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機器人
104 家企業融資超 180 億，人工智能“插足”醫療，到底有多神奇？
來源：億歐智庫
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醫療，是目前人工智能各應用領域中發展相對較快的領域。大量醫療人工智能創業公司自 2014 年後集中湧現，不少傳統醫療相關企業紛紛引入人工智能人才與技術。人工智能究竟為醫療產業帶來了哪些積極的改變？又裹挾了哪些挑戰和風險？基於對此類問題的思考，億歐智庫展開了對「人工智能+醫療」的研究工作，並最終完成《2017 人工智能賦能醫療產業研究報告》。
億歐智庫通過大量的案頭研究，以及對數十位從業者、相關專家學者、意見領袖進行訪談，最終完成這份多維度的、內容全麵的研究報告。下文選取了報告中的部分內容進行呈現，欲了解更多，歡迎下載原版報告並進行閱讀。如報告內容有不準確、不完善之處，歡迎讀者批評指正。
CHAPTER 1 人工智能+醫療概念與背景
「人工智能+醫療」，就是人工智能技術對於醫療產業的賦能現象。如何判斷一家公司或一款產品是否屬於「人工智能+醫療」範疇？億歐智庫主要采用技術手段作為標準。就目前技術發展而言，人工智能技術以機器學習和數據挖掘作為兩大技術核心，近年來備受關注的「深度學習」則屬於機器學習的範疇。
人工智能技術的「賦能」，主要體現於醫療人工智能公司所開發的產品及服務，不僅使傳統醫療生產活動成本降低、效果增強，而且為醫療相關產業鏈帶來了新變化，例如機器學習服務提供商的出現、保險公司用戶健康數據分析的需求與醫療數據服務供應商之間建立的商業新模式等。
我國醫療領域總體呈現供需不平衡、衛生人員素質有待提升、結構性問題突出、資源浪費的現狀。人工智能與醫療的結合，是解決醫療痛點的新機遇。為此，國家自 2015 年起相繼出台數十項政策性文件，逐步將人工智能提升到國家戰略層麵，並對醫療領域提出人工智能發展要求。
人工智能備受資本市場、高等院校的青睞，2012-2016 年我國人工智能領域投資金額不斷上升，熱度不減；我國部分大學院校，尤其以理工科為主的院校，陸續設立人工智能研究所、實驗室，以及開設人工智能相關專業。
CHAPTER 2 八大應用場景解析
億歐智庫綜合分析了我國目前「人工智能+醫療」領域的公司和產品，梳理出包括虛擬助理、醫學影像、輔助診療等在內的八大應用場景，並從場景概念、發展環境、產品形態、業務模式、公司現狀及案例等方麵對各應用場景進行深入探討。
目前我國八大應用場景中，疾病風險管理和醫學影像是最熱門的兩大應用場景，提供藥物挖掘服務的公司較少；以下是八大應用場景下的公司數量統計，多數公司不僅屬於單一應用場景，其提供的服務往往具有多元性。
醫學影像，是目前人工智能在醫療領域最熱門的應用場景之一，本文對該應用場景分析內容進行簡要介紹如下，更多應用場景具體內容，請下載原版報告進行閱讀。
據億歐智庫統計，目前國內共有 43 家公司提供「醫學影像」服務。「醫學影像」應用場景下，主要運用計算機視覺技術解決以下三種需求：
1、病灶識別與標注：針對醫學影像進行圖像分割、特征提取、定量分析、對比分析等工作；
2、靶區自動勾畫與自適應放療：針對腫瘤放療環節的影像進行處理；
3、影像三維重建：針對手術環節的應用。
AI+醫學影像的產品形態主要以用於影像識別與處理的軟件為主，極少數結合硬件；各公司產品成熟度均處於搭建基礎模型向優化模型過渡階段，產品落地速度較緩慢，主要受以下幾方麵因素影響：
1、數據短缺：公司主要以科研合作的方式從醫院獲取影像數據，但訓練模型所需影像數據量較大，僅依靠幾家醫院提供數據遠遠不夠，而大量醫院並不願意進行數據共享；
2、成本較高：根據億歐智庫統計，國內 42 家 AI+醫學影像的公司中，有 27 家提供癌症病灶識別與標注服務；而影像科醫生在日常讀片過程中並不會進行病灶標注，這使得該領域公司需要花費較大的成本邀請專業的影像科醫生在工作之餘進行標注；
3、門檻較高：任何一家「AI+醫學影像」公司在實現產品合法銷售前，需要申請經營許可證、生產許可證、醫療器械證，並且要通過 CFDA 認證（CFDA 是國家食品藥品監督管理總局的英文縮寫）。CFDA 的審批流程較為繁瑣，需要同國家指定的三甲醫院合作進行臨床測試（前提是要通過醫院的醫學倫理委員會審查），需要同做臨床試驗的每一個病人簽訂合同，還要在國家專業機構做檢測和報備，然後才能獲得 FDA 認證，這其中的時間成本、技術水平等因素均構成了「高門檻」。
CHAPTER 3 人工智能+醫療企業統計分析
2010 年是我國醫療人工智能領域創業分水嶺，此前每年出現的新創公司數量極少，而 2010 年後我國迅速出現一大批醫療人工智能公司，並於2014 和 2015 年出現創業高峰，兩年內出現 52 家創業公司。
截止到 2017 年 7 月 31 日，我國醫療人工智能公司共有 131 家，集中分布於北京、上海、深圳、杭州、武漢等一、二線城市，其中北京、上海、深圳三城集中了 97 家公司，占全部公司的 76% 左右。
截止至 2017 年 8 月 15 日，國內醫療人工智能公司累積融資額已超過 180 億人民幣，融資公司共 104 家；另有 27 家公司未獲投，或未公布融資信息。「中國醫療人工智能資本市場社會網分析圖（主要投融資方）」顯示，目前中國資本市場中的明星企業是華大基因和達闥科技，二者的投資關係數量最多；資本市場中的活躍投資機構主要有紅杉資本中國、真格基金、北極光創投、經緯中國和軟銀中國，上述五家投資機構對醫療人工智能企業的關注度最高；
CHAPTER 4 人工智能+醫療發展趨勢
人工智能+醫療新領域的出現，創造了與醫療相關的產業鏈新模式，在逐步解決醫療產業各大痛點的同時，也創造著市場需求和相關企業新的增長突破點。醫療人工智能企業目前主要以 B 端業務為主，極少健康類產品麵向 C 端市場。醫療人工智能公司因其剛性技術與服務需求，也為解決方案提供商帶來了新的服務方案和商業機會。綜合來看，醫療人工智能擁有廣闊市場需求與多元業務方向，發展機會非常豐富。
人工智能技術人才目前在市場上處於供不應求的狀態。針對該問題，公司最佳策略之一，就是與進行人工智能相關研究的國內外高等院校進行科研合作，合作基於公司產品技術應用方向（如醫學影像分析、語音電子病曆文字轉寫等）進行算法模型的開發，該合作不僅推動了公司產品化進程，而且也潛移默化地為公司培養未來的算法人才。相比國內，海外成熟的算法模型較多，產品化和產品落地速度普遍領先於國內。國內人工智能公司有機會與海外公司進行戰略合作，共同進行基於中國市場環境的模型訓練和產品研發；資金雄厚的公司則可以通過戰略投資、並購等方式，直接獲得整個技術與產品研發部門。
此外，人工智能+醫療還麵臨諸多發展挑戰。目前醫療人工智能產品無法徹底避免的錯誤和漏洞、不合理的產品宣傳策略，以及人的主觀經驗，會影響用戶對於產品的信任度。較長的 FDA 認證周期和中國嚴格的醫療器械監管，使企業花費較高的時間成本，技術創新與產品化速度受到影響。此外，醫療人工智能企業還麵臨隱私保護、社會歧視等法律與道德倫理挑戰。
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最後更新：2017-09-01 21:46:33