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调研超过30家医疗AI影像企业,2020年的产业发展方向在这里

部门分布(Department Distribution

根据统计数据,专注于单个部门的企业主要是影像辅助企业和放疗辅助治疗企业。例如,心脏病学和大规模医疗保健等企业特别关注这一方面,而专注于单个部门的人工智能企业大多处于预甲和预甲阶段。

双科企业集中在眼科和病理科。大多数双部门企业不是由于产品扩张,而是由于疾病的需要,如糖尿病视网膜病变,这需要同时关注眼科和内分泌科。

本次调查中,有很多三个部门及以上的企业,而B轮及以上的企业更成熟,有实力同时征服多个部门。上市公司的孵化团队,主要是腾讯米英和平安智辉医疗,在这方面有很强的实力,而龙头初创公司,如图翔科技、易图医疗和申瑞医疗,也实现了多部门合作运营。

人工智能企业进入部门的差异体现在产品上。一般来说,2019年产品线的发展大致可以分为四条路径。

第一,形象企业的垂直布局,模块化产品的快速发展,以及综合解决方案的形成。以申瑞医疗和安得医疗为例。他们先后开发了中风和头颈模块,然后将这两个模块合并,形成一个完整的神经系统人工智能解决方案。

第二,视频公司已经横向深入,将单一疾病人工智能发展为整个疾病。以根据地图推测的科学技术和医疗为例,两家公司都试图创造涵盖多种临床部门需求的所有疾病的肺癌产品,以创造新的需求。

第三,放射治疗企业为单一场景创建的全过程解决方案。以连欣医疗为例,其产品涵盖放射治疗部门的目标划定、自动规划、放射治疗质量控制和信息管理。整个产品系统嵌入到医生和物理学家的工作流程中,为他们提供全方位的帮助。

第四,企业为医生开发科研平台,促进医疗企业之间的科研合作。在这一领域,易图医疗、推定技术、申瑞医疗、惠英医疗都有涉及。

研究企业产品分类

从数据维度来看,人工智能企业主要从临床数据和科研数据中获取数据。两年前,医学数据可能只被称为中小型数据,但表中10多家企业已经处理了数百万份医学数据,疾病并不仅限于肺结节。信息的增加意味着企业有更多的原始数据,可以进行更深入的研究。

从登陆医院的情况来看,被调查的31家人工智能企业几乎覆盖了500家三甲医院,医院对人工智能的接受度大大提高。然而,从中标信息来看,严格意义上的人工智能项目的中标只假设科技是相同的。中标项目为某医院人工智能肺结节辅助诊断系统采购项目,采购金额为89.6万元。其余的中标信息主要是云PACS系统,每个价格从600万元到900万元不等。云PACS销售占人工智能企业收入的大部分,收入接近1亿英镑。

商业化受挫或发展缓慢的原因。众所周知,医疗人工智能在2019年很难赚钱。在这种情况下,盲目向医院输送人工智能产品,实际上会导致企业运营成本飙升。如果不维护安装,医院将失去对企业的信任。因此,从这个角度来看,住院人数的减少在一定程度上反映了该行业在商业化完成之前的发展。如果到2020年没有产品获得批准,这个数字可能会显示负增长。

假设医疗人工智能在2020年打开了商业化之路,企业之间争夺市场的核心仍然是产品。今年,许多企业已经将重点从sal转移

动脉网络分类后,对人工智能产品的需求可细分如下图。

从需求方面分析视频人工智能产品的设计逻辑

先从宏观层面看。与美国相比,我们可以发现美国成像设备市场趋于饱和,医院管理和监督机制完善,医生面临着越来越多的患者和个性化诊疗需求。为了提高效率,医院没有太多权力购买新设备,但愿意通过软件植入来升级设备。

RSNA在展览会上展示了这一特色。在引进新设备的同时,主持人通用电气展示了大量优化成像部门工作流程的解决方案。由于考虑到美国人口的地区分布,美国电影节生产了聚酯/聚酯医用车辆。这些定制的需求可能会为制造商开拓新的市场。

家庭形式完全不同。总体而言,我国医疗资源缺口较大,影像设备升级空间较大,可以直接反映医院的综合实力。医院有权购买成像设备,并用人工智能补充医生人力的短缺。相比之下,国内人工智能产品更集中在辅助诊断领域。

此外,中国不同机构的相应需求也不同。大型医院希望人工智能能够提高影像科的整体运行效率,从而缩短患者的住院时间。基层医院希望提高医生的诊疗能力,把病人留在基层。体检中心/第三方检测中心更注重人工智能带来的效率和准确性以及人工智能带来的项目附加值。新兴眼科中心和医学美容中心希望通过人工智能扩大业务范围,并为现有服务增加价值。医生希望人工智能能提高工作效率,企业能给予自己科学的支持。

那么,在这么多场景中,哪种产品最能满足医生此时的需求?动脉网络在采访中了解到,大型医院、初级医疗和体检中心/第三方检测中心最有可能在尽可能短的时间内获得特定类型的人工智能产品。

对于大型医院来说,如果人工智能产品只能提高医生看电影的效率,让他们更快下班,显然不符合医院的利益。医院更希望医生能以更快的速度向患者,尤其是已经住院的患者提供报告,以便临床医生能够更快地做出决定。如果人工智能能够将过去需要两天到半天的发放时间缩短,那么住院病人的等待时间可以节省1-2天,更多的病人可以接受治疗,个人病人的医疗保险总支出可以减少,医院的收入也可以从中受益。

像这样的产品需要很多场景。只有当患者排队等待治疗并且有大量临床数据时,才能满足这一要求。从市场角度来看,冠状动脉CTA拥有相对成熟的人工智能产品,舒坤科技是第一个看到这一亮点的。预计2019年科技和申瑞医疗将陆续进入。

初级保健的需求不同于医院的需求。在分级诊疗下,基层医疗需要更好地实现“小病不能出村”,因此需要提高诊疗的准确性和医生判断患者病情的能力。从目前的形式来看,许多基层医疗机构需要提高的是“医疗供给能力”,而不是“效率”。

因此,许多地面基层医院的人工智能产品需要尽可能容易操作和准确。然而,随着医学协会的发展和中央阅读形式的普及,影像科人工智能产品终端进入初级医疗保健的可能性越来越小,但能够提供准确诊断路径的人工智能CDSS可能有更多的应用空间。

对于体检中心/第三方成像中心,人工智能的价值将更加突出,因为成像部门的利益与医疗机构的利益更加一致,更快的诊断和更准确的报告意味着更多的收入和更好的声誉。从2018年到现在,我

在了解了“渔网”和“水域”的情况后,问题也暴露出来。我们可以看到,大多数人工智能产品是基于医生的需求来解决医生在工作中面临的单点问题,但很少有人工智能企业会为初级医疗保健和体检中心定制人工智能产品。这样的选择确实可以让医生满意,但人工智能的商业化在一定程度上受到阻碍,因为付款人的需求没有得到充分考虑。

人工智能认证进展缓慢

除了满足付费医院和使用医生的需求之外;医学人工智能也面临着一个已经变得司空见惯的基本问题:审批。对他们中的大多数人来说,这个问题把他们卡在喉咙里,这不是致命的,但不能立即消除。

2019年全年,只有少数文件在政策上支持人工智能。在国家层面,仅在6月29日,食品药品监督管理局就向人工智能企业发布了《深度学习辅助决策医疗器械软件审批要点》号批准文件,10月30日,国家发展和改革委员会修订并发布了两个文件《产业结构调整指导目录(2019年本)》,其中明确提到促进医学人工智能的发展。

医学数据库的建立和完善逐步推进。据悉,在国家卫生与安全委员会领导下建立的医学影像数据库包括超声影像数据库(40种疾病)、CT数据库、核磁共振数据库等。一些医院或企业单位有相当大的规模。

同时,国家食品药品监督管理局、申康中心等机构也为人工智能产品创建了专门的评估平台。操作模式如下图所示。

然而,即使批准过程和分工得到确认,许多企业仍然受困于临床试验。一方面,企业人工智能产品在临床实践中表现不佳;另一方面,临床实践本身需要很多时间。就放射科而言,即使是肺结节等成熟产品,在通过审批之前,仍然需要在临床应用和临床试验上花费一定的时间,而其他产品仍然需要打磨。

图像重建和图像增强等人工智能产品只能凭二级证书销售,因为它们不涉及辅助诊断。这种产品比商业化领先一步。根据2018年1月至2019年9月的统计,近40种人工智能产品通过了美国食品和药物管理局的批准,其中一半是非辅助诊断产品。

例如,人工智能平台子问题;用于子元素的图像重建;通用电气为重症监护室提供的移动智能x光设备“optimaxr240amx重症监护室”已获得美国食品和药物管理局二级至510(k)批准。

美国食品和药物管理局批准的人工智能产品(统计时间为2017年12月至2019年9月)

在美国食品和药物管理局批准的辅助诊断产品中,许多带有辅助诊断标签的产品(如Viz.ai和Imagen)在其产品介绍中强调人工智能的“预警”功能,而不是“诊断”功能。只有IDx领导下的IDx-DR通过了美国食品和药物管理局对人工智能自诊断产品的认证。

专注于放射治疗的企业与上述不同。白洋科技、连欣医疗、大津医疗等辅助放疗用智能产品均获得NMPA颁发的三级设备证书,但这些产品中“智能”的定义并不明确。如果有必要依靠深入学习来协助手术计划并自动生成相应的报告,那么“人工智能功能”仍然需要得到三类设备的批准。

合作中隐藏的机遇

一般来说,2019年对人工智能不友好,政策宣传较少,资金注入困难,社会认知恢复平静。幸运的是,联邦学习、深度学习自动化和通用令牌学习等算法的创新正在技术上进一步推动人工智能的应用。

未来是什么

这些平台通常集成成像设备开发的人工智能。主干网对现有各种企业的人工智能发展进行统计,其内容如下。

从图表中可以看出,大多数成像设备企业并没有专注于开发针对特定疾病的人工智能,而全球定位系统已经在中国建立了自己的人工智能生态。

UIH医疗和华菱医疗是例外。UIH医疗下的UIH智能承担开发全堆栈和全过程人工智能应用的任务。华菱致力于创造全过程、多模式、个性化和精确的适应性放射治疗。

如果“人工智能辅助诊断和治疗”不是一个错误的命题,那么设备制造商已经为人工智能初创公司留下了足够的发展空间。如果人工智能初创公司能够以尽可能低的成本开发出尽可能高质量的人工智能产品,那么设备制造商和医院很可能成为它们的付款人。

趋势2。通过疾病管理合作制药公司大会,诺华制药和腾讯公司发布了全国首个心力衰竭疾病人工智能疾病管理平台,从而腾讯的人工智能技术与制药公司搭建了桥梁。

对于诺华来说,腾讯咨询平台生成的数据非常有价值。通过整合这些数据,诺华可以准确了解中国居民的疾病趋势。

人工智能公司也可以建立类似的平台。许多成像公司正在向医院提供云PACS服务,并且正在构建平台来帮助患者管理疾病,甚至切断后续链接。通过这个过程,他们还可以获得趋势数据。

以糖尿病患者为例,患者每年将至少进行一次糖网检查,这意味着患者将在慢性病管理平台上保持长期活跃。这样的平台对制药公司非常有吸引力。

当然,除了这两个趋势之外,人工智能还有其他方向,比如合作医疗检查中心和直接向C终端提供服务……只要能够发现有效需求,这些方向就有价值。

但是,如果一批人工智能企业在2020年能够通过三类设备的审批,模式可能会大不相同。这是整个行业的共同需求。我希望没有人会成为“走钢丝者”。

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