月度归档:2018年03月

AI+医疗类项目的几种产品化模式?

这本是回答一个问题的答案。
如何看待AI+医疗类项目的商业化前景?
我的回答如下:
在谈商业化之前,首先要做的是「产品化」。
这也是目前遇到的最大的问题。
就目前而言,在算法层面有用这件事已经不是问题,至少不是大问题。
而在产品化方面,则遇到的问题就比较多。我们拿影像AI为例,在产品化落地方面,目前有几种方式:
  • 依图、阿里云模式,需要对接现有的pics/His 系统,打通底层数据。这里有两个难点:
  • 需要向系统厂商缴纳接口费,很贵
  • 对接的劳动成本很高
  • 还是上述模式,但是是系统厂商来做。比如杭州“健培”。
  • 腾讯觅影的模式,通过硬件重新扫描影像,相当于做一次数据的重新录入,之后再进行AI识别。好处的非常灵活,不依赖于系统对接的问题。但也有其局限性,比如:
  • 只有电子版的咋办,要先打印出来?
  • 你还得有个人扶着啊,算是劳动力的降阶,但没有一步到位。
  • 联影、乐普的模式,设备 + AI 的软硬一体化方案,硬件录数据,AI直接出结果:
其中,心电图厂商乐普的心电图人工智能自动分析系统注册获FDA受理,这是我非常看好的模式。