天使投资网

天使投资网

当前位置: 主页 > 研究报告 >

当 AI 医疗成为热点,噱头与实干如何区分?

时间:2018-12-04 19:03来源:网络整理 作者:佚名 点击:
原标题:当AI医疗成为热点,噱头与实干如何区分?在全球范围内,过去至少有50万人因患乳腺癌死亡,他们当中有

在全球范围内,过去至少有

50

万人因患乳腺癌死亡,他们当中有

90%都是转移性肿瘤。今年

10

月,Google

公布了

AI

辅助乳腺癌诊断的最新成果,一款被命名为

LYNA

的监测工具。

LYNA

能够以

99%

的准确率区分出有转移性癌症的载玻片和无转移性癌症的载玻片,将曾经的平均诊断时间缩短了一半。

LYNA

AI

辅助技术的诞生无疑是人类医疗史上的又一次突破。深度学习减轻了病理学家重复识别的负担,医务人员使用算法协助工作将会大大提效,同时,患者对诊断结果也足以放心,比单独使用某一种检测方法得到更好的效果。

图为淋巴结的载玻片有多个组学伪影(左)和

LYNA

识别出在中央的肿瘤区域(右)

事实上,在

2015

Alphabet

成为

Google

母公司后,AI

成为几乎每个部门的战略核心。其中对人类社会贡献最大的一项,即「AI

in

医疗」。

在中国,AI

医疗也成为热门领域,上至腾讯、百度等头部玩家的全情投入,下至创业公司的风口弄潮,这其中的真伪虚实需要如何分辨?Google

所做的,恰可以成为一例榜样化的参考。

回归

2016

年年初,Google

旗下子公司

DeepMind

成立了

Health

部门,正式宣布

5

年内把

AI

引入到医疗领域。在此之后,Google

打出了一系列组合拳,向外界证明其深耕医疗领域的决心和魄力。

经过

2

年多的技术尝试与反复论证,Google

AI

医疗取得的成果颇丰。DeepMind

Health

也一直与

Google

AI

医疗紧密相连。在

DeepMind

的助推下,Google

在癌症、糖尿病、心血管疾病等疾病的预防和治疗方面,创造了诸多突破和成就。

11

月中旬,Google

Health

卷土重来,DeepMind

Health

部门被纳入其中,后者不再作为

DeepMind

的独立品牌继续运营。据悉,执掌全新

Google

Health

部门的是前美国顶级医疗保健机构

Geisinger

首席执行官

David

Feinberg,由他出任

Google

Health

项目的

CEO,负责该部门重组以及未来的所有事物。

Google

Health

起源于

2008

年,被

Google

定义为在线健康信息平台。当时

Google

Health

的既定方向主要是延缓衰老、大数据分析人体数据、电子病历系统等领域。

不过,Google

Health

2012

年被官方遗弃,原因是该平台影响力不足、使用人数过少。2015

年,Google

Health

登上英国《每日电讯报》,被称作

Google

史上「18

大败笔」的业务之一。

2010

年,位于英国伦敦的人工智能公司

DeepMind

成立。作为初创公司的「掘金者」,Google

注意到了这家公司的潜在实力,于

2014

年以

4

亿美元完成了对

DeepMind

的收购。

纳入

Google

麾下的

DeepMind

开始崭露头角。两年后,其独立开发的围棋人工智能程序

AlphaGo

向全世界证明了人工智能的强悍实力,悉数碾压了众多世界顶级围棋高手。

在被世人顶礼膜拜后,DeepMind

继续以

Google

子公司的身份专注于人工智能。作为

Google

AI

的排头兵,DeepMind

的并入大大增强了

Google

AI

方面的信心和实力。面对

AI

的无限可能性,Google

打算重启沉寂多年的医疗业务,瞅准时机卷土重来。

2016

年,DeepMind

Health

应运而生,其主要负责寻找人工智能在医疗保健领域的应用方式,在数据和隐私最为严格的欧洲展开项目落地。

按照

Google

目前的打法,通常是

Google

AI

团队

Google

Brain

进行

AI

算法方面的研究。除了明星公司

DeepMind,Google

分别于

2013

年和

2015

年拥有了两家子公司——Calico

Verily,在医疗业务各尽其责。

重塑,与弥合

今年

6

月,英国权威医学杂志《柳叶刀》刊登了由「美国华盛顿大学健康指标和评估研究所」发布的「全球医疗质量排行榜」。这份报告通过对

1990

2015

年全球

195

个国家和地区的「医疗服务可及性和质量指数(HAQ)」分析发现,发展中国家和发达国家的差距仍旧明显,各国之间医疗资源配置比例失衡的现状。

另一方面,全球科技巨头和国内外创企近年来纷纷加码人工智能。在去年的达沃斯论坛上,以「深度学习」技术为代表的医学人工智能跻身「2017

年度全球十大新兴技术」榜单。随着越来越多的高科技企业介入到

AI

医学领域的应用研究,通过技术推动并加速产业的蜕变,已成为业界公认的产业价值和商业机遇。

关于

AI

医疗的结构化定义,大体可分为:基础层、技术层、应用层。基础层涵盖各类数据的积累和打通;技术层旨在利用语音、图像识别技术,对非结构化数据进行分析和总结,借助机器深度学习,达到监测、诊断等能力;应用层即结合医疗行业的各种场景,辅助或直接解决实际需求,例如只能诊断、药物研发、智能健康管理等。

根据美国

2017

年的一项调查发现,超过半数的医院计划在未来五年内引入人工智能,其中

(责任编辑:admin)
顶一下
(0)
0%
踩一下
(0)
0%
------分隔线----------------------------
发表评论
请自觉遵守互联网相关的政策法规,严禁发布色情、暴力、反动的言论。
评价:
表情:
用户名: 验证码:点击我更换图片
栏目列表
推荐内容