醫療AI技術(shù)火熱，但其商業(yè)模式的落腳點(diǎn)究竟在哪？

發(fā)布時(shí)間： 2017-07-23 22:57:17  

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摘要： 初創(chuàng )公司如何在這個(gè)領(lǐng)域實(shí)現盈利？以及醫療保健企業(yè)如何利用AI來(lái)扭轉持續增加的醫療成本？最重要的是，醫療AI產(chǎn)品如何取得政府監管部門(mén)、保險公司、醫生以及患者的信任？

題圖來(lái)自：視覺(jué)中國

這是一個(gè)令人興奮的時(shí)代。諸如基因組學(xué)和醫學(xué)成像等的醫學(xué)領(lǐng)域帶來(lái)的信息巨浪如今撲面而來(lái)，我們將可以利用人工智能來(lái)分析這些數據，并提供醫療見(jiàn)解。

然而，隨著(zhù)醫療AI領(lǐng)域創(chuàng )新產(chǎn)品的激增，一些老生常談的商業(yè)問(wèn)題也初現端倪。比如，初創(chuàng )公司如何在這個(gè)領(lǐng)域實(shí)現盈利？以及醫療保健企業(yè)如何利用AI來(lái)扭轉持續增加的醫療成本？最重要的是，醫療AI產(chǎn)品如何取得政府監管部門(mén)、保險公司、醫生以及患者的信任？

海外知名媒體Xconomy對于醫療人工智能進(jìn)行了深度報道，包括GE和IBM等大型公司在醫療AI上的相關(guān)工作，基因組學(xué)的編程馬拉松（hackathon），以及醫療AI對患者和醫生們的影響。動(dòng)脈網(wǎng)整理編譯，以饗讀者。

“作為醫療行業(yè)投資人，我最鐘情的是科技方面的吸引力，”風(fēng)投公司Domain Associates的合伙人Kim Kamdar在其圣地亞哥的辦公室中表示，“這為我們公司吸引潛在共同投資人開(kāi)辟了嶄新的道路。”

對于醫療AI，目前的普遍共識是將機器學(xué)習技術(shù)和相關(guān)技術(shù)應用在醫療領(lǐng)域確實(shí)為時(shí)尚早，并且也很難預見(jiàn)這些創(chuàng )新成果將怎樣發(fā)揮作用。這也正如Xconomy的資深編輯Jeff Engel在《AI將對醫生和醫療機構產(chǎn)生的諸多影響》一文中提出的諸多質(zhì)疑。

然而，毋庸置疑的是，醫療領(lǐng)域的轉型浪潮正洶涌襲來(lái)，不論是小型初創(chuàng )公司，還是如IBM、GE這樣的行業(yè)巨頭，都爭先恐后地想要在這個(gè)新興領(lǐng)域占有一席之地。

如果有這么一個(gè)行業(yè)急需注入變革的新鮮血液，那首當其沖的就是醫療保健。僅美國而言，每年在醫療上的支出就超過(guò)3.2萬(wàn)億美元，占了國民生產(chǎn)總值約18%的份額。

Xconomy所組織的晚餐會(huì )談邀請了包括Kamdar在內的當地投資人、數據科學(xué)家、醫療公司CEO、學(xué)術(shù)研究人員以及數字醫療公司高管等。餐會(huì )的開(kāi)場(chǎng)問(wèn)題就是對于致力于在醫療領(lǐng)域應用機器學(xué)習的初創(chuàng )公司們而言，是否已有一種行之有效的商業(yè)模式？

Calit2是一家總部位于加州大學(xué)圣地亞哥分校的電信及信息技術(shù)研究機構，對其理事Larry Smarr而言，浮現在他腦海的商業(yè)模型就是Illumina公司本身。Illumina是基因測序技術(shù)的先驅?zhuān)⑶以絹?lái)越多地涉足基因組數據分析，也就是分析潛藏在基因代碼中的生物學(xué)功能和基因變異。

“他們公司在分析人類(lèi)基因組上采用的云端解決方案的容量相當可觀(guān)，” Larry Smarr說(shuō)，“而這些數據也著(zhù)實(shí)需要這種程度的分析手段。盡管過(guò)去我們沒(méi)有采用這種分析，但是現在數據容量已經(jīng)呈指數級增長(cháng)。因此，我們如果脫離這些算法，根本就不要奢望從這些數據中得到任何醫療見(jiàn)解，這點(diǎn)在基因組學(xué)和微生物組學(xué)上體現得尤為顯著(zhù)。”

Illumina憑借著(zhù)卓越的基因測序技術(shù)和數據服務(wù)，已經(jīng)在很多基因組研究中心、臨床研究機構，以及生物技術(shù)和制藥公司找到了客戶(hù)群體。但是這樣的商業(yè)模式可以簡(jiǎn)單復制嗎？打個(gè)比方，如果另一家公司做起了微生物組學(xué)數據分析的生意，境況能如同Illumina一般嗎？

而后Smarr又將話(huà)題指向餐桌對面的Rob Knight，后者享有加州大學(xué)圣地亞哥分校兒科和計算機科學(xué)的聯(lián)合任命。Knight現任加州大學(xué)圣地亞哥分校微生物組學(xué)創(chuàng )新中心的主任，他同時(shí)還是美國腸道計劃的共同發(fā)起人，這項全民科學(xué)計劃已經(jīng)收集到了超過(guò)16000份糞便樣本，以期幫助科學(xué)家們進(jìn)一步了解微生物在人體健康上起到的作用。

“首先需要記住，我做的這項事業(yè)是非營(yíng)利性的，” Knight表示，“我認為這種模式絕對會(huì )走得很艱難。因為通?？磥?lái)，那些將業(yè)務(wù)建立在出售基因測序的公司基本都沒(méi)有取得什么好成果。舉個(gè)例子，Celera公司就將商業(yè)模式轉移到了診斷領(lǐng)域。”

“我認為我們應該用某種方式將模式轉移到實(shí)時(shí)反饋上，并且開(kāi)發(fā)一個(gè)讓用戶(hù)了解微生物組學(xué)的交互界面，” Knight舉例說(shuō)，“比如，讓用戶(hù)即刻知悉剛剛吃下的那塊面包對自己身體起到正面還是負面影響。”

當然這個(gè)商業(yè)策略已經(jīng)有公司開(kāi)始踐行，位于以色列特拉維夫的科技公司Nutrino已經(jīng)開(kāi)發(fā)出了應用程序和數據平臺，幫助用戶(hù)掌握他們攝入的食物對自身生理有著(zhù)怎樣的影響。

“他們可以針對用戶(hù)‘膳食足跡’產(chǎn)生的影響以及血糖表現，為其提供實(shí)時(shí)的指導，”位于圣地亞哥的DexCom公司高級副總裁Annika Jimenez說(shuō)到，他們的公司專(zhuān)注于血糖連續監測技術(shù)和糖尿病管理。

“這種模式類(lèi)似于保險付費，但是隨著(zhù)時(shí)間推移，他們會(huì )將商業(yè)模式轉變到以企業(yè)和其他潛在客戶(hù)為目標。” Jimenez表示。

AI于醫療行業(yè)的關(guān)鍵優(yōu)勢就在于它極為強大的數據信息抓取能力，可以從數據的艾字節到澤字節中獲取有用的醫療見(jiàn)解，這種數據規模遠遠超出了人類(lèi)本身的理解能力。

“對我而言，找到確切可行的商業(yè)模式似乎是一個(gè)長(cháng)遠的終極目標，”高通生命的總裁Rick Valencia坦言，他似乎對這個(gè)領(lǐng)域現今的創(chuàng )收模式持懷疑態(tài)度，“在短期看來(lái)，我認為你們這個(gè)問(wèn)題的答案是‘沒(méi)有’，至少在我目之所及的范圍內，并沒(méi)有發(fā)現什么行之有效的商業(yè)模式，我覺(jué)得現在還為時(shí)尚早。”

圣地亞哥的Analytics風(fēng)險投資公司聯(lián)合創(chuàng )始人及管理合伙人Navid Alipour表示，他們的公司所投資的CureMatch公司正在實(shí)施直面患者的模式，在該模式下，患者直接向CureMatch公司付費，而他們則針對患者的不同癌癥病情，向其提供有針對性的前三種化療藥物組合建議。

這些建議是基于患者自身的醫療記錄，旨在幫助癌癥醫生選擇治療方案。CureMatch方面表示，他們的超級計算機處理了數以百萬(wàn)計的包含三種化療藥物的組合，并分別評估了每種組合的藥物間相互作用，再整合入基因數據，才得出為特定患者提供的藥物組合建議。

將機器學(xué)習應用到診斷圖像，以識別異常狀況，這樣的公司大大小小有不少家，而CureMetrix也只是其中之一，這種基于圖像分析的模式似乎也是AI技術(shù)的終極應用了，Jimenez表示：“但是你還得去Strata數據大會(huì )看看，這個(gè)大會(huì )可以說(shuō)是大數據和數據科學(xué)領(lǐng)域的大事件了，而大會(huì )主講人們總是強調這種使用案例實(shí)際上是多么復雜?？上攵?，我們或許還不止要等個(gè)10年。”

取代不是目的，利用才是！

那么，AI何時(shí)才能取代放射科醫生？

Smarr表示，他對AI將取代放射科醫生這一點(diǎn)持懷疑態(tài)度。相反，他認為這項技術(shù)將成為人類(lèi)醫生的助力，使哪怕最蹩腳的放射科醫生也能診斷得比最優(yōu)秀的人類(lèi)同行更為精準。

“所以致力于A(yíng)I技術(shù)在醫療上的應用，實(shí)際上是利用前所未見(jiàn)的海量數據來(lái)武裝人類(lèi)，拔高人類(lèi)的智能水平，” Smarr補充道，“這真的可以在短期內提高生產(chǎn)力，不過(guò)這個(gè)短期也是說(shuō)的數十年內。”

如DexCom這樣的公司專(zhuān)注于普遍的糖尿病，而是holy grail則致力于重塑患者的行為習慣，Jimenez表示：“這也就意味著(zhù)，通過(guò)血糖監測、胰島素測量、患者行為和飲食情況等，可以將數據流整合起來(lái)，再輔以機器學(xué)習技術(shù)生成醫療見(jiàn)解，這樣軟件就可以及時(shí)向患者及其醫生發(fā)出警示并提出建議。”

“但是我們的技術(shù)成熟度也還僅處在提供些數字的階段而已，” Jimenez補充 說(shuō)，“因此，我們只是告訴了患者他們的血糖值是多少，當然，這對1型糖尿病至關(guān)重要。但是對于2型糖尿病患者，他們需要與app互動(dòng)，并且要強制性地回應醫療見(jiàn)解。而這才是app開(kāi)發(fā)的真正需求所在。”

或許，這項技術(shù)的終極目標是開(kāi)發(fā)一個(gè)能切實(shí)滿(mǎn)足需求的用戶(hù)界面，用機器學(xué)習技術(shù)獲取的醫療見(jiàn)解來(lái)根本改變糖尿病患者的行為習慣。

這個(gè)觀(guān)點(diǎn)得到了Jean Balgrosky的贊同，他已經(jīng)在多家大型醫療組織任職CIO長(cháng)達20年，比如圣地亞哥的Scripps Health。她表示：“到最后，一切的機器學(xué)習技術(shù)都應該被人類(lèi)所吸收利用，在醫療領(lǐng)域發(fā)揮幫助人類(lèi)的作用。”

來(lái)源：vb動(dòng)脈網(wǎng)