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麦肯锡合伙人:中国的医疗AI处于领先但未来有五个关键问题

作者:admin 日期:2019-05-21 19:43

  摘要: ▯“我们把它与其他国家进行对比,其实可以看到其他国家不像中国这样有针对性、有战略性,以及有系“统性的这些政策出台,这种战略性的规划其实是一大优势。”

  以前被问到“医生会不会被AI取代▯▯”时▯▯▯,丁香。园创始人李天天的答案是否定的,但现在,他改变了想法,▯▯“至少有两类医生在将来有可能会被AI取代,一个是影像科医生,一个是病理科医生。这两个科室的医生有个特点▯▯:不见病人。但凡“跟病人有接触,的▯,我认为不太容易被AI取代掉。▯”

  “AI人工智能时代已经来了▯。”在丁香园举办的Digital Healthcare China 2018大会上,麦肯锡合伙人 Florian Then分享了AI医疗在全球的发展现状和趋势▯,以及中国为何在数字化应用上全球领先▯、等话题。

  根据研究数据显示,在需求端,有63% 的病人认为在线挂号更加有效,有超过 70% 的病人已经在使用数字化渠道接受患者教育。在供应端▯▯▯,医疗行业 AI服务供应商覆盖了全价值链用户场景。

  在 Florian Then看来,接下来几年将会非常有趣,中国医疗数字化发展有几个关键性问题▯▯:政府将如何继续把数字化与医疗体系相结合,是否会推动医疗数据以及医疗体系的标准化等五个关键问题。

  以下是麦肯锡合伙人 Florian Then的演讲内容,钛媒体编辑整;理:

  我想跟大家分享三方面的内容▯▯▯,第一个是目前全球的趋势是什么▯▯▯;第二个在数字与AI领域有哪些方法我们可以采用,第三,部分是中国在医疗健康行业AI背、景当中发挥什么样的角色和作用。

  第一个问题▯,到底是一种炒作还是确实是现实,而且有些人确实仍然还有这样的问题,我想重申这个确实是发生的,AI人工智能时代已经来了,其中有三个推动因素。

  第一个就是数据存储的成本越来越低▯,2000年你要支付10美元,现在只需要支付一分钱▯▯,基本上成本下降了很多,因此也使无限的数据存储变为可能;第二▯▯,数据量的拓展是非常迅速的,90%的数据是在过去两年间产生,这个数据增长仍然在加速,也就是说我们会有越来越多的数据▯▯▯;第三,计算机越来越快▯,运算能力在五年内迅速增长,这个肯定会继续推动数字AI的发展▯▯。

  在运用AI方面▯▯▯,医疗行业仍然还处于初级阶段▯▯,其实还是有很大的成长空间。在早期并不光只是运用AI,还有数字领域▯。

  可以看到基本上涉及到方方面面,不同行业其实都在投资这一领域▯,而且在价值链当中的不同环节都会借助。在医疗行业还有很多事情可以做,这个确实是令人兴奋的事情▯▯▯。

  根据研究数据显示,在需求端,有 63% 的病人认为在线挂号更加有效▯,有超过 70% 的病人已经在使用数字化渠道接受患者教育。在供应端,医疗行业 AI 服务供应商覆盖了全价值链用户场景▯,这当中;既有初创企业▯▯,也有?全球性的大公司。

  从这个图上大家可以看到主要有三大医疗方面的用户场景。在这个价值链当中有很多问题可以解决,很多初创企业已经进入了这些领域,如果我们退后一步问这样的一个问题,数字健康到底应该解决什么样的问题?

  慢性病管理是未来医疗体系的关键所在。在2013年有一个预测表明,到2030年,预计总共会有将近 80 亿美元用于慢性病治疗▯▯▯,这是目前中国整体医疗支出的三倍▯。

  数字健康还有AI可以帮助我们解决很多问题。如果它确实能够为我们增加价值▯▯▯,我们就要去运用它,并且尽量避免这些未来可能出现的问题和负担。另外一个问题就是我们现在已经知道的是什么▯▯,以及数字健康能够为我们增加什么样的价值▯。

  我们分析了大概500份研究报告,通过研究这些报告我们发现,从医疗体系角度而言,数字化健康管理能够使整体成本下降接近 10%▯▯▯,并且这 10% 大部分都是由供应端贡献的,主要体现为更加有效的疾病和护理管理。

  很多国家觉得建立全国层面基础设施很有必要。德国 Gematik 电子病历项目,英国 NPFIT 项目▯▯▯,美国 HealthConnect 项目都是由国家推动▯▯▯,建立统一的数据标准,但是这样的项目不仅投入巨大,而且很难维系。从国家层面或者说从系统层面来实施这个新东西确实是非常难的,而且背后有很多原因。

  创新数字化企业会提供很多的解决方案▯▯。但是一方面”非常分散化▯▯▯,一个医生需要装许多不同的 App 来实现全流程的操作。另一方面▯▯,也会造成某个细分领域过度拥挤▯,最终只能纯粹凭靠资本实力才能胜出。

  比如AI成像领域,有超过70多家公司都从事这一领域。而真正能够鹤立鸡群的公司通常都是资本实力相对比较强的公司,这边其实还是有问号的,到底有多少公司能够真正的成功。

  现在其实不是以产品为中心,而是平台为中心的一个想法,这个其实对于人们来说比较难▯▯,因为大众没有办法直接从线性思维转化到生态系统网络的思维。

  如果我们后退一步看一下目前市值最高的一些公司,其实可以看到这些公司就是创立了相应的生态系统。像腾讯、阿里巴巴也在张图上,我们也慢慢开始意识到了这点,必须要建立相应的生态系统,比如GE 健康云、西门子▯▯“teamplay”▯▯、飞利浦健康套件、罗氏+MySugr 糖尿病管理平台▯。

  接下来提到中国,对于中国来说这意味着什么▯▯▯,以及中国能从中学到什么▯?中国是否能够成为未来在医疗领域之胜?我们首先问这样一个问题,这个价值到底是多大?

  根据统计数据显示▯▯▯,在中国,截止到 2030 年▯▯,预计有最高达 45% 的医疗行业收入来自于数字化解决方案,这一比例可能转化的数字是 2 - 7 万亿人民币,这也是未来中国数字化医疗行业可能达到的市场规模▯▯。

  中国其实有一些优势▯▯▯。可能大家已经熟悉很多针对AI领域的一些政策▯▯▯,我们把它与其他国家进行对比,其实可以看到其他国家不像中国这样有针对性、有战略性,以及有系统性的这些政策出台▯▯,这种战略性的规划其实是一大优势。

  而且有很多媒体相信,在中国AI以及数字领域有非常强大的优势。中国的医疗体系其实是比较复杂的,而且在中国有很多大公司或者初创企业也在解决各种各样的问题或者解决方案▯。比如在生物科技领、域,已经有很多海归在中国开始创业,我们希望能够为中国带来更多的新鲜想法以及高端人才。

  另外一个因素就是规模▯▯▯,如果我们把中国与美国进行对比▯▯,在AI领域可能中美是两大竞争对手,你可以看到中国的互联网用户基本上是美国的两倍,手机用户是美国的三倍,而数字原住民基本上是美国的四倍。就数据流而言,可以看到这个对于中国在AI领域取得成功是非常关键的基础因素。

  第五,分析一下运算能力,现在中国有非常强大的运算网络▯▯▯,因此交易可以很快▯;解决,现在中国其实已经成为数据处理或者说运算能力最强的一个国家▯▯▯。

  我其实是希望从医疗领域来展示像腾讯这样的生态系统,你可以看到其中有很多相关因素▯▯,丁香园其实也是:其中之一,有很多相应的分析工具等等▯▯▯。

  一旦有了这样一个系统就知道大家都在购买什么,然后再加上医疗相应的知识▯,这就是一个很强大的组合。我们觉得在美国可以类比的系统,就生态系统而言▯,其实中国的生态系统是其他地方没有办法可比的▯。

  虽然处于应用的初级阶段▯▯▯,但是在中国有相应的人从事正确方向的研究工作,中国其实是愿意去从数据当中挖掘价值▯▯。综合以上因素我们觉得这就是为什么中国能够在AI领先世界的一些基本考虑▯▯▯。

  接下来几年将会非常有趣,中国医疗数字化发展有几个关键性问题:政府将如何继续把数字化与医疗体系相结合?政府是否会推动医疗数据以及医疗体系的标准化▯▯▯?等五个关键问题▯▯。(本文首发钛媒体,作者/付梦雯)

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