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[導(dǎo)讀]   人工智能和大數(shù)據(jù)是今年最熱的話題,在國內(nèi)投資界和產(chǎn)業(yè)界都如火如荼,特別是在AlphaGO橫掃圍棋界后更是呈現(xiàn)一片欣欣向榮的勢態(tài)。大數(shù)據(jù)與人工智能目前在醫(yī)學(xué)類的應(yīng)用也是層出不窮,尤其是在圖像識

  人工智能和大數(shù)據(jù)是今年最熱的話題,在國內(nèi)投資界和產(chǎn)業(yè)界都如火如荼,特別是在AlphaGO橫掃圍棋界后更是呈現(xiàn)一片欣欣向榮的勢態(tài)。大數(shù)據(jù)與人工智能目前在醫(yī)學(xué)類的應(yīng)用也是層出不窮,尤其是在圖像識別、影像診斷上都顯示了很好的前景。

  但是在比較復(fù)雜的系統(tǒng)中,大數(shù)據(jù)挖掘和人工智能可能會受挫,大數(shù)據(jù)技術(shù)本身不是泡沫,但是利用大數(shù)據(jù)和人工智能名頭的相關(guān)產(chǎn)業(yè)的泡沫正在襲來……

  醫(yī)藥人工智能研究受挫,IBM沃森機器人遭遇冷板凳

  

  沃森是IBM的杰出計算系統(tǒng),自從參加了2011年的智力節(jié)目《危險邊緣》,在一場與兩名最受矚目的選手對決中勝出后,就成功博得了世人的矚目。在2013年10月的新聞發(fā)布會中,IBM宣稱安德森癌癥中心,德克薩斯大學(xué)系統(tǒng)之一,正在使用沃森機器人系統(tǒng)用于研究根治癌癥。

  但是近期,據(jù)福布斯的報道指出,IBM與該世界頂尖癌癥研究機構(gòu)的合作關(guān)系正趨于破裂。此前安德森癌癥中心證實:此項目從去年開始就已經(jīng)暫停。安德森癌癥中心也正在積極尋求其他合作方的競價,未來這些合作方有可能取代IBM。來自德克薩斯大學(xué)審計機構(gòu)的一份報告指出,安德森癌癥中心已經(jīng)花費了6200萬美金用于此項目,但尚未實現(xiàn)目標。審計記錄顯示項目重點更換了數(shù)次,第一次重點研究白血病、然后是另一個、接下來又是肺癌。最后毫無進展。

  雖然安德森癌癥中心與IBM的沃森機器人確立合作的出發(fā)點確實是積極的,但是最終項目卻沒有完成,而且還花費了巨額資金。與安德森癌癥中心合作的結(jié)果并不令人滿意。即使雙方合作破裂是安德森方面的一個錯誤決策,這仍然從側(cè)面說明了IBM的人工智能和大數(shù)據(jù)目前在醫(yī)藥領(lǐng)域尚未取得重大建樹。

  大數(shù)據(jù)醫(yī)療的應(yīng)用方向有哪些?

  目前大數(shù)據(jù)主要應(yīng)用于以下五大方向的15個應(yīng)用:

  

  從以上應(yīng)用范疇中我們發(fā)現(xiàn),為什么在復(fù)雜疾病的數(shù)據(jù)挖掘中,大數(shù)據(jù)并沒有深入發(fā)展呢?

  因為復(fù)雜疾病是非標類的產(chǎn)品,無論是在學(xué)術(shù)界還是在臨床治療上都有非常大的爭議,有時候是向正有時候是向反,對于一些疾病甚至很多的研究報告會出現(xiàn)截然相反的結(jié)果,而且學(xué)術(shù)爭議是一直都存在的,因此復(fù)雜疾病是非常難以判斷的。

  醫(yī)療與下圍棋大不相同,圍棋的下法有一個最優(yōu)概率的計算,但是在醫(yī)學(xué)中,哪怕是51%的概率你也不能說就一定比49%更好,而且醫(yī)學(xué)中小概率事件發(fā)生是很普遍的。

  非結(jié)構(gòu)化病歷數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)

  目前我國各醫(yī)院系統(tǒng)并不相連,因此沒有一個統(tǒng)一規(guī)范的臨床結(jié)構(gòu)化病歷模型標準,不同醫(yī)院的病歷書寫也存在很大的差異化,非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)使得大數(shù)據(jù)在我國的醫(yī)療環(huán)境下很難做到高效率的數(shù)據(jù)挖掘。

  還有一個很現(xiàn)實的問題那就是——中國的絕大部分臨床病歷實際價值非常的小。因為醫(yī)生的臨床工作很忙,所以基層醫(yī)院的病歷寫作不規(guī)范,而上級三甲醫(yī)院的病歷基本上都靠復(fù)制黏貼,因此想要從病歷的結(jié)構(gòu)化和自然語言中是很難做到任何有效的分析的。

  除此之外,目前中國普遍的臨床用藥和檢查都有很多的問題,臨床中的實際治療是千變?nèi)f化的,但是你在患者病歷中是看不出來的,因為中國的醫(yī)生很多都是以完成實際工作和不要扣錢為主,因此就會做一些套式的病歷,以及靠復(fù)制黏貼來隨意應(yīng)付paperwork,患者的細微診斷細節(jié)很多時候從病歷上根本無法體現(xiàn),所以每個病歷的治療效果可能都千差萬別。

  大數(shù)據(jù)很多是從既有數(shù)據(jù)中進行挖掘,但是中國的患者離開醫(yī)院后失訪率非常高,這與美國的醫(yī)療情況不同,美國的患者離院之后的診后延續(xù)性比較好。數(shù)據(jù)如果不能持續(xù)向前發(fā)展,那大數(shù)據(jù)就會變成死數(shù)據(jù),并產(chǎn)生很大的泡沫。但這還不是泡沫的根本!

  醫(yī)療大數(shù)據(jù)泡沫的根本在于無法轉(zhuǎn)動商業(yè)模式

  大數(shù)據(jù)泡沫的根本在于商業(yè)模式無法轉(zhuǎn)動,或者無法轉(zhuǎn)動到比較大的規(guī)模就出現(xiàn)了各種各樣的問題。產(chǎn)業(yè)界都是一輪泡沫向另一輪泡沫不斷轉(zhuǎn)移的。在醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)中,不管是數(shù)據(jù)臨床診斷還是腫瘤數(shù)據(jù)分析,目前只有兩個比較主要的商業(yè)模式:

  1. 臨床應(yīng)用通過醫(yī)院向患者收費,每一個醫(yī)院和科室相當于一個代理,這樣進行層層轉(zhuǎn)移,但是收費并且市場教育成本會非常的高,反之再有地推各種成本情況下,毛利率會很低。

  2. 向藥企做藥物研發(fā)、臨床觀察的數(shù)據(jù)輔助分析。

  但是在國內(nèi),原研藥的研發(fā)實際上的市場份額并不是很高,國內(nèi)企業(yè)對于新藥的研發(fā)投入并不大,而跨國企業(yè)的研發(fā)主要在國外總部,所以雖然這一商業(yè)模式有向后延續(xù)的趨勢,但是發(fā)展優(yōu)勢并不明顯。

  同時還有一個很現(xiàn)實的問題,大數(shù)據(jù)企業(yè)可能需要每年花費上億的成本去做臨床數(shù)據(jù)輔助分析系統(tǒng),但是藥企可能只愿意花費幾百萬來支付你提供的服務(wù),這就會導(dǎo)致比較嚴重的入不敷出,而且這不是一個短期的狀態(tài)而是常態(tài)化的。在現(xiàn)階段,想要讓藥企大規(guī)模的去支付改善藥物研發(fā)的費用比較難,反而現(xiàn)在單純做臨床觀察系統(tǒng)、患者招募的需求更廣闊一些。

  最后,無論在中國還是美國,醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)很難適合創(chuàng)業(yè)公司去做,就像很多創(chuàng)新藥物只能由禮來、輝瑞等的大型跨國藥企來宣布和承受失敗……創(chuàng)業(yè)公司即使短期內(nèi)融到巨資來做這個事情,目前也看不到任何規(guī)模化收入的可能性。也許2、3 年后情況會有好轉(zhuǎn),但是資本情況又會有不斷的變化,可謂是路漫漫而修遠兮……

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