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2019-06-27 15:48:33

亚布力论坛何川讲话

新浪财经讯 “2019亚布力青年论坛第五届创新年会”于6月15日在香港举行,主题为:智造未来,杏脉科技CEO何川出席并演讲。

其认为医疗行业是为数不多的非常适合以人工智能和技术创新作为切入点及驱动力的行业之一。医疗行业最严重的一个问题来自于供需不平衡,供给严重不足,特别是优质资源的供给严重不足。

而技术的创新,特别是人工智能是能够非常好地解决生产力及供给不足的问题的。随着技术和产业全面地成熟,优质资源供给不足的问题也能得以解决并全面地向基层下沉。

以下为实录:

何川:各位在场的同仁朋友们大家好!杏脉科技是依托于复星集团大健康全产业链的行业优势和资源而诞生发展的,我们致力于通过包括人工智能技术在内,以及光学、流体力学等技术上的创新,与医疗的循证医学相结合,为临床真实的需求提供辅助的产品和工具。我们希望通过技术的创新缔造全球10亿家庭的健康幸福生活。

沈强:第一个话题我们来聊一聊关于AI+大健康的机遇。人工智能现在已经渗透到了每一个行业的方方面面。对于大健康行业也是从我们的健康、医疗到药物、器械、康复等等所有的环节,都已经在渗透进去。大家看到的在每一个人所做的领域,AI是怎么改变行业的?我们能够有一些什么样的预期?这些变化将给行业带来的变化是增量式的变化?还是说在其中我们能够找到一些颠覆性的机会、重构行业的机会?

何川:我认为医疗行业是为数不多的非常适合以人工智能和技术创新作为切入点及驱动力的行业之一。为什么这样说呢?其实有以下几个逻辑,第一个逻辑在于,可能从技术人的角度出发往往都会拿锤子和钉子来举例。实际上能够找到赚钱的且真正发挥价值的钉子是非常难的事情,但是锤子有非常多。医疗行业恰恰是这样一个非常适合于技术创新的领域之一。

沈强:钉子很多?

何川:至少在医疗行业里面是,为什么说医疗行业是?从我们看到的情况来讲,医疗行业最严重的一个问题来自于供需不平衡,供给严重不足,特别是优质资源的供给严重不足。

我相信在座的每一位都遇到过这样的情况,自己或亲朋好友在看病就医时很难找到好的医疗资源,但大家还是愿意花费任何代价去获取,因为这是一个非常刚需的事情。但是整个行业的全面供给不足,确实是一个很严重的问题。

所以技术的创新,特别是人工智能是能够非常好地解决生产力及供给不足的问题的。随着技术和产业全面地成熟,优质资源供给不足的问题也能得以解决并全面地向基层下沉。所以我认为这其实是一个巨大的产业机会,是存在深层次逻辑的。

具体到细化的其实刚才乔总、张总也都分享到了,是在于说我们可能都能看到一个很简单的例子。每年随着技术的创新,随着大家对高质量医疗服务需求的增加及全民健康战略的提升,整个片子的增长量是有30%的增长率。

但是我们知道要培养一个放射科的医生耗费的周期是非常长的,每年这部分的增长率只有极少数的个位数的增长。这中间的差距其实就是我们可以去服务、去满足的一个重大机会。这是第一个逻辑。

第二个,我觉得从到底是增量还是颠覆式的角度来看,也有一个时间周期和整个产业、行业,以及全面配套资源的成熟度问题。在现在的阶段可能更多的是我们在做一些增量的、辅助的改善。但是从长期来讲,我觉得一定是颠覆式的,是能够带来一些全新的就医体验和优化的就医流程的,对整个的诊疗方法也会有所改变。

举一个我们现在的例子,就是具体增量和颠覆式的。首先我们有一个筛查的产品,我们看到在一个以省为单位的区域内需求是说基于全民大健康的筛查需求,差不多是有几百万人的这样一个量级。

基于高质量的筛查需求是需要在一个月之内完成全部的诊断和评估工作的。但实际上在某些地方,特别是筛查现状比较严峻的偏远区域,真正能够有效进行诊断的医院和医生也只有几十的数量。这其实是一个不可能完成的任务,但是伴随着我们的产品结合比较好的切入点,我们就可以把这件事情在一个规定的时间内,高质量地辅助医生来完成,且符合规范化的操作。且做到每一年、每一个月度、每一个时期持续地追踪、持续地能够进行分析和发现。我觉得这个是一个增量式的改变。

颠覆上的其实是我们另外一个新研发的产品,是基于心脏冠脉的,可能会有一些专业,它应用了0D/3D的耦合仿真技术,带来无创精准化的心脏冠脉筛查。我觉得它带来的最大几个效应在于对于患者来讲是从原先需要进行有创、有伤口的诊断,变成现在在我们的技术辅助下可以进行无创的诊断,且所有的精细度和准确度能够达到和金标准接近一致的水平。这是患者端最大的受益。

从整个诊疗过程和我们现在都在提的一些大的医改政策和治疗方面的受益在于是说它其实特别契合于未来整个医改的政策,在于通过这样的精准分析可以大大地降低一些过度诊疗的可能性。

第三个好处是由我们自身团队的技术创新和突破带来的,我们看到在全球范围内目前做的比较好的一家美国的企业可以将这项技术从之前的需要几天时间做到6个小时。

沈强:这是说在单一病种上因为这些AI的突破,可能在某些病种上能够带来一些突破式的、颠覆式的改变对吧?

何川:对,之前比如说全球范围内能做到6小时,目前因为我们技术上的创新,包括国内比较好的数据支持和积累,我们现在可以把它做到分钟级别,我觉得这带来的就医体验就会非常的颠覆式。

沈强:所以医疗是一个很复杂的过程,你更像是这个过程的催化剂,用数据的力量、AI的力量让这个过程发生的更加有效、更快一点。但是真正在医疗和AI结合的前进,还需要真正从可实证的诊断和治疗的角度着手,还需要很多原来传统医学领域的努力。

第二部分我们会谈挑战,这部分希望各位嘉宾问题循环的速度稍微快一点,因为时间有限。第一个挑战我先给到何总,我们的微博上的网友来了一个问题:现在我们做人工智能在医疗里应用实际上很多是数据驱动的,需要进行数据的整合,如何解决数据孤岛的问题?复星有很多的医疗数字化实践,你们有医院、也有很多药企,包括其他的医疗服务。复星的数据孤岛的问题是怎么解决的?

何川:数据孤岛的问题可能张总更专业。从我们的角度来讲我觉得我们能做到的就是从我们做起,从最原始的做起,从来自于真实需求的角度来做起,我个人不认同数据先收了再来想怎么用,那样一定是应用不起来的,一定是想清楚我们要怎么用才来做一些收集,可能整个价值会比较好。

第二个,在医疗行业里面,我觉得基于跟数据相关联最重要的其实就是标准和共识。其实刚才每一位嘉宾都提到了医疗本身是非常复杂的,在这个复杂的过程当中大家都可以讲有国际的指南和国内的指南,形成了一些共识。但是书本上、标准里的共识和真实的环境之间有巨大的差异,我们在做的所有产品都要应用到真实临床当中,这个标准和共识就非常有挑战性。

第二个标准和共识是因为我们的技术做了新的产品、带来了非常多新的可能性,怎么能够集合到方方面面的资源,包括临床、医院、监管部门、科技相关的部门,以及从事这个行业的厂商,或者是我们的这些合作伙伴。能够集合到大家所有的资源,快速地针对所有的问题形成标准和共识,我觉得对于我们更好更快的发展,以及整个行业更好更快地发展都是有很大的促进作用。

来源:江苏快三推荐和预测走势图

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