醫(yī)療AI技(jì )術火熱，但其商(shāng)業模式的落腳點究竟在哪？

發布時間： 2017-07-23 22:57:17  

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摘要： 初創公(gōng)司如何在這個領域實現盈利？以及醫(yī)療保健企業如何利用(yòng)AI來扭轉持續增加的醫(yī)療成本？最重要的是，醫(yī)療AI産(chǎn)品如何取得政府監管部門、保險公(gōng)司、醫(yī)生以及患者的信任？

題圖來自：視覺中(zhōng)國(guó)

這是一個令人興奮的時代。諸如基因組學(xué)和醫(yī)學(xué)成像等的醫(yī)學(xué)領域帶來的信息巨浪如今撲面而來，我們将可(kě)以利用(yòng)人工(gōng)智能(néng)來分(fēn)析這些數據，并提供醫(yī)療見解。

然而，随着醫(yī)療AI領域創新(xīn)産(chǎn)品的激增，一些老生常談的商(shāng)業問題也初現端倪。比如，初創公(gōng)司如何在這個領域實現盈利？以及醫(yī)療保健企業如何利用(yòng)AI來扭轉持續增加的醫(yī)療成本？最重要的是，醫(yī)療AI産(chǎn)品如何取得政府監管部門、保險公(gōng)司、醫(yī)生以及患者的信任？

海外知名(míng)媒體(tǐ)Xconomy對于醫(yī)療人工(gōng)智能(néng)進行了深度報道，包括GE和IBM等大型公(gōng)司在醫(yī)療AI上的相關工(gōng)作(zuò)，基因組學(xué)的編程馬拉松（hackathon），以及醫(yī)療AI對患者和醫(yī)生們的影響。動脈網整理(lǐ)編譯，以飨讀者。

“作(zuò)為(wèi)醫(yī)療行業投資人，我最鍾情的是科(kē)技(jì )方面的吸引力，”風投公(gōng)司Domain Associates的合夥人Kim Kamdar在其聖地亞哥(gē)的辦(bàn)公(gōng)室中(zhōng)表示，“這為(wèi)我們公(gōng)司吸引潛在共同投資人開辟了嶄新(xīn)的道路。”

對于醫(yī)療AI，目前的普遍共識是将機器學(xué)習技(jì )術和相關技(jì )術應用(yòng)在醫(yī)療領域确實為(wèi)時尚早，并且也很(hěn)難預見這些創新(xīn)成果将怎樣發揮作(zuò)用(yòng)。這也正如Xconomy的資深編輯Jeff Engel在《AI将對醫(yī)生和醫(yī)療機構産(chǎn)生的諸多(duō)影響》一文(wén)中(zhōng)提出的諸多(duō)質(zhì)疑。

然而，毋庸置疑的是，醫(yī)療領域的轉型浪潮正洶湧襲來，不論是小(xiǎo)型初創公(gōng)司，還是如IBM、GE這樣的行業巨頭，都争先恐後地想要在這個新(xīn)興領域占有(yǒu)一席之地。

如果有(yǒu)這麽一個行業急需注入變革的新(xīn)鮮血液，那首當其沖的就是醫(yī)療保健。僅美國(guó)而言，每年在醫(yī)療上的支出就超過3.2萬億美元，占了國(guó)民(mín)生産(chǎn)總值約18%的份額。

Xconomy所組織的晚餐會談邀請了包括Kamdar在内的當地投資人、數據科(kē)學(xué)家、醫(yī)療公(gōng)司CEO、學(xué)術研究人員以及數字醫(yī)療公(gōng)司高管等。餐會的開場問題就是對于緻力于在醫(yī)療領域應用(yòng)機器學(xué)習的初創公(gōng)司們而言，是否已有(yǒu)一種行之有(yǒu)效的商(shāng)業模式？

Calit2是一家總部位于加州大學(xué)聖地亞哥(gē)分(fēn)校的電(diàn)信及信息技(jì )術研究機構，對其理(lǐ)事Larry Smarr而言，浮現在他(tā)腦海的商(shāng)業模型就是Illumina公(gōng)司本身。Illumina是基因測序技(jì )術的先驅，并且越來越多(duō)地涉足基因組數據分(fēn)析，也就是分(fēn)析潛藏在基因代碼中(zhōng)的生物(wù)學(xué)功能(néng)和基因變異。

“他(tā)們公(gōng)司在分(fēn)析人類基因組上采用(yòng)的雲端解決方案的容量相當可(kě)觀，” Larry Smarr說，“而這些數據也着實需要這種程度的分(fēn)析手段。盡管過去我們沒有(yǒu)采用(yòng)這種分(fēn)析，但是現在數據容量已經呈指數級增長(cháng)。因此，我們如果脫離這些算法，根本就不要奢望從這些數據中(zhōng)得到任何醫(yī)療見解，這點在基因組學(xué)和微生物(wù)組學(xué)上體(tǐ)現得尤為(wèi)顯著。”

Illumina憑借着卓越的基因測序技(jì )術和數據服務(wù)，已經在很(hěn)多(duō)基因組研究中(zhōng)心、臨床研究機構，以及生物(wù)技(jì )術和制藥公(gōng)司找到了客戶群體(tǐ)。但是這樣的商(shāng)業模式可(kě)以簡單複制嗎？打個比方，如果另一家公(gōng)司做起了微生物(wù)組學(xué)數據分(fēn)析的生意，境況能(néng)如同Illumina一般嗎？

而後Smarr又(yòu)将話題指向餐桌對面的Rob Knight，後者享有(yǒu)加州大學(xué)聖地亞哥(gē)分(fēn)校兒科(kē)和計算機科(kē)學(xué)的聯合任命。Knight現任加州大學(xué)聖地亞哥(gē)分(fēn)校微生物(wù)組學(xué)創新(xīn)中(zhōng)心的主任，他(tā)同時還是美國(guó)腸道計劃的共同發起人，這項全民(mín)科(kē)學(xué)計劃已經收集到了超過16000份糞便樣本，以期幫助科(kē)學(xué)家們進一步了解微生物(wù)在人體(tǐ)健康上起到的作(zuò)用(yòng)。

“首先需要記住，我做的這項事業是非營利性的，” Knight表示，“我認為(wèi)這種模式絕對會走得很(hěn)艱難。因為(wèi)通常看來，那些将業務(wù)建立在出售基因測序的公(gōng)司基本都沒有(yǒu)取得什麽好成果。舉個例子，Celera公(gōng)司就将商(shāng)業模式轉移到了診斷領域。”

“我認為(wèi)我們應該用(yòng)某種方式将模式轉移到實時反饋上，并且開發一個讓用(yòng)戶了解微生物(wù)組學(xué)的交互界面，” Knight舉例說，“比如，讓用(yòng)戶即刻知悉剛剛吃下的那塊面包對自己身體(tǐ)起到正面還是負面影響。”

當然這個商(shāng)業策略已經有(yǒu)公(gōng)司開始踐行，位于以色列特拉維夫的科(kē)技(jì )公(gōng)司Nutrino已經開發出了應用(yòng)程序和數據平台，幫助用(yòng)戶掌握他(tā)們攝入的食物(wù)對自身生理(lǐ)有(yǒu)着怎樣的影響。

“他(tā)們可(kě)以針對用(yòng)戶‘膳食足迹’産(chǎn)生的影響以及血糖表現，為(wèi)其提供實時的指導，”位于聖地亞哥(gē)的DexCom公(gōng)司高級副總裁Annika Jimenez說到，他(tā)們的公(gōng)司專注于血糖連續監測技(jì )術和糖尿病管理(lǐ)。

“這種模式類似于保險付費，但是随着時間推移，他(tā)們會将商(shāng)業模式轉變到以企業和其他(tā)潛在客戶為(wèi)目标。” Jimenez表示。

AI于醫(yī)療行業的關鍵優勢就在于它極為(wèi)強大的數據信息抓取能(néng)力，可(kě)以從數據的艾字節到澤字節中(zhōng)獲取有(yǒu)用(yòng)的醫(yī)療見解，這種數據規模遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了人類本身的理(lǐ)解能(néng)力。

“對我而言，找到确切可(kě)行的商(shāng)業模式似乎是一個長(cháng)遠(yuǎn)的終極目标，”高通生命的總裁Rick Valencia坦言，他(tā)似乎對這個領域現今的創收模式持懷疑态度，“在短期看來，我認為(wèi)你們這個問題的答(dá)案是‘沒有(yǒu)’，至少在我目之所及的範圍内，并沒有(yǒu)發現什麽行之有(yǒu)效的商(shāng)業模式，我覺得現在還為(wèi)時尚早。”

聖地亞哥(gē)的Analytics風險投資公(gōng)司聯合創始人及管理(lǐ)合夥人Navid Alipour表示，他(tā)們的公(gōng)司所投資的CureMatch公(gōng)司正在實施直面患者的模式，在該模式下，患者直接向CureMatch公(gōng)司付費，而他(tā)們則針對患者的不同癌症病情，向其提供有(yǒu)針對性的前三種化療藥物(wù)組合建議。

這些建議是基于患者自身的醫(yī)療記錄，旨在幫助癌症醫(yī)生選擇治療方案。CureMatch方面表示，他(tā)們的超級計算機處理(lǐ)了數以百萬計的包含三種化療藥物(wù)的組合，并分(fēn)别評估了每種組合的藥物(wù)間相互作(zuò)用(yòng)，再整合入基因數據，才得出為(wèi)特定患者提供的藥物(wù)組合建議。

将機器學(xué)習應用(yòng)到診斷圖像，以識别異常狀況，這樣的公(gōng)司大大小(xiǎo)小(xiǎo)有(yǒu)不少家，而CureMetrix也隻是其中(zhōng)之一，這種基于圖像分(fēn)析的模式似乎也是AI技(jì )術的終極應用(yòng)了，Jimenez表示：“但是你還得去Strata數據大會看看，這個大會可(kě)以說是大數據和數據科(kē)學(xué)領域的大事件了，而大會主講人們總是強調這種使用(yòng)案例實際上是多(duō)麽複雜。可(kě)想而知，我們或許還不止要等個10年。”

取代不是目的，利用(yòng)才是！

那麽，AI何時才能(néng)取代放射科(kē)醫(yī)生？

Smarr表示，他(tā)對AI将取代放射科(kē)醫(yī)生這一點持懷疑态度。相反，他(tā)認為(wèi)這項技(jì )術将成為(wèi)人類醫(yī)生的助力，使哪怕最蹩腳的放射科(kē)醫(yī)生也能(néng)診斷得比最優秀的人類同行更為(wèi)精(jīng)準。

“所以緻力于AI技(jì )術在醫(yī)療上的應用(yòng)，實際上是利用(yòng)前所未見的海量數據來武裝(zhuāng)人類，拔高人類的智能(néng)水平，” Smarr補充道，“這真的可(kě)以在短期内提高生産(chǎn)力，不過這個短期也是說的數十年内。”

如DexCom這樣的公(gōng)司專注于普遍的糖尿病，而是holy grail則緻力于重塑患者的行為(wèi)習慣，Jimenez表示：“這也就意味着，通過血糖監測、胰島素測量、患者行為(wèi)和飲食情況等，可(kě)以将數據流整合起來，再輔以機器學(xué)習技(jì )術生成醫(yī)療見解，這樣軟件就可(kě)以及時向患者及其醫(yī)生發出警示并提出建議。”

“但是我們的技(jì )術成熟度也還僅處在提供些數字的階段而已，” Jimenez補充 說，“因此，我們隻是告訴了患者他(tā)們的血糖值是多(duō)少，當然，這對1型糖尿病至關重要。但是對于2型糖尿病患者，他(tā)們需要與app互動，并且要強制性地回應醫(yī)療見解。而這才是app開發的真正需求所在。”

或許，這項技(jì )術的終極目标是開發一個能(néng)切實滿足需求的用(yòng)戶界面，用(yòng)機器學(xué)習技(jì )術獲取的醫(yī)療見解來根本改變糖尿病患者的行為(wèi)習慣。

這個觀點得到了Jean Balgrosky的贊同，他(tā)已經在多(duō)家大型醫(yī)療組織任職CIO長(cháng)達20年，比如聖地亞哥(gē)的Scripps Health。她表示：“到最後，一切的機器學(xué)習技(jì )術都應該被人類所吸收利用(yòng)，在醫(yī)療領域發揮幫助人類的作(zuò)用(yòng)。”

來源：vb動脈網