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    爱康将引入人工智能 AI将给民营体检业带来什么

    福彩快三中奖图片 www.ttccp3.com 2018-11-22 11:07:25  来源:第一财经

    摘要:国内民营体检巨头爱康集团近日公布了新的2 0战略,爱康集团创始人张黎刚在接受第一财经专访时表示,区别于传统体检模式,新战略中将大量引入人工智能在部分项目上辅助诊断,以提升诊断水平和效率。
    关键词: 爱康 人工智能
      国内民营体检巨头爱康集团近日公布了新的2.0战略,爱康集团创始人张黎刚在接受第一财经专访时表示,区别于传统体检模式,新战略中将大量引入人工智能在部分项目上辅助诊断,以提升诊断水平和效率。
     
     
      商业体检发展20年之后,行业硬件早已是“船坚炮利”,但在“兵强马壮”上却面临瓶颈,人工智能的引入能否带来一些新的改变?
     
     
      记者了解到,此次爱康集团引入人工智能主要通过与多家第三方公司合作,应用于人工智能视网膜影像分析、肿瘤筛查和体检后慢病管理和治疗服务等多个方面。
     
     
      比如在人工智能视网膜影像分析方面,目前爱康集团与Airdoc公司合作,后者是人工智能视网膜影像分析领域的头部公司,在体检时通过眼底摄像,将数据传到云端,人工智能基于800万人次的数据库,通过上传的视网膜照片,可以自动识别30多种病变,灵敏度和特异性都达到97%。
     
     
      “这一水平已经和高水平眼科医生不相上下。”张黎刚告诉第一财经记者,引入人工智能的主要目的在于提升效率和诊疗水平。以往体检更多依靠于医生的经验判断,但目前国内医生数量偏少,目前国内一千人中医生的数量不足2人,远低于美国的2.7人和欧盟的3.3人;而且国内医生水平参差不齐,人工智能的引入可以带来整体性提升。同时在AI基础不收费项目之外,还会带来一些增值项目,比如视网膜里的血管和神经是裸露的,可以筛查高血压、糖尿病、部分肿瘤等慢性疾病及并发症,也会给公司带来一些新的营收增长。
     
     
      IC灼识咨询执行董事王文华告诉第一财经记者,人工智能的相关应用在各个行业已经初露峥嵘。在医疗领域,其最主要的应用集中在人工智能诊断方面,即通过对影像的分析来判断是否有病变的存在。人工智能作为辅助诊断能够很大程度避免人为的疏失,进而提供更加准确的诊断结果。除此之外,人工智能的诊断往往在几秒之内就能完成,也大大增加诊断的效率。
     
     
      另一方面,在张黎刚看来,目前国内大多数企业的体检人均预算在几百元,很难覆盖请专家诊断的成本,人工智能加入之后,可以提升体检的诊疗水平。
     
     
      而这一直是民营体检行业面临的一个瓶颈。
     
     
      从1998年第一家商业体检机构在北京诞生,国内商业体检经历了一个快速发展期,前瞻研究院数据显示,到2017年底,民营体检市场规模为240亿元,占到总市场份额的18.1%。
     
     
      随着市场竞争的加剧,民营体检的竞争逐渐从跑马圈地转向做大做强,目前不少民营体检的设备水平已经领先于公立医疗机构,但是人才储备方面一直是行业短板,很多经验丰富的医生并不愿意到商业体检机构工作。
     
     
      张黎刚也表示,近两年爱康并没有大规???,也有这方面的考虑,爱康并不缺少开店的资金,主要是要找到那么多合格的医生进来并不容易,而AI技术的应用可以弥补民营体检行业专家资源不足的问题。
     
     
      记者了解到,下一步爱康集团还将在人工智能领域进一步增加投入,包括和第三方公司合作开发相关的AI系统。尤其是在病理方面,目前国内合格的病理医生有很大缺口,以宫颈刮片筛查为例,目前主要依靠人工在显微镜下一张张看,爱康的医生在北京一年就需要看60万张,工作量巨大,因此公司也在计划开发针对这一筛查的AI系统,改为人工智能识别来提升效率。
     
     
      另一方面,爱康集团引入人工智能项目也有更多商业上的考量,目前民营体检行业以B2B客户为主,由于门槛不高,行业竞争激烈,产品同质化严重。
     
     
      王文华表示,目前绝大多数民营体检机构还是以提供体检服务为主,未来的市场竞争一方面是提高检验服务质量,并逐步开发检后服务,另一方面则是B端体检客户的维护与开发,引入AI的意义不言而喻。
     
     
      值得注意的是,目前人工智能应用于体检行业还属于初级阶段,仍还需要进一步打磨。
     
     
      Airdoc创始人CEO张大磊告诉记者,虽然目前人工智能虽然开始应用于部分疾病的筛查,但还是刚刚开始,区别于互联网人工智能,医疗人工智能则复杂的多。在医疗领域,很多病灶是非常小的目标,而且是反直觉的,比如受细胞吸收影响,照片上光线越暗的部分其实离镜头越近而非越远。如此一来,导致使用传统的开源的机器学习的算法效果非常差,需要大量的标注,因此在五到十年甚至更长的时间取代医生是不可能的。
     
     
      “就好像人类的小孩在看到两只猫的时候就知道这是猫,但是算法做不到,它可能需要看到2万只猫之后,才知道面前的是只猫。”张大磊表示。

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    责编:zhangyu
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