终于等到你：人工智能助力肿瘤治疗！

据粗略统计，目前国内已经有70多家AI医疗公司，他们多数都在与医院合作进行回顾性研究和临床验证，长周期的大规模临床验证及有效性验证是他们很难避开的难题。

人工智能正向医疗行业渗透，尤其是在医学影像诊断领域发展迅速，DeepMind进行的一些前沿研究也有了很好的进展，如识别诊断糖尿病视网膜病变，利用视网膜扫描帮助诊断视网膜退化，利用机器学习检测乳腺癌等。

目前AI+诊断赛道拥挤，AI+治疗赛道成为下个市场热点，但这个赛道好不好做很多人并不清楚，尤其在肿瘤治疗方面。

AI+肿瘤诊断可行吗?

随着中国人口老龄化的加速，癌症成了第一大致命杀手，癌症治疗也是医疗中最难突破的场景。

AI可以帮助医生、护士和放射科医师，减少他们的工作量。尤其是在大型医院，他们没法应付如此多的扫描需求和处理需要诊断的病变，病变的误诊和看漏时有发生。目前国内不少知名医院都已经引入了人工智能阅片系统，协助医生解决漏诊误诊的问题和提升效率。

癌症在早期往往很难被发现，因此肿瘤的早期筛查意义重大。但由于早期癌症病变区域小，临床诊断上传统方法难以判断良恶性，只能通过活检的方式但会给病人带来极大痛苦。利用AI筛查癌症成了大家关注的焦点。

AI+肿瘤治疗 路在何方?

AI+治疗是AI应用于诊断后的下一应用阶段，但相比诊断，AI应用于治疗难度更大，场景更少，落地难度更大。

比如，在过去十年，放疗在美国已逐步取代手术方式成为占比最大的一种治疗方式。放疗设备的精确度也越来越高，在美国，一台设备一天可治疗20个病人。但放在北京的大医院，一天一台设备要治疗近120个病人。

将近6倍的治疗人数带来的是细节和质量控制的欠缺，因此治疗效果也只有美国的一半。因为治疗过程中靶区勾画和放射方案制定非常耗时，医生首先需要在100多层的图像上将病灶和治疗过程中有可能会影响到的所有正常器官和组织的位置圈画出来。目前已有部分AI公司参与其中，实现基于AI的靶区勾画。以连心医疗为例，从一开始就定位于肿瘤“AI+治疗”领域，起步较早，目前在放疗质控和靶区勾画方面已经领先。

AI+治疗：创业和投资需要避雷针

随着国民经济和AI技术的快速发展，从AI+诊断到AI+治疗，资本开始进入到这个长跑道。但一些投资机构其实根本没有医疗领域的投资经验，也不清楚AI对医疗的实际影响程度。但在投资压力下，他们又必须快速进入这个领域。

目前的人工智能的本质是对之前的数据进行最大化利用，对于AI+治疗也是如此，2018年的机会在于把之前积累的数据转化为医疗服务。人工智能结合数据并最终变成医疗服务的不多，但只有这样才有可能变成可收费的商业模式。

商业模式很重要，如果还是依附于传统的渠道，最好的结局是被收购，卖给硬件厂商，或者是只有绕过传统的渠道才有可能实现独立盈利。

在医疗领域，大数据有着广泛的应用空间，可以用在包括疾病预防、临床应用、互联网医疗等方面。可以说，医疗大数据是未来医疗领域的发展趋势。目前，在医疗行业应用大数据方面，我国还处于初级阶段，政府、医院及数据挖掘技术人员需要共同努力，才能让大数据在医疗领域发挥作用。

AI+治疗的未来如何呢?且等时间的答案。