慢性病是繼醫療影像之后，醫療AI公司熱衷的領域之一。
近日，中國工程院院士、瑞金醫院副院長寧光院士團隊與人工智能企業第四范式共同發布糖尿病管理產品“瑞寧知糖”。據第四范式相關負責人介紹，該產品可預判人們未來3年罹患糖尿病及糖尿病心血管并發癥等代謝疾病的潛在風險、提供專業評估報告及個性化干預方案。同時，瑞金醫院與第四范式聯合宣布達成戰略合作，未來將共同推動一系列AI+醫療產品在健康領域更廣泛的應用。
慢性病“難管”
“醫療資源缺乏一定程度上導致了社會在慢性病預防方面心有余而力不足，現在我們可以用AI來解決。對于糖尿病高風險人群，AI產品的疾病風險預測功能可以提高公眾自我預防及疾病重視的意識。”寧光表示，基于AI技術的個性化健康方案，可以幫助更多人回歸健康。我們的目標是10年后降低糖尿病發病率1%，降低糖尿病各種并發癥患病率10%。
我國糖尿病患病率達到11.6%，糖尿病前期患病率高達50.1%，但由于慢性病篩查準確度低、針對性干預難度大、健康管理工具缺失等醫療難題，成人對糖尿病的知曉率僅有30.1%。
在各家AI公司紛紛扎堆醫學影像時，寧光團隊和第四范式選擇了糖尿病慢性管理領域，寧光解釋：“一是在多年工作中，積累了糖尿病大量規范而又準確的數據;二是中國糖尿病患者龐大;三是醫生缺口大。按照目前糖尿病患者總數計算，醫生缺口可達10萬。在瑞金醫院，一個合格的內分泌醫生培養周期是11年，何時才能滿足公眾需求?”
此次寧光團隊和第四范式同時發布了五款產品。依據世界衛生組織(WHO)慢性病三級預防理論，以《中國防治慢性病中長期規劃(2017—2025年)》為指導，該系列產品在用戶輸入基礎指標條件下，提供慢性病精準篩查、危險因素分析、個性化干預方案推薦和健康管理等服務。
第四范式創始人兼首席執行官戴文淵表示：“此次發布的是第四范式在醫療領域的階段性成果，從2016年起第四范式就已經醫療領域進行研究，諸多醫療產品已經具備行業應用的領先性和廣泛的場景覆蓋能力，未來還將有多項第四范式醫療終端產品問世，幫助用戶在線上線下實現一站式慢性病管理，并拓展到更多疾病的篩查與管理中。”
參與者眾多
據不完全統計，2018年上半年國內醫療人工智能融資案例超過30起，同比增長141.67%，披露融資規模超過數十億元;從各細分領域案例數量及規模來看，影像識別、智能診療依舊占大頭，超過2/3。
在扎堆影像之外，更多的公司在細分領域尋找機會。簡單來說，切入醫療AI的公司類型有傳統醫療器械公司、IT巨頭和一眾創新公司，均需要兼顧專業和技術。
慢性病領域，如糖尿病患者的日常疾病管理較為復雜，目前大多數患者都根據當前的血糖水平決定下一步的行為，需要在血糖數據和自己的行為間反復比對和調整。也因數據較為規范，吸引了眾多AI玩家進入。
今年4月，美國FDA批準了首款使用人工智能檢測糖尿病患者視網膜病變的醫療設備IDx-DR。傳統醫療器械巨頭美敦力與IBM Watson合推出了Sugar.IQ智能應用程序，主要用于識別糖尿病患者的重要的行為模式和疾病趨勢，其設計初衷是為糖尿病患者提供個性化的日常疾病管理建議，以及實時的行為指導。
“Sugar.IQ的一大特色是自我學習能力。當逐漸積累患者數據時，人工智能可以從既有的數據中不斷總結和學習。在不同的市場，如進入中國，并不需要從零做起，因為AI的算法可以彌補不同地區之間的差異。有了其他地區的大數據作為借鑒，Sugar.IQ的AI可以基于有限的中國患者數據探索出適合中國人體質的疾病管理模式。”此前美敦力糖尿病業務集團糖尿病服務和解決方案業務的全球總裁Annette Brüls在接受采訪時表示，其數據基礎是美敦力在全球多年的積累，“我們在全球有高達3億的患者樣本數據，能夠開展全面的分析。同時，我們的實時動態血糖監測系統(CGM)也能提供實時的數據。”
瑞金方面表示，瑞金醫院共積累了全國范圍內約12萬人、每人528個數據、長達3.8年的隨訪數據。基于這些巨大而準確的數據，第四范式利用人工智能專利算法，融合多重學習技術，總結出50萬條預測新規則，提出創新性的個性化干預方法。
人工智能應用于醫療場景，可以彌補醫生缺口，也可以在不同程度上造福患者，但是作為產品提供的第三方機構，該如何保證患者個人信息的數據安全?此前上海市第一人民醫院影像科主任王悍對表示沒有選擇任何一款人工智能產品進院，主要考慮到患者隱私的安全性問題。
針對患者的個人信息分析結果可能會暴露隱私，第四范式醫療產品負責人涂威威對表示，“在分析過程中加入一些噪聲，很難從分析結果里推出個人信息是什么樣的;但是加入噪聲會使得效果變得很差，我們技術攻關的核心點是在于如何平衡噪聲和可用性，使得在保持相同隱私保護前提下，盡可能降低噪聲而保證模型的可用性。
