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智能医疗行业,“爆款单品”的概念已经行不通了

摘要: 跟不上AI医疗的潮流,我要被时代淘汰了吗

在这个时代,任何一项新事物的出现似乎都能引起人们的焦虑。

互联网带来的信息爆炸引发了知识焦虑;3点钟社区带来了区块链的热潮,点燃了众多经济人的焦虑;AI技术蓬勃发展,各种AI威胁论甚嚣尘上,也是大众焦虑情绪的表征。

AI+医疗无疑是一块大蛋糕,对此,大佬们干劲十足,但普通人却总是对其有一种既兴奋又不安的感觉,我们一方面知道科学技术是理性和人类文化的最高成就,另一方面又害怕科学技术会变成一种发展得超出人类控制的不道德的和无人性的工具。

比起来势汹汹的区块链,AI医疗看似“温和”,其实也在不断加剧人们的焦虑,尤其在医患二者之间,医生担心被取代,病人又何尝没有自己的焦虑呢?

焦虑从哪里来

智能相对论(aixdlun)分析师颜璇认为,理性的人们会从自身收入、成本(包括机会成本)、风险和社会认可四个角度去衡量医疗环境,而智能医疗为何会给病人带来焦虑,我们或许可以从这四个方面得到一些启示。

1.不患寡而患不均

医院里使用AI设备,其中的逻辑必然不是“方便病人”那么简单。因为即使拥有了高科技,民众还是能感觉到医生不愿或者是没时间和患者多说一些话。从某种程度来讲,AI医疗可能会使得看病更难,因为AI元素的注入,可能会让待价而沽的医院又多了一个筹码。

大医院本来就聚集了最好的医疗资源和医护人员,这也让病患对大医院的医疗环境趋之若鹜。就在去年5月,肿瘤医生的智能助手沃森的国内代理商——百洋智能科技曾透露,一年内将有150家三级综合医院(市级以上大医院及医学院校的附属医院)引进沃森。

提供AI设备,固然可以在一定程度上提高大医院里的诊疗和服务水平,但想要彻底解决我国医疗资源分布不均的问题,还是要让优质的医疗资源下沉,使基层医疗获得硬件支持,让医护人员自由选择医疗环境,吸引优质“软件”也就是医生资源进入基层或者二线医院。

但是,这里又有一个怪圈。那就是患者对基层医疗或二层医院的信任不高,不愿意去就诊,导致基层医疗机构或二层医院的收入较低,而低收益就会导致基层能够用来购入高级设备的资金受到限制,这就使得基层医疗硬件水平迟迟提升不了,“软件”就更不用提了。如此,基层就更加得不到患者的信任。

所以,患有小病和慢性病的大量患者并不会为医疗AI的长足进步感觉到欣喜,因为他们无力对医院作出制约,作为辅助工具的AI医疗也很难成为制约医院的力量,相反,AI反而会成为大医院提升医疗成本的工具和筹码,这与AI医疗“便民”的目的也是背道而驰的。

医疗资源的稀缺陷阱就如同“杂耍”,太多的“最后关头”让人们从一项紧要的应用转移到另一项紧要应用,从13年到17年上半年,AI医疗各领域共发生融资事件241起,医疗应用层的融资事件占比约36%,位居第一。这家AI医疗影像发展的好,后面马上会出现一大群人来跟风。企业们忙着在各个应用层大显身手,却忽略了当下最直接的问题和未来会出现的新问题。

这是企业隧道视野所引发的后果。摆脱不了AI医疗应用的管窥,未来肯定会出现AI资源分布不均而导致的城乡医疗环境更加两极化的问题。我们要设计有效的预警机制,让人们提早为未来做准备。若想让智能医疗的惠及范围持续扩大,就必须令基层医疗进入企业的隧道视野中去。

2.给人希望又让人失望

1美元的价值,在穷人眼里和富人眼里是不一样的。环境条件会影响富人对1美元的价值判断,当穷人在评估1美元的价值时,会用上大脑中内化的衡量标准,而不会依赖环境进行判断。

AI的价值在二者眼里也是不一样的。富人会通过各种技术求得永生,能否真正有效就是富人判断这项技术价值的标准。而对于穷人而言,根深蒂固的“看病贵”会影响他们对AI的价值判断。甚至于在普通人眼里,高科技就等于高价格。

穷人会焦虑是因为难以负担的医疗支出以及脑海中恒有的价值判断,而对于中产阶级而言,焦虑则是来源于希望。著名杂志《经济学人》曾在封面文章里称,中国总计2.25亿的中产阶级是“全球最焦虑的人”。国内中产家庭多为4+2+1的家庭模式,常年背负着上有四老需赡养、下有放开二胎需抚育、中有高额房车贷要还款等诸多经济压力。

中产家庭要加入AI医疗,必然要遵循“先需求后产品、先大人后小孩”的重要原则。面对较重的医疗负担,在中产阶级眼里,新技术AI不得不承担起控费的角色。

但事实上,一项技术落地必然伴随着较大的成本,因为其利益相关者太多,包括上游的芯片和软件开发商,中下游的联网设备制造商、零售商、大数据提供商,医院服务方等等,一整个链条看下来,谁又能牺牲自己的利益来减轻病患的医疗支出呢?而面对难以控低的医疗支出,人们的焦虑也会随着体验AI医疗的机会成本的增加而不断攀升。

3.原来我什么都不懂

从上文来看,人们对AI医疗技术的衡量是相对的。虽然相对性认知是大脑处理信息的固有特征,但专业知识和技能还是能让我们摆脱这一限制,改变我们的认知形成。

然而,AI医疗的专业知识和技能对于普通人们来说却是封闭的。现如今,社会教育的缺位与现实中AI设备的广泛落地产生了矛盾,医疗产品不断被试验被使用,人们不知道AI医疗设备是否在“窃取”他们并不想公开的隐私数据,也不知道AI医疗在自己的诊治过程中究竟能起到多大的作用,使用者和开发者的信息不平等,造成了人们的焦虑。

更令人在意的是,我们的教育也决定了我们始终不会明白AI医疗的内在涵义。人们在学校学习的绝大部分东西都和AI无关,在2018年的校园里我们要教小孩子什么,才能让他们在2035年掌握一项技能,在智能时代能得到一份工作?时代的不断发展给了我们足够的期许,但却没有教给我们适应未来的能力。

4.社会正在贩卖焦虑

网上搜一搜AI,会发现很多吹嘘AI技术和功能的文章。且不说AI究竟是否有某种奇效,但对于一水的“AI正在取代某某职业”,不了解真相的人们确实很容易陷入焦虑之中,仿佛我们一个不小心就会被时代给淘汰。

当然了,对于病人,被淘汰的焦虑是不存在的,毕竟医疗AI就是为病人服务的。但换个角度看问题,病人的焦虑则是——AI那么厉害,我要不要去寻求AI的诊疗?这样说大家可能还不能理解,落实到具体场景试试,看到某个女生整容变得好漂亮,我要不要也去那家医院开下眼角?

人们看很多问题,是很难从技术和功能的炫耀中跳出来的。哪家的功能最有噱头,哪家就更容易赢得用户。所以,各种炒概念的AI文反而容易让人们难以抉择,陷入“我看病不用AI我是不是就OUT了的“焦虑感中。

被误解是新技术的宿命

日常生活中,我们总会将“压力”挂在嘴边。现在,我们也能够准确地了解一般性压力回应机制的生化指标,也能识别参与其中的几类分子,包括糖皮质激素、去甲肾上腺素等等,以及这些分子所发挥的作用。

这些相关知识使得我们能够更加仔细地思考,压力究竟是被什么引发的生理机制。就我而言,我更愿意把压力当作一种暗示,我们的焦虑也是来源于此,我们在用它来暗示着新生事物对自己的影响。

马东曾经说过,“被误解是表达者的宿命。”将主体换成人工智能似乎也很恰当。被误解、被恐惧,也是一项新技术诞生的必然宿命。

人们的焦虑大概也可以总结成一句话:缺少适应和使用能力的自己,会不会有一天被这个时代降维攻击?

计算机的普及曾让人们很是焦虑,那时候,懂电脑是一项很了不起的技能。而现在,电脑早已飞进了千家万户,然后在智能手机的攻克下,在书桌上积了灰。

曾经,3G也跟人们手里的诺基亚格格不入,受到了人们的质疑。直到苹果、安卓双双出现,智能手机摆在面前,我们现在也迅速地进入了5G时代。

而对于眼下的AI医疗甚至是人工智能这一整块的技术,人们的体验还是太少,就如同80年代的台式电脑和不知道干嘛用的3G网络,AI医疗还是缺乏一个契机来进入全民化的交互时代,这个契机类似电脑的微软系统,智能手机的触摸屏。

现在的AI医疗刚刚过了最高点,它真正爆发可能是在4到5年之后。焦虑的人们也不用着急,真正成熟的技术总是润物细无声。

减轻焦虑,智慧医疗生态才是关键

AI医疗究竟在以什么样的角度为病患服务?

在国内,资本多布局虚拟助手、医疗影像、医用机器人、智能健康管理这四个领域。其中医疗影像成为资本密集的阵地,占比最高达到31%,位居第一。从智能导诊、到医疗影像、再到辅助诊断,医疗AI本质上满足的是医疗服务方的需求。

前不久,腾讯就正式推出了首款医疗AI引擎“腾讯睿知”,率先从诊前环节切入,落地广州市妇女儿童医疗中心实现智能导诊,利用大数据与人工智能解决资源错配问题。2017年7月,阿里协同万里云发布医疗AI“DoctorYou”也是这类应用的代表。

据官网介绍,“Doctor You”AI系统包括临床医学科研诊断平台、医疗辅助检测引擎、医师能力培训系统等几个方面。海信医疗在15年发布的海信计算机辅助手术和海信外科智能显示系统则是医用机器人的代表,这套系统可以帮助医生确定手术切除线路。

再者,医疗行业的极致单品已经很多了,谷歌、BAT、科大讯飞等企业都有亮眼的智能医疗产品,大企业们重视单品无可厚非,但单品策略是沿袭原来工业时代点对点的竞争模式,未来单纯做无连接不相关的爆款单品难以形成系统,单品之间、单品与医疗机构之间的磨合也会出现越来越多的问题。

所以,AI医疗的生态布局十分关键。行业正处于风口,企业所占据的优势资源随着时间的推移,潜在的竞争者壮大的几率也就不断地增长,没有一个企业能保证自己的单品能够一骑绝尘。

从长远来看,智能医院才是大势所趋。未来,智能医疗行业将会是链条对链条、生态对生态的PK。

智能医疗大概可以分成三个阶段:

一是数字智能,很多医疗设备开始有嵌入式芯片,“云”是这一阶段的顶层环节,能够解决医疗信息的存储、汇总、管理、与发掘,如谷歌的医疗大脑,主打信息化;

二是感知智能,包括医疗智能语音、智能视觉识别、可穿戴医疗设备等,这是智能医疗设备和人的交互环节,包括获取与反馈病人信息、检测与治疗的设备终端,以Intuitive Surgical为牵头的机器间接感知治疗已经形成小范围商业化;

三是认知智能,包括远程医疗和医疗机器人,能够做到智能决策和智能诊断,让医生从繁琐的事务中解脱出来,从“家长式”医疗转变为“监督者”医疗。

这只是智能医疗的大概趋势,而且这三个阶段几乎是同时进行的,归根结底,谁能把患者利益最大化,谁能尊重医疗健康的本质和规律,谁能建立良好的医疗规则,谁能化解病患之间的矛盾,谁才能构建出未来完整的线上线下互通的AI医疗健康生态圈。

而建立智能医疗生态,我们要重视一些问题,比如,医疗体系中哪些场景要纳入AI链条?整合能否支撑所有的应用?智能医疗系统是否能摆脱“家长式”医疗?

总之,AI医疗无疑会成为巨头们最青睐的领域之一,但我们不得不重视人们对于AI医疗火热发展的焦虑,各家企业都应该沉下心来,让智能硬件整合成智能生态,这样,国民交互也就是自然而然的事情了。 

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智能相对论(微信id:aixdlun):深挖人工智能这口井,评出咸淡,讲出黑白,道出深浅。重点关注领域:AI+医疗、机器人、智能驾驶、AI+硬件、物联网、AI+金融、AI+安全、AR/VR、开发者以及芯片、算法、人机交互等。

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