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    游向東:為什么選擇從超聲開始布局AI醫療?(圖)

    2021年02月07日 http://www.allenozze.com



    • [作者] 游向東
    • [單位] 浙商創投股份有限公司
    • [摘要] 浙商創投管理合伙人、執行總裁游向東。
    • [關鍵詞]  浙商創投 游向東 AI 醫療 動脈網
    • [刊名] 浙商創投

      [起止頁碼] 32-34

    原標題:專訪浙商創投游向東:為什么選擇從超聲開始布局AI醫療?

    2021年2月7日,動脈網專訪浙商創投管理合伙人、執行總裁游向東,對浙商創投布局AI超聲賽道進行關注。

    每每談及醫學影像AI很多讀者會自然聯想到計算機視覺技術蓬勃發展的醫院放射科。事實也是如此,動脈橙數據庫2021年數據顯示,標簽中存在人工智能技術的公司多達480家,其中有98家從事放射科相關業務。

    但就整個醫療人工智能而言,放射科應用雖起步最早,但其市場規模并非最大。隨著各類醫學AI技術逐步成熟,不少醫學場景開始“AI”更多AI應用呼之欲出。

    AI超聲”便是其中之一。與CT、MRI的靜態圖像不同,超聲圖像是動態實時圖像。這意味著影像科圖像采集與圖像分析時間上的割裂并不能存在于超聲診斷,這一設備要求兩項操作在同一時間完成。此外,動態影像并不如靜態影像那樣能夠簡易保存,要對超聲影像進行AI研究,必須記錄并截取特定時刻特定切面的影像。

    技術上的高要求與標準訓練數據的缺失導致專注于AI超聲研究的企業少之又少,僅幾家創業公司涉足其中。但由于潛在的未知價值,不少資本已經盯上了這一板塊。

    2021年年末浙商創投通過投資AI初創公司深至科技布局AI超聲賽道該投資機構在醫療AI的首次出手成就了深至科技一年三次融資的壯舉。特別的是,本次融資投資方游向東背景值得一提,他歷任浙江醫科大學校長秘書、浙大邵逸夫醫院籌建處辦公室負責人、浙大二院心臟中心副主任、副院長,曾在大型三甲公立醫院從事臨床、教學、科研、管理30余年,是一名擁有豐富經驗的臨床醫生。

    “首次布局”、“資深醫生”、“一年三融資”等關鍵詞為“AI超聲”這一賽道蒙上了一層神秘色彩。為了進一步了解AI超聲的獨特之處,動脈網游向東進行了專訪,并將采訪內容記錄如下。

    少有企業用人工智能的方式輔助超聲診斷,為什么會呈現這樣的情況?

    要解答這個問題,我們首先要對超聲有一個基礎了解。大家知道,超聲是執業醫生能夠獲得的最快、最安全和較便宜的醫學診斷工具之一無論是大醫院還是基層,我們都可以使用適當的超聲設備幫助患者檢查。因此,國內超聲檢查需求量巨大,每年檢査人次可達20億次,對于任何一家AI企業而言,這都是一個巨大的市場。

    需求顯著,但缺陷同樣不能忽略。不同于靜態的CT影像,超聲診斷的規范化、標準化一直是一個懸而未決的問題,考驗醫生的經驗與判斷能力。舉個例子,同樣一個病人,十個醫生進行診斷,可能會出現不同差異的結果,有的差異會非常巨大。換言之,超聲檢查的質控非常困難。這也說明了為什么少有AI企業做超聲。深度學習通常需要標準化的標注影像構造訓練集用于訓練,但這樣的影像得之不易,通常需要企業尋求專業醫生合作,費時費力,成本也很高。而我們所投的深至科技擁有其獨特的產業優勢,能夠很好的解決數據的問題。

    既然需求存在,為什么直到2020年末才切入這一賽道?

    Ai的確已經火了很多年,但行業的熱度與成熟度是兩個分離的概念。過去的幾年,醫療人工智能處于探索挖掘的狀態,政策、技術、行業認知均不成熟。雖說智慧醫療是未來的大勢所趨,但早期的人工智能或許與最終成熟的應用相去甚遠。

    2020年是個轉折點,一年之中,9款醫療人工智能輔助診斷設備獲批上市,這意味著國家已經給予了這一行業一定認可,也意昧著人工智能確實能夠幫助醫院提升效率。

    不過,從現在的應用場景來看,影像AI的實力顯然沒有發揮出來。對于AI我們有自己的認知,也希望在這里切入,幫助AI更好地發展。

    到目前為止,“AI超聲”能夠解決怎樣的問題?

    從宏觀層面上講,AI對于超聲的賦能與其他科室的應用類似,主要是以提升準確率、提升診斷效率為主。但不同的是,超聲擁有廣泛的基層醫療場景作為應用基礎,這賦予了AI超聲非同一般的意義。

    剛剛我們談到,超聲診斷對于醫生的經驗有很高的要求,而我國最缺的,便是經驗豐富的醫生。顯然,我們無法在短期內對供給端進行補給,那是否能夠通過降低超聲的使用門檻,以實現超聲的普惠呢?深至科技便是通過這種方式解決問題。

    超聲診斷分為兩步,第一步是獲取正確的影像;第二步是對影像進行分析。在實際應用中,深至的AI將在檢查時幫助醫生鎖定可用于診斷分析的影像最佳片段,并對此給予輔助診斷。那么,有了AI作為支持,基層醫生只需學習超聲的操作方式,幫助其獲取可供診斷的影像即可。收集到有效影像之后,醫生既可實時診斷,也可將影像結果上傳至云端,交給更有經驗的醫生輔助診斷。通過這種方式,AI實際上解決了超聲影像標準化與醫生診斷經驗缺乏兩個問題。

    不過,要將理想落足于實處,還需要時間。畢竟,對于村醫來說,他們不可能花較長的周期去學習。同時,村醫的檢查流程時間較短,產品的檢查時間需要控制在幾分鐘內。所以“AI超聲”能否做到真正的智能化和流程的簡單化,非常重要。目前市場的大部分“AI超聲”的產品還難以做到讓一個護士水平的人快速掌握其用法,因此,針對使用流程的優化仍需繼續。

    未來,AI超聲擁有怎樣的發展空間?

    基層醫療是超聲應用的一個很好的場景,但并不是唯一場景。在醫院之中,超聲的應用不止于超聲科的診斷作用,還可用于麻醉科、急診科、ICU等臨床科室,輔助完成實時的引導、手術評估,幫助醫生做出更加準確的評估,提高對威脅患者生命安全危急癥的診治效率,更有效地進行基本生命功能監測、調控及重要器官的保護與支持。

    以麻醉科為例,POC超聲在麻醉科的應用,主要集中在超聲引導下的血管穿刺、神經阻滯和術中經食管心臟超聲(TEE)等方面,旨在提高麻醉操作的安全性和器官功能評估的準確性。這不同于用于疾病診斷的超聲檢查。而AI在其中的作用則是可以實現創傷鑒定、圖像配準/融合、系統質量保證、掃查輔助、多普勒噪聲抑制等效果。

    當然,對于大型設備來說,AI的作用目前還是錦上添花,但是可以預見在未來,AI的作用將越來越重要。

    如何看待AI醫療的商業模式?

    Ai的商業模式是一個老生常談的問題,但直至今天,它依然是人工智能企業生存所面臨的最大挑戰。

    在投資AI時,我們考慮了三個問題:AI有沒有提高診斷、治療的準確性?有沒有提高醫生、護士的效率,進而提升醫院服務病人的社會效益和經濟效益?有沒有合理的商業路徑?從目前來看前兩個問題的答案是肯定的,但第三個答案,我們只能通過一些經驗尋覓線索。

    一個AI產品從設計到盈利分為多個步驟,審批是其中的一個關鍵節點。目前,AI超聲尚無產品通過NMPA審批,但從FFR、肺結節、糖網病變輔助診斷軟件獲批情況來看,這一天不會太遠。接下來是尋找付費方,這是最為困難也是最為重要的一點。通常而言,C端用戶很難成為付費方——你去醫院看病,醫生讓你支付更多費用使用AI診斷,這一邏輯是不切實際的,患者顯然更加信任醫生,而非一個看不見摸不著的算法。

    那么醫院會成為支付方嗎?這得看AI是否為其帶來了經濟效益。美國FFR企業Heartflow提供了一個很好的思路。簡單來說,患者在進行冠心病治療時,是否需要進行造影、是否需要放置支架我們很難通過傳統的影像進行判斷,這導致所有患者都必須在檢查時進行冠脈造影。在這個過程中,Heartflow發明了FFRCT用以從生理學方面評估冠狀動脈的狹窄程度通過無創的方式減少不必要的冠脈造影,幫助醫院節省醫療開支。因此,這種新興技術很快被醫院所接受。到目前為止,AI超聲的主要市場仍是基層醫療,如果能夠真正降低門檻,讓更多基層醫生進行診斷,從長期統計中降低患者的疾病支出,其社會價值同樣不可估量。

          

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    引用本文:
    游向東.游向東:為什么選擇從超聲開始布局AI醫療?(圖)[DB/OL].[2022-05-14].http://www.allenozze.com/ArticleInfo.aspx?id=1205221

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