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在醫(yī)療領域,人工智能離大規(guī)模應用還有多遠?

   日期:2018-02-09     瀏覽:89    
核心提示:發(fā)布日期:2018-02-09   在過去的幾年中,從IBM繼續(xù)推進基因與藥品領域的工作,到人工

發(fā)布日期:2018-02-09

  在過去的幾年中,從IBM繼續(xù)推進基因與藥品領域的工作,到人工智能國家隊登場,醫(yī)療人工智能吸引了大量的關注。然而,在醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的高管看來,許多重要的問題仍然亟待解決和完善,例如:

  醫(yī)療機器學習的創(chuàng)新結果可能會對患者的生活產(chǎn)生什么影響?

  醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的高管應該怎樣應對醫(yī)療人工智能帶來的轉變?

  在未來的5到10年內醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的運作方式會有什么變化?

  TechEmergence對超過50名應用AI的醫(yī)療公司高管進行了調研(初始調研中有 15 家公司因為缺乏真實的 AI 應用證據(jù)而被排除),希望了解關于醫(yī)療人工智能的重要預測和產(chǎn)業(yè)洞察。

  重要研究結果速覽

  以下是本次研究中五項最重要的研究結論:

  人工智能將在 2025 年以前大規(guī)模應用:超過 50% 的參訪者認為在 2025 年以前,AI 將被普遍應用到醫(yī)療行業(yè)中。在一項開放式問題中,超過 25% 的參訪者表示相信在 2025 年以前 AI 將在醫(yī)療行業(yè)中得到廣泛的應用。

  對于 AI 醫(yī)療案例研究的迫切需求:近 50% 的美國醫(yī)療公司認為醫(yī)療行業(yè)需要「進一步明確 AI/機器學習投資的回報率」。

  改善患者護理的決策支持系統(tǒng)首先涌現(xiàn):「決策支持系統(tǒng)」被列為最有可能被 AI(改善患者治療效果)改善的應用。

  基于患者治療效果與財政效率的醫(yī)院采購:「改善醫(yī)療效果」已經(jīng)成為醫(yī)療系統(tǒng)購買 AI 產(chǎn)品時考慮的最重要因素,「節(jié)省開支」緊隨其后。

  AI 的近期焦點將是改善慢性疾?。骸嘎约膊 故墙话敫吖軐τ?AI 改善患者護理的預測結果。其中,選擇「糖尿病」的參訪者最多,「癌癥」排在第二位。

  調查結果

  公司與參訪者

  參訪公司與參訪者情況總覽

  在參訪公司中,約有 35% 的公司年收入超過 1 百萬美元,38% 的公司年收入低于 1 百萬美元,27% 處于尚未盈利的階段。

  約有 55% 參訪者在美國的醫(yī)療公司工作。

  超過 50% 參訪者為其公司的 CEO 或主席。

  產(chǎn)品供應

  參訪公司產(chǎn)品供應

  約有 60% 的參訪公司主要向組織和其他公司銷售產(chǎn)品,其余的 40% 則直接向消費者進行銷售。

  35% 的SaaS(Software-as-a-Service,軟件即服務)參訪公司專門經(jīng)營改善疾病診斷,其中包括許多致力于醫(yī)學影像分析的公司。診斷應用是本次調研中最為普遍的 SaaS 產(chǎn)品,隨著該領域的不斷發(fā)展,這一趨勢在未來可能會延續(xù)下去。

  約有 24% 的 SaaS 參訪公司產(chǎn)品集中在改善醫(yī)院經(jīng)營效率方面,包括幫助醫(yī)院融資、患者手術排期等等。

  在直接面向消費者的 App 中,有 29% 是為了建立行為習慣(例如鼓勵鍛煉、提醒服藥等等),這也是本次調研中最為普遍的 App 類型。

  只有 11% 的參訪公司在制作硬件醫(yī)學產(chǎn)品(例如醫(yī)療設備);近 90% 的公司在銷售軟件與 App。

  銷售目標人群

  銷售目標人群

  在這項多選問題中,有一部分公司選擇了 3-4 種消費者,只選擇一種消費者類型的公司。

  超過 80% 的參訪公司表示直接向醫(yī)院和醫(yī)療機構進行銷售。

  銷售目標為「醫(yī)藥/生物科技公司」、「醫(yī)療設備公司」和「支付方/保險公司」的答案各占參訪公司的三分之一。

  醫(yī)療 AI 應用情況

  醫(yī)療 AI 應用情況

  有接近 50% 的美國公司認為醫(yī)療產(chǎn)業(yè)「需要得到更多的 AI/機器學習投資回報率」。

  在美國與國際的參訪公司中,得票第二高的選項都是醫(yī)療供應商已經(jīng)認識到 AI 的價值,但是缺乏實際應用這項技術的專業(yè)技能。

  以上兩項是 AI 應用最突出的兩項制約因素。

  不到 2% 的參訪者表示 AI 的市場應用「熱度過高」,或是過于樂觀。

  AI 產(chǎn)品向醫(yī)療產(chǎn)業(yè)中銷售的阻礙

  AI 產(chǎn)品向醫(yī)療產(chǎn)業(yè)中銷售的阻礙

  有超過三分之一的參訪者在「銷售困難」問題中選擇了「案例研究的需要」,意即缺乏案例研究文獻,成為本次調研中 AI 在醫(yī)療領域銷售中最為主要和緊迫的制約因素。在這一全新的領域,銷售人員亟需卓有成效的產(chǎn)品表現(xiàn)——包括醫(yī)療效率和患者治療效果,這在銷售領域形成了一個「雞與蛋」的循環(huán)問題。

  其他得票前幾名的選項包括「產(chǎn)業(yè)整體的保守主義」,醫(yī)療產(chǎn)業(yè)被參訪者評價為「古板的」;此外還有「監(jiān)管因素挑戰(zhàn)」,主要指健康保險流通與責任法案,以及「客戶公司缺乏 AI/人工智能技能」。

  最有可能讓消費者購買 AI 產(chǎn)品的益處

  可能讓消費者購買 AI 產(chǎn)品的益處

  「提高醫(yī)療效果」被列為讓消費者購買 AI 產(chǎn)品的最重要因素,「節(jié)省開支」緊隨其后。

  值得注意的是,參訪的 CEO 將「節(jié)省開支」列為決定銷售的最重要因素,而非 CEO 高管和副總裁則認為「提高醫(yī)療效果」是更加重要的因素。考慮到 CEO 更有可能經(jīng)常與客戶接觸,所以他們的觀點可能更加有價值,對于真正決定銷售的因素更有指示性。

  由于尚未獲得盈利的公司進行的跟進式銷售,它們對于「節(jié)省時間」因素并不重視,但這項因素卻被盈利公司視為最重要的銷售因素。這提示了只有在實際的銷售環(huán)境中,公司才能意識到為了目標消費者而「節(jié)省時間」的顯著重要性。

  未來 5-10 年內患者治療效果被 AI 提高的情況

  未來 5-10 年內患者治療效果最有可能被 AI 改善的應用

  「決策支持系統(tǒng)」被列為最有可能被 AI 改善的應用(就改善患者醫(yī)療效果而言)。

  美國公司與國際公司之間最大的分歧出現(xiàn)在可佩戴/感應數(shù)據(jù)技術上,這可能提示了美國市場對于可佩戴設備的悲觀看法,在歐洲市場則不存在這種情況。

  可能被 AI 改善的特定健康狀況

 

  可能被 AI 改善的特定健康狀況

  在這項問題中,許多公司并不能列出一種特定的健康問題,而是給出了與其產(chǎn)品相關的回答。TechEmergence 只對與特定健康問題直接相關的回答進行了統(tǒng)計。

  有近一半?yún)⒃L者在回答中列出了「慢性疾病」。

  在「慢性疾病」分類中,列出「糖尿病」的參訪者最多,達到接近 30%。

  在「慢性疾病」之后,有超過三分之一的回答列出了「癌癥」。

  AI 在醫(yī)療行業(yè)得到廣泛應用的時間

  AI 在醫(yī)療行業(yè)得到廣泛應用的時間

  調查詢問了參訪者,他們認為 AI 什么時候可以被廣泛應用到醫(yī)療行業(yè)的大部分部門當中。在這項開放式問題當中,超過 50% 參訪者認為在 2025 年以前 AI 可以在醫(yī)療行業(yè)中被廣泛應用。

  超過 25% 參訪者表示認為在 2025 年以前 AI 可以在醫(yī)療產(chǎn)業(yè)中達到近于廣泛應用的水平。

  全球參訪者預測的醫(yī)療 AI 廣泛應用的平均時間是 2030 年。

  盡管 AI 與機器學習在許多產(chǎn)業(yè)中都被應用和推廣,成為數(shù)字化轉型的新典范,然而,從上述研究結果中可以發(fā)現(xiàn),在 2017 年,AI 在各種行業(yè)中的應用總體上較為有限,其中大多數(shù)的成功案例都來自于科技產(chǎn)業(yè)巨頭公司(谷歌、百度、蘋果等等)。McKinsey 全球研究所估計,科技巨頭公司在 2016 年向 AI 產(chǎn)業(yè)投資達到 200-300 億美元,小型公司則總計投資 60-90 億美元。

  如今,業(yè)界對于應用 AI 與機器學習的公司同時抱有日益增加的興趣和疑慮,我們試圖評估公司對于 AI 在其商業(yè)經(jīng)營中應用可能性的觀念,特別是了解投資人、創(chuàng)始人和科技工作者對于以下問題的想法:

  AI 與機器學習在現(xiàn)有應用領域的重要性;

  業(yè)界對于未來 AI 技術應用的計劃;

  大部分公司對于將 AI 應用于經(jīng)營中的顧慮原因。

  2017 年應用人工智能大會調研總結

  同時 TechEmergence 對于超過 100 位參會人員進行了現(xiàn)場或在線訪問,其中有 70% 是從事企業(yè)的銷售,產(chǎn)品類型為服務的約占 42%,軟件約占 34%,有 14.5% 為軟件和服務,其余的一小部分為醫(yī)學產(chǎn)品?!杠浖古c「服務」公司作為本文分析的重點。

  問題 1:AI 與機器學習在現(xiàn)有應用領域的重要性。

  在問卷中,參訪者將 AI 的「應用領域」按照重要性排列出來。商業(yè)智能被視為最重要的領域。

  另外,服務類公司對于 AI 在市場中的重要性更為重視,軟件類公司則將人力資源列為 AI/機器學習更有應用價值的領域。這種現(xiàn)象在一定程度上說明服務類公司將人才發(fā)展作為戰(zhàn)略優(yōu)勢的商業(yè)特征。然而,這并不代表軟件類公司不重視人才,而是反映了它們更加注重使用 AI/機器學習來提高產(chǎn)品質量。

  除此之外,軟件類公司也將市場排在比較靠前的位置,這可能是由于它們大部分銷售過程是通過數(shù)字化渠道完成的。

  問題 2:業(yè)界對于未來 AI 技術應用的計劃。

  關于未來 3 年內對于 AI 的投資情況,商業(yè)智能又一次取得了最高票數(shù),消費者服務和過程自動化緊隨其后,軟件類與服務類公司之間的差距仍然較小。

  在「未來三年中公司最有可能投資的 AI/機器學習領域」的問題中,服務類和軟件類公司都更加重視商業(yè)智能和分析、消費者服務,隨后是市場和過程自動化。

  問題 3:大部分公司對 AI 應用的顧慮。

  上述項目請參訪者對于下列公司不使用 AI 的原因進行排序:

  AI 應用是實驗性的,沒有客觀的投資回報比。

  AI 應用有效,但并沒有足夠的應用案例。

  公司缺乏使用 AI 應用的專業(yè) AI 人才或專家。

  沒有應用 AI 的資金承諾。

  及其他。

  從調研結果可以看出,前三項原因得票數(shù)比較接近,但缺乏 AI 專業(yè)人才一項稍勝一籌,它并非 AI 應用唯一的阻礙,參訪公司還對于一些應用缺乏信心,還需要其他應用結果的切實證據(jù)。

  AI 應用的案例研究確實難以獲得。在轉變較為緩慢的醫(yī)療行業(yè),明確可信的 AI 使用案例可能需要幾年的時間才能可得。而市場和消費者服務等領域已經(jīng)有了許多即時的使用案例。

  值得注意的是,不同工作類型參訪者的選擇結果隱藏了更多的信息。近一半分類為投資人的參訪者選擇了實驗性 App 缺乏投資回報率的保證。這反應了投資人對于可能導致公司虧損的高風險投資的偏見,因為這一類應用缺乏直接的經(jīng)營收益。

  總結

  商業(yè)智能和分析法似乎是多數(shù)參訪者心目中 AI 應用里最重要的領域。

  軟件公司更加重視 AI 在市場中的應用,這可能是因為它們對于數(shù)字化市場戰(zhàn)略的傾向性。服務類公司則對 AI 在人力資源中的應用更加重視。

  除了商業(yè)智能與分析法,參訪者還預測未來的 AI 應用投資將與消費者服務有關。

  公司創(chuàng)始人認為找到能開展 AI 應用的專業(yè)人才是一項挑戰(zhàn),而技術人員則認為大多數(shù)的 AI 應用處在實驗性狀態(tài),是現(xiàn)在 AI 應用的最大阻礙。

來源:丁香園Forward(微信號 DXYForward)

 
 
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