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人工智能医疗需求及政策发展分析:AI+医疗将达200亿市场规模[图]

来源:作者: 日期:2019-06-27 浏览:

人工智能(AI)已进入医疗的众多细分领域,应用场景包括疾病诊疗、医疗辅助、药物开发等。而凯发k8下载病理诊断是一种基于图像信息的诊断方式,被誉为疾病诊断的“金标准”,却由于自动化程度较低,病理医生缺乏等原因,在我国发展落后。通过图像识别技术,AI助力病理转向数字化诊断,能有效提升病理诊断效率,AI对病理行业的赋能有望突破行业瓶颈。

一、病理诊断

人工智能++医疗将给医疗行业的众多细分领域带来巨大变革,解放医生紧缺现况。人工智能+医疗成为近年来的行业热点,计算机技术与医疗服务的跨界合作为未来的行业发展提供了全新维度。人工智能主要应用于医疗领域的疾病诊断、医疗辅助、医药开发等方面,具体包括病理诊断、影像诊断、语音识别、健康管理、可穿戴设备、医院管理、精神健康、药物挖掘、生物技术等细分领域。人工智能在医疗健康领域的深耕,有望缓解优质医生资源稀缺、重复劳动负荷重、诊断质量不均衡等医疗诊疗领域的瓶颈,不但能够提升医护人员的工作效率,降低医疗成本,并能够借助大数据平台进行科学有效的日常监测预防。

图像识别和判读是人工智能最有优势的领域之一,影像AI是人工智能结合医疗行业的重要分支。现阶段AI在医疗的主要应用场景为医院病理科与影像科的疾病诊断与成像辅助。病理科与影像科都是通过相关设备获取医学影像进行疾病诊断,但依据两个科室诊断特点,AI应用有所不同。病理AI现阶段主要功能在于排除阴性样本,提示阳性区域,辅助病理医生提升病理诊断效率或替代病理医生进行某些疾病的诊断;影像科应用包括AI辅助快速成像与影像诊断两个方面,一方面可以通过AI辅助成像可以有效缩短检查时间,减少对人体的辐射伤害,另一方面通过机器学习训练算法可以实现计算机对疾病的影像诊断。

病理诊断是一种基于图像信息的诊断方法。病理诊断是将疑似病灶部位的活体组织或脱落细胞制成切片后,由病理医生通过显微镜观察其细胞形态、组织结构、颜色反应等情况,并结合自身专业知识与临床经验作出的诊断,是一种基于图像信息的诊断方法。病理诊断是目前诊断准确性最高的一种诊断方式,病理诊断往往被作为绝大部分疾病,尤其是癌症的最终诊断,被誉为疾病诊断的“金标准”。

相比于检验科、影像科的诊断,病理科诊断具有自动化程度低、诊断时间长的特点。病理诊断可分为取样、制片、染色、诊断四个环节,取样环节是否取到病变细胞、制片及染色后成片是否清晰都会直接影响最终的诊断结果,因此对制片的技术人员专业水平具有较高的要求,目前自动化水平较低;由于病理诊断是通过对细胞层面的医学影像进行观察诊断,为防止漏诊,一个组织样本往往制成多个切片,制片、染色、诊断、报告等各个环节耗时较长,相比与检验、影像科室,病理科诊断所需时间较长,需要更多的专业人力投入。

病理诊断具有自动化程度低、样本量大的特点

科室 检验指标 自动化程度 诊断时间 诊断类型 病理科 细胞、组织图像 低 长 明确诊断 检验科 体液成分量化指标 高 短 推理诊断 影像科 器官影像 高 短 推理诊断

数据来源:公开资料整理

病理医生缺口巨大,制约行业发展由于我国病理学科设置不全面,医生培养周期较长,收入过低,劳动负荷过重以及基层医院不重视等因素造成我国的病理人才流失严重,数目紧缺。旺盛的病理诊断需求与稀缺的病理医生资源的不平衡已经成为制约行业发展的决定性因素。而病理诊断基于图像信息的特点使得AI助力病理诊断成为可能,有望解决病理诊断供需不平衡的发展现状。

二、数字化诊

病理AI是通过人工智能算法,对数字化的病理切片进行诊断。目前较为典型的应用就是DNA倍体检测,人体正常细胞为2倍体,分裂过程中的细胞处于2-4倍体状态,而肿瘤细胞会出现显著异常的DNA含量,出现4倍体以上的异常DNA倍体细胞,通过对异常DNA倍体细胞的检测,就可以知道样本是否存在突变的细胞,在肿瘤的早期诊断中有较好的应用,能够有效提升诊断效率,提供标准化、数量化的检验指标。

引入AI辅助甚至替代人工进行一些常规的病理诊断及癌症筛查,能够有效弥补人工诊断效率低、病理医生不足、缺乏统一质控管理等问题。

病理AI诊断流程主要包括标准化切片的制作、切片数字化扫描、AI算法读片、AI提示阳性切片人工复核等环节。实现病理AI诊断的主要关键点在于标准化的制片、数字化处理、足量的基础数据对算法模型进行训练、AI算法假阴性率(病变细胞误识为正常细胞)的控制等。作为计算机AI识别图像进行诊断,对于切片图像的标准化要求较高,能够保证稳定的制片、成像标准的仪器是开发病理AI算法基础;其次病理诊断覆盖的疾病种类较多,尤其是癌症类型繁多,要实现病理AI对各个病种的精确诊断需要大量的病例数据支持,目前行业的主要切入口在于通过对常见病种普查的辅助诊断来降低病理医生的重复性工作,提升病理诊断效率,这一模式中的关键在于控制病理AI算法的假阴性率,防止出现由于算法的误判导致漏诊,保证病理AI能够在保证诊断有效的前提下提升病理诊断效率。

病理AI诊断流程包括制片、切片数字化扫描、AI读片、阳性切片人工复核等环节

人工制片 经过取样、切片、染色等步骤制成病理切片 数字化 通过高清扫描设备将病理切片转变为数字图像 AI读片 利用经训练的AI算法对数字图像进行分析处理,排除阴性切片 医师读片 医师对阳性切片进行复核,确定疾病种类 出具报告 根据AI报告及医师检查出具诊断报告

数据来源:公开资料整理

三、医疗大数据

通过AI技术和医疗大数据平台的结合,人工智能在医疗影像辅助诊断、药物开发、疾病预测等方面开始发挥重要作用。病理AI使稀缺的病理医疗资源满足更多的诊疗需求,解放病理医生的大脑和双手,尽可能惠及更多普通患者。

病理AI开发过程主要包括有效数据的采集积累,基于有效数据的算法开发、模型训练,以及医院、第三方检验相关场景的应用。数据基础包括相关硬件设备生产商和医院、第三方检验机构,算法开发涉及权威的病理专家集团、智能算法开发企业等,AI应用场景回归到医院病理科及第三方检验机构。针对下游不同医疗应用场景和病理诊疗特点,开发不同的算法辅助医生诊断,并随着数据量的扩充和下游需求持续更新。

有效数据的积累是现阶段病理IAI算法开发关键。目前产业仍处于发展初期,有效数据的积累是进入下一阶段的关键。国内大部分医疗数据存储于医院以及第三方检验机构,一方面,医院内部的临床数据中心建立尚不完善,医院内部数据互联互通程度和共享程度尚低,医疗数据涉及病人隐私,共享机制和规范缺乏;另一方面,第三方检验机构具有较好的数据资源积累,但不同检验机构由于相关设备、软件的差异,数据标准化程度各不相同,往往基于自身掌握的数据资源进行算法开发。

病理AI同时隶属于AI+医疗行业,2018年我国AI+医疗市场规模有望达到200亿元,近年来保持高速增长。病理AI属于AI+医疗领域的医学影像诊断细分领域,应用于疾病的诊疗环节,主要适用的技术包括数字化成像、图像识别、人工智能算法等,是人工智能结合医疗行业的重要分支。根据调查数据统计,2016年我国AI+医疗行业规模为96.61亿元,同比增长122.09%;2017年达130亿元,同比增长34.56%,2018年我国AI+医疗行业有望达200亿的市场规模,同比增长53.85%。

2015-2018年中国AI+医疗市场规模及增速

数据来源:公开资料整理

宫颈癌筛查是当前病理AI中应用最广泛的检测场景。根据中国癌症中心统计数据,宫颈癌位居女性癌症发病率第六位,是最常见的妇科高发恶性肿瘤之一。通过病理薄层细胞学检测或HPV检测可有效进行早诊早治。由于其可通过定期筛查预防、需求量大、病例数据积累较多等特点,成为病理AI率先布局领域,以宫颈癌为代表测算细胞病理筛查宫颈癌的市场空间:21–65岁女性均需进行宫颈癌定期筛查,我国适龄女性人口在4亿人左右。以每人年均0.5次宫颈癌液基薄层细胞学检查(TCT)检查计算,宫颈癌细胞病理筛查潜在市场规模约为442亿元,这为病理AI进行宫颈癌筛查提供了广阔发展空间。

目前国内AI病理行业主要由上游的硬件设备、试剂生产商,中游的病理专家和智能算法软件开发企业,以及下游的医院、疾控中心和独立实验室等应用终端构成。

病理AI行业产业链代表企业及主营业务

产业链 代表企业 主要产品 公司简介 上游 安必平 全自动沉降式染色机、样本 转移机、全自动样本处理机 及相关试剂 广州安必平成立于2005年。建立了病理诊断试剂及配 套设备全系列产品,包括液基细胞学、免疫组织化学等 产品,并建立了第三方医学检验所及电子商务平台 鸿琪科技 病理(液基)系列自动染片 机、液基薄层细胞制片机 广州鸿琪科技成立于2005年5月。依托液基细胞学、 免疫组化及分子生物学等技术平台,研发并生产妇科、 肿瘤筛查诊断的医学实验室诊断产品 福怡股份 密闭恒温全自动染片机、数 字病理智能诊断系统、数字 病理远程诊断系统 福怡股份成立于2016年3月。旨在为医院、医生和患 者提供病理专业整体解决方案并提供临床病理智能诊断 技术与标本前处理标准化设备。 中游 视见科技 宫颈液基细胞人工智能筛查 系统、乳腺癌淋巴转移人工 智能分析系统 深圳视见医疗成立于2017年2月。产品研发包含放射 影像辅助诊断、放疗靶区辅助勾勒及病理影像辅助诊断 三大方向,于2018年6月完成4000万A+轮融资。 迪英加 人工智能辅助诊断系统和数 字病理远程会诊系统 迪英加科技成立于2017年1月。迪英加的D-PathAITM 智能病理辅助诊断系统可对图片进行自动检测、识别、 分割,公司于2018年7月完成1500万元A+轮融资。 图玛深维 肺结节智能诊断系统、胸部 X线智能诊断系统 图玛深维成立于2015年。目前产品涵盖肺结节、胸部 疾病、肝病、乳腺癌等较为完整的医学影像辅助诊断产 品体系,公司产品覆盖已超过200家医院。 柏视医疗 鼻咽癌放疗靶区勾画系统、 肺部全病种分析检测分析系 统 柏视医疗成立于2017年。公司定位为医疗人工智能技 术探索者和技术提供商,与国内多家三甲级医院建立合 作关系,2018年获得数千万Pre-A融资。 下游 金域医学 第三方检验 广州金域医学成立于2006年,从事第三方医学检验及 病理诊断业务。 华银健康 第三方检验 广州华银医学检验中心成立于2009年。主要从事第三 方检测诊断技术服务,在全国范围内建立7个区域运营 中心,与腾讯达成战略合作,推进病理AI开发 启源病理 第三方检验 广州启源医学病理诊断中心覆盖基础、分子全病理诊断 与技术平台,完成A+轮融资,将投入病理人工智能研 发、应用场景的建立等。 全产业链 兰丁高科 人工智能宫颈癌筛查系统、 人工智能骨髓细胞(白血 病)诊断系统、独立实验室 武汉兰丁高科成立于2000年。公司主要从事于人工智 能癌细胞诊断研究、生产、销售、临床筛查等业务,多 款产品获CFDA、FDA、CE认证。 麦克奥迪 数字切片扫描与应用系统、 DNA倍体分析系统、独立 实验室 麦克奥迪(厦门)成立于2004年5月。从事病理AI 辅助诊断,远程病理诊断服务,产品通过CFDA认 证。

数据来源:公开资料整理

由于待遇、工作量及培养周期等因素造成我国病理医生极度短缺,经测算我国病理医生缺口多达7万人。病理医生的供需失衡极大限制了病理行业的发展以及基层诊疗水平的提高。AI病理诊断技术能够实现自动化诊断,将辅助病理医生提高诊断效率,并提升诊断灵敏度,病理AI远程系统及独立实验室也有助于基层医疗诊断水平的提高。

四、制约原因

我国目前病理医生规模远未达到临床需求水平。根据卫生部2009年发布的《病理科建设与管理指南(试行)》中规定的标准,病理医师按每100张病床1-2人配备。结合《中国卫生健康统计年鉴(2018)》统计数据,目前我国医疗机构床位数总计7940252张,病理科执业医师及助理执业医师约9660人,以百张病床配备一名病理医生的标准计算,需病理医生约8万名,病理医生缺口在7万名左右,现有的病理医生规模远不能满足国内医院的临床需求。

培养一个成熟的病理医生需要十年以上的时间,病理医生短缺问题在短期内难以通过加大培养力度解决。相比国外,我国病理医生的培养流程相对不成熟,国内目前病理医生大多来自临床医学专业。根据美国病理医生的培养流程,从获得学士学位起到成为具备签发病理诊断报告资格的病理主治医师(AttendingPhysician)需要12-15年。我国目前约7万名病理医生的缺口在短期内难以通过加大培养力度解决。

绝大部分病理医生集中于二级以上医院,基层病理源尤为匮乏,无法开展后续诊疗。根据北京协和医院《2015年国家病理科医疗质量报告》,约62%的病理医生就职于三级医院,约37%的病理医生就职于二级医院,就职于一级医院的病理医生仅为1%左右,基层病理医生匮乏导致基层医疗机构没有病理诊断的能力,只能将患者转诊到大医院进行后续诊疗或者采取保守治疗。病理AI远程诊断或独立实验室可帮助基层医疗机构进行病理诊断,使基层医疗机构具备了开展后续诊疗的条件。

绝大部分病理医生集中于二级以上医院

数据来源:公开资料整理

临床科室中病理科人员成本占比最高

数据来源:公开资料整理

病理诊断所需的时间较长。由于病理检验的自动化水平较低,开展病理检验所需的时间较长。常规的病理检验所需时间至少在3日以上,如果有较为疑难的病症,加做免疫组化或分子病理,所需的诊断时间达7-10个日。相比之下,检验、影像科室的检验项目大部分在日内即可完成。

五、需求、政策推进

AI病理诊断技术能够实现自动化诊断,大幅缩短医生的工作量,但由于目前技术所限,在病理样本采集、图像数据处理及结果判读上仍有大量亟待解决的技术难点。一旦条件稍有偏差,诊断结果或谬以千里,仍需进行大规模多中心的临床验证以保证其准确性。因此,AI诊断的结果最终的结果仍需病理医生审核,并结合其他临床资料进行综合确诊。AI诊断的结果能够辅助诊疗,但无法完全替代病理医生的作用。

多环节影响病理IAI诊断准确性。样本采集制片是病理AI诊断的首要环节,其成片质量直接决定后续图像质量的高低及结果判读的准确性。不同染色制片硬件设备、制片方法以及批次间质控的稳定性决定了成片是否满足后续分析要求。

数据处理是将病理成片转化为图像数据并进行处理的过程。大临床样本数据平台保证了AI训练样本的广泛性和代表性,图像抓取质量校正以及AI诊断算法的开发优化是病理AI准确性得以不断提升的核心要素。

近年我国新发癌症病例呈上升趋势,女性“两癌”(乳腺癌、宫颈癌)发病率居高,基层两癌筛查需求巨大。根据全国肿瘤登记中心统计数据,全国癌症新增病例由2010年的315.7万例上升至2015年的429.16万例,五年增幅达35.94%。女性病例中乳腺癌、宫颈癌的发病率分别为16.51%、6.04%,分别为女性癌症发病率的第一、第六位,基层开展两癌筛查的需求巨大。

女性“两癌”发病率居高

数据来源:公开资料整理

政策大力支持基层开展免费两癌筛查,带来强劲的基层病理诊断需求。2009年政府工作报告首次明确提出“在农村妇女中开展妇科疾病定期检查”,同年卫生部发布了《农村妇女“两癌”检查项目管理方案》,提出了通过宣传、健康教育和为全国35~59岁农村妇女进行“两癌”检查等方式,提高“两癌”早诊早治率,降低死亡率的总目标以及2009-2011年为1000万农村妇女开展宫颈癌检查,为120万人进行乳腺癌检查的年度目标。基层两癌筛查的政策在全国各省市不断推进深化,普及力度、筛查周期、目标群体不断完善,以广东、北京、湖南、浙江等省市为例,近年免费两癌筛查力度均不断加大,免费两癌筛查工作成为政府惠民扶贫的重点工作之一。

2018-2019年政策大力支持基层开展免费两癌筛查,基层病理诊断需求强劲

政策 时间 内容 《优化整合北京市两癌筛查和长效体检的 通知》 2018 “两癌筛查”方法优化后,筛查周期为每三年一次,本次 周期为2019年1月1日-2021年12月31日,筛查对象为 35-64岁的户籍女性。 《湖南省农村适龄妇女“两癌”免费检 查》 2018 全年实现农村适龄妇女“两癌”免费检查100万人 浙江省政府妇女儿童工作委员会全体(扩 大)会议 2019 2018年浙江省财政下达6397万元专项补助资金,为参加 城乡居民基本医疗保险的本省户籍适龄妇女共280余万人 提供免费“两癌”检查。

数据来源:公开资料整理

六、行业发展趋势

近年我国人工智能产业快速发展,行业规模保持高增速。根据中商产业研究院发布的《2018-2023年中国人工智能行业市场前景及投资机会研究报告》数据显示,2017年中国人工智能市场规模将达到152.1亿元,增长率达到51.2%。随着人工智能技术的逐渐成熟,应用场景不断扩展,2018年中国人工智能市场规模有望突破200亿元大关,达到238.2亿元,增长率达到56.6%

2014-2018年我国人工智能市场规模

数据来源:公开资料整理

人工智能行业投融资活跃,资本进入促进行业快速发展。根据调查数据显示,近年来人工智能行业投融资活跃,资本大量进入,全年投资金额由2012年的6亿元快速增长至2017年的582亿元,2017年投资金额同比增速达65.34%。资本的进入将促进人工智能行业快速发展,随着人工智能技术不断成熟,应用场景不断丰富,病理AI诊断技术落地将得以加速。

在医疗影像领域已有多个团队成功开发人工智能诊断算法。谷歌、上海交通大学、浙江大学等科技企业及高校在医疗影像诊断的相关具体疾病检测方面已成功开发出媲美人工诊断准确率的AI算法,AI的诊断速度及准确率能够达到或接近人工水平。随着各病种数据库、算法的不断完善,AI诊断将在医疗诊断中发挥重要作用。

相关报告:智研咨询发布的《2019-2025年中国人工智能医疗行业市场发展模式调研及投资趋势分析研究报告》

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