獵云注：隨著社會(huì)進(jìn)步和人們健康意識(shí)的漸漸覺(jué)醒，人口老齡化問(wèn)題的加劇以及語(yǔ)音和圖像識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，AI+醫(yī)療成為了眼下最熱門(mén)的投資領(lǐng)域。作為投資界“新寵”的AI醫(yī)療，究竟是指什么？發(fā)展?fàn)顩r如何？本文將對(duì)AI醫(yī)療概念、國(guó)內(nèi)外公司融資狀況、應(yīng)用場(chǎng)景等方面對(duì)AI醫(yī)療進(jìn)行盤(pán)點(diǎn)，并分析AI行業(yè)現(xiàn)狀及目前所面臨的困境。
 

隨著社會(huì)進(jìn)步和人們健康意識(shí)的漸漸覺(jué)醒，人口老齡化問(wèn)題的加劇以及語(yǔ)音和圖像識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，AI+醫(yī)療成為了眼下最熱門(mén)的投資領(lǐng)域。
 

作為投資界“新寵”的AI醫(yī)療，究竟是指什么？發(fā)展?fàn)顩r如何？
 

本文將對(duì)AI醫(yī)療概念、國(guó)內(nèi)外公司融資狀況、應(yīng)用場(chǎng)景等方面對(duì)AI醫(yī)療進(jìn)行盤(pán)點(diǎn)，并分析AI行業(yè)現(xiàn)狀及目前所面臨的困境。
 

2016年的3月，谷歌的AlphaGo以4：1的成績(jī)戰(zhàn)勝了世界圍棋冠軍李世石，在全球范圍內(nèi)引爆了人工智能。
 

隨后BAT紛紛入局，而它們之間角逐的一個(gè)重要領(lǐng)域就是AI醫(yī)療。
 

據(jù)湯姆路透數(shù)據(jù)顯示，僅2017年上半年，中國(guó)企業(yè)在包括生物制藥和醫(yī)療器械領(lǐng)域在內(nèi)的跨境并購(gòu)交易數(shù)量達(dá)4253起，相比2014年增長(zhǎng)了30倍。
 

而目前，深創(chuàng)投、IDG資本等在內(nèi)的前十家中國(guó)頂級(jí)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)中，有七家已經(jīng)出手醫(yī)療健康行業(yè)。
 

近日，有報(bào)道稱(chēng)，推想科技已于2018年2月獲得襄禾資本、尚珹基金、元生資本、紅杉資本、啟明創(chuàng)投投資的3億元新一輪融資。
 

這是推想科技2016年2月獲得1250萬(wàn)天使輪融資以來(lái)，兩年內(nèi)的第四次融資。而包括強(qiáng)生、微軟等在內(nèi)的企業(yè)也在陸續(xù)入場(chǎng)。
 

AI醫(yī)療是什么
 

據(jù)鯨準(zhǔn)數(shù)據(jù)中心的《行業(yè)字典：一張圖看AI醫(yī)療》顯示，AI醫(yī)療是以互聯(lián)網(wǎng)為依托，通過(guò)基礎(chǔ)設(shè)施的搭建及數(shù)據(jù)的收集，將人工智能技術(shù)及大數(shù)據(jù)服務(wù)應(yīng)用于醫(yī)療行業(yè)中，提升醫(yī)療行業(yè)的診斷效率及服務(wù)質(zhì)量，更好的解決醫(yī)療資源短缺、人口老齡化的問(wèn)題。
 

Al醫(yī)療主要體現(xiàn)在三個(gè)方面，涉及多個(gè)領(lǐng)域，其定義的金字塔如下：
 

基礎(chǔ)層：通過(guò)軟硬件的基礎(chǔ)設(shè)施，收集用戶(hù)、藥物及病理數(shù)據(jù)，并使數(shù)據(jù)互通互聯(lián)，為人工智能的應(yīng)用提供支持與可能。
 

技術(shù)層：通過(guò)語(yǔ)音/語(yǔ)義識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析提煉?！皩W(xué)習(xí)”大量病理學(xué)數(shù)據(jù)文本，使其掌握問(wèn)答、判斷、預(yù)警、實(shí)施的能力。
 

應(yīng)用層：是指人工智能與不同細(xì)分領(lǐng)域的結(jié)合，以解決醫(yī)療行業(yè)中的某種業(yè)務(wù)需求，如智能診斷、藥物研發(fā)、智能健康管理、智能語(yǔ)音等醫(yī)療場(chǎng)景。
 

AI醫(yī)療公司融資狀況
 

下圖是根據(jù)公開(kāi)資料不完全整理，從公司的成立時(shí)間、企業(yè)類(lèi)型、融資情況及金額、輪次（A輪以后）等方面對(duì)國(guó)內(nèi)外AI醫(yī)療融資現(xiàn)狀進(jìn)行了總結(jié)。
 

從投資方來(lái)看，其中不乏像紅杉資本，經(jīng)緯中國(guó)，啟明創(chuàng)投，真格基金這些老牌GP。這說(shuō)明人工智能醫(yī)療行業(yè)依舊受到資本的追捧。
 

1. AI醫(yī)療融資輪次整理
 

根據(jù)已披露融資情況的創(chuàng)業(yè)公司得知，目前，A輪之后AI醫(yī)療獲融資的公司約16家，其中大部分處于A(yíng)+輪和B輪，速度最快的公司已獲戰(zhàn)略投資。
 

2. AI醫(yī)療公司創(chuàng)立時(shí)間

從成立時(shí)間上看，國(guó)內(nèi)AI醫(yī)療公司集中成立于2012年和2016年，在2017年紛紛獲得大額融資的影像AI公司，大多在2016年成立。
 

AI醫(yī)療的應(yīng)用場(chǎng)景
 

隨著醫(yī)療人工智能的發(fā)展，其應(yīng)用場(chǎng)景正逐步多元化。

醫(yī)療的定義和范疇已經(jīng)不再只是疾病治療，而是擴(kuò)展到了藥品、保健、生物技術(shù)等醫(yī)療的各個(gè)領(lǐng)域。
 

根據(jù)相關(guān)資料顯示，總體上應(yīng)用場(chǎng)景主要集中在以下四方面：
 

1、輔助診療

目前，AI正在迅速融入基層社區(qū)?！癆I+輔助診療”，就是將人工智能技術(shù)用于輔助診療中，讓計(jì)算機(jī) “ 學(xué)習(xí) ” 專(zhuān)家醫(yī)生的醫(yī)療知識(shí)，模擬醫(yī)生的思維和診斷推理。
 

通過(guò)已學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)知識(shí)推理判斷疾病原因與發(fā)展趨勢(shì)，形成治療方案 。輔助診療場(chǎng)景目前是醫(yī)療領(lǐng)域中最重要也是最核心的場(chǎng)景。
 

2、醫(yī)學(xué)影像

醫(yī)學(xué)影像在醫(yī)療 AI 領(lǐng)域技術(shù)成熟度最高，有望最先實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。
 

據(jù)動(dòng)脈網(wǎng)蛋殼研究院發(fā)布“人工智能+醫(yī)療技術(shù)成熟度分布曲線(xiàn)”，“AI+醫(yī)療影像”在醫(yī)療領(lǐng)域成熟度最高，在曲線(xiàn)上處于過(guò)高期望的峰值位置。
 

AI＋ 醫(yī)學(xué)影像是將人工智能技術(shù)具體應(yīng)用在醫(yī)學(xué)影像的診斷上，主要分為兩部分：圖像識(shí)別和深度學(xué)習(xí)。
 

圖像識(shí)別主要應(yīng)用于人工智能的感知環(huán)節(jié)，其主要目的是將醫(yī)學(xué)影像的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，獲取一 些有意義的信息。
 

深度學(xué)習(xí)主要應(yīng)用于人工智能學(xué)習(xí)和分析環(huán)節(jié)， 通過(guò)大量的影像數(shù)據(jù)和診斷數(shù)據(jù)，不斷對(duì)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，促使其掌握 “ 診斷 ” 的能力 。
 

3、藥物研發(fā)

AI＋藥物研發(fā)也是人工智能在醫(yī)學(xué)健康領(lǐng)域的主要模式。
 

它是指將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于藥物臨床前研究，達(dá)到快速 、準(zhǔn)確地挖掘和篩選合適的化合物或生物，縮短新藥研發(fā)周期、降低新藥研發(fā)成本 、提高新藥研發(fā)成功率的目的。
 

通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬，人工智能可以對(duì)藥物活性 、安全性和副作用進(jìn)行預(yù)測(cè) 。
 

據(jù)稱(chēng)，人工智能在新藥研發(fā)上的應(yīng)用主要可以是兩個(gè)階段：一個(gè)是新藥發(fā)現(xiàn)階段，另一個(gè)是臨床試驗(yàn)階段，
 

4、健康管理

AI智能設(shè)備可通過(guò)個(gè)人健康檔案數(shù)據(jù)分析建立個(gè)性化健康管理方案。
 

同時(shí)通過(guò)了解用戶(hù)飲食習(xí)慣、鍛煉周期、睡眠習(xí)慣等個(gè)人生活習(xí)慣，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理，對(duì)用戶(hù)整體狀態(tài)給予評(píng)估，并建議個(gè)性化健康管理方案，輔助健康管理人員幫助用戶(hù)規(guī)劃日常健康安排，進(jìn)行健康干預(yù)等。
 

據(jù)悉，目前AI醫(yī)療的健康管理主要集中在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、虛擬護(hù)士、精神健康、在線(xiàn)問(wèn)診 、健康干預(yù)以及基于精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的健康管理幾方面 。
 

其中，風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別就是通過(guò)獲取并運(yùn)用AI進(jìn)行分析，識(shí)別疾病發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)及提供降低風(fēng) 險(xiǎn)的措施；

虛擬護(hù)士就是運(yùn)用AI技術(shù)，以 “ 護(hù)士” 身份了 解病人飲食習(xí)慣、鍛煉周期、服藥習(xí)慣等個(gè)人生活習(xí) 慣，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析并評(píng)估病人整體狀態(tài) ，協(xié)助規(guī)劃日常生活；
 

精神健康管理運(yùn)用AI技術(shù)從語(yǔ)言 、表情 、聲音等數(shù)據(jù)切入，對(duì)個(gè)體進(jìn)行情感識(shí)別 ； 健康干預(yù)是運(yùn)用AI對(duì)用戶(hù)體征數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，定制、健康管理計(jì)劃。
 

AI醫(yī)療面臨的問(wèn)題

盡管“AI+醫(yī)療”已經(jīng)火遍全球，但其應(yīng)用落地還面臨著一些問(wèn)題。
 

1、數(shù)據(jù)總量與質(zhì)量問(wèn)題

與其他應(yīng)用領(lǐng)域的數(shù)據(jù)不同，醫(yī)療數(shù)據(jù)種類(lèi)繁雜，標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，并且質(zhì)量參差不齊。病人的電子病歷數(shù)據(jù)很難保證完全正確同步。
 

此外，由于機(jī)器學(xué)習(xí)所用到的數(shù)據(jù)是訓(xùn)練學(xué)習(xí)模型的教材，因而教材的質(zhì)量最終決定了學(xué)習(xí)的成果，人工智能需要在人的監(jiān)督下完成智能學(xué)習(xí) ，人工標(biāo)識(shí)成為其提升的重要保證。
 

但現(xiàn)階段的數(shù)據(jù)，不論是從總量還是標(biāo)記數(shù)量上來(lái)說(shuō)，都還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。 如果靠人工對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記，又需耗費(fèi)量人力 。
 

同時(shí)，如何獲取高質(zhì)量的教材是大部分人工智能醫(yī)療企業(yè)共同面臨的問(wèn)題。
 

2、病人的隱私問(wèn)題

部分患者表示并不愿意將自己的病癥被公開(kāi)或者用于醫(yī)療研究，因而醫(yī)療數(shù)據(jù)的分享也受到了阻礙。

數(shù)據(jù)分享雖促進(jìn)了科學(xué)研究的進(jìn)程，但是涉及隱私的問(wèn)題也尤為重要。
 

在訓(xùn)練模型和數(shù)據(jù)預(yù)處理之前，患者隱私保護(hù)需要引起高度重視，患者隱私保護(hù)不容有失。
 

3、觀(guān)念問(wèn)題

隨著社會(huì)的發(fā)展，醫(yī)療越來(lái)越成為備受關(guān)注的領(lǐng)域，但人工智能帶我們走向的又是一個(gè)既讓人神往又畏懼的未來(lái)。
 

基于人文倫理的傳統(tǒng)觀(guān)念影響，許多人很難相信人工智能可以比人類(lèi)做得更好，接受人工智能醫(yī)療這一事實(shí)的過(guò)程可能比想象的要長(zhǎng)。
 

4、監(jiān)管問(wèn)題

訓(xùn)練人工智能的數(shù)據(jù)從哪里來(lái)？
 

最龐大的醫(yī)療數(shù)據(jù)儲(chǔ)存地必然是醫(yī)療機(jī)構(gòu)，但這種涉及到患者隱私的高度敏感問(wèn)題，也必然是政策高度監(jiān)管的地帶。
 

醫(yī)療技術(shù)監(jiān)督管理是衛(wèi)生監(jiān)督體系的主要組成部門(mén)，而人工智能剛剛應(yīng)用到醫(yī)療領(lǐng)域，很多監(jiān)管政策還沒(méi)有制定。
 

目前對(duì)于人工智能健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)和算法的使用監(jiān)管，相較英美和澳大利亞等國(guó)家而言，我國(guó)的法規(guī)還有一些差距需要補(bǔ)足。
 

從投融資的角度來(lái)看，目前AI醫(yī)療整體依舊處于非常早期的階段。無(wú)論是風(fēng)口還是泡沫，在未來(lái)，AI+醫(yī)療還仍有很長(zhǎng)的路要走。

來(lái)源：騰訊創(chuàng)業(yè)