撰文/ 陳鄧新
編輯/ 黎文婕
排版/ Annalee
中國AI，再次吸引大洋彼岸關(guān)注。
日前，斯坦福大學(xué)發(fā)布了《2024年AI指數(shù)報告》，透露2023年美國人工智能投資額為672 億美元，是中國的約8.7倍；其中，阿里達摩院（湖畔實驗室）醫(yī)療AI憑借在大規(guī)模胰腺癌早篩上的突破，成為唯一來自中國科技公司的AI亮點研究。
這意味著，AI尋癌，中國走到了世界的前列。
在癌癥早篩這個新戰(zhàn)場，AI到底有多重要？明明美國是此道的先驅(qū)，為何中國后來居上？AI落地，眼下走到哪一步了？
滴血驗癌為假，AI尋癌為真
這場戰(zhàn)爭，人類已經(jīng)持續(xù)了數(shù)千年。
《眾病之王·癌癥傳》一書透露：面對癌癥，沒有人能輕言治愈，為了追上這種疾病的步伐，人類一而再、再而三地創(chuàng)造、學(xué)習(xí)新知識，揚棄舊策略。
于是乎，AI被寄予厚望。
隨之而來的則是滴血驗癌，一個名為Theranos的公司，宣稱借助包括AI在內(nèi)的高科技手段，從指尖搜集幾滴血液就可以快速檢驗癌癥，并自動生成病人的病情診斷報告。
有了滴血驗癌的光環(huán)，Theranos成為硅谷的獨角獸，估值一度觸及90億美元，其創(chuàng)始人一度被稱為女版喬布斯。
不過，紙包不住火，騙局最終真相大白，創(chuàng)始人也鋃鐺入獄。
癌癥新發(fā)人數(shù)前十的國家
雖然亂象叢生，但人類渴望借助AI攻克癌癥的夙愿沒有改變，相較滴血驗癌，AI尋癌走得更快更穩(wěn)。
這其中，谷歌堪稱AI尋癌的全球先鋒。
早在2016年，谷歌參加 ISBI舉辦的癌癥細胞區(qū)域檢測競賽時，旗下的AI工具LYNA對乳腺癌的追蹤頗有成效，從而名聲大噪，這之后又發(fā)布了乳腺癌人工智能檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)的表現(xiàn)甚至超越了醫(yī)學(xué)專家。
盡管如此，谷歌的AI模型卻沒有在此道大規(guī)模落地。
谷歌首席投資官兼CFO露絲?波拉特曾坦承：谷歌將AI應(yīng)用于醫(yī)療保健領(lǐng)域——從通過分析和研究電子病歷預(yù)測患者疾病到輔助檢測肺癌等疾病，雖然我們?nèi)匀惶幱诩夹g(shù)開發(fā)的早期階段，但是結(jié)果是充滿希望的。
通俗易懂地說，谷歌的AI尋癌屬于性研究，處于科研試驗階段，臨床大規(guī)模實踐還有很長一段路要走。
如此一來，全球癌癥篩查主要依賴傳統(tǒng)方式。
問題在于，傳統(tǒng)方式準確率與醫(yī)生自身素質(zhì)與經(jīng)驗息息相關(guān)，導(dǎo)致癌癥的檢測成本高，癌癥早篩的普及率低。
大規(guī)模早篩，中國拔得頭籌
與之對應(yīng)的是，中國即將率先進入AI尋癌的黃金時代。
2023年11月，達摩院醫(yī)療AI團隊聯(lián)合全球多家醫(yī)療機構(gòu)發(fā)布胰腺癌檢測模型PANDA，利用AI放大并識別平掃CT圖像中那些肉眼難以識別的細微的病灶特征，實現(xiàn)早期胰腺癌檢測，并克服了過往篩查手段假陽性偏高的難題。
一言以蔽之，依托平掃CT+AI的方式，可以達到大規(guī)模胰腺癌早篩的目的。
更為重要的是，判斷存在胰腺病變的準確率高達92.9%，而判斷無病的準確率高達99.9%，且不會給病人帶來額外的輻射與經(jīng)濟負擔。
AI尋癌準確率高
復(fù)旦大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院放射診斷科主任顧雅佳教授表示：設(shè)想一下，我們?nèi)ンw檢時做個最簡單的平掃CT，就能查出有無胰腺癌，這將幫助到很多胰腺病人，減少悲劇的發(fā)生。
基于PANDA的研究成果，達摩院正在探索AI多癌篩查技術(shù)，預(yù)期覆蓋胰腺癌、食管癌、肺癌、乳腺癌、肝癌、胃癌等8種致命癌癥與骨質(zhì)疏松、心血管病等5種慢性疾病。
PANDA模型之所以后來居上，背后的原因有二。
一方面，健康中國戰(zhàn)略有力。
2016年，《健康中國2030規(guī)劃綱要》頒布，中國癌癥5年生存率從2015年的40.5%上升到2022年的43.7%，而《健康中國行動——癌癥防治行動實施方案（2023-2030）》又提出進一步完善癌癥防治體系建設(shè)。
眾所周知，早篩是癌癥防治的關(guān)鍵。
由此可見，PANDA模型不但擁有廣闊的應(yīng)用場景，還有時間的緊迫性，這為臨床大規(guī)模實踐創(chuàng)造了條件，2024年2月已率先在麗水市中心醫(yī)院和景寧縣人民醫(yī)院落地部署。
達摩院醫(yī)療AI團隊負責人呂樂表示：正在聯(lián)合全球多家頂尖醫(yī)療機構(gòu)，利用AI技術(shù)探索低廉、高效的多癌篩查新方法，希望能讓人們通過一次平掃CT就查出多種早期癌癥。
另外一方面，谷歌分心。
一名業(yè)內(nèi)人士告訴鋅刻度：其實谷歌與達摩院AI賦能的底層邏輯是一樣的，都可以做到提高癌癥篩查的準確率、減少病人的等待時間，但谷歌的效率一言難盡。
上述業(yè)內(nèi)人士進一步表示，AI一直是谷歌的底色，早早按下AI的快進鍵，可一直在落地上進展不大，AI+醫(yī)療亦是如此，布局較為全面、技術(shù)底蘊深厚，但少了臨門一腳。
事實上，谷歌2021年解散了獨立的谷歌醫(yī)療健康部門（Google Health），就可見一斑。
更為糟糕的是，2022年谷歌一度成為華爾街第六大做空目標，不得不減員增效給資本市場一個交代，到了2023年又被OpenAI偷塔，追趕成為谷歌的關(guān)鍵詞。
這么一來，AI尋癌并沒有成為谷歌的重心，被彎道超車也就不足為奇了。
AI落地，走到哪一步了？
以上可見，AI落地比技術(shù)更重要。
眼下，AI進入大模型時代，行業(yè)可謂百家爭鳴，卷算力資源、卷參數(shù)多寡、卷應(yīng)用場景、卷商業(yè)營銷、卷數(shù)據(jù)榜單……
但大模型已經(jīng)從嘗鮮走向?qū)嵱?，未來真正可以勝出的一定是深耕?yīng)用場景的企業(yè)，這對玩家們提出了更高的要求。
以AI+醫(yī)療為例，AI已深入就診、治療、隨訪、體檢等多場景，協(xié)助醫(yī)生工作提效、幫助患者就醫(yī)提效、助力醫(yī)療各類機構(gòu)降本增效、緩解醫(yī)療資源緊張……
譬如，利用語音AI來智能識別醫(yī)生與患者的對話內(nèi)容，然后將數(shù)據(jù)輸入到電子病歷中來自動創(chuàng)建臨床記錄，從而提升醫(yī)生診斷的有效率。
當然，落地也不乏挑戰(zhàn)。
醫(yī)療數(shù)據(jù)天然具備敏感性，如何合規(guī)、完整、可持續(xù)、高質(zhì)量地獲取，關(guān)系著AI的準確性、可靠性與合法性。
而經(jīng)濟性，是另外一個不可忽視的難點。
一名證券分析師在接受《21世紀經(jīng)濟報道》時表示：我們認為，量化AI技術(shù)在長期運行中的經(jīng)濟效益，可以通過分析AI技術(shù)提高診斷準確性、降低誤診率、優(yōu)化治療方案等方面的效果，來評估經(jīng)濟效益，未來也可以跟DRG/DIP在醫(yī)療精益化管理的實踐相結(jié)合以進一步提高DRG/DIP政策的執(zhí)行效果。
AI專利數(shù)量中國領(lǐng)跑
此外，應(yīng)用成為AI落地的關(guān)鍵詞。
阿里巴巴推出淘寶問問、京東推出京言，雙雙側(cè)重電商購物；字節(jié)跳動推出豆包小悟空等，側(cè)重搜索與視頻編輯；騰訊推出小琴未伴AI一起聽等，側(cè)重社交與音樂；百度重塑旗下產(chǎn)品，推出百度GBI云一朵等AI原生應(yīng)用……
Gartner的數(shù)據(jù)顯示，2026年預(yù)計超過80%的企業(yè)將使用生成式AI應(yīng)用程序接口（API）或部署支持生成式AI的應(yīng)用。
總而言之，AI的競爭高地勢是產(chǎn)業(yè)，唯有落地扎根產(chǎn)業(yè)，解決產(chǎn)業(yè)的實際問題，才能開花結(jié)果，釋放更大的勢能，推動新質(zhì)生產(chǎn)力快速發(fā)展。
不難看出，中國AI正在跑步前進。
看完覺得寫得好的，不防打賞一元，以支持藍海情報網(wǎng)揭秘更多好的項目。
感謝您的支持，我會繼續(xù)努力的!
打開支付寶掃一掃，即可進行掃碼打賞哦
手機直接保存圖片,掃一掃識別二維碼,即可進行掃碼打賞哦
