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AI驅(qū)動醫(yī)學影像行業(yè)深度變革

來源:中國醫(yī)藥報,醫(yī)藥網(wǎng)瀏覽數(shù):583 次 發(fā)布時間:2022/1/20 13:28:38

  近年來,隨著人工智能(AI)技術(shù)在醫(yī)學影像領(lǐng)域的逐步應用,鼓勵醫(yī)療器械行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展相關(guān)政策的不斷落地,致力提升醫(yī)療機構(gòu)服務水平的醫(yī)學影像新業(yè)態(tài)嶄露頭角,尤其是以AI醫(yī)學影像產(chǎn)品為代表的診斷設(shè)備,成為醫(yī)療器械行業(yè)發(fā)展熱點。

 

  AI賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈延伸

 

  AI醫(yī)學影像設(shè)備屬于高端醫(yī)療器械,具有多學科交叉、知識密集、附加值高等特點。醫(yī)學影像產(chǎn)業(yè)鏈涉及基礎(chǔ)工業(yè)、制造業(yè)、影像學、醫(yī)療機構(gòu)、互聯(lián)網(wǎng)等多個行業(yè)。當影像數(shù)據(jù)積累到一定規(guī)模,產(chǎn)業(yè)鏈將延伸至AI領(lǐng)域,研發(fā)形成影像智能診斷應用,進一步促進醫(yī)學影像診斷設(shè)施及服務等發(fā)展。

 

  醫(yī)學影像產(chǎn)業(yè)鏈上游是化工、金屬、通訊等行業(yè),這些行業(yè)的技術(shù)進步將推動醫(yī)學影像行業(yè)的發(fā)展或變革。

 

  產(chǎn)業(yè)鏈中游是醫(yī)學影像診斷服務及基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè),包括醫(yī)學影像成像設(shè)備企業(yè)等?,F(xiàn)階段,中游市場規(guī)模最大。

 

  產(chǎn)業(yè)鏈下游則涉及各級醫(yī)療機構(gòu)與衍生服務機構(gòu)。其中,公立醫(yī)院是醫(yī)學影像設(shè)備企業(yè)的主要客戶,線上影像平臺及獨立影像中心是下游市場未來主要增長力量。

 

  目前我國的優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源普遍集中在三級醫(yī)院,而獨立影像中心的發(fā)展有利于實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源的整合分配,促進醫(yī)療資源分配合理化。受制于政策、成本等因素,部分基層醫(yī)療機構(gòu)配置大型醫(yī)學影像設(shè)備能力有限,部分臨床需求得不到滿足,獨立影像中心則可以很好地解決這一問題。獨立影像中心一方面可以減輕三級醫(yī)院負荷,另一方面也能提高基層醫(yī)療機構(gòu)服務能力,進一步促進醫(yī)學影像行業(yè)快速發(fā)展?,F(xiàn)階段,我國獨立影像中心尚處于初步發(fā)展階段,未來隨著政策的加持、慢性疾病管理需求的增多及老年人口數(shù)量的上升,市場將迎來廣闊的發(fā)展空間。獨立影像中心屬于重資產(chǎn)模式,需要采購大量醫(yī)學影像設(shè)備,有利于驅(qū)動醫(yī)學影像設(shè)備行業(yè)的發(fā)展,這將成為倒推中游市場規(guī)模增長的關(guān)鍵因素。

 

  線上影像平臺通過云平臺提供遠程閱片等服務,很好地滿足了患者與臨床醫(yī)生的多樣化需求。依托于AI、云計算、大數(shù)據(jù)等新技術(shù),線上影像平臺近年來成長迅速,下游市場的消費需求旺盛。新模式的加入延伸了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈,也擴大了產(chǎn)業(yè)的整體規(guī)模。

 

  建立標準化、大樣本數(shù)據(jù)庫勢在必行

 

  數(shù)據(jù)是AI醫(yī)學影像設(shè)備的核心資源,僅掌握算法但數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量不足,也無法獲得較好的訓練效果。目前,數(shù)據(jù)獲取渠道受阻、行業(yè)標準模糊、數(shù)據(jù)使用機制不明等因素,一定程度上限制了AI醫(yī)學影像行業(yè)的發(fā)展。為更好地推動行業(yè)健康快速發(fā)展,需建立起一系列有效解決方案,通過合理的數(shù)據(jù)分享機制,建立標準化、大樣本的數(shù)據(jù)庫。

 

  一是暢通有效標準訓練數(shù)據(jù)的獲得渠道。同其他行業(yè)相比,醫(yī)學影像行業(yè)在高質(zhì)量數(shù)據(jù)獲取上有著天然劣勢:一方面,高質(zhì)量影像數(shù)據(jù)集中在三甲醫(yī)院,不同醫(yī)療機構(gòu)間缺乏有效的數(shù)據(jù)互通機制,數(shù)據(jù)很難實現(xiàn)共享;另一方面,我國醫(yī)療數(shù)據(jù)量雖然龐大,但其中80%是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),限制了AI在醫(yī)學影像行業(yè)的進一步應用。此外,訓練數(shù)據(jù)集應根據(jù)適用范圍,涵蓋體檢、篩查、門診和實驗室等不同場景的圖像,而目前國內(nèi)尚無規(guī)范化設(shè)計的有效數(shù)據(jù)庫。因此,暢通有效標準訓練數(shù)據(jù)的獲得渠道對于AI醫(yī)學影像行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展起到關(guān)鍵作用。

 

  二是完善行業(yè)標準。AI技術(shù)的本質(zhì),決定了算法訓練與產(chǎn)品測試使用的數(shù)據(jù)集,對AI醫(yī)學影像設(shè)備全生命周期的質(zhì)量控制和風險管理具有重要意義。在獲取到有效數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,深度學習技術(shù)才能結(jié)合先驗知識對模型進行正確訓練,且訓練集需要事先標注。不同機構(gòu)數(shù)據(jù)質(zhì)量和規(guī)模參差不齊,缺乏統(tǒng)一的標注掃描技術(shù)、處理手段、標準和共識,易導致產(chǎn)品存在質(zhì)量安全風險和“水土不服”現(xiàn)象。因此,需通過統(tǒng)一行業(yè)標準加強引導和規(guī)范,如加強訓練數(shù)據(jù)集標注者隊伍的資質(zhì)認定,統(tǒng)一圖像征象認識、標注方法、分割方法、量化方法等,避免產(chǎn)品在實際應用過程中存在標準不統(tǒng)一等情況。

 

  三是建立有效的數(shù)據(jù)保護和監(jiān)管機制。醫(yī)療單位不愿開放和分享數(shù)據(jù),很大程度上是出于信息安全的考慮。目前,可以開放使用的數(shù)據(jù)類型,以及數(shù)據(jù)的歸屬和倫理問題尚不明確。同時,數(shù)據(jù)的使用缺乏有效的保護和監(jiān)管機制。因此,需完善相關(guān)法律法規(guī),明確數(shù)據(jù)的使用規(guī)范,確保數(shù)據(jù)質(zhì)量標準化、可溯源。

 

  行業(yè)面臨升級與重塑

 

  未來,在AI技術(shù)的賦能下,醫(yī)學影像行業(yè)將進一步轉(zhuǎn)型升級。同時,隨著AI技術(shù)的發(fā)展及數(shù)據(jù)應用機制的成熟,行業(yè)集中度也將逐步提升。

 

  AI技術(shù)對行業(yè)的升級作用將更加顯著

 

  當下,醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)量迅速增加,AI醫(yī)學影像產(chǎn)品技術(shù)優(yōu)化速度將得到提升,進一步推動醫(yī)學影像行業(yè)的升級。

 

  AI技術(shù)可以對復雜的數(shù)據(jù)進行識別,并能自動作出定量評估,可以輔助臨床醫(yī)生診斷,有助于形成更準確的放射學評估結(jié)果。就醫(yī)學影像領(lǐng)域而言,基于技術(shù)類別,AI技術(shù)衍生出兩大基礎(chǔ)應用:一是數(shù)據(jù)感知,即通過圖像識別技術(shù)對醫(yī)學影像進行分析,獲取有效信息;二是數(shù)據(jù)訓練,即通過深度學習海量的影像數(shù)據(jù)和臨床診斷數(shù)據(jù),不斷對模型進行訓練,優(yōu)化其診斷能力。因此,相比于傳統(tǒng)醫(yī)學影像設(shè)備,AI醫(yī)學影像設(shè)備優(yōu)勢明顯,醫(yī)生對AI醫(yī)學影像設(shè)備的使用需求不斷提升。

 

  此外,AI醫(yī)療應用領(lǐng)域中,醫(yī)學影像是投資金額最高、投資輪次最多、應用最成熟的熱門領(lǐng)域之一,資本市場對AI醫(yī)學影像行業(yè)的高度認可與大力支持,將會加速相關(guān)技術(shù)的成熟與應用場景的落地,助推醫(yī)學影像行業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

 

  行業(yè)集中度逐步提高

 

  目前,AI醫(yī)學影像行業(yè)競爭格局分散,原因主要有以下幾方面:

 

  一是數(shù)據(jù)分散。正如前文所述,我國大多數(shù)醫(yī)療影像數(shù)據(jù)來自醫(yī)院,且影像數(shù)據(jù)分散在不同醫(yī)院中,導致AI醫(yī)學影像模型難以得到有效訓練,影響實際應用效果。

 

  二是病種分散。雖然底層代碼可以復用,但不同病種需要不同的標注數(shù)據(jù)訓練不同的模型。雖然也有企業(yè)著力針對多病種進行產(chǎn)品研發(fā),但總的來看,不同病種模型具有不同的特點,導致行業(yè)發(fā)展初期參與者相對分散的行業(yè)格局。

 

  三是變現(xiàn)場景、商業(yè)模式具有多樣化特征。以醫(yī)療圖像智能識別技術(shù)為例,潛在的變現(xiàn)方式包括:作為單獨的軟件模塊向醫(yī)療機構(gòu)銷售、與影像歸檔和通信系統(tǒng)(PACS)等系統(tǒng)組合向醫(yī)療機構(gòu)銷售、與影像設(shè)備合作形成軟硬件一體化解決方案向醫(yī)療機構(gòu)銷售、通過遠程醫(yī)療等方式服務基層醫(yī)療機構(gòu),以及通過互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療等方式直接服務于患者等多種途徑。場景和商業(yè)模式的多樣化導致AI醫(yī)學影像行業(yè)細分賽道眾多,企業(yè)在各自賽道展開競爭。

 

  未來,隨著行業(yè)數(shù)據(jù)整合與共享機制的建立、模型訓練方式的成熟、商業(yè)模式的確立,以及越來越多產(chǎn)品的獲批,在“場景+數(shù)據(jù)+算法”上有優(yōu)勢的先發(fā)企業(yè)將逐步建立起技術(shù)壁壘和商業(yè)壁壘,AI醫(yī)學影像行業(yè)將逐步走向集中。


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