瞻觀前沿

卵巢癌是一種致命的癌癥，它通常在早期沒有明顯的癥狀，導(dǎo)致在癌癥后期被發(fā)現(xiàn)時(shí)已經(jīng)很難治療。然而，卵巢癌的早期檢測一直是一個(gè)難題，30多年來科學(xué)家們一直在尋找早期檢測方法，但結(jié)果一直不盡人意。

最近，美國佐治亞理工學(xué)院癌癥綜合研究中心(ICRC)的科學(xué)家們?nèi)〉昧艘豁?xiàng)突破性的成果，他們結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和血液代謝物信息，開發(fā)出一種新方法，使得卵巢癌樣本的檢測準(zhǔn)確率達(dá)到了驚人的93%。相關(guān)研究成果已經(jīng)發(fā)表在最新一期的《婦科腫瘤學(xué)》雜志上。

ICRC的創(chuàng)始主任約翰·麥克唐納表示，盡管晚期卵巢癌患者的平均5年生存率只有31%，但如果能夠在早期發(fā)現(xiàn)并進(jìn)行治療，那么平均5年生存率將超過90%。他表示，卵巢癌是從分子水平開始的，即使是同一種癌癥也有多種產(chǎn)生途徑，因此他們一直沒有找到卵巢癌的單一通用診斷生物標(biāo)志物。鑒于此，他們決定利用人工智能的分支機(jī)器學(xué)習(xí)來開發(fā)新型的早期診斷方法。

研究團(tuán)隊(duì)指出，代謝水平上的變化可以反映多個(gè)分子水平上共同作用的潛在變化，因此他們選擇患者個(gè)人的代謝圖譜作為整個(gè)檢測方法的基礎(chǔ)。通過質(zhì)譜法檢測血液中的代謝物，將其納入基于機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建的預(yù)測模型內(nèi)，類似于使用單個(gè)面部特征構(gòu)建面部模式識別算法。通過質(zhì)譜分析和機(jī)器學(xué)習(xí)，可以很容易、很準(zhǔn)確地檢測數(shù)千種代謝產(chǎn)物在人體血液中的循環(huán)。這一新方法為卵巢癌的早期檢測提供了新的思路和方法，有望幫助更多的患者在早期得到有效的治療，提高他們的生存率。

（圖片來源：攝圖網(wǎng)）

技術(shù)價(jià)值觀察

人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)上游主要是為行業(yè)提供基礎(chǔ)技術(shù)支持的行業(yè)，如醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘、算法等，典型企業(yè)有碳云智能、連心醫(yī)療、大數(shù)醫(yī)達(dá)。

下游主要為人工智能醫(yī)療技術(shù)的應(yīng)用層，主要的應(yīng)用場景有醫(yī)學(xué)影像、虛擬助手、藥物研發(fā)、健康管理、疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測、病歷/文獻(xiàn)分析，代表企業(yè)包括科大訊飛、華大基因、圖瑪深維、博奧生物等。

美國佐治亞理工學(xué)院癌癥綜合研究中心(ICRC)的科學(xué)家們利用人工智能的分支機(jī)器學(xué)習(xí)來開發(fā)新型的早期診斷方法使得卵巢癌樣本的檢測準(zhǔn)確率達(dá)到了驚人的93%。該技術(shù)處于人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)應(yīng)用環(huán)節(jié)。

宏觀市場觀察

人工智能醫(yī)療底層技術(shù)成熟

2012-2020年在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中使用到的熱門機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法包括:支持向量機(jī)(38%)，主要應(yīng)用于識別成像生物標(biāo)志物和醫(yī)療影像分析;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(34%)，主要應(yīng)用于生化分析、圖像分析和藥物開發(fā);邏輯回歸(4%)，主要用于疾病風(fēng)險(xiǎn)評估和CDSS。AI醫(yī)療整體底層技術(shù)較為成熟，應(yīng)用端準(zhǔn)備充分

人工智能醫(yī)療投融資市場活躍

底層技術(shù)、頂層政策設(shè)計(jì)的雙向增強(qiáng)了資本進(jìn)入人工智能醫(yī)療行業(yè)的信心。2016-2020年人工智能醫(yī)療投融資規(guī)模呈現(xiàn)波動上升趨勢，2020年中國人工智能醫(yī)療總?cè)谫Y金額達(dá)到39.8億元，B輪之前的投資額占70.6%。AI醫(yī)療的未來發(fā)展應(yīng)注重?cái)?shù)據(jù)和科研的落地，如何切入到診療路徑中解決切實(shí)的臨床需求并有恰當(dāng)?shù)母顿M(fèi)模式是商業(yè)化落地的關(guān)鍵。

企業(yè)產(chǎn)品布局呈分散趨勢，主要集中在兩大領(lǐng)域

自2011年Watson奠定其醫(yī)療的商業(yè)發(fā)展方向，已經(jīng)有7個(gè)年頭，這7年人工智能在世界范圍內(nèi)發(fā)展得風(fēng)生水起，無數(shù)企業(yè)緊隨潮流，深度學(xué)習(xí)算法也經(jīng)過了多次換代，但浪潮過后，也有一大批企業(yè)應(yīng)聲倒閉。

現(xiàn)在，全球范圍內(nèi)幸存下來的企業(yè)已經(jīng)逐漸在醫(yī)療人工智能領(lǐng)域組成頭部陣營，深度學(xué)習(xí)過程下各企業(yè)都能為自己的AI產(chǎn)品報(bào)出一個(gè)準(zhǔn)確高的數(shù)字，然而新時(shí)代已經(jīng)不再是一個(gè)唯算法的時(shí)代，衡量AI好壞的也不再是一個(gè)數(shù)字或是人機(jī)大戰(zhàn)的成果可以評判的，因此只有讓人工智能技術(shù)在醫(yī)院得到廣泛應(yīng)用才能長久存活下去。

目前，國內(nèi)AI醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的爭奪聚焦于落地環(huán)節(jié)。從市場上活躍的醫(yī)療人工智能企業(yè)看，產(chǎn)品主要布局在醫(yī)學(xué)影像、病歷/文獻(xiàn)分析、健康管理、醫(yī)院管理、虛擬助手等10大領(lǐng)域。

中國人工智能醫(yī)療技術(shù)賽道熱力圖

根據(jù)產(chǎn)業(yè)熱力圖顯示，目前人工智能醫(yī)療關(guān)鍵技術(shù)強(qiáng)相關(guān)的城市集群主要集中在華南、長三角和粵港澳大灣區(qū)，尤其是廣東省成為重點(diǎn)發(fā)展區(qū)域。這些城市群已投入大量政策、資金、環(huán)境和人才資源用于人工智能醫(yī)療研發(fā)，成為潛在的人工智能醫(yī)療技術(shù)發(fā)展中心。根據(jù)熱力圖的分布粵港澳大灣區(qū)有極大的可能性成為人工智能醫(yī)療技術(shù)的先導(dǎo)區(qū)域。重點(diǎn)關(guān)注廣東省 廣州市 天河區(qū)、海南省 ?？谑?秀英區(qū)、浙江省 杭州市 西湖區(qū)等地的相關(guān)企業(yè)，以及這些地方對人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)發(fā)展的投資環(huán)境和潛力市場。

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