本月早些時候，特斯拉CEO埃隆·馬斯克和Facebook CEO馬克·扎克伯格從互聯(lián)網(wǎng)的不同角落探討了人工智能的利弊。

硅谷鋼鐵俠埃隆·馬斯克12日推特發(fā)文表示，“人工智能（AI）比朝核潛藏著更大的風(fēng)險”。馬斯克警告說，人工智能將在未來威脅人類，呼吁政府盡快開始考慮這一技術(shù)的相關(guān)立法與管控。而扎克伯格對馬斯克的觀點表示反對。扎克伯格在自家后院燒烤架前的直播中表達(dá)了自己對人工智能未來的樂觀態(tài)度，他認(rèn)為人工智能將會讓人類的生活變得更安全和美好。扎克伯格說：“我對于人工智能持樂觀態(tài)度。對于那些認(rèn)為人工智能會導(dǎo)致末日的‘悲觀主義者’，我并不能理解他們，他們太過于消極。從某種角度看，我認(rèn)為他們很不負(fù)責(zé)任?！?/span>

一邊堅持認(rèn)為我們應(yīng)該謹(jǐn)慎對待人工智能，并提出“基本存在風(fēng)險”。而另一邊則傾向于更加樂觀的未來，駁斥“世界末日的情景”，認(rèn)為人工智能能夠幫助我們創(chuàng)建更光明的未來。

在我看來，作為一個家里有三個已步入青少年時期孩子的母親，我現(xiàn)在同意扎克伯格這種更加光明的看法。但你知道嗎，不久以前的我可從來不這么認(rèn)為。作為一名工程師，我對人工智能非常感興趣，但是我一直無法確定它的發(fā)展是否太快。從前我也會擔(dān)心人工智能將破壞我孩子未來的教育、工作和日常生活。

直到發(fā)生了一些事情……

傳統(tǒng)治療vs人工智能

2011年，我發(fā)現(xiàn)了我的乳房里長了一個腫塊。我的家庭醫(yī)生和我都相信，這是一個纖維腺瘤——一種常見的良性乳房腫塊。醫(yī)生建議我去拍一下乳房X光片確定一下。結(jié)果從乳房X光片中竟然發(fā)現(xiàn)了兩個未知的“黑點”。至此，一段未知的旅程正式開始了。

由于當(dāng)時沒有人工智能影像技術(shù)，所以我不得不依賴人工分析的方式。所以在接下來的四年時間里，超聲波、活檢和手術(shù)不斷充斥著我的生活。盡管我的醫(yī)生和專家都非常的專業(yè)，但是依然無法診斷或治療這種罕見的癌癥形式，唯一能做的就是通過多次的手術(shù)切掉復(fù)發(fā)性腫瘤。

后來，在切掉四個腫瘤之后，我打算進行雙側(cè)乳房切除手術(shù)。再加上擔(dān)心癌細(xì)胞可能會擴散到全身，那段時間恐懼感似乎從未離開過我。

想象一下，假如你是一位病理學(xué)家，工作是在每30分鐘滾動的1000張照片中尋找一個微小的異常值。就好像在“干草堆”中找到一根細(xì)小的針，這幾乎是不可能完成的任務(wù)。

許多疾病的診斷依賴于病理學(xué)家對于組織切片的分析，這也成為了疾病診斷的黃金標(biāo)準(zhǔn)。對乳腺癌患者來說，病理學(xué)家將用顯微鏡鏡檢的方法，仔細(xì)觀看乳腺旁的淋巴結(jié)，尋找腫瘤的痕跡。根據(jù)鏡檢的結(jié)果，病理學(xué)家將告訴患者乳腺癌所處的階段，以及腫瘤是否發(fā)生轉(zhuǎn)移。這些分析直接決定了患者要采取的治療手段與疾病管理方法。據(jù)估計，全美每年有23萬乳腺癌患者需要接受這樣的診斷，聆聽醫(yī)生對她們命運的宣判，但遺憾的是，最近的一項研究發(fā)現(xiàn)病理學(xué)家只能準(zhǔn)確地檢測到73.2％的腫瘤。另外，在醫(yī)療資源不足的地區(qū)，想要得到診斷，都是一種奢望。

好在幸運的是，四年后我被介紹給了一名醫(yī)學(xué)物理學(xué)家，他決定采用一種不同的方法——使用大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)算法來發(fā)現(xiàn)我的腫瘤，并用放射療法治療我的癌癥。雖然對于當(dāng)時的科技療法我也抱有懷疑的態(tài)度，不過事實證明，這種技術(shù)結(jié)合了正確的醫(yī)學(xué)知識，確實阻止了腫瘤的發(fā)展。我現(xiàn)在已經(jīng)擺脫癌癥兩年了。

其實在今年早些時候，來自谷歌、谷歌大腦與Verily公司的科學(xué)家們開發(fā)出了一款能用來診斷乳腺癌的人工智能，它的表現(xiàn)甚至超過了專業(yè)的病理學(xué)家。診斷乳腺癌，30小時病理分析竟不如谷歌AI準(zhǔn)確。

谷歌和Verily的科學(xué)家們做了一個嘗試。由于單張切片的照片過于龐大，他們將這些圖像分割成了數(shù)萬至數(shù)十萬個128x128像素的小區(qū)域，每個小區(qū)域內(nèi)可能含有數(shù)個腫瘤細(xì)胞。隨后，他們提供了許多腫瘤組織與正常組織的病理切片，供人工智能學(xué)習(xí)。最終，這款人工智能掌握了一項像素級的技巧——它能分辨出單個小區(qū)域內(nèi)被標(biāo)注為“腫瘤”的像素，從而將整個小區(qū)域標(biāo)注為“腫瘤區(qū)”。這能有效將腫瘤組織與健康組織區(qū)分開來。

學(xué)習(xí)完畢后，科學(xué)家們邀請了一位病理學(xué)家，并讓他與人工智能進行一場比賽。這名病理學(xué)家花了整整30個小時，仔細(xì)分析了130張切片，并給出了他的診斷結(jié)果。在隨后基于靈敏度（找到了多少正確的腫瘤）和假陽性（將多少正常組織診斷為腫瘤）的評分中，這名病理學(xué)家的準(zhǔn)確率為73.3%。人工智能交出的答卷是88.5%，完勝人類。

2017人工智能賦能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)研究報告

對于人工智能來說，醫(yī)療行業(yè)是目前該技術(shù)發(fā)展相對較快的領(lǐng)域。大量醫(yī)療人工智能創(chuàng)業(yè)公司自2014年后集中涌現(xiàn)，不少傳統(tǒng)醫(yī)療相關(guān)企業(yè)紛紛引入人工智能人才與技術(shù)。

億歐智庫通過大量的案頭研究，以及對數(shù)十位從業(yè)者、相關(guān)專家學(xué)者、意見領(lǐng)袖進行訪談，最終完成這份多維度的、內(nèi)容全面的研究報告。以下節(jié)選自該報告。

·醫(yī)療產(chǎn)業(yè)宏觀環(huán)境分析

1.中國人口老齡化趨勢下，疾病高發(fā)的老年人口數(shù)量日趨增多， 醫(yī)療產(chǎn)業(yè)宏觀環(huán)境分析醫(yī)療需求正在逐年增大。

2.我國醫(yī)療資源壓力巨大，以慢性病為例，我國慢性病患病人數(shù)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)宏觀環(huán)境分析逐年上升，慢性病治療需求不斷膨脹。

3.醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)總量較大，但醫(yī)院和床位供不應(yīng)求，城鄉(xiāng)資源配醫(yī)療產(chǎn)業(yè)宏觀環(huán)境分析 置不平衡。

4.醫(yī)護人員數(shù)量緩慢增長，衛(wèi)生人員總體學(xué)歷偏低，“醫(yī)師多點醫(yī)療產(chǎn)業(yè)宏觀環(huán)境分析 執(zhí)業(yè)”處于試點階段。

5.衛(wèi)生總支出保持較快增長，但人均衛(wèi)生費用與發(fā)達(dá)國家相比還 醫(yī)療產(chǎn)業(yè)宏觀環(huán)境分析有較大提升空間。

6.過度醫(yī)療、過度耗材、資源配置不合理等醫(yī)療資源浪費現(xiàn)象嚴(yán)重。

·八大應(yīng)用場景解析

綜合分析了我國目前“人工智能+醫(yī)療”領(lǐng)域的公司和產(chǎn)品，梳理出包括虛擬助理、醫(yī)學(xué)影像、輔助診療等在內(nèi)的八大應(yīng)用場景，并從場景概念、發(fā)展環(huán)境、產(chǎn)品形態(tài)、業(yè)務(wù)模式、公司現(xiàn)狀及案例等方面對各應(yīng)用場景進行深入探討。

目前我國八大應(yīng)用場景中，疾病風(fēng)險管理和醫(yī)學(xué)影像是最熱門的兩大應(yīng)用場景，提供藥物挖掘服務(wù)公司的較少；以下是八大應(yīng)用場景下的公司數(shù)量統(tǒng)計，多數(shù)公司不僅屬于單一應(yīng)用場景，其提供的服務(wù)往往具有多元性。

醫(yī)學(xué)影像，是目前人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域最熱門的應(yīng)用場景之一，目前國內(nèi)共有43家公司提供“醫(yī)學(xué)影像”服務(wù)。“醫(yī)學(xué)影像”應(yīng)用場景下，主要運用計算機視覺技術(shù)解決以下三種需求：

1、病灶識別與標(biāo)注：針對醫(yī)學(xué)影像進行圖像分割、特征提取、定量分析、對比分析等工作；

2、靶區(qū)自動勾畫與自適應(yīng)放療：針對腫瘤放療環(huán)節(jié)的影像進行處理；

3、影像三維重建：針對手術(shù)環(huán)節(jié)的應(yīng)用。

AI+醫(yī)學(xué)影像的產(chǎn)品形態(tài)主要以用于影像識別與處理的軟件為主，極少數(shù)結(jié)合硬件；各公司產(chǎn)品成熟度均處于搭建基礎(chǔ)模型向優(yōu)化模型過渡階段，產(chǎn)品落地速度較緩慢，主要受以下幾方面因素影響：

1、數(shù)據(jù)短缺：公司主要以科研合作的方式從醫(yī)院獲取影像數(shù)據(jù)，但訓(xùn)練模型所需影像數(shù)據(jù)量較大，僅依靠幾家醫(yī)院提供數(shù)據(jù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，而大量醫(yī)院并不愿意進行數(shù)據(jù)共享；

2、成本較高：根據(jù)統(tǒng)計，國內(nèi)42家AI+醫(yī)學(xué)影像的公司中，有27家提供癌癥病灶識別與標(biāo)注服務(wù)；而影像科醫(yī)生在日常讀片過程中并不會進行病灶標(biāo)注，這使得該領(lǐng)域公司需要花費較大的成本邀請專業(yè)的影像科醫(yī)生在工作之余進行標(biāo)注；

3、門檻較高：任何一家“AI+醫(yī)學(xué)影像”公司在實現(xiàn)產(chǎn)品合法銷售前，需要申請經(jīng)營許可證、生產(chǎn)許可證、醫(yī)療器械證，并且要通過FDA認(rèn)證（FDA是國家食品藥品監(jiān)督管理總局的英文縮寫）。FDA的審批流程較為繁瑣，需要同國家指定的三甲醫(yī)院合作進行臨床測試（前提是要通過醫(yī)院的醫(yī)學(xué)倫理委員會審查），需要同做臨床試驗的每一個病人簽訂合同，還要在國家專業(yè)機構(gòu)做檢測和報備，然后才能獲得FDA認(rèn)證，這其中的時間成本、技術(shù)水平等因素均構(gòu)成了“高門檻”。

·人工智能+醫(yī)療企業(yè)統(tǒng)計分析

2010年是我國醫(yī)療人工智能領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)分水嶺，此前每年出現(xiàn)的新創(chuàng)公司數(shù)量極少，而2010年后我國迅速出現(xiàn)一大批醫(yī)療人工智能公司，并于2014和2015年出現(xiàn)創(chuàng)業(yè)高峰，兩年內(nèi)出現(xiàn)52家創(chuàng)業(yè)公司。

截止到2017年7月31日，我國醫(yī)療人工智能公司共有131家，集中分布于北京、上海、深圳、杭州、武漢等一、二線城市，其中北京、上海、深圳三城集中了97家公司，占全部公司的76%左右。

截止至2017年8月15日，國內(nèi)醫(yī)療人工智能公司累積融資額已超過180億人民幣，融資公司共104家；另有27家公司未獲投，或未公布融資信息?！爸袊t(yī)療人工智能資本市場社會網(wǎng)分析圖（主要投融資方）”顯示，目前中國資本市場中的明星企業(yè)是華大基因和達(dá)闥科技，二者的投資關(guān)系數(shù)量最多；資本市場中的活躍投資機構(gòu)主要有紅杉資本中國、真格基金、北極光創(chuàng)投、經(jīng)緯中國和軟銀中國，上述五家投資機構(gòu)對醫(yī)療人工智能企業(yè)的關(guān)注度最高；

·人工智能+醫(yī)療發(fā)展趨勢

人工智能+醫(yī)療新領(lǐng)域的出現(xiàn)，創(chuàng)造了與醫(yī)療相關(guān)的產(chǎn)業(yè)鏈新模式，在逐步解決醫(yī)療產(chǎn)業(yè)各大痛點的同時，也創(chuàng)造著市場需求和相關(guān)企業(yè)新的增長突破點。醫(yī)療人工智能企業(yè)目前主要以B端業(yè)務(wù)為主，極少健康類產(chǎn)品面向C端市場。醫(yī)療人工智能公司因其剛性技術(shù)與服務(wù)需求，也為解決方案提供商帶來了新的服務(wù)方案和商業(yè)機會。綜合來看，醫(yī)療人工智能擁有廣闊市場需求與多元業(yè)務(wù)方向，發(fā)展機會非常豐富。

人工智能技術(shù)人才目前在市場上處于供不應(yīng)求的狀態(tài)。針對該問題，公司最佳策略之一，就是與進行人工智能相關(guān)研究的國內(nèi)外高等院校進行科研合作，合作基于公司產(chǎn)品技術(shù)應(yīng)用方向（如醫(yī)學(xué)影像分析、語音電子病歷文字轉(zhuǎn)寫等）進行算法模型的開發(fā)，該合作不僅推動了公司產(chǎn)品化進程，而且也潛移默化地為公司培養(yǎng)未來的算法人才。相比國內(nèi)，海外成熟的算法模型較多，產(chǎn)品化和產(chǎn)品落地速度普遍領(lǐng)先與國內(nèi)。國內(nèi)人工智能公司有機會與海外公司進行戰(zhàn)略合作，共同進行基于中國市場環(huán)境的模型訓(xùn)練和產(chǎn)品研發(fā)；資金雄厚的公司則可以通過戰(zhàn)略投資、并購等方式，直接獲得整個技術(shù)與產(chǎn)品研發(fā)部門。

此外，人工智能+醫(yī)療還面臨諸多發(fā)展挑戰(zhàn)。目前醫(yī)療人工智能產(chǎn)品無法徹底避免的錯誤和漏洞、不合理的產(chǎn)品宣傳策略，以及人的主觀經(jīng)驗，會影響用戶對于產(chǎn)品的信任度。較長的FDA認(rèn)證周期和中國嚴(yán)格的醫(yī)療器械監(jiān)管，使企業(yè)花費較高的時間成本，技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)品化速度受到影響。此外，醫(yī)療人工智能企業(yè)還面臨隱私保護、社會歧視等法律與道德倫理挑戰(zhàn)。