Peluang dan cabaran kecerdasan buatan memasuki bidang perubatan

Sejak konsep kecerdasan buatan (AI) menjadi popular, kemasukannya ke dalam pelbagai bidang perindustrian telah dipercepatkan. Walau bagaimanapun, memandangkan kerumitan bidang perubatan, pengembangan AI dalam industri perubatan masih belum lancar pasaran awal yang tidak matang Sukar untuk benar-benar dikomersialkan.

Jika dibahagikan mengikut bidang di mana kecerdasan buatan memasuki bidang perubatan, kategori utama ialah penyelidikan dan pembangunan dadah, diagnosis dan rawatan, pengecaman imej, robot pembedahan dan pengurusan kesihatan. Walau bagaimanapun, dari sudut pandangan praktikal, walaupun terdapat beberapa kemajuan dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, masih terdapat jarak tertentu dari skala sebenar Atribut alat dalam bidang diagnosis dan rawatan adalah lebih kuat, dan peranannya dalam rawatan perubatan hanyalah peranan subsidiari berasaskan maklumat. Bidang yang benar-benar menarik pasaran dalam tempoh lima tahun yang lalu ialah penyelesaian AI (terutamanya pengecaman imej), robot pembedahan dan pengurusan kesihatan.

Walaupun pasaran modal bersemangat tentang bidang ini, dari sudut pandangan semasa, prospek pembangunan sebenar adalah robot pembedahan Tanpa transformasi strategik, dua bidang lain akan sukar untuk dibangunkan secara komersial walaupun dalam jangka panjang Skala.

Empat sudut analisis

Ketiga-tiga ini boleh dianalisis dari empat sudut: atribut kawal selia, kepraktisan, segera dan kemampanan.

Pertama sekali, dari perspektif atribut kawal selia, lesen kawal selia diperoleh berdasarkan peranti perubatan Walau bagaimanapun, hanya robot pembedahan yang benar-benar bergantung pada peranti perubatan dan bahan habis pakai untuk menavigasi model perniagaan peranti. Lesen, tetapi sebenarnya ia tidak bergantung pada peranti perubatan itu sendiri untuk pembangunan, tetapi lebih suka model pemformatan perubatan di hospital dan luar. Pengecaman imej adalah serupa dengan jabatan pengimejan di hospital yang membeli sistem untuk meningkatkan keupayaan maklumat mereka, manakala terapi digital adalah serupa dengan menggunakan perisian maklumat untuk menjalankan pengurusan susulan dan pemulihan khusus di luar hospital. Dari perspektif capaian kawal selia, model peranti perubatan dan bahan habis pakai ialah model perniagaan yang matang dengan harga unit yang tinggi bagi setiap pelanggan manakala model perisian maklumat pakar mempunyai harga unit yang lebih rendah bagi setiap pelanggan, dan pertumbuhan skala pasaran bergantung pada volum . Bagi pengurusan kesihatan di luar hospital, logik model perniagaan pun tidak dapat diwujudkan.

Kedua, dari sudut praktikal, robot pembedahan dan pengecaman imej adalah sangat praktikal. Pengguna kebanyakannya adalah jabatan hospital dan mempunyai keperluan pembelian yang agak jelas. Keberkesanan terapi digital hanya terbukti dalam ujian, tetapi kerana ia tidak pernah mendapat pangkalan pengguna yang besar, kepraktisannya dipersoalkan. Memandangkan ia memerlukan preskripsi daripada doktor dan disasarkan terutamanya kepada pelanggan C-end di luar hospital, senario penggunaan terapi digital tidak boleh mencipta senario keperluan mendesak seperti dua yang pertama Semuanya dikawal oleh kehendak subjektif individu , dan kemampanan adalah lemah.

Sekali lagi, kesegeraan menentukan keupayaan dan kesanggupan untuk membayar dengan segera yang rendah akan menyebabkan kesanggupan membayar yang rendah, dan sebaliknya. Dari perspektif kesediaan untuk membayar, keperluan robot pembedahan adalah tinggi dan kesanggupan untuk membayar adalah tinggi, tetapi keperluan pengecaman imej tidak begitu kuat, dan keperluan terapi digital adalah lebih lemah dan kesanggupan untuk membayar lebih rendah. Dari perspektif kemampuan, hospital mempunyai dana paling mencukupi untuk membeli peralatan dan penerimaan pasaran tertinggi. Pengiktirafan imej terhad kepada jabatan pengimejan, dan pembiayaan agak terhad, jadi keupayaan untuk membayar jelas terhad. Selain itu, perkhidmatan yang disediakan oleh pengecaman imej lebih serupa dengan perisian maklumat, menjadikannya sukar untuk menaikkan harga unit bagi setiap pelanggan. Bagi terapi digital, keupayaan untuk membayar di luar poket di sisi pengguna sentiasa menjadi masalah besar. Sukar untuk mempromosikan pengkomersialan industri dan mesti bergantung kepada pembayar Walau bagaimanapun, pembayar perlu melihat keberkesanan dan kos yang jelas kawalan. Terapi digital tidak mempunyai ini, dan sukar untuk mendapatkan skala yang diperlukan.

Akhir sekali, dari perspektif kemampanan, sama ada model perniagaan boleh terus memenuhi keperluan pelanggan dan keupayaan pembayaran adalah kunci robot pembedahan dan pengiktirafan imej terutamanya bergantung pada perolehan hospital, dan mempunyai keupayaan kemampanan yang kukuh, tetapi digital. terapi bergantung pada C-end dibiayai sendiri, jadi sukar untuk mendapatkan skala pasaran yang stabil dan kemampanannya lemah.

Cabaran skala

Pada dasarnya, pengecaman imej lebih membantu doktor dari segi kecekapan, tetapi tidak seperti sistem maklumat global seperti rekod perubatan elektronik, institusi perubatan mempunyai Tiada keperluan mendesak untuk menambah baik tempatan. kecekapan. Oleh itu, di bawah premis bahawa kesanggupan membayar institusi perubatan tidak kukuh, harga produk pengecaman imej hanya boleh dibandingkan dengan sistem maklumat khusus, dan sukar untuk dibandingkan dengan sistem maklumat hospital besar. Dalam persekitaran pasaran di mana permintaan adalah terhad dan penetapan harga sukar untuk diperbaiki, pengkomersilan pengecaman imej menghadapi had yang besar.

Sebaliknya, pengiktirafan imej ialah perkhidmatan intensif buruh yang memerlukan banyak tenaga kerja untuk menghasilkan biomarker Ini telah meningkatkan kos syarikat dengan ketara Kos setiap 1 yuan hasil yang diperoleh adalah Jauh lebih tinggi daripada 1 yuan, model perniagaan sedemikian hanya boleh disokong oleh pembiayaan berterusan. Tidak seperti syarikat Internet tradisional, kerana ia adalah pasaran 2B sepenuhnya dan harga unit bagi setiap pelanggan adalah rendah, syarikat pengecam imej tidak mempunyai kemungkinan skala yang cepat dan sukar untuk membakar wang untuk pembangunan jangka panjang.

Walaupun bidang robot pembedahan agak sempit, pada masa ini yang matang kebanyakannya adalah rongga perut, terutamanya urologi dan pembedahan am Ia masih akan mengambil masa untuk meningkatkan ortopedik, kerana ia boleh menyelesaikan masalah sakit doktor boleh menambah baik prosedur pembedahan Ketepatan dan kecekapan telah mencapai perkembangan yang ketara selepas beberapa tahun penanaman pasaran. Disebabkan oleh harga seunit yang tinggi bagi setiap pelanggan dan asas tertentu pengguna yang membayar sendiri, robot pembedahan akan melihat pertumbuhan yang ketara kerana insurans perubatan disertakan dalam beberapa kawasan.

Walau bagaimanapun, pasaran robot pembedahan masih kekurangan jenama domestik yang ketara. Walaupun pada masa ini terdapat banyak barisan produk dalam pembangunan dan ujian klinikal, masih terdapat kekurangan produk robot pembedahan yang benar-benar berskala. Robot pembedahan adalah model perniagaan pembangunan jangka panjang, tetapi membuka saluran jualan di pasaran hospital mesti diselaraskan rapat dengan pembangunan produk Jika tidak, adalah mudah untuk membentuk situasi di mana terdapat produk tetapi tiada pasaran, dan ia akan menyeret selama bertahun-tahun, tidak dapat menjana aliran tunai, dan sentiasa memerlukan pemindahan darah.

Manifestasi utama kecerdasan buatan dalam bidang pengurusan kesihatan ialah terapi digital. Terapi digital bukanlah produk baharu, tetapi lebih kepada model perisian-tambah-perkakasan yang membungkus semula produk sedia ada. Tidak seperti pengecaman imej dan robot pembedahan, terapi digital lebih berorientasikan individu. Intipati kecerdasan buatan adalah untuk meningkatkan kecekapan dan kemahiran serta mengurangkan kos, tetapi terapeutik digital tidak mencerminkan perkara ini. Walaupun terapeutik digital telah menunjukkan dalam ujian bahawa ia boleh berkesan dalam rawatan dan pengurusan keadaan kesihatan kronik atau mental, dalam amalan, keberkesanan sebenar mereka masih dipersoalkan. Akibatnya, insurans perubatan dan insurans komersial masih sangat berhati-hati sebagai pembayar, dan kesediaan mereka untuk melindungi terapi digital secara langsung adalah sangat rendah, mengurangkan kemungkinan peningkatan pesat.

Sudah tentu, kelebihan utama kecerdasan buatan dalam terapi digital ialah algoritmanya secara berterusan melaraskan data pengguna untuk mempromosikan algoritma menjadi lebih tepat, sekali gus meningkatkan tahap kesihatan pengguna. Walau bagaimanapun, sama seperti pengecaman imej, pelaburan tenaga kerja yang tinggi dan sampel yang besar diperlukan untuk membangunkan algoritma dengan ketepatan yang lebih tinggi. Terapi digital semasa menggunakan model penyelidikan dan pembangunan ubat, dan hanya menjalankan ujian ke atas kumpulan kecil orang di hospital. Apabila produk terapi digital sedemikian dilancarkan, kadar penggunaan pengguna dan kadar pembaharuan tidak tinggi Sebagai peneraju, kadar pendispensan preskripsi sebenar Pear Therapeutics hanya 50%, dan kadar pembayaran preskripsi sebenar hanya 25%, yang sangat menyekatnya. berpotensi untuk skala.

Oleh itu, jika kita menilai daripada potensi model perniagaan, keperluan mendesak pengguna, kesanggupan dan keupayaan untuk membayar, dan kemampanan adalah kunci untuk menilai sama ada ia boleh mencapai pembangunan sebenar pada masa hadapan. Berdasarkan arah aliran pasaran, model perniagaan robot pembedahan telah matang, tetapi tertakluk kepada keupayaan teknologi dan skala masa depan bergantung pada kematangan teknologi dan kawalan kos. Model perniagaan penyelesaian AI berdasarkan pengecaman imej masih belum matang, dan sama ada ia benar-benar boleh ditingkatkan pada masa hadapan tertakluk kepada sama ada senario aplikasi permintaan tegar baharu boleh ditemui dan kesediaan hospital untuk membayar meningkat. Terapi digital belum mempunyai model perniagaan yang jelas, dan pasaran akan terus diterokai. ????

Atas ialah kandungan terperinci Peluang dan cabaran kecerdasan buatan memasuki bidang perubatan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!