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）
