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将门高欣欣:AI创业需耐心 医生不会被AI取代

发布时间:2017-10-09 10:03 来源: 网络整理

  【流媒体网】摘要:此次“新科技·划时代”峰会在深圳举行,基于大数据、人工智能成为传统产业的新动力,因此集合学会、企业、政府之力,将人工智能和产业融合,提升企业效率和带动产业升级。

  

  编者按:本文来自将门创投,4月21日在中国人工智能学会与亿欧联合主办的“新科技·划时代”峰会上,将门CEO高欣欣在“医疗行业如何产业升级?”圆桌环节的观点提炼。

  此次“新科技·划时代”峰会在深圳举行,基于大数据、人工智能成为传统产业的新动力,因此集合学会、企业、政府之力,将人工智能和产业融合,提升企业效率和带动产业升级。

  观点摘要:

  人工智能在医疗领域落地将势在必行

  在比较短的时间内获取更多信息的唯一手段就是创新的技术

  需要一个既懂医疗行业,又能够在AI技术上跑得比别人快,跑赢时间的团队

  医疗领域特别适合人工智能,是这个产业中价值宝贵的一环

  医生不会被人工智能取代

  人工智能在医疗领域落地将势在必行

  当AI+医疗的问题被提出来的时候,我们必须要看人工智能是否真正的带来了医疗领域的实际价值。我们觉得人工智能在医疗领域落地将势在必行,并不是被看好,并不是市场大,而是势在必行。

  因为健康是每个人生存的基本需求,中国是人口大国,原来世界卫生组织有一个数字,中国一千个人中可以平均到1.5个内科医生,这意味着什么?意味着只有通过创新技术的手段,才能使得医生把最宝贵的时间花在最重要的事情上,使更多的人收益。因此创新技术在这个领域是势在必行的。

  同时,医生在看病的过程中的很多时间是排除法,为什么老是最后一个医生看得最准?因为前面的都被排除了。所以在一个时间点,在几分钟的时间里,如何使医生获得最多的信息,包括之前的病历,这一段时间连续的数据,当他有了足够的信息的时候,他就可以更精准的判断你到底是什么问题,得到什么样的治愈,在比较短的时间内获取更多信息的唯一手段就是创新的技术。

  人工智能需要更多的耐心

  中国的医疗数据是特别庞大的,但其中超过70%是影像,视频等非结构化数据。人工智能技术,能够识别非结构化数据,还能给予更多维度的洞察,切实帮助医生做判断,这使得人工智能技术在医疗领域需要势在必行的落地。

  人工智能在医疗领域落地的场景实在是太多太多了,不管是在辅助诊疗、医疗影像、手术机器人、健康管理、新药研发,每一个环节都有人工智能实实在在的落地场景,而作为投资界,当他看到了特别大价值的时候,最关注的一件事就是因为这件事情激活的时间节点是什么。

  当他看时间节点的时候,其实我们就会看是不是在这个行业里大鳄已经入场了,生态起来了。我们看到IBM Watson、Google、微软,还有垂直领域的GE、Siemens都在重金投入这一领域,并且有实际的应用方案落地。这证明了这一领域的成熟。

  在这种情况下,作为创业团队,为什么又觉得好象还在摸索的过程呢?因为在这个领域虽然看到了巨大的价值,虽然看到了大鳄的入场,虽然看到了清晰的场景,但是还是需要那些落地的路径。因为医疗领域是全世界最为严谨的行业,因为这关乎生命关乎安全,任何新技术的尝试都要最严谨,以及相关的法律法规的问题,如何形成商业壁垒的问题,在这个领域创业的小伙伴一定要坚信这个领域的价值,但是要多一点耐心。

  中国AI人才的断层会在两年内补缺

  我们会特别看重在这个领域中、这个行业场景中,对这个技术有最大需求的,数据质量相对优的,发展、推广起来相对容易的场景路径。我们会选择什么样的团队呢?AI的医疗团队特别不容易找,特别难,因为做医疗行业的人才就非常的少,再加上AI在中国是人才的断层,这个断层会在两年内补缺,绝大多数的AI一线公司全部是科学家领衔,或者是研究院在一线,所以需要一个既懂医疗行业,又能够在AI技术上跑得比别人快,跑赢时间的团队。我们自己特别看重,虽然在这个领域中做的团队很多,但是他的切入点是不是那个落地的路径节点,以及是对的团队,或者是有特别独家的竞争优势,如果我们找到了这样的团队,我们是毫不犹豫跟他一起走下去的。

  回归医疗商业本质,形成业务闭环

  人工智能成为风口已经是不用赘述了,任何一个新技术的发展必然会经历,比如说这是一个新技术,到开始特别特别的热。其实激活整个人工智能使其突然变成风口的,是源自于AlphaGo对全民的普及,让大家明白了这项技术到底可以做什么,以及各行各业能够做什么,产生了无尽的想象。

  但是人工智能真的不是一个新技术,是一个60多年的技术,是一个发展中的技术,所以叫做有所为、有所不为。人工智能能做的事和不能做的事是非常清晰的,并不是我们想象的那样不能做什么,所以要选择能够做的,真正能够辅助人类提高效率的。

  在这样的技术发展过程中,商业模式又是什么?就是回归商业本质,是否真的能够在里面变成闭环的业务。比如说,病理应该是人工智能特别看好的细分领域,中国特别缺病理的医生,中国是7万人一个病理医生,所以如果是按照国家规定,现在中国的病理医生有9千多,缺口有4到9万人,最快的弥补这个缺口只能靠技术。

  看病理医生的水平又是完全不一样的,好坏差距非常大,所以中国的癌症的5年复发率是远远高于别的地方的。

  第三个,这个领域特别适合人工智能,有所为,有所不为。任何一个病理的切片都承载了巨多的信息,可是这个信息在人眼看,都是非常疲劳和难的,而机器一定比人看得好,一定能够辅助,这件事情已经不是一个想象了,在很多地方都是非常成熟了,所以我们觉得像这样就回归到了医疗商业本质,就真正能够变成这个领域中可以真正对病患提供更准确的价值,从而给予更精准的治疗方案,真正解决医院、医生的问题,可以成为这个产业中价值宝贵的一环。

  人工智能有所为,有所不为

  人工智能有所为,有所不为,用一个简单的方式衡量,就是快思考和慢思考,任何快思考能够做出的东西,机器一定比你好。比如说看一个东西,看片子,都会比你好。而任何的慢思考,机器永远做不过你,比如所有的医疗最后的判断源自于更多的纬度的,是根据很多的信息综合的,所以根本不要考虑被替代。AI在医疗势在必行,回归商业价值。