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医疗AI商业化落地报道

2018-04-17 14:36中华中医药在线编辑:中华中医药在线人气:


医疗AI商业化落地报道


  希氏异构作为一家以医学AI技术研发见长的公司,2017年初从北京迁到成都,并开始与华西医院进行深度的合作,在过去一年多的发展过程中,希氏异构与华西医院联合成立“华西-希氏医学人工智能研发中心”、成功推出国际第一台AI消化内镜,并且与华西医院在CT、MRI、超声、皮肤科、心内、病理等众多科室取得了许多研发突破,近期双方合作建成了中国医疗机构运算能力最强的“华西1号医学AI超算中心”。

  专注于与华西一家医院深度合作,而不是与多家医院同时合作,但依旧取得众多成果,尤其是近期在商业化道路上探索出符合希氏异构的发展模式,这值得行业关注。为此,记者采访了希氏异构创始人兼CEO宋捷,了解他们的发展思路。

医疗AI出现的8大问题
 

  宋捷表示,随着医疗人工智能快速发展,人工智能公司的发展方向发生了巨大的变化。2017年末之前,大多数公司最关心的是如何找到数据做前期研究,随着部分技术的趋于成熟,今年部分走在前面的公司,已经投入大量的精力进行商业模式上的探索。

  宋捷认为,医学AI领域的存着许多问题,正确规避,才能有可能走得更好;尤其是对医院来讲,首先需要解决它们的忧虑。

  合作分散、效能不高:很多研发是以医院科室+外界AI团队模式为主,头绪繁多,医院管理难度大,风险不可控,难以形成合力。而且分散的多头合作,很难向未来多学科融合的医学AI方向推进。

  AI技术团队良莠不齐:近两年,医疗AI领域大额的融资,促使很多人开始从事医疗AI方向的创业。但是这个领域涉及AI和医疗两大核心问题。如果核心团队没有AI技术能力、强大的计算能力以及AI与医疗的跨界整合能力,要想取得长远的发展就很困难。

  规划不清、应用困难:由于资源的分散,和缺少统一布局、规划,一些工作会在前期研究后停滞,无法产生临床应用和价值。

  潜在法律风险较大:由于医疗数据分散、多点小规模合作、云端数据训练等因素,很多创业公司将面临很多法律风险和医疗数据流失隐患。

  产业化能力欠缺:医学AI技术,最终需要表现为两种产品形式: AI医疗设备(硬件产品)和医疗服务(软性产品),但部分AI团队没有硬件研发能力(包括AI芯片技术),致使产品落地流程变长。

  缺乏超算能力、数据安全不可控:现今的AI技术的要素:大数据+大计算(AI超算能力)。好的AI技术需要高质量的海量数据,没有强大的计算能力,就无法完成有效的计算。

  AI超算中心,其架构不同于传统的超算中心,也非商品化的设备,需要专业的技术搭建,致使国内几乎没有多少机构有独立使用的医学AI超算中心。

  故而多数开发是利用云端计算能力来完成,这种共享式的云化的算力,在效率和算力上只能满足小规模的前期实验性研究,根本无满足法深度研发,同时,数据安全也不能保障。

  医疗、AI分离:医疗、AI技术团队的分离,无法深度合作,研发结果问题较多。

(来源:未知)

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