近日，由德勤科技、傳媒和電信行業(yè)編制的《全球人工智能發(fā)展白皮書》發(fā)布。白皮書探究了人工智能技術(shù)步入商業(yè)化階段后，在全球各主要城市的創(chuàng)新融合應用概況，以及技術(shù)對各行業(yè)帶來的變革。
白皮書中首先闡述了13點發(fā)現(xiàn)：
1.人工智能正全方位商業(yè)化，在各個行業(yè)引發(fā)深刻變革。
2.AI全面進入機器學習時代，未來人工智能的發(fā)展將是關(guān)鍵技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的結(jié)合。
3.人工智能投資趨于理性，底層技術(shù)和易落地領(lǐng)域更受人工智能領(lǐng)先機構(gòu)青睞。
4.城市是承載AI技術(shù)創(chuàng)新融合應用的綜合性載體，也是人類與AI技術(shù)產(chǎn)生全面感知的集中體驗地。
5.政策與資本推動京津冀、長三角、珠三角成為人工智能企業(yè)分布最多的地區(qū)，北京、上海領(lǐng)跑全國。
6.以上海和北京為代表的一線城市在人才數(shù)量、企業(yè)數(shù)量、資本環(huán)境以及科研能力長期處于第一梯隊。
7.人工智能推動金融行業(yè)構(gòu)建更大范圍能的高性能生態(tài)系統(tǒng)，提升金融企業(yè)商業(yè)效能并變革企業(yè)內(nèi)部經(jīng)營全過程。
8.人工智能在教育行業(yè)的應用逐步深入，應用場景向覆蓋教學全流程方向變革。
9.數(shù)字政務的建設主要依靠自上而下推動，構(gòu)建政務數(shù)字化目標加速政府智能化變革。
10.以無人駕駛技術(shù)為主導的汽車行業(yè)將迎來產(chǎn)業(yè)鏈的革新。
11.人工智能在制造業(yè)領(lǐng)域的應用潛力被低估，優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)資源未被充分利用。
12.零售領(lǐng)域應用場景從個別走向聚合，傳統(tǒng)零售企業(yè)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)結(jié)成伙伴關(guān)系，圍繞人、貨、場、鏈搭建應用場景。
13.醫(yī)療行業(yè)人工智能應用發(fā)展快速，但急需建立標準化的人工智能產(chǎn)品市場準入機制并加強醫(yī)療數(shù)據(jù)庫的建設。
01資本市場
首先，在資本層面上，人工智能投融資市場更加理性。經(jīng)過市場的洗禮之后，資本更加集中在底層技術(shù)創(chuàng)業(yè)公司，以及醫(yī)療、教育、無人駕駛等落地性強的領(lǐng)域。白皮書顯示，2015年，中國人工智能領(lǐng)域投資總額為450億元，2016年和2017年頻次持續(xù)增加。到2019年上半年中國人工智能領(lǐng)域共獲融資超過478億元。而醫(yī)療行業(yè)在其中的占比相當可觀。
巨頭也在產(chǎn)業(yè)上下游不斷加強資本布局。例如阿里巴巴投資重點主要在安防和基礎組件；騰訊投資的重點主要集中在智慧健康、教育、智慧汽車等領(lǐng)域；百度投資重點主要在汽車、零售和智慧家居等；京東投資重點聚集在汽車、金融和智慧家居等領(lǐng)域。依托中科院體系的國科系在與芯片、醫(yī)療、教育等人工智能技術(shù)和應用領(lǐng)域均有涉足。
02創(chuàng)新融合應用
白皮書還中還評出了2019年20個全球AI創(chuàng)新融合應用城市。AI創(chuàng)新融合應用城市的考察因素包括頂層設計、算法突破、要素質(zhì)量、融合質(zhì)量、應用質(zhì)量五個方面。
例如倫敦，在應用質(zhì)量方面，DeepMind已與英國醫(yī)療機構(gòu)和電力能源部門達成合作，尋求將人工智能運用在醫(yī)療、電力等領(lǐng)域的方案，以此提高疾病防治和能源使用效率。
再例如上海，在頂層設計上不斷完善和細化在人工智能領(lǐng)域的發(fā)展戰(zhàn)略和政策；在融合質(zhì)量上，上海已成為了推動人工智能產(chǎn)業(yè)投資基金組建運作的核心地區(qū)，擁有聚焦人工智能創(chuàng)新孵化的空間載體，包括醫(yī)療、教育在內(nèi)的多個熱門領(lǐng)域的項目入駐。目前上海擁有人工智能核心企業(yè)近400家，還啟動了微軟-儀電創(chuàng)新平臺、上海腦科學與類腦研究中心等基礎研發(fā)平臺，吸引了亞馬遜、BAT、科大訊飛等行業(yè)創(chuàng)新中心、和AI實驗室落滬。在應用質(zhì)量方面，上海也致力于AI與產(chǎn)業(yè)結(jié)合的各類場景落地。
03技術(shù)發(fā)展
白皮書中提到，在技術(shù)的發(fā)展方面，人工智能在如語音識別和視覺識別等單獨技術(shù)的能力正在急速提升，并快速應用到多個商用領(lǐng)域。然而隨著人工智能在商業(yè)領(lǐng)域的快速發(fā)展，涉及的領(lǐng)域和范圍日漸復雜，單獨的技術(shù)方案無法滿足行業(yè)的應用需求。尤其在無人駕駛、醫(yī)療等壁壘較高的領(lǐng)域，人工智能仍然無法完全商用。
特別是醫(yī)療行業(yè)，加上由于其特殊性，受到嚴格監(jiān)管，雖然人工智能技術(shù)能從不同角度幫助優(yōu)化醫(yī)療資源的配置，但是在政策約束和管制之下，能否順利推廣應用，商業(yè)化進程中如何制定相關(guān)的標準等，都是巨大的問題。此外，傳統(tǒng)的觀念的束縛和人才方面的缺失，也醫(yī)療人工智能發(fā)展造成了挑戰(zhàn)。
白皮書指出，人工智能醫(yī)療應用欠缺可行的規(guī)則和標準。依據(jù)規(guī)則和評價方法的明確程度、特殊情況頻率出現(xiàn)高低以及訓練數(shù)據(jù)的規(guī)模三個評判標準來衡量，人工智能醫(yī)療在仍然處于發(fā)展中期，要實現(xiàn)完全替代醫(yī)生的能力，還需要很長一段路要走。
以智能診斷為例，人工智能幫助進行輔助診斷在醫(yī)療責任認定方面也存在問題和挑戰(zhàn)。用戶在使用醫(yī)療虛擬助手表達主訴時，可能會漏掉甚至錯誤地進行描述，導致虛擬助手提供的建議不符合用戶原本的疾病情況。
人工智能醫(yī)療涉及的技術(shù)如下表所示：
首先，醫(yī)療信息標準的缺失造成了人工智能在醫(yī)療方面應用的難題。
人工智能是強數(shù)理、強邏輯的工具，對于內(nèi)容的精準度和標準化要求很高。例如，對于醫(yī)療圖像的病灶標注，即使是同一個科室的醫(yī)生也可能有不同的標注方式，還有就是病歷，患者的電子病歷數(shù)據(jù)很難保證完全準確同步，不同的醫(yī)生對于各個病種的名稱叫法都會存在地域差異。
第二，由于醫(yī)療病癥繁雜且特殊情況的頻率高，且關(guān)乎民生一旦出現(xiàn)任何差錯可能危及生命，因此各國對于新技術(shù)的準入機制管控十分嚴格。
目前監(jiān)管部門禁止虛擬助手軟件提供任何疾病的診斷建議，只允許提供用戶健康輕問診咨詢服務。我國監(jiān)管部門對于利用人工智能技術(shù)提供診斷功能的審核要求非常嚴格。在2017年CFDA發(fā)布的新版《醫(yī)療器械分類目錄》中的分類規(guī)定，若診斷軟件通過算法提供診斷建議，僅有輔助診斷功能不直接給出診斷結(jié)論，則按照二類醫(yī)療器械申報認證；如果對病變部位進行自動識別并提供明確診斷提示，則必須按照第三類醫(yī)療器械進行臨床試驗認證管理。
此外，從訓練數(shù)據(jù)的規(guī)模來衡量，醫(yī)療數(shù)據(jù)仍然存在諸多問題。雖然中國的醫(yī)療數(shù)據(jù)整體量很大，但是具體到某一類醫(yī)療問題時還存在數(shù)據(jù)量不夠大的問題。同時數(shù)據(jù)的質(zhì)量也不夠高。
例如醫(yī)療影像，必須要有臨床經(jīng)驗豐富的醫(yī)生對數(shù)據(jù)進行標注后才能拿給機器學習，這種高質(zhì)量的、標注過的數(shù)據(jù)資源相對有限。目前，三甲醫(yī)院擁有絕大多數(shù)影像數(shù)據(jù)和經(jīng)驗豐富的醫(yī)生，最有能力幫助人工智能企業(yè)做出好的模型。
04技術(shù)落地
在產(chǎn)業(yè)層面，當前存在很多問題，例如醫(yī)療資源不均衡造成的資源配給跟不上需求；看病貴，看病時間長；基層衛(wèi)生醫(yī)療水平差等問題亟待解決。雖然人工智能在技術(shù)層面還需很長時間繼續(xù)成熟，但是有一部分解決方案已經(jīng)能夠為這些痛點服務。隨著技術(shù)的發(fā)展，也將極大簡化繁瑣的看病流程。
目前醫(yī)療人工智能已經(jīng)基本覆蓋了醫(yī)療、醫(yī)藥、醫(yī)保、醫(yī)院四大環(huán)節(jié)。
從應用場景來看，智能醫(yī)療、醫(yī)院管理、健康管理三個領(lǐng)域率先嘗試產(chǎn)品落地。
智慧健康管理。智慧健康管理是人工智能技術(shù)應用到健康管理的具體場景中，利用醫(yī)療傳感器監(jiān)測個人健康狀況。
目前主要集中在風險識別、虛擬護士、精神健康、在線問診、健康干預以及基于精準醫(yī)學的健康管理。隨著人工智能的發(fā)展，大數(shù)據(jù)從個人病歷、POCT設備、各類健康智慧設備、手機APP中大量涌現(xiàn)。健康管理行業(yè)因其預防、調(diào)養(yǎng)的基調(diào)和個體化管理的特性，正在成為預防醫(yī)學的主流。
如杭州認識科技，產(chǎn)品設計方向聚焦在通過醫(yī)療信息學、臨床醫(yī)學知識及虛擬人技術(shù)的應用，為醫(yī)療行業(yè)提供虛擬醫(yī)生院后隨訪服務。
智能醫(yī)學影像。智能醫(yī)學影像是將人工智能技術(shù)應用在醫(yī)學影像的診斷上。
人工智能在醫(yī)學影像應用主要分為兩部分：
一是圖像識別，應用于感知環(huán)節(jié)，其主要目的是將影像進行分析，獲取一些有意義的信息;
二是深度學習，應用于學習和分析環(huán)節(jié)，通過大量的影像數(shù)據(jù)和診斷數(shù)據(jù)，不斷對神經(jīng)元網(wǎng)絡進行深度學習訓練，促使其掌握診斷能力。
目前包括科大訊飛、騰訊均已進軍智能醫(yī)學影像領(lǐng)域。騰訊覓影的圖像識別、深度學習等領(lǐng)先的人工智能技術(shù)，輔助醫(yī)生對食管癌進行早期篩查，發(fā)現(xiàn)準確率高達90%，幫助患者更早發(fā)現(xiàn)病灶。國內(nèi)還有健培科技、醫(yī)渡云、智影醫(yī)療、睿佳醫(yī)影RayPlus、迪英加等公司也致力于將人工智能與醫(yī)學影像結(jié)合來服務于醫(yī)療。
智能診療。智能診療就是將人工智能技術(shù)用于輔助診療中，讓計算機“學習”專家醫(yī)生的醫(yī)療知識，仿真醫(yī)生的思維和診斷推理，從而給出可靠診斷和治療方案。
智能診療場景是人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域最重要、也最核心的應用場景。
截至目前，智慧診療已經(jīng)在中國落地了多個項目，最具典型性的是IBM沃森智慧診療平臺等解決方案。沃森腫瘤專家（Watson for Oncology）是IBM研發(fā)的認知計算系統(tǒng)，應用于腫瘤醫(yī)學領(lǐng)域并輔助腫瘤治療。沃森智能診療系統(tǒng)結(jié)合醫(yī)惠多學科會診云平臺，綜合輔診、會診等多種診療協(xié)作方式，沃森認知運算技術(shù)作為核心能力，為醫(yī)生討論提供充分的臨床實證支持，并協(xié)助病患數(shù)據(jù)傳輸、知識庫建立、與院后隨訪功能，形成全程死循環(huán)管理。
“騰訊覓影”作為國內(nèi)AI+醫(yī)學領(lǐng)域的標桿，也是騰訊醫(yī)療影像國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺的中堅力量。目前，“騰訊覓雕”AI影像已實現(xiàn)了單一病種到多病種的應用擴張，從早期食管癌篩查拓展至肺癌、糖尿病視網(wǎng)膜病變、乳腺癌、結(jié)直腸癌、宮頸癌等疾病篩查。“騰訊覓影”AI軸診平臺能夠輔助醫(yī)生診斷、預測700多種疾病，涵蓋了醫(yī)院門診90%的高頻診斷。問前引擎己儲備約50萬醫(yī)學術(shù)語庳，超過100萬術(shù)語關(guān)系規(guī)則庫，超過1000萬健談知識庫,超過8000萬高質(zhì)量醫(yī)療知識。
05市場預測
在國務院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中，中國明確了2020年人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1500億元的目標。據(jù)預測，醫(yī)療人工智能行業(yè)將占人工智能總體市場規(guī)模的五分之一。2016年中國醫(yī)療人工智能的市場規(guī)模達到96.61億元，增長37.9%，數(shù)據(jù)顯示，2017年中國人工智能醫(yī)療市場規(guī)模超過130億元人民幣，增長40.7%。預測2019年可達到310億元人民幣。
白皮書指出，從市場需求來看，由于中國醫(yī)療資源的短缺和分配不均，更加開放和高效的醫(yī)療解決方案成為了市場急迫的要求。
在技術(shù)發(fā)展上，隨著中國在與醫(yī)療健康相關(guān)的計算機視覺、自然語言理解和數(shù)據(jù)挖掘等方面的長足進步，醫(yī)療人工智能在應用落地上有了更多的技術(shù)支持。
政策方面，互聯(lián)網(wǎng)、人工智能下的醫(yī)療健康行業(yè)發(fā)展一直是中國國家政策重點扶持和關(guān)注的領(lǐng)域。2018年4月，在印發(fā)的《關(guān)于促進“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”發(fā)展的意見》中，國務院明確指出支持研發(fā)醫(yī)療健康相關(guān)的人工智能技術(shù)。均為醫(yī)療人工智能行業(yè)的發(fā)展傳遞了積極的政策信號。
近幾年國內(nèi)醫(yī)療領(lǐng)域的新創(chuàng)公司數(shù)量持續(xù)增長，且吸引了大量資本的注入。目前我國共有144家智慧醫(yī)療公司，已初步形成北京、廣州、長三角的智慧醫(yī)療聚集群。這些廣泛分布于疾病篩查和預測、醫(yī)學影像診斷、病歷與文獻信息分析、新藥發(fā)現(xiàn)等細分領(lǐng)域，其中2018年獲融資企業(yè)最多的領(lǐng)域為疾病篩查和預測。在資金來源方面，既有大型國資企業(yè)、也有BAT和科大訊飛這樣的互聯(lián)網(wǎng)巨頭布局。
還是以上海為例，白皮書列舉了上海發(fā)展人工智能醫(yī)療的3大優(yōu)勢：
1.平臺優(yōu)勢。上海醫(yī)療服務量大，居全國之首，基礎科研實力強，累積了系統(tǒng)完整的醫(yī)療數(shù)據(jù)，這個數(shù)據(jù)平臺為人工智能服務提供良好的基礎；
2.上海國際化程度高、具有創(chuàng)業(yè)服務的基礎，聚集了主流的醫(yī)療信息企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，擁有大量資金和人才，在影像、微創(chuàng)、信息和藥物等方面具有優(yōu)勢；
3.上海在產(chǎn)學研用一體化的發(fā)展已經(jīng)有了良好的開端，并且培育了優(yōu)秀的電子、智能醫(yī)療設備企業(yè)，這為人工智能的研發(fā)、平臺的創(chuàng)建，數(shù)據(jù)共享等方面奠定基礎。
