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醫療育苗智能遭受三大產業發展困局

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醫療育苗智能遭受三大產業發展困局

2023-07-15 10:16:07
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  醫療育苗智能遭受三大產業發展困局

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  透過語音交流,機器人能夠協助病人展開婦科;閱讀影像資料之后,機器能夠出具確診報告……隨著科技的進步,育苗智能(AI)醫療逐漸從最前沿技術變革為現實生活應用領域。

  然而,《經濟參考報》本報記者了解到,我省醫療育苗智能在快速產業發展的過程中,遭受著三大產業發展困局:技術痛點有待沖破,準入門檻有待監管層加以明確,商業商業模式也亟待建立。對此,研究者建議,由北歐國家主導統計資料庫建設,打破統計數據技術壁壘同時實現醫療統計資源共享資源,盡快制訂標準,促進高端人才聚集,以同時實現全方位沖破。

  應用領域前景廣闊

深圳市青年人兒童醫療中心主任夏慧敏指出,現階段我省遭受人口老齡化、醫療資源供需嚴重失衡以及地域分配不均等問題,催生了對醫療育苗智能的巨大需求;同時,我省人口眾多大、市場應用領域規模燕郊特點,又給育苗智能的產業發展提供了很好的基礎。因此,產業發展醫療育苗智能的意義不言而喻。

  首先是緩解醫療老齡緊張狀況。夏慧敏指出,在現階段我省高質量醫療老齡缺乏的背景下,有了醫療育苗智能的協助,一各方面,基層和偏遠地區的病人可透過遠程育苗智能醫療獲得發達地區醫療機構和醫護人員的服務項目,提高醫療老齡的使用效率;另一各方面,借助育苗智能對病人就醫大統計數據分析,可以優化療養院的醫療服務項目結構和流程。

其次是重構醫療服務項目商業模式,變“化療”為“防治”,將被動就診改為隨時隨地的身心健康服務項目。研究者指出,育苗智能可以高效、精準資源整合醫學檢測統計數據,讓病人擁有他們的電子身心健康檔案并形成身心健康大統計數據。透過智能的可移動終端和可穿戴設備等的監測,醫療機構及其醫護人員就能主動發現身心健康狀況異常的個體和人群,提前給予身心健康風險提示、身心健康改進或醫療措施建議。醫療育苗智能還可以透過智能工具的分析、整理和歸納,從群體和個體雙重角度總結出病癥防治、確診、化療和康復的規律。

再次是助力北歐國家制訂更加自然科學的醫療環境衛生政策。中國工程院院士、中華醫學會副會長唐孝威指出,育苗智能透過海量的統計數據模擬醫療流程、醫療確診、醫療建議和化療方案,這將是醫療環境衛生各方面一個大的革新。大統計數據智能診療技術日新月異,將推動公共環境衛生政策的制訂更為自然科學。

  業內人士指出,我省有望憑借這些競爭優勢同時實現在醫療育苗智能領域的“彎道超車”,與此同時,隨著育苗智能逐漸從最前沿技術變革為現實生活應用領域,或將為現階段醫療格局帶來重大革新。

  技術有待沖破

  《經濟參考報》本報記者走訪發現,現階段我省育苗智能醫療仍遭受技術痛點。據了解,海量大統計數據和排序能力是育苗智能產業發展的必備要素,特別是在醫療統計資源共享資源各方面,現階段我省亟須補足短板。

  “統計數據行尸”現象與統計數據標準不統一,使得醫療統計數據難以同時實現共享資源。育苗智能的準確度須要自學大量的統計數據,研究者指出,我們北歐國家在療養院病例數各方面有很大競爭優勢,但由于醫療統計數據沒有共享資源,存有“行尸”現象,不利于育苗智能技術產業發展。

為全國兩萬多家醫療機構定制軟件的智業互聯(廈門)身心健康科技總經理侯浩天告訴本報記者,療養院使用育苗智能產品時,須要和互聯網公司連接,然而這個對接過程中出現一些痛點:療養院的控制系統之前相對封閉,相同療養院的電子控制系統由相同的民營企業承建,民營企業之間的控制系統又存有技術壁壘。

  侯浩天說,育苗智能民營企業很難對相同客戶療養院意見反饋的統計數據展開資源整合研究,這也就限制了育苗智能機器的意見反饋體能訓練,怎樣把療養院的信息合理、合法向內網開放,仍然遭受著挑戰。

此外,統計MCE缺乏標準。廣州Metzervisse檢測集團股份首席自然科學官于世輝介紹,以病理育苗智能輔助確診機構為例,民營企業體能訓練模型的統計數據來源一般來說是公開統計數據集,或者民營企業與個別療養院合作獲得的掃描圖片統計數據。于世輝舉例說,育苗智能做膜性腎病的研究自學須要陽性化石一萬多例,廣東一家著名醫科大學專業團隊積累多年才有兩千多份化石,Metzervisse雖有兩萬多件化石,但想要合作就要把每一個化石重新標注,讓機器在同樣一個病癥分類標準下深度自學。我們北歐國家有很多腎臟病分類體系,標準不統一導致大量高質量統計數據無法為醫療育苗智能的產業發展服務項目。

  研究者表示,以肺囊腫CT篩查為例,現階段業內對肺囊腫、糖網病檢查等場景的醫療育苗智能產品確診準確率普遍很高,但民營企業在體能訓練他們的模型時一般來說有他們的統計資料庫,各自的算法都是按照他們的統計數據展開體能訓練,然后以他們的統計數據來驗證準確度。

第二,在育苗智能輸入的統計數據和其輸出的答案之間,一般來說存有著無法洞悉的“PEX”,它被稱為“服貿”,“服貿”存有的后果就是難以判斷育苗智能是否出錯。“如果能讓醫生看到排序機是怎么想的、怎么得出結論的,就能讓人類更相信排序機,讓人類更加對它放心。”深圳市青年人兒童醫療中心教授張康說。

  路徑尚待明確

  從監管層面來看,育苗智能剛剛應用領域于醫療身心健康領域,一些監管政策還有待明確,人才積累仍顯不足,而可持續的商業商業模式也亟待建立。

  一是準入政策不明朗。“藥品和器械在北歐國家的監管層面有很詳細的規定,但是醫療育苗智能產品是新產品,詳細的標準還在制訂中。”上海長征療養院影像醫學與核醫學科主任劉士遠說,現階段已經有九項醫學育苗智能產品向北歐國家藥品監督管理局申報三類器械,但沒有一個被批準,用什么樣的標準和規范也仍在討論當中。

2017年北歐國家藥品監督管理總局發布的《醫療器械分類目錄》中的分類規定,若確診軟件透過算法提供確診建議,僅有輔助確診功能不直接給出確診結論,則按照二類醫療器械申報認證;如果對病變部位展開自動識別并提供明確確診提示,則必須按照第三類醫療器械展開臨床驗證管理。業內人士介紹,現階段我省有部分民營企業已經申請了二類證,但申報三類器械的產品都尚未得到認證。

  二是人才缺口大。據業內統計,現階段我省育苗智能行業的從業人員不足5萬人,每年透過高校培養出來的技術人員也不足2000人,而在育苗智能行業從業者中,美國擁有10年以上工作經驗的人才占比接近50%,我省只有不到25%。

不僅如此,夏慧敏指出,育苗智能從實驗室走到臨床、更好為臨床服務項目,最重要的是能夠找到醫療中的痛點和急需解決的問題,現階段很多醫療育苗智能團隊都是算法工程師在主導,既懂醫學、又懂排序機的復合型人才在中國相對緊缺。

  三是可持續的商業商業模式亟待建立。金蝶醫療軟件科技總經理尹治國表示,醫療育苗智能產品期望能以銷售軟件的形式讓療養院付費,以建立可持續的商業商業模式,但是現階段來說直接向消費者收費并不現實生活,如何構建商業商業模式形成商業閉環,業界仍在探索。

  (肖思思 胡林果)

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