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癌症早筛,这回轮到中国AI表演了

产业新闻 27

    中国AI,再次吸引大洋彼岸关注。

    日前,斯坦福大学发布了《2024年AI指数报告》,透露2023年美国人工智能投资额为672亿美元,是中国的约8.7倍;其中,阿里达摩院(湖畔实验室)医疗AI凭借在大规模胰腺癌早筛上的突破,成为唯一来自中国科技公司的AI亮点研究。

    这意味着,AI寻癌,中国走到了世界的前列。

    在癌症早筛这个“新战场”,AI到底有多重要?明明美国是此道的先驱,为何中国后来居上?AI落地,眼下走到哪一步了?

    滴血验癌为假,AI寻癌为真

    “这场战争,人类已经持续了数千年。”

    《众病之王·癌症传》一书透露:“面对癌症,没有人能轻言治愈,为了追上这种疾病的步伐,人类一而再、再而三地创造、学习新知识,扬弃旧策略。”

    于是乎,AI被寄予厚望。

    随之而来的则是“滴血验癌”,一个名为Theranos的公司,宣称借助包括AI在内的高科技手段,从指尖搜集几滴血液就可以快速检验癌症,并自动生成病人的病情诊断报告。

    有了“滴血验癌”的光环,Theranos成为硅谷的独角兽,估值一度触及90亿美元,其创始人一度被称为“女版乔布斯”。

    不过,纸包不住火,骗局最终真相大白,创始人也锒铛入狱。

    癌症新发人数前十的国家

    虽然乱象丛生,但人类渴望借助AI攻克癌症的夙愿没有改变,相较“滴血验癌”,AI寻癌走得更快更稳。

    这其中,谷歌堪称AI寻癌的全球“先锋”。

    早在2016年,谷歌参加 ISBI举办的癌症细胞区域检测竞赛时,旗下的AI工具LYNA对乳腺癌的追踪颇有成效,从而名声大噪,这之后又发布了乳腺癌人工智能检测系统,该系统的表现甚至超越了医学专家。

    尽管如此,谷歌的AI模型却没有在此道大规模落地。

    谷歌首席投资官兼CFO露丝・波拉特曾坦承:“谷歌将AI应用于医疗保健领域——从通过分析和研究电子病历预测患者疾病到辅助检测肺癌等疾病,虽然我们仍然处于技术开发的早期阶段,但是结果是充满希望的。”

    通俗易懂地说,谷歌的AI寻癌属于前瞻性研究,处于科研试验阶段,临床大规模实践还有很长一段路要走。

    如此一来,全球癌症筛查主要依赖传统方式。

    问题在于,传统方式准确率与医生自身素质与经验息息相关,导致癌症的检测成本高,癌症早筛的普及率低。

    大规模早筛,中国拔得头筹

    与之对应的是,中国即将率先进入AI寻癌的黄金时代。

    2023年11月,达摩院医疗AI团队联合全球多家医疗机构发布胰腺癌检测模型PANDA,利用AI放大并识别平扫CT图像中那些肉眼难以识别的细微的病灶特征,实现早期胰腺癌检测,并克服了过往筛查手段假阳性偏高的难题。

    一言以蔽之,依托“平扫CT+AI”的方式,可以达到大规模胰腺癌早筛的目的。

    更为重要的是,判断存在胰腺病变的准确率高达92.9%,而判断无病的准确率高达99.9%,且不会给病人带来额外的辐射与经济负担。

    AI寻癌准确率高

    复旦大学附属肿瘤医院放射诊断科主任顾雅佳教授表示:“设想一下,我们去体检时做个最简单的平扫CT,就能查出有无胰腺癌,这将帮助到很多胰腺病人,减少悲剧的发生。”

    基于PANDA的研究成果,达摩院正在探索AI多癌筛查技术,预期覆盖胰腺癌、食管癌、肺癌、乳腺癌、肝癌、胃癌等8种致命癌症与骨质疏松、心血管病等5种慢性疾病。

    PANDA模型之所以后来居上,背后的原因有二。

    一方面,“健康中国”战略有力。

    2016年,《健康中国2030规划纲要》颁布,中国癌症5年生存率从2015年的40.5%上升到2022年的43.7%,而《健康中国行动——癌症防治行动实施方案(2023-2030)》又提出进一步完善癌症防治体系建设。

    众所周知,早筛是癌症防治的关键。

    由此可见,PANDA模型不但拥有广阔的应用场景,还有时间的紧迫性,这为临床大规模实践创造了条件,2024年2月已率先在丽水市中心医院和景宁县人民医院落地部署。

    达摩院医疗AI团队负责人吕乐表示:“正在联合全球多家顶尖医疗机构,利用AI技术探索低廉、高效的多癌筛查新方法,希望能让人们通过一次平扫CT就查出多种早期癌症。”

    另外一方面,谷歌分心。

    一名业内人士告诉锌刻度:“其实谷歌与达摩院AI赋能的底层逻辑是一样的,都可以做到提高癌症筛查的准确率、减少病人的等待时间,但谷歌的效率一言难尽。”

    上述业内人士进一步表示,AI一直是谷歌的底色,早早按下AI的快进键,可一直在落地上进展不大,“AI+医疗”亦是如此,布局较为全面、技术底蕴深厚,但少了“临门一脚”。

    事实上,谷歌2021年解散了独立的谷歌医疗健康部门(Google Health),就可见一斑。

    更为糟糕的是,2022年谷歌一度成为华尔街第六大做空目标,不得不减员增效给资本市场一个交代,到了2023年又被OpenAI“偷塔”,追赶成为谷歌的关键词。

    这么一来,AI寻癌并没有成为谷歌的重心,被弯道超车也就不足为奇了。

    AI落地,走到哪一步了?

    以上可见,AI落地比技术更重要。

    眼下,AI进入“大模型时代”,行业可谓百家争鸣,卷算力资源、卷参数多寡、卷应用场景、卷商业营销、卷数据榜单……

    但大模型已经从尝鲜走向实用,未来真正可以胜出的一定是深耕应用场景的企业,这对玩家们提出了更高的要求。

    以“AI+医疗”为例,AI已深入就诊、治疗、随访、体检等多场景,协助医生工作提效、帮助患者就医提效、助力医疗各类机构降本增效、缓解医疗资源紧张……

    譬如,利用语音AI来智能识别医生与患者的对话内容,然后将数据输入到电子病历中来自动创建临床记录,从而提升医生诊断的有效率。

    当然,落地也不乏挑战。

    医疗数据天然具备敏感性,如何合规、完整、可持续、高质量地获取,关系着AI的准确性、可靠性与合法性。

    而经济性,是另外一个不可忽视的难点。

    一名证券分析师在接受《21世纪经济报道》时表示:“我们认为,量化AI技术在长期运行中的经济效益,可以通过分析AI技术提高诊断准确性、降低误诊率、优化治疗方案等方面的效果,来评估经济效益,未来也可以跟DRG/DIP在医疗精益化管理的实践相结合以进一步提高DRG/DIP政策的执行效果。”

    AI专利数量中国领跑

    此外,应用成为AI落地的“关键词”。

    阿里巴巴推出“淘宝问问”、京东推出“京言”,双双侧重电商购物;字节跳动推出“豆包”“小悟空”等,侧重搜索与视频编辑;腾讯推出“小琴”“未伴”“AI一起听”等,侧重社交与音乐;百度重塑旗下产品,推出“百度GBI”“云一朵”等AI原生应用……

    Gartner的数据显示,2026年预计超过80%的企业将使用生成式AI应用程序接口(API)或部署支持生成式AI的应用。

    总而言之,AI的竞争高地势是产业,唯有落地扎根产业,解决产业的实际问题,才能开花结果,释放更大的势能,推动新质生产力快速发展。

    不难看出,中国AI正在跑步前进。

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