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        医疗AI产品如何顺利进入医院进行落地?

        添加时间:2018-04-24 09:55:42
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        近日,以“人工智能的商业应用场景究竟在何方?”为话题的活动在京召开。活动主要围绕AI+医疗话题,邀请了健培科技创始人兼CEO程国华、图玛深维创始人兼CEO钟昕、汇医慧影创始人兼CEO柴象飞、海康威视投资部总经理张守华、思必驰CMO龙梦竹龙共同探讨人工智能如何赋能医疗行业以及AI医疗创业的有哪些坑。

        隔行如隔?#20581;?#23545;于从事AI技术的人进入医疗行业来说,进入便是一个艰难的过程。

        作为在2012年进入医疗AI领域的健培科技来说,公司走过了AI行业从冷到热。创业契机源自程国华在其他项目的时候,发现大多数医院的服务器里,80%以上的空间都是影像数据,程国华最早萌生了用互联网的方式去做医疗大数据分析的想法。“2012、2013、2014三年非常孤独,几乎都是碰壁,吃的都是闭门羹,我们去医院里都是被他们劝,”程国华回忆说,我一位医院主?#38395;?#21451;当?#22791;医玻?#35745;算机辅助诊断老早就有,说这个(医疗数据分析)没有未来。

        直到2015年,健培科技联合华为、IBM举办了一场医疗人工智能国际高峰论?#24120;?#25165;将医疗AI推向了医疗行业人士的视野中,2016年AlphaGo的出现让人工智能概念大火,医疗AI当然也得到了资本的青睐。

        图玛深维(12Sigma)在2017年12月宣布完成2亿元人民币B轮融资,成为2017年医疗影像AI领域最大的一笔融资,这轮融资由软银中国领投,辰德资本、德联资本参投,此前投资方真格基金、经纬中国继续跟投。

        图玛深维CEO钟昕认为,因为资本的助推,公司的发展已经?#23545;?#36229;过了预期速度,但是医疗AI的产业化落地、商业化过程仍然还在摸索阶段。

        医疗AI产品如何顺利进入医院进行落地?

        目前,AI与医疗行业的集合主要集中在利用计算机视觉技术进行影像分析的项目上。?#36824;?#26159;健培科技、图玛深维,还是汇医慧影,三家代表性的公司?#21450;袮I医疗的落地重点放到影像分析和数据分析上。

        据钟昕回忆,在2015年之前,很多医生都说医疗AI产品离临床距离太远了,其可靠性等各方面指标都不能达到临床。但是当产品真正试用并超过医生?#30103;?#27700;平的时候,医生在被震的同时才打开了医疗AI的市场。

        “关键是要了解医生对临床?#29616;?#25509;的需求,?#32469;?#26159;在中国发展,产品要契合中国广大医生使用的产品,?#32469;?#26159;基层医院使用的产品。”钟昕说到,“一个很直接的需求是,中国基层医院的医生平均每天要读80-100套CT和X光片,这个工作量是非常巨大的。?#38381;?#20063;解释为了什么很多AI医疗公司?#21450;?#33853;地产品放到影像分析上。

        那么,医学影像分析到底以怎样的产品形态才能顺利进入医院,让医生们使用呢?#31354;?#20854;实是一个很重要的问题。

        “医学影像这个领域产业形态,比如?#24067;?#35774;备、耗材、药品,还有医学影像软件及各种软件产品,以前这些产品的模态大多数是一整套的产品进入到医院,现在中国医学的服务已经开始往互联网方向发展,包括远程服务、云端服务、平台服务等等。“钟昕说。

        也就是说,医疗AI产品如果要落地,除了要做很多前期的科研准备,还要打造集成形态和云端产品形态。程国华认为,“集成性的产品,商业化落地可能会比?#29616;?#25509;,比较快速;云端的产品通过市场教育,经过周期比较长,但是后劲比较足。两个不同产品形态会导致商业落地的形式不一样。”

        目前,健培科技在影像端有很成熟的运营解决方案,还有云存储和诊断云。而图玛深维主要做医疗的具体垂直领域,针对不同的病种做不同的解决方案。汇医慧影在一些重大疾病,?#32469;?#22312;肿瘤和?#38590;?#31649;疾病做全流程的决策系?#22330;?/div>

        AI医疗创?#30340;?#21069;遇到最大障碍是什么?

        虽然得到很多的资本青睐,也有一些落地的方案执行,但是AI医疗创?#30340;?#21069;整体上还处于起步期,?#36824;?#26159;在底层技术、还是产品创造力、产品体验上都还?#34892;?#35201;进步的地方。

        汇医慧影CEO柴象飞认为,目前AI医疗创业最大的阻碍是商业化问题。“相对来说,技术反而是好解决的,技术目前的问题是细分到每个疾病的数据量不是很大,但是?#37096;?#20197;靠一些技术的方法和各?#20013;?#24335;解决相对小数据下做出精准模型。”

        柴象飞称,AI技术最后还是要落脚成医疗产品,AI医疗对速度的要求和目前医疗行业变革缓慢是现在最大的矛盾。”在整个医疗的行业里,一个新药从研发到商品化可能需要10到15年,器械的研发是5到10年。整个医疗行业是相对偏传统的行业,包括它有各种监管以及付费等等,这些事很多是有一个原始行业的特性。

        “所以,最后的关键是谁能解决好这个矛盾,然后加速AI产品研发,在这个过程中?#20013;?#24615;的存活、?#20013;?#24615;的打磨产品,打磨商?#30340;J健!?#26612;象飞说?#20581;?/div>

        柴象飞还透露,目前医疗影像的数据都要依靠自建,因为AI技术的前期,需要专业的有5-8年临床经验的医生对影像数据进行专业的标注,“甚至医生未必标的准,还要看之后病理的确认,随访的确认,才能达到精标数据。?#20445;?#26469;源?#21644;?#26131;智能)

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