后医疗AI时代,谁来革医学影像的命?

AIarvr 18 2019-10-04

2019年过大半,“医疗+AI”还没掉下风口。

辅助诊断、医疗机器人、医学影像、AI全科医生……AI在医疗健康产业中的应用边际和场景都在不断拓宽、扩大。只不过,这个备受创投圈看好的细分,一改前几年的懵懂和冲动,开始回归价值创造和商业落地上。

在AI+医疗影像领域,如今再要重弹“老调”,肺结节、糖网等病种都成了“过气网红”,但选择差异化角度切入的企业仍不在少数,DeepCare就是其中一员。

毕业于人工智能技术的发源地之一达特茅斯学院的丁鹏,在2016年与合伙人白海龙博士,在AI+医疗影像的红海中找到口腔影像这一“缺口”,开启了他与医疗产业的“较量”。

后医疗AI时代,谁来革医学影像的命? AI人工智能

三大痛点催生AI+口腔影像市场机遇

“牙疼不是病,疼起来要人命”。据国外医疗机构统计,每个人32颗牙齿,在一生中平均要接受4次治疗。但《第三次口腔疾病流行病学调查报告》数据显示,在口腔患病率高达97.6%的中国,只有10%的人愿意去就诊。

细究原因,一方面在于供给端矛盾。2017年底,中国注册牙医(助理)仅为15.6万,80%以上口腔执业医师集中在经济发达地区及一线城市,除了资源少、分布不均,水平差异也是一大因素。基层医院口腔诊断水平良莠不齐,拥有口腔执业医师的比例不足20%。

另一方面,公立医院长期以来讲求“效率”的服务方式,一定程度上降低了患者的服务体验。倡导回归“公益性”的公立医疗讲求效率、快速地解决问题,那些“谈牙色变”的患者们,常常有一段在公立医院口腔科煎熬的惨痛回忆。

这些痛点给口腔医疗服务市场让出了不小的进步空间,政策利好和产业环境也不断暗示着,用AI辅助口腔医疗“有得玩”。5月14日,国家卫健委医政医管局发布的《关于开展促进诊所发展试点的意见》中,提出简化诊所准入程序、政府补助以激活存量市场,而近年来多点执业政策的放开、资本不断活跃,更为增量市场的爆发做好铺垫。

其次,如果从基层市场来看,AI+口腔影像产品的市场需求更强、前景更可观。国内10万余家民营诊所、7万余家的社区卫生服务站和一级医院,都面临着医生诊疗能力相对缺位的困境,消费者和患者对它们信任度元不及三甲医院,长此以往,导致基层医疗机构依从度低、从诊到疗的转化率有限。当患者口腔问题频出,提升基层医生的诊疗水平就迫在眉睫。

最后,非公医疗行业的崛起也给口腔医疗全产业链带来了机会。“在具有消费属性的口腔医疗市场中,民营势力更分散。而且公退民进是趋势,未来民营势力更大机会成为主流。”丁鹏如是表示。

从数据上来看也是如此。据统计,2016年全国就已有近6.5万所民营口腔机构,问诊量接近总量的40%~45%,占据了口腔行业的半壁江山。

数据显示,随着经济和老龄化的发展,未来10年口腔医疗市场年增长率将达到15-20%。“我们发现,从2015年开始,口腔市场的增长主要动力来源于民营基层医疗机构。”丁鹏从中看到了市场机遇,开始走一条与其他玩家与众不同的发展路径。


瞄准非公市场,三条主线并行发展

产品看数据,数据看落地,落地决定商业前景。在AI+医疗影像的“利益链”里,产品、落地、收入,在相互影响的同时又相互制约。

和细分病种顶级三甲医院进行科研合作、辅助课题研究,是大多AI医疗影像玩家获取数据的一大来源。不可否认的是,这是一个相对高效方法,创业公司和科室医生、主任“各取所需”,AI医疗影像公司得以在较短的时间里,训练出可用的辅助诊断产品。

但与此同时,与三甲医院合作也意味着商业化之路并不会那么好走。“医院要接受这套系统不难,但如果突然说要付费,那医院就不乐意了,尤其是医保目前还无法覆盖到这类服务。”一位AI医疗影像领域的创业者曾对亿欧大健康表示。

AI+口腔影像也是如此。要拿下数据,又要落地并行,产业环境的复杂性决定了DeepCare的产品设计逻辑和落地思路。

作为AI医疗影像辅助诊断服务提供方,DeepCare服务的是产业链中游的服务机构。从口腔产业链的利润流向看,种植和正畸由于处于基础医保范围外,是口腔医疗机构的营收核心,这也意味着,DeepCare的辅助诊断产品需要向这些方面倾斜,和“有钱人”瓜分市场。

服务对象的不同,又导向了DeepCare两种截然不同的市场打法。口腔医疗机构中,公立和民营两大阵营在行业看来是“打的不可开交”的存在。对于丁鹏来说,它们是DeepCare的“两条腿”。

“大三甲医院方向,我们已经和北京大学口腔医院、北京口腔医院、南京口腔医院等三甲医院已经建立深度合作。”丁鹏介绍道。DeepCare开发的基于口腔全景影像的辅助筛查系统,也是最早在这一部分合作伙伴中实现落地。目前,其已经建立了累计30余万例的口腔影像数据集。“目前来看,全国范围内没有能达到这个量级数据的创业公司。”他说。

DeepCare推出的口腔诊疗质量控制平台也是大部分针对公里医疗机构一个产品。这个集成多模块系统则更偏向于公立口腔医院,可以针对拍片、根管治疗、修复、支持、种植牙、正畸等治疗环节实现质控。

而实际上,对于AI医疗口腔影像辅诊产品需求度最高的并非三甲医院,而是基层公立口腔科、口腔诊所和体检机构这三方。

这是丁鹏从早期“口腔全景影像AI分析系统”的落地试水中探索出来的。辅助诊断技术对于缓解基层医院口腔科产能不足的作用无需赘言,口腔全景影像AI分析系统可以在5秒内自动识别包括牙周炎、龋病、根尖周炎在内的23种口腔疾病——筛查属性符合体检机构的获客逻辑;而分析影像支持恶化模拟,又在一定程度上打破公立三甲口腔科“重治病而轻体验”的服务风格,在患者体验上得以提升。

当然,除了最先研发推出的口腔全景影像AI分析系统,DeepCare也正在从辅助筛查进阶到口腔核心治疗环节。

丁鹏告诉亿欧大健康,新的基于CBCT(三维锥形束CT)分析系统和头影测量关键点自动识别系统已经初具雏形。CBCT在医生进行阻生智齿拔除手术、种植牙手术时具有普通二维影像所不具备的优势,而头影测量关键点识别,是正畸设计中必不可少的一步。以往,医生需要手动对患者头影测量关键点进行标注,通常需要耗费医生长达5-6小时乃至一天时间,而如果能利用深度学习实现自动标注,能够最大限度缩短医生工作时间。

丁鹏介绍,最近,DeepCare针对非公机构推出了一份患者可以在拍片后购买到的口腔健康评估报告。他向亿欧大健康展示出一份包含牙位图、口腔健康状况、全景影像、算法分析结果、病情详解、恶化模拟等核心信息在内的纸质报告。“报告生成后,我们会给医生留有修改的接口,医生可以结合临床信息进行二次校正。”丁鹏介绍,“目前在我们合作的佳美口腔、欢乐口腔等民营诊所中,报告形式在C端反馈很好。”


后医疗AI时代,如何成为赢家?

AI医疗影像所归属的辅助诊断细分经过数年“狂奔”,早年蜂拥的玩家们逐渐打造出壁垒,形成梯队;热钱逐渐降温,投资者趋于谨慎;数据规范、政策审批也开始成熟,“可以说辅助诊断已经进入后医疗AI时代。”一位行业人士曾对亿欧大健康说。

尽管国家药监局在器械审批的天平仍然偏向肺结节、糖网这两大病种,但丁鹏在拿审批这件事上似乎不太着急。“相比公立医院,非公医疗机构并没有那么介意是否拿证,而在乎的是产品本身的易用性和鲁棒性,这也是DeepCare在相比于做肺结节、糖网等病种的辅助诊断产品,在落地上更具有先发优势的一大原因。”他解释道。

这也意味着,DeepCare的商业化进程并不会被太多政策层面的慢半拍而捆住手脚。2018年,拿到首批北京市医疗人工智能重大科技专项资金支持后,DeepCare目前正在科技部“科技东奥”项目承担打造2022年冬奥会颌面创伤与冻伤AI诊疗综合平台的任务。

丁鹏做了一个设想:假设非公口腔医疗机构和体检机构每年都保持在1亿人次以上的获客量,分析一张全景影像片子和出具报告的价格为200元(假定),DeepCare可以从中收取30%-50%的分成,但调用一次系统的成本可以做到10元以下。“首年服务50万患者,第二年预估上涨到200万患者,那么DeepCare的商业化将很快上涨至亿元级别。”

新技术嫁接到口腔医疗后,市场空间再度迎来爆发。在此基础上,服务的完整性、产品韧性和场景的选择,则成为后医疗AI时代玩家们赢下来的有力武器。

从AI+医疗影像创业公司的业务模式的发展上看,不少创业公司已经不止步于仅为医疗机构提供软件服务,丁鹏坦言,这的确并不符合中国人和医疗体制的消费习惯,企业也无法依靠这个形成商业模式。

“‘软件+硬件+服务’的综合解决方案是DeepCare未来的产品形态。“丁鹏告诉亿欧大健康,“DeepCare服务平台将覆盖从诊到疗的整个患者就诊路径,比如正畸AI、种植AI、多模态信息的建立和更智能的随访等。”

诚然,技术本身不能支撑玩家们赢得这场“激战”,但口腔医疗数字化,将成为这个产业未来的必经之路。


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