AI＋がん診断：巨人の「小さなそろばん」はまだ実現困難

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スマートヘルスケアの分野における最近のニュースを振り返ると、大手企業は絶えず行動を起こしています。

アリババは昨年7月、主に医療画像診断に使われるAIシステム「DoctorYou」をリリースした。テンセントは昨年8月、がんの早期診断を目的としたAI医療画像製品「Miying」をリリースした。インテルの技術チームは今年9月、乳がん検診の検出精度と効率を向上させるAIフルサイクル健康管理システムをリリースした。それから1か月も経たないうちに、グーグルはがん検出アルゴリズムを使用し、リンパ節生検を自動的に評価できるAIシステム「Lymph Node Assistant」を開発した。

Smart Relative Theoryが大手企業のAI医療製品を調査した結果、「がん診断」が多くの製品の共通点になっていることがわかった。過去1年間、BAT、Google、Microsoft、Appleなどのテクノロジー企業はAI+ヘルスケアの開発に全力を注いできましたが、その第一歩として暗黙のうちに「がん診断」を選択しました。

なぜ「がん診断」が巨人たちの「お気に入り」になったのか？

外付けドライブ：時代の「呼び声」

資本は常に利益を求めています。広大な市場空間と強力な社会的・技術的保証、外部環境がもたらすこれらの利点は、AI+がん診断の強力なサポートとなるでしょう。

1. 需要がある

一方、わが国の人口は急速に高齢化しており、環境汚染や工業化と都市化による生活習慣の変化により、中国住民の腫瘍の発生率と死亡率は大幅に上昇しています。悪性腫瘍は中国住民の「第一の死因」となり、死亡率は25％を超えています。

国立がん登録センターのデータによると、中国では毎年10万人中264人ががんを発症し、生涯でがんを発症する確率は22％である。また、毎年10万人中192人ががんで死亡している。

一方、2018年には多くの業界で「消費のアップグレード」の傾向が暗黙のうちに言及され、医療業界でも「消費のアップグレード」の現象が存在します。今後の患者の消費動向の一つは、腫瘍の早期発見と管理を強化することであり、人々の早期スクリーニングに対する意識が高まるでしょう。

人々の切実な願いとは対照的に、病院でのがん検査は、腫瘍指標の血液検査とB波超音波、CT、MRI、PET-CTなどが主であり、これらの検査方法の感度と特異度は高くありません。そのため、社会は、がんのより効果的な早期検査のための新しい技術と方法も求めています。

2. 条件付き

まず、がん治療費支払者の増加は、がんAI製品市場にとって有益です。現在、悪性腫瘍のほとんどは、従業員医療保険、都市住民医療保険、村落協同医療など、さまざまな医療保険の償還対象項目に含まれています。 2012年、抗腫瘍薬が初めて国家必須医薬品リストに追加され、補助医薬品2品目と漢方薬1品目を含む化学薬品26品目が重大疾病医療保険基金の支払い範囲に含まれました。 2014年には農村医療保険も重大疾病医療へと移行し、肺がんや胃がんなど20の疾病の治療がすべて重大疾病医療保険の範囲に含まれた。

医療保険のほかに商業保険もあり、2012年以降、国内のがん保険は複数の要因の複合的な影響により、力強い市場成長傾向を示しています。中国保険協会が発表した「生命保険商品連盟による高齢者がん予防疾病保険分析報告」によると、2017年6月末現在、高齢者がん予防疾病保険の累計加入者数は144万人を超え、保険料収入は31億元を超え、市場に総額1560億元以上のがん保障を提供した。

第二に、コンピュータービジョン技術の広範な使用により、がんAI製品が強化される可能性があります。 Tik TokやKuaishouなどのショートビデオの台頭にせよ、WeChatの絵文字の普及にせよ、人類社会が視覚情報のビッグデータ時代に突入したことは間違いない。視覚技術は、現在の経済発展を牽引する革命的な技術とも考えられており、顔認識、自動運転、セキュリティ監視、産業検査、写真美容、医療用画像処理など、多くの分野で広く利用されています。

さまざまな視覚データを駆使して、インターネットと組み合わせたコンピュータービジョン技術は、医療サービスと深く融合し続け、徐々に新しい形式のフロントエンド変換を形成します。特に、特徴選択に基づく機械学習技術は、マルチスケール変換空間の特徴に基づいて大量の特徴を抽出し、がんの診断を改善できます。

内部の原動力：巨人たちの「小さな計算」

1.AI＋がん診断は、実は社会の期待に最大限応えることです。

世間の認識では、「がん」は基本的に「死」とイコールであり（実際はそうではありません）、がんと闘うことは死神との戦いです。人間と「神」との戦いにおいて、人々に少しでも光明を与えることができる製品があれば、その製品は無限の賞賛を受けるでしょう。

さらに、中国のがん患者の5年生存率は約30％で、米国や日本の60％に大きく遅れをとっています。このような状況下では、がんの予防や治療に対する人々の期待は高くなく、関連技術製品は人々の完全な信頼と信頼を得ることが困難です。人々の目には、がん診断用のAI製品の性能が低いのはごく普通のことです。結局のところ、人間の医師の能力にも非常に限界があります。

したがって、新しいテクノロジーのわずかな改善は、人々から肯定的なフィードバックを受ける可能性があります。これは、試験で常に 30 点を取っていた学生が突然合格ラインに到達したことに相当します。たとえ彼が一番優秀でなかったとしても、彼の両親は満足するでしょう。そのため、多くの AI 製品では、その診断精度が人間の診断精度よりも高いことを強調し続けています。

2. がん診断への「賭け」は、実際には医療画像診断の次元削減攻撃の基礎を築いています。

医療画像診断は医療の重要な基盤であり、臨床データの中でも最も重要な診断基盤の一つです。医療用画像処理は2つの部分に分かれています。1つは、AIを使用して低線量画像処理、高速画像処理などを実現する画像再構成である医療用画像処理です。もう1つは画像解析であり、インテリジェントな画像認識技術によって医師の作業負荷を大幅に軽減するものです。

大手企業は「まず王者を捕らえる」戦略を採用し、がん診断市場の掌握を急いでいる。がんの種類が多く、病理が複雑なため、がんの診断に人工知能技術が活用されています。より多くの画像分析データを統合することが可能で、製品が専門医の医学的知識を「学習」し、医師の思考や診断推論をシミュレートすることができます。がんの予防と治療の難しさはよく知られています。世間の認識だけから判断すると、がん検出アルゴリズムの精度が十分に高ければ、他の病気の診断も簡単なのではないでしょうか。AI製品ががんを入り口として医療補助診断の分野全体に参入できれば、患者もより多くの治療の選択肢を持つことになります。

収益化は難しく、AI+がん診断にはさらなる忍耐が必要

巨人たちの想像力はどれもとても美しいのですが、その「平手打ち」はいつもあまりにも早く起こります。 IBMのワトソンヘルスシステムは完全な腫瘍学システムを備えているにもかかわらず、有名な腫瘍学病院であるMDアンダーソンとの協力でもつまずいた。ワトソンは2012年にMDアンダーソンと「腫瘍学エキスパートアドバイザー」を共同開発する契約を締結した。わずか4年後、テキサス大学監査局はプロジェクトに関する48ページの監査報告書を発行し、継続的な協力を終了した。

提携関係の解消には多くの理由があったが、その要因の 1 つは、MD アンダーソンがプログラム全体に 6,200 万ドルを費やしたにもかかわらず、「腫瘍学コンサルタント」プログラムを他の病院にうまく推進することが困難だったことであった。理想と現実の間には常に大きなギャップがあり、収益化の難しさが今日のAIがん製品にとって問題となっています。これは病院にとっての「大損失」に過ぎない。もし中国で同じことが起こったら、おそらく6200万ドルが大手病院が支払わなければならない額になるだろう。

これには主に2つの理由があります。

一方、医療費支払いの分野では、前述のように、保険機関は患者に対する保護を強化していますが、この保護は実際には医療機関の発展を制限しています。医療機関の収入は患者の自己負担ではなく、保険の補償ルールに依存しています。これにより、医療機関が効果的なCエンドの利益方法とマーケティング方法を見つけることが困難になり、医療機関の製品と技術の更新と反復も制限されます。

一方、AIはまだ新興分野であり、医療機関への導入には大量の人的、物的、資本的投資が必要です。しかし、病院の公共性により、長期的には損失に直面することが決定されます。この特性により、企業は撤退期限をあまり厳しく設定できません。製品の導入プロセスでは、長期的な戦略資本が必要です。この長期的な消費により、この分野で大手企業が頻繁に挫折する原因にもなっています。

結論は：

「がん」、この2つの言葉はあまりにも残酷で恐ろしいので、大手企業がAI+がん診断の分野に参入することは、実は誰もが歓迎する良いことです。企業が独自の技術と資本蓄積を利用して優れた医療製品を作ることができれば、良いブランド認知度が形成されるだけでなく、病気に苦しむ多くの患者に生きる希望をもたらすことができます。