机器学习在医疗保健：专家共识来自50多个高管

在过去几年中已经在AI和医疗保健的交集从DeepMind与英国国民健康服务，以IBM的持续推动合作进入基因组学和药物发现领域取得的瞩目的巨大数额。从卫生保健人员的角度来看，许多重要问题都没有答案，并详细极少有人论及：

医疗保健的机器学习创新可能会给病人的生活带来什么不同?

医疗行业的高管们现在应该为哪些干扰做好准备?

如何将医疗保健行业在5年或10年的操作不同的未来？

我们调查了50高管的医疗保健公司利用AI的。我们的目的是做分离的公司实际上是从那些谁使用它作为一个时髦词（超过我们最初的调查答复的15人拒绝了，由于缺乏真正使用AI的证据）应用AI的辛勤工作，提出重要的预测和行业见解清晰和交互式图表和图形。

以下研究文章分为五个部分：

• 高管共识研究中一些最重要发现的“亮点”
• 如何阅读和探索我们的研究方向
• 完整的书面见解和交互式图形列表
• 参与公司名单
• 来自Emerj的医疗资源中的相关机器学习

研究热点一览

我们意识到，并不是所有的读者都有时间详细研究我们的每一个图表和图表，所以我们总结出了我们认为最重要的五个研究见解:

1. 到2025年人工智能的大规模应用:超过50%的受访者认为，到2025年，人工智能将在医疗领域无处不在。在一个开放性的问题上，超过25%的受访者表示，他们相信到2025年，人工智能将在医疗环境中几乎无处不在。
2. 迫切需要人工智能医疗案例研究:美国公司的近50％的人认为医疗保健行业“需要从AI / ML投资进一步说服投资回报率”。
3. 改善病人护理的决策支持系统放在首位:“决策支持系统”被列为人工智能最有可能改进的应用程序(用于改善患者的治疗结果)，在1-5分的评分中，平均得分为4.15分。
4. 医院购买的主要是病人的结果和经济效益:“改善健康结果”被评为让客户购买人工智能产品的最重要因素，在1-5分的评分范围内被评为4.2分。“省钱”以4.1分排在第二。大多数其他原因被认为在达成医疗保健协议方面意义不大。
5. 人工智能近期的重点将是改善慢性疾病:当管理者被要求预测病人在各种疾病中的护理改善时，近一半的回答中都列出了“慢性病”。在“慢性病”中提到的特殊情况中，“糖尿病”占了近30%。“癌症”不太受欢迎，有略超过三分之一的受访者将其列为研究对象。

继续阅读我们的研究结果全部细节：

如何解释的研究成果，图表和图形

以下研究分为10个insight部分，每个部分包括:

• 表示可视数据的图表或图形，通常带有交互式的“段”，读者可以单击以进行浏览
• 一个“值得注意的见解”部分，强调每个部分的关键发现

我们的大多数图表和图表允许读者通过不同的参与者“部分”或子集(例如美国公司，直接销售给消费者的公司，或收入前公司，等等)积极地探索数据。我们使用下面的图例键在视觉上区分参与调查的受访者:

如何使用我们的互动图表视图

我们的目标是使我们的数据集洞察力和易于开拓我们的业务受众。

在图表和下面曲线图中，个人申请人“段”（如“这些公司销售给消费者”，“公司总部设在美国”，“首席执行官”等）在底部列出。

单击这些段时，它们将消失或重新出现在图表上。想要了解“美国”和“国际”公司之间的区别的读者，可以简单地通过点击其他部分来取消选择，只留下“美国”和“国际”部分的不同回复分数;这就很容易看出这两个群体在预测上的分歧。

下面是一个10秒的动画GIF演示的选择和段的取消选择，允许对之间申请人组异同便利比较：

除了选择和取消选择片段之外，读者还可以将鼠标悬停在每个图表中的特定数据点上，以查看每个片段响应的确切数字和百分比(在上面的gif中可以看到这种“悬停”效果)。

全人工智能医疗执行共识

公司和受访者的人口统计

以上数据给出了各种的高管和企业参与了这一轮我们的机器学习在医疗共识研究的好大局。我们建议读者在不同的条形图段将鼠标悬停在更多地了解每个人口统计元素（特别是“工作职责”或“收入状况”）。大多数我们调查的公司中确实仍是“创业公司”，因为这是共识的焦点。这是需要注意的重要，只有大企业屈指可数可能在什么仍然是一个新兴的领域被称为“纯AI-医疗保健公司”。

公司与受访者的人口 - 值得注意的见解：

• 在接受调查的公司中，约35%的公司年收入超过100万美元，约38%的公司年收入低于100万美元，其余27%的公司在接受调查时报告为“税前收入”
• 约55%的受访者受雇于美国公司
• 超过50%的受访者是各自公司的ceo或总裁

产品故障

关于调查的主要卖出组织和其他公司企业的60％，而大约有40％的最直接向消费​​者销售自己的努力。

产品供应细分-值得注意的见解：

• 接受调查的提供SaaS服务(出售给组织)的公司中，有35%专注于改进诊断，包括许多专注于医学图像分析的公司。诊断应用程序是我们调查的公司提供的最受欢迎的SaaS服务，随着该领域的发展，这一趋势可能会持续下去。
• 在接受调查的提供SaaS服务的公司中，约24%的公司专注于提高医院的运营效率，包括帮助收集财务信息、安排病人时间和其他用途的应用程序。“操作”应用程序的受欢迎程度仅次于诊断应用程序。
• 直接面向消费者的应用程序的29％，是专为遵守行为（如运动鼓励，提醒服药等），这代表着我们企业应诉中最流行的应用程序使用情况。
• 接受调查的公司中，只有约11%的公司从事任何类型的硬物理产品(如医疗设备)。近90%的公司销售的软件和应用程序没有实物产品。

以下是直接从我们的调查中选出的对这个问题的回答：

公司总部地点

我们惊讶地发现，旧金山作为医疗人工智能初创公司的总部所在地是如此普遍。虽然Emerj的总部设在旧金山，但我们并没有限制我们在当地的服务范围。虽然我们没有收集原因或动机建立在另一个位置,总部密度似乎反映了风险资金的大规模流行在海湾地区,以及浓度的增加年轻的创业公司在旧金山开始他们的旅程而不是“硅谷”(山景,帕洛阿尔托等等)。

公司总部位置-值得注意的见解：

• 超过55%的受访公司在美国
• 接受调查的美国公司中，超过55%在加州
• 加州的公司接受调查的超过40％是总部设在旧金山

“你卖给谁?”

调查的这一部分是多项选择，允许受访者提供一个以上的答案，假设他们销售给一个以上的“类型”客户。一些公司选择了3-4种类型的客户，而另一些公司只销售给一种类型的客户——最常见的是“医院和医疗设施”。

你卖给谁?——值得注意的见解:

• 公司超过80％的声称直接销售给医院和医疗设施
• “制药/生物科技公司”、“医疗设备公司”和“支付者/保险公司”分别是约三分之一的公司的目标

医疗保健的采用

我们想要确定哪些因素有助于或阻碍人工智能在医疗领域的广泛应用。有趣的是，我们注意到，医疗人工智能采用的普遍需求(至少在美国)是经过验证的ROI。这部分也是多项选择，其中采用的“阶段”是预先定义的，受访者只能选择一个选项。

医疗保健的采用 - 值得一提的见解：

• 近50%的美国公司认为，医疗行业“需要进一步确信人工智能/ ML投资的投资回报率”。
• 在“需要相信投资回报率”之后，美国和国际公司最普遍的第二种反应是，医疗服务提供商认识到其价值，但缺乏将应用程序带入生活的技术技能
• 以上两点应该被视为人工智能采用的两个最突出的“障碍”
• 不到2%的受访者称市场“过度繁荣”，或过于乐观

卖难AI产品进入医疗卫生行业

括号中的数字表示x轴

回答这个问题的人必须在1-5分的范围内给一系列指定的“购买因素”打分，其中1分表示影响销售的可能性最小，5分表示影响销售的强大能力。我们建议对这些数据进行细分，因为美国与国际受访者、CEO与非CEO受访者之间存在有趣的差异，等等。

最有可能让客户购买人工智能产品的好处-值得注意的见解:

• “改善健康结果”被评为让客户购买人工智能产品的最重要因素，在1-5分的评分范围内被评为4.2分。“省钱”以4.1分紧随其后(回想起来，“改善医疗质量”似乎与“改善健康结果”密切相关，如果我们再次进行这项调查，我们可能会把这些类别划分得更加明确)。
• 值得注意的是，受访的ceo们将“省钱”列为最重要的销售驱动力，而非ceo的高管和副总裁们则认为“改善健康状况”更为重要。考虑到首席执行官与客户之间可能存在的持续互动，他们的观点可能更有价值，也更能说明什么才是真正推动销售的因素。
• “节省时间”在收入前公司的销售业绩中排名较低，但在最重要的销售因素中，收入前公司(目前正在盈利的公司)与之并列。这似乎表明，只有在真实的销售环境中，公司才会意识到为他们想要的客户“节省时间”的巨大重要性。

患者结果通过AI在5-10岁改进

括号中的数字表示x轴

这个问题以一种开放式的“段落”形式提出，答案稍后被归类到你在上面看到的类别中。在某些情况下，节段之间的差异差异很大。

患者的治疗效果由AI在5-10岁改进 - 值得注意的见解：

• “决策支持系统”被列为人工智能最有可能改进的应用程序(用于改善患者的治疗结果)，在1-5分的范围内得到4.15分
• 3(美国)和4.1(国际)之间的最大差异是关于可穿戴设备/传感器数据技术。这可能表明，美国对“可穿戴设备”的悲观情绪在欧洲市场并不存在

人工智能可能改善的特定医疗条件

和之前的问题一样，这个问题也是以开放式的“段落”格式提出的，答案稍后会按照你在上面看到的类别分类。许多公司无法列出一个具体的条件，而是给出了一个只与他们的技术或一些不相关的趋势有关的答复。上面的图表只包括那些与特定条件或一类条件直接相关的回答，受访者认为人工智能工具在医疗保健领域的出现会改善这些回答。

人工智能可能改善的特定医疗条件-值得注意的见解：

• “慢性疾病”在将近一半的回答中被列出
• 在“慢性疾病”中提到的具体病症中，“糖尿病”以近30%的比例高居榜首
• 虽然上面的图表仅仅代表了慢性疾病的分类，但值得注意的是，“癌症”在超过三分之一的回答中被列出

以下是直接从我们的调查中选出的对这个问题的回答：

医疗保健中普遍使用人工智能的日期

调查的这一部分主要是询问受访者，他们预计人工智能将在哪一天广泛应用于医疗保健的大多数功能，这一事实是我们公认的远离今天。这个问题的框架是完全开放的格式，没有可供选择的数据选项。考虑到在这样一个开放式问题上的可能性，我们惊讶地看到，2025年的反应是巨大的。

普遍使用日期-值得注意的见解：

• 超过25%的受访者表示，他们认为到2025年，人工智能将几乎无处不在
• 超过50%的受访者认为，到2025年，人工智能将在医疗领域无处不在
• 所有受访者的全球平均水平几乎正好是2030年

参加公司名单

我们感谢已经直接从这么多创新的AI功能于医疗保健公司听到;没有他们的洞察力和参与我们的研究将是不可能。下面是我们在healthcarw共识AI功能的公司名单：

艾梅公司	Enlitic	轮齿	SemVox股份有限公司
AntWorks保健	Etyon健康	麦克斯韦核磁共振	Sensentia Inc .)
澳生物识别技术	法医疗	Medasense生物测定有限公司。	Sentrian公司
BonTriage	Galaxy.AI	Mediktor	SigTuple科技私人有限公司
心电图	健康	MedyMatch技术	匿名*
加泰罗尼亚健康	HealthNextGen技术公司。	孟德尔艾	索米克斯
云制药	Hexoskin	MetiStream公司	苏茜生命科学
CloudMedx公司	Hindsait公司。	途径基因组学	Techcyte
ContextVision AB	霍姆斯克	Pensiamo	UnaliWear
Corstem	创新Dx	普瑞尼茨有限公司	VUNO
CureMetrix	Insilico医药有限公司	Proscia公司	整个生物群落,Inc。
diagnostics.ai	凯亚健康软件有限公司	Qventus公司	XOresearch
doc.ai	云雀	在分析	西风健康

*答辩人希望保持匿名

相关采访和人工智能医疗指南

这项研究是在人工智能领域进行的一系列市场研究的最新成果。我们欢迎您在我们未来的调查中提出更多的问题或主题。请访问我们的“关于”页面获取联系信息。

在此期间，医疗高管还可能获得从机器学习医疗资源有用的见解和思路如下：

医疗保健AI访谈：

• 投资人工智能医疗应用程序——以及为什么医生不想被取代（投资者史蒂夫·古兰）
• 五年趋势在医疗AI应用程序（和考博士基德）
• 关于人工智能在消费者医疗界面中的未来(与Matteo Berlucchi)

人工智能医疗指南:

• 医疗机器学习应用-现状和未来(行业概述)
• 深度学习在医学图像分析/诊断中的应用
• 7机器学习在医药领域的应用（从药物发现到疫情预测）