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最新消息| 「科技醫療100+」后醫療AI時代,誰來革醫學影像的命? | 2021-04-15 |
| 文章来源：由「百度新聞」平台非商業用途取用"https://baijiahao.baidu.com/s?id=1646331900035728335&wfr=spider&for=pc" 億歐網發布時間：19-10-0309:00北京億歐網盟科技有限公司2019年過大半，“醫療+AI”還沒掉下風口。輔助診斷、醫療機器人、醫學影像、AI全科醫生……AI在醫療健康產業中的應用邊際和場景都在不斷拓寬、擴大。只不過，這個備受創投圈看好的細分，一改前幾年的懵懂和沖動，開始回歸價值創造和商業落地上。在AI+醫療影像領域，如今再要重彈“老調”，肺結節、糖網等病種都成了“過氣網紅”，但選擇差異化角度切入的企業仍不在少數，DeepCare就是其中一員。畢業于人工智能技術的發源地之一達特茅斯學院的丁鵬，在2016年與合伙人白海龍博士，在AI+醫療影像的紅海中找到口腔影像這一“缺口”，開啟了他與醫療產業的“較量”。三大痛點催生AI+口腔影像市場機遇“牙疼不是病，疼起來要人命”。據國外醫療機構統計，每個人32顆牙齒，在一生中平均要接受4次治療。但《第三次口腔疾病流行病學調查報告》數據顯示，在口腔患病率高達97.6%的中國，只有10%的人愿意去就診。細究原因，一方面在于供給端矛盾。2017年底，中國注冊牙醫（助理）僅為15.6萬，80%以上口腔執業醫師集中在經濟發達地區及一線城市，除了資源少、分布不均，水平差異也是一大因素。基層醫院口腔診斷水平良莠不齊，擁有口腔執業醫師的比例不足20%。另一方面，公立醫院長期以來講求“效率”的服務方式，一定程度上降低了患者的服務體驗。倡導回歸“公益性”的公立醫療講求效率、快速地解決問題，那些“談牙色變”的患者們，常常有一段在公立醫院口腔科煎熬的慘痛回憶。這些痛點給口腔醫療服務市場讓出了不小的進步空間，政策利好和產業環境也不斷暗示著，用AI輔助口腔醫療“有得玩”。5月14日，國家衛健委醫政醫管局發布的《關于開展促進診所發展試點的意見》中，提出簡化診所準入程序、政府補助以激活存量市場，而近年來多點執業政策的放開、資本不斷活躍，更為增量市場的爆發做好鋪墊。其次，如果從基層市場來看，AI+口腔影像產品的市場需求更強、前景更可觀。國內10萬余家民營診所、7萬余家的社區衛生服務站和一級醫院，都面臨著醫生診療能力相對缺位的困境，消費者和患者對它們信任度元不及三甲醫院，長此以往，導致基層醫療機構依從度低、從診到療的轉化率有限。當患者口腔問題頻出，提升基層醫生的診療水平就迫在眉睫。最后，非公醫療行業的崛起也給口腔醫療全產業鏈帶來了機會。“在具有消費屬性的口腔醫療市場中，民營勢力更分散。而且公退民進是趨勢，未來民營勢力更大機會成為主流。”丁鵬如是表示。從數據上來看也是如此。據統計，2016年全國就已有近6.5萬所民營口腔機構，問診量接近總量的40%~45%，占據了口腔行業的半壁江山。數據顯示，隨著經濟和老齡化的發展，未來10年口腔醫療市場年增長率將達到15-20%。“我們發現，從2015年開始，口腔市場的增長主要動力來源于民營基層醫療機構。”丁鵬從中看到了市場機遇，開始走一條與其他玩家與眾不同的發展路徑。瞄準非公市場，三條主線并行發展產品看數據，數據看落地，落地決定商業前景。在AI+醫療影像的“利益鏈”里，產品、落地、收入，在相互影響的同時又相互制約。和細分病種頂級三甲醫院進行科研合作、輔助課題研究，是大多AI醫療影像玩家獲取數據的一大來源。不可否認的是，這是一個相對高效方法，創業公司和科室醫生、主任“各取所需”，AI醫療影像公司得以在較短的時間里，訓練出可用的輔助診斷產品。但與此同時，與三甲醫院合作也意味著商業化之路并不會那么好走。“醫院要接受這套系統不難，但如果突然說要付費，那醫院就不樂意了，尤其是醫保目前還無法覆蓋到這類服務。”一位AI醫療影像領域的創業者曾對億歐大健康表示。AI+口腔影像也是如此。要拿下數據，又要落地并行，產業環境的復雜性決定了DeepCare的產品設計邏輯和落地思路。作為AI醫療影像輔助診斷服務提供方，DeepCare服務的是產業鏈中游的服務機構。從口腔產業鏈的利潤流向看，種植和正畸由于處于基礎醫保范圍外，是口腔醫療機構的營收核心，這也意味著，DeepCare的輔助診斷產品需要向這些方面傾斜，和“有錢人”瓜分市場。服務對象的不同，又導向了DeepCare兩種截然不同的市場打法。口腔醫療機構中，公立和民營兩大陣營在行業看來是“打的不可開交”的存在。對于丁鵬來說，它們是DeepCare的“兩條腿”。“大三甲醫院方向，我們已經和北京大學口腔醫院、北京口腔醫院、南京口腔醫院等三甲醫院已經建立深度合作。”丁鵬介紹道。DeepCare開發的基于口腔全景影像的輔助篩查系統，也是最早在這一部分合作伙伴中實現落地。目前，其已經建立了累計30余萬例的口腔影像數據集。“目前來看，全國范圍內沒有能達到這個量級數據的創業公司。”他說。DeepCare推出的口腔診療質量控制平臺也是大部分針對公里醫療機構一個產品。這個集成多模塊系統則更偏向于公立口腔醫院，可以針對拍片、根管治療、修復、支持、種植牙、正畸等治療環節實現質控。而實際上，對于AI醫療口腔影像輔診產品需求度最高的并非三甲醫院，而是基層公立口腔科、口腔診所和體檢機構這三方。這是丁鵬從早期“口腔全景影像AI分析系統”的落地試水中探索出來的。輔助診斷技術對于緩解基層醫院口腔科產能不足的作用無需贅言，口腔全景影像AI分析系統可以在5秒內自動識別包括牙周炎、齲病、根尖周炎在內的23種口腔疾病——篩查屬性符合體檢機構的獲客邏輯；而分析影像支持惡化模擬，又在一定程度上打破公立三甲口腔科“重治病而輕體驗”的服務風格，在患者體驗上得以提升。當然，除了最先研發推出的口腔全景影像AI分析系統，DeepCare也正在從輔助篩查進階到口腔核心治療環節。丁鵬告訴億歐大健康，新的基于CBCT（三維錐形束CT）分析系統和頭影測量關鍵點自動識別系統已經初具雛形。CBCT在醫生進行阻生智齒拔除手術、種植牙手術時具有普通二維影像所不具備的優勢，而頭影測量關鍵點識別，是正畸設計中必不可少的一步。以往，醫生需要手動對患者頭影測量關鍵點進行標注，通常需要耗費醫生長達5-6小時乃至一天時間，而如果能利用深度學習實現自動標注，能夠最大限度縮短醫生工作時間。丁鵬介紹，最近，DeepCare針對非公機構推出了一份患者可以在拍片后購買到的口腔健康評估報告。他向億歐大健康展示出一份包含牙位圖、口腔健康狀況、全景影像、算法分析結果、病情詳解、惡化模擬等核心信息在內的紙質報告。“報告生成后，我們會給醫生留有修改的接口，醫生可以結合臨床信息進行二次校正。”丁鵬介紹，“目前在我們合作的佳美口腔、歡樂口腔等民營診所中，報告形式在C端反饋很好。”后醫療AI時代，如何成為贏家？AI醫療影像所歸屬的輔助診斷細分經過數年“狂奔”，早年蜂擁的玩家們逐漸打造出壁壘，形成梯隊；熱錢逐漸降溫，投資者趨于謹慎；數據規范、政策審批也開始成熟，“可以說輔助診斷已經進入后醫療AI時代。”一位行業人士曾對億歐大健康說。盡管國家藥監局在器械審批的天平仍然偏向肺結節、糖網這兩大病種，但丁鵬在拿審批這件事上似乎不太著急。“相比公立醫院，非公醫療機構并沒有那么介意是否拿證，而在乎的是產品本身的易用性和魯棒性，這也是DeepCare在相比于做肺結節、糖網等病種的輔助診斷產品，在落地上更具有先發優勢的一大原因。”他解釋道。這也意味著，DeepCare的商業化進程并不會被太多政策層面的慢半拍而捆住手腳。2018年，拿到首批北京市醫療人工智能重大科技專項資金支持后，DeepCare目前正在科技部“科技東奧”項目承擔打造2022年冬奧會頜面創傷與凍傷AI診療綜合平臺的任務。丁鵬做了一個設想：假設非公口腔醫療機構和體檢機構每年都保持在1億人次以上的獲客量，分析一張全景影像片子和出具報告的價格為200元（假定），DeepCare可以從中收取30%-50%的分成，但調用一次系統的成本可以做到10元以下。“首年服務50萬患者，第二年預估上漲到200萬患者，那么DeepCare的商業化將很快上漲至億元級別。”新技術嫁接到口腔醫療后，市場空間再度迎來爆發。在此基礎上，服務的完整性、產品韌性和場景的選擇，則成為后醫療AI時代玩家們贏下來的有力武器。從AI+醫療影像創業公司的業務模式的發展上看，不少創業公司已經不止步于僅為醫療機構提供軟件服務，丁鵬坦言，這的確并不符合中國人和醫療體制的消費習慣，企業也無法依靠這個形成商業模式。“‘軟件+硬件+服務’的綜合解決方案是DeepCare未來的產品形態。“丁鵬告訴億歐大健康，“DeepCare服務平臺將覆蓋從診到療的整個患者就診路徑，比如正畸AI、種植AI、多模態信息的建立和更智能的隨訪等。”誠然，技術本身不能支撐玩家們贏得這場“激戰”，但口腔醫療數字化，將成為這個產業未來的必經之路。 關鍵字標籤：暴牙隱適美隱形矯正-樂沛牙醫診所 |
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