个参考数据,最终实现这个AI价值的,是在临床上的真正应用并有效解决问题。

飞利浦大中华区临床科学部高级总监周振宇也曾在公开场合表示,很多企业得到的结果还是停留在纯粹数据驱动的结果上,“100个肺结节找到多少百分比,这对于临床知识来说没有太大的价值。”

很多企业也在其AI的应用中强调这一点,会指出其肺结节AI已经应用于若干家医院的实际临床工作中。在陶晓东看来,影像领域的临床价值体现在,如何将算法融入到医生现有的工作流程中,真正帮他们解决临床问题。

需解决落地应用问题

2017年7月,国务院印发了《新一代人工智能发展规划的通知》,在智能医疗部分提到,研发人机协同临床智能诊疗方案,实现智能影像识别、病理分型和智能多学科会诊。

通江资本董事总经理施小平在AI医疗投资方向希望关注的,是在深刻领会医疗行业的特性和难点的基础上,基于算法+大数据的AI项目。在投资基层医疗机构的过程中能够发现,患者集中在三甲医院很大程度是因为担心基层医生经验不足,而AI如果能有效的辅助诊断,提升医生效率的同时也在推进分级诊疗的落实。

施小平表示,算法本身不能是简单的输入输出过程,而是应具有深度学习医学语言能力,具有识别判断、发现规律建立联系的能力,要能够切实解决医疗某细分领域的问题。

据不完全统计,2017年至今AI+医疗领域已有约30次融资事件,涉及的AI+影像公司融资事件约占三分之一。其中,成立于2015年4月的汇医慧影,在2017年10月和2018年1月迅速完成两轮融资。

在心医国际相关人士看来,AI+影像能吸引众多投资是由这个行业的自身特征决定的。从实践经验来说,实现数据打通需要业务驱动,深度挖掘数据价值。这些因素导致厂商可以获取到医学影像数据来训练算法,成熟的智能诊断产品又可以在独立医学影像诊断中心落地应用,获取商业价值。

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