AI賦能影像設(shè)備和臨床診斷，醫(yī)療芯片國產(chǎn)化面臨技術(shù)突破和商業(yè)化雙重挑戰(zhàn)

對于芯片行業(yè)而言，醫(yī)療是一個特殊的賽道，因?yàn)橥度腴L期長、產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)高、需求總量少。更需要產(chǎn)學(xué)研的密切合作，才能夠有所突破。伴隨著AI的飛速發(fā)展，當(dāng)前我國在醫(yī)療方面已經(jīng)有了非常好的賦能的案例。同時，在醫(yī)工交叉轉(zhuǎn)換成功率方面，國內(nèi)也在探索更有效的路徑。針對醫(yī)療芯片的國產(chǎn)替代，則面臨著技術(shù)攻關(guān)和商業(yè)化的雙重挑戰(zhàn)。如何解決這些挑戰(zhàn)？在首屆南渡江智慧醫(yī)療與康復(fù)產(chǎn)業(yè)高端論壇上，芯原股份創(chuàng)始人、董事長兼總裁戴偉民與諸多行業(yè)大咖一起，進(jìn)行了精彩的分享。

臨床與核心技術(shù)雙驅(qū)動，提高醫(yī)工交叉轉(zhuǎn)換成功率

據(jù)戴偉民博士介紹，西方發(fā)達(dá)國家的醫(yī)工交叉轉(zhuǎn)換成功率為25%到30%，而我國轉(zhuǎn)化水平仍然偏低。針對如何提高醫(yī)工交叉轉(zhuǎn)換成功率，各位嘉賓進(jìn)行了精彩的分享。

上海交通大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院教授、博導(dǎo) 錢大宏認(rèn)為，AI與醫(yī)學(xué)影像結(jié)合，不光是人工智能算法，更多的是跟硬件、跟芯片相結(jié)合。提高醫(yī)工交叉的成功轉(zhuǎn)換率，有兩個驅(qū)動要素。第一個就是臨床驅(qū)動。邊緣計(jì)算中的芯片如何切入到醫(yī)生的工作流中，是落地的關(guān)鍵。臨床的剛需驅(qū)動高科技應(yīng)用，才能實(shí)現(xiàn)“黑科技”和“白大褂”的“黑白結(jié)合”。

第二個要素是核心技術(shù)驅(qū)動。據(jù)悉，過去20年中國外為主的醫(yī)療創(chuàng)新，一個共同的特點(diǎn)是都有定制化的芯片傳感器，而不是直接用市場上可以買到的芯片產(chǎn)品搭建起來的；定制化傳感器是創(chuàng)新醫(yī)療的關(guān)鍵。

醫(yī)療電子芯片是非常難突破的瓶頸，因?yàn)楦M(fèi)來比市場需求量很少（相差幾個數(shù)量級），跟汽車電子比它的周期更長（需要拿到注冊證）。但同時，醫(yī)療電子芯片的高要求又帶來了毛利高、產(chǎn)品壽命長和競爭少的獨(dú)特性。錢大宏表示，要實(shí)現(xiàn)醫(yī)療芯片的突破，需要去匯總整個醫(yī)療產(chǎn)品的需求，然后把這個需求交給芯片設(shè)計(jì)公司。而這其中有著一個斷層，就需要搞笑和和研究院起到橋梁的作用，將開發(fā)方案與算法實(shí)現(xiàn)結(jié)合。如此這般，才有可能突破醫(yī)療電子芯片的瓶頸。

海南大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院院長、海南大學(xué)三亞研究院院長劉謙非常認(rèn)同錢教授提出的兩點(diǎn)要素，同時他補(bǔ)充到，除了這兩個要素外，原創(chuàng)性的理論創(chuàng)新和機(jī)理也可能會引領(lǐng)下一代的檢測技術(shù)，這應(yīng)該也是一個重大因素。

AI賦能醫(yī)療影像：提高設(shè)備檢測速度和臨床檢測準(zhǔn)確性

伴隨著AI的發(fā)展，在醫(yī)療影像方向上，已經(jīng)有了非常有前景的應(yīng)用。據(jù)上海聯(lián)影智能醫(yī)療科技有限公司南大區(qū)總監(jiān)毛亮分享，AI可以在醫(yī)學(xué)影像的設(shè)備和臨床兩個方面實(shí)現(xiàn)賦能。

第一是賦能設(shè)備。有的醫(yī)院影像設(shè)備數(shù)量有限，患者需要長時間排隊(duì)。通過AI可以幫助快速實(shí)現(xiàn)圖像病灶捕捉。例如，以前一個核磁共振需要半個小時，若現(xiàn)在通過AI可以實(shí)現(xiàn)兩三分鐘掃一個，那就可以在有限的地方用有限的設(shè)備實(shí)現(xiàn)更多的病例檢測。另一方面，目前要實(shí)現(xiàn)高對比度，需要打造影劑或提高放射量，而這一就對低齡患者和老齡患者可能會造成一些不好的影響。而借助AI的力量，通過微小定量，低劑量的輻射就可以得到高清圖像。此外，在當(dāng)前的新冠疫情期間，借助一些無線控制和人工智能控制技術(shù)，一些CT檢測就不需要醫(yī)生進(jìn)去操作，直接通過AI技術(shù)自動匹配患者的躺的位置大小，自動匹配篩查肺炎病理切片，避免醫(yī)護(hù)跟患者零接觸。

第二就是賦能臨床。據(jù)悉當(dāng)前不少醫(yī)療事故是因?yàn)槁┰\，沒有進(jìn)行準(zhǔn)確的篩查。而人工智能技術(shù)通過上百萬的樣本訓(xùn)練出來模型，一定程度上提高了醫(yī)療工作人員的診斷率。雖然人工智能技術(shù)賦能醫(yī)學(xué)影像處于早期階段，最先落地的是三甲等級別較高的醫(yī)院；但從提高診斷率、避免漏診的提效角度來看，最大的受眾群體會是基層醫(yī)院、鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院還有縣級醫(yī)院，這個市場是非常巨大的。

據(jù)毛亮介紹，人工智能一直在進(jìn)步，人可以一直學(xué)習(xí)，人工智能也在學(xué)習(xí)。通過各個醫(yī)生的反饋，上海聯(lián)影的AI模型準(zhǔn)確率已經(jīng)從19年的92%，提高到了93%、98%、99%。全中國的所有醫(yī)院反饋信息到上海聯(lián)影，上海聯(lián)影將新的數(shù)據(jù)輸入到模型訓(xùn)練后再給回到各大醫(yī)院。通過數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行迭代，AI模型每三個月就完成一次迭代，讓AI更加智能。

國產(chǎn)芯片替代：未來5年是關(guān)鍵

戴偉民博士認(rèn)為，醫(yī)療芯片的國產(chǎn)替代很重要，能不能在5年內(nèi)跑出一批是非常關(guān)鍵的。因?yàn)獒t(yī)療芯片的量比較小，產(chǎn)品的要求又非常高，所以在技術(shù)和商業(yè)化上都是頗具挑戰(zhàn)。

錢大宏表示，從技術(shù)上來看，五年之內(nèi)中低端芯片實(shí)現(xiàn)替代應(yīng)該是可以的，但高端的5年內(nèi)實(shí)現(xiàn)替代還不太樂觀。但從商業(yè)化的角度來看，很多國內(nèi)外的芯片公司并不愿意進(jìn)入醫(yī)療行業(yè)。因?yàn)獒t(yī)療行業(yè)的周期太長，量也較少，價值反饋的周期較長。如何解決這一難題？錢大宏認(rèn)為可以建立一個非盈利組織，這個非盈利組織有能力支撐自己的現(xiàn)金流，它能夠?qū)訁R總其他醫(yī)療器械公司跟臨床的需求，并且把方案開發(fā)好，把所有的需求一下子給到芯片公司；芯片公司看到這么多需求量，也就有了動力投入這一賽道。

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由于醫(yī)療芯片性能要求高、需求量少，所以其國產(chǎn)替代之路，相比其他芯片更為坎坷。而技術(shù)發(fā)展和商業(yè)化之路的結(jié)合，需要產(chǎn)學(xué)研一起努力，探索中國的醫(yī)療芯片國產(chǎn)替代之路。