铅笔道 专栏作者 | 智能相对论

智能相对论：深挖人工智能这口井，评出咸淡，讲出黑白，道出深浅。

在过去的一年里，BAT、谷歌、微软、苹果等科技企业均不遗余力地布局AI＋医疗，而他们的第一步都十分有默契地选择了“癌症诊断”。
为什么“癌症诊断”成为了巨子们的“宠儿“呢？

回顾近期聪慧医疗领域的***，巨子们的动作不断。

去年7月，阿里发布“DoctorYou”AI系统，紧张运用于医学影像诊断；去年8月，腾讯发布AI医学影像产品“觅影”，用于早期癌症诊断；今年9月，英特尔技能团队发布AI全周期康健管理系统，帮助提升乳腺癌筛查的检测精度和效率；不到一个月，谷歌又开拓出了一种名为“淋巴结助手”的AI系统，采取癌症检测算法，能够自动评估淋巴结活检……

在梳理了巨子们的AI医疗产品后，智能相对论（ID：aixdlun）创造，“癌症诊断”成为了浩瀚产品的一个共同点。
在过去的一年里，BAT、谷歌、微软、苹果等科技企业均不遗余力地布局AI＋医疗，而他们的第一步都十分有默契地选择了“癌症诊断”。

为什么“癌症诊断”成为了巨子们的“宠儿“呢？

外在驱动：时期的“号召”

成本永久是趋利的，广阔的市场空间，强有力的社会和技能保障，这些由外部环境带来的上风将会是AI＋癌症诊断强大的背后支撑力。

1.有需求

一方面，我国人口老龄化趋势严重，工业化和城市化带来的环境污染以及生活习气的改变，使得我国居民的肿瘤发病率和去世亡率明显提高，恶性肿瘤已经成为我国居民的“头号杀手”，去世亡比例在25%以上。

据全国肿瘤登记中央数据显示，在中国每年每十万人中有264人患癌，生平中22%的概率患癌症；每年每十万人有192人患癌去世亡。

另一方面，2018年，很多行业都默契地提及了“消费升级”这一趋势，而放在医疗行业，“消费升级”的征象也同样存在，未来的患者消费趋势之一将会是加强肿瘤早期检测和管理，人们的早期筛查意识会提高。

与人们急迫意愿形成光鲜比拟的是，医院里筛查癌症紧张是通过化验血肿瘤指标及B超、CT、MRI、PET-CT等，检讨方法的敏感性和特异性均不高，因此，社会上也呼吁更有效的早期筛查癌症的新技能和新方法。

2.有条件

首先，癌症治疗支付方的增加给癌症AI产品市场带来利好。
目前，大多数恶性肿瘤都包含在职工医保、城镇居民医保和从村落互助医疗平分歧种类医保的报销项目范围内。
2012年，国家基药目录首次弥补抗肿瘤药，包括2个赞助用药在内的26个化药以及1个中药已经被纳入大病医疗保险基金支付范围。
屯子医疗保障在2014年也开始向大病医疗转移，肺癌、胃癌等20种疾病治疗全部纳入大病医保范畴。

除了医保，还有商业保险，2012年以来，海内癌症保险在多种成分的共同协力下，呈现强进的市场增长趋势。
据中国保险行业协会发布的《人身险产品同盟老年防癌疾病保险剖析报告》显示，截止2017年6月尾，老年防癌疾病保险的累计参加人数超过144万人，保费收入超过31亿元，共计为市场供应超过1560亿元癌症保障。

其次，打算机视觉技能的广泛利用能够加持癌症AI产品。
不论是抖音、快手等短***的崛起，还是微信表情包的泛滥，毋庸置疑的是，人类社会已经进入视觉信息的大数据时期。
视觉技能也被认为是推动当前经济进步的革命性技能，它已经被广泛运用于多个领域，包括人脸识别、自动驾驶、安防监控、工业检测、美图、医学影像等等。

在各种视觉数据的推动下，打算机视觉技能结合互联网，能够与医疗做事不断深入交叉领悟，逐步形成一种新的前端变革形态，尤其是基于特色选择的机器学习技能，能够基于多尺度变换空间的特色提取海量特色，进而提升癌症的诊断效果。

人工智能赞助诊断流程图

图片来源：《卷积神经网络和迁移学习在癌症影像剖析中的研究》余绍德

内在驱动：巨子的“小算盘”

1.AI＋癌症诊断，实在是为了最大程度符合社会期待。

在大众的认知中，“癌症”基本即是“去世亡”（事实并非如此），抗癌便是在与去世神作斗争，而在人与“神”的战斗中，但凡有一个产品能够为人们哪怕加持一个小小的光环，这个产品都会被给予无限赞誉。

其余，中国肿瘤患者的5年生存率在30%旁边，远远掉队于美国和日本的60%，在这种情形下，人们对付癌症防治的期待值并不高，与之干系的技能产品也难以得到人们全身心的信赖和依赖，在人们眼里，癌症诊断的AI产品做得不好是十分正常的，毕竟人类年夜夫的能力也十分有限。

以是，新技能的一点点进步可能都会得到人们积极的反馈，这就相称于一个考试总是得30分的学生，溘然够到了及格线，即便不是最精良的，但家长依旧会感到欣慰。
这也是为什么浩瀚AI产品不断强调自己的精确率高于人类诊断的缘故原由。

2．“下注”癌症诊断，实在是为医学影像诊断的降维攻击打根本。

医学影像诊断是医疗的主要根本，是临床数据中最主要的诊断依据之一。
医学影像分两个部分，一个是医学成像，也便是图像重修，利用AI实现少剂量成像，快速成像等。
另一个是影像剖析，也便是通过图像智能识别技能较大程度降落年夜夫事情量。

巨子抢占癌症诊断的赛道，实在是采取了“擒贼先擒王”的计谋。
将人工智能技能用于癌症诊断中，是由于癌症种类多，病理繁芜，能够整合更多的影像剖析数据，让产品“学习”专家年夜夫的医疗知识，仿照年夜夫的思维和诊断推理。
癌症的防治难度众所周知，仅仅从"大众年夜众认知来看，如果癌症检测算法的准确率足够高，那其他疾病诊断是不是也不在话下呢？如果AI产品能以癌症为入口，进入全体医疗赞助诊断领域，患者们也将拥有更多的治疗选择。

变现困难，AI＋癌症诊断还须要更多耐心

巨子们的想象都很美好，但“打脸”总是来得太快。
IBM的沃森康健系统即便拥有了完善的肿瘤系统，但在与有名肿瘤专科医院MD Anderson互助中也摔了个跟头——沃森在2012年与MD Anderson签署协议，共同开拓“肿瘤专家顾问”(Oncology Expert Advisor)，仅四年后，德州大学审计办公室对该项目出具48页审计报告，终止了连续互助。

终止互助的缘故原由有很多，但个中一个成分是“肿瘤专家顾问”难以成功推广到其他医院，即便MD Anderson在全体项目上花费了六千两百万美元。
空想和现实总是有着太多差距，变现困难成为现如今AI癌症产品的难题。
这还只是医院“大亏本”，如果放在海内，这六千两百万美元恐怕便是巨子们要支付的账单了。

探究个华夏因，紧张有两方面。

一方面，在医疗的支付领域，我们上文中也提到，保险机构正在加强对患者的保障，但这种保障本色上制约了医疗机构的发展，医疗机构的营收取决于保险的赔付规则而非患者自费用度，这也就决定了医疗机构难以找寻有效的C端盈利办法和营销手段，也就制约了医疗机构中产品和技能的更新迭代。

另一方面，AI尚属新兴领域，入驻医疗机构须要大量的人力物力和成本的投入，但医院的***性决定了其须要面临长期的亏损，这种特性哀求企业不能有太强的退出期限，在产品落地的过程中，须要长期计策成本，而这种长期的花费也导致巨子们在此领域频频受挫。

结论：

“癌症”，这两个字眼实在太过无情和可怖，以是，当巨子们纷纭入局AI+癌症诊断，实在是一件大家喜闻乐见的好事——如果企业能利用自身的技能和成本积累做出好的医疗产品，不仅形成了好的品牌的认知，更是为浩瀚被病魔缠身的患者们带来一些生生活的希望。

编辑 | 丹丹

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