CHAPTER 1 人工智能+醫(yī)療概念與背景

“人工智能+醫(yī)療”，就是人工智能技術對于醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的賦能現(xiàn)象。如何判斷一家公司或一款產(chǎn)品是否屬于“人工智能+醫(yī)療”范疇？億歐智庫主要采用技術手段作為標準。就目前技術發(fā)展而言，人工智能技術以機器學習和數(shù)據(jù)挖掘作為兩大技術核心，近年來備受關注的“深度學習”則屬于機器學習的范疇。

人工智能技術的“賦能”，主要體現(xiàn)于醫(yī)療人工智能公司所開發(fā)的產(chǎn)品及服務，不僅使傳統(tǒng)醫(yī)療生產(chǎn)活動成本降低、效果增強，而且為醫(yī)療相關產(chǎn)業(yè)鏈帶來了新變化，例如機器學習服務提供商的出現(xiàn)、保險公司用戶健康數(shù)據(jù)分析的需求與醫(yī)療數(shù)據(jù)服務供應商之間建立的商業(yè)新模式等。

我國醫(yī)療領域總體呈現(xiàn)供需不平衡、衛(wèi)生人員素質(zhì)有待提升、結構性問題突出、資源浪費的現(xiàn)狀。人工智能與醫(yī)療的結合，是解決醫(yī)療痛點的新機遇。為此，國家自2015年起相繼出臺數(shù)十項政策性文件，逐步將人工智能提升到國家戰(zhàn)略層面，并對醫(yī)療領域提出人工智能發(fā)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(xù)設立人工智能研究所、實驗室，以及開設人工智能相關專業(yè)。

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(yī)療”領域的公司和產(chǎn)品，梳理出包括虛擬助理、醫(yī)學影像、輔助診療等在內(nèi)的八大應用場景，并從場景概念、發(fā)展環(huán)境、產(chǎn)品形態(tài)、業(yè)務模式、公司現(xiàn)狀及案例等方面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(yī)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(shù)量統(tǒng)計，多數(shù)公司不僅屬于單一應用場景，其提供的服務往往具有多元性。

醫(yī)學影像，是目前人工智能在醫(yī)療領域最熱門的應用場景之一，本文對該應用場景分析內(nèi)容進行簡要介紹如下。

據(jù)億歐智庫統(tǒng)計，目前國內(nèi)共有43家公司提供“醫(yī)學影像”服務?！搬t(yī)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(yī)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(qū)自動勾畫與自適應放療：針對腫瘤放療環(huán)節(jié)的影像進行處理；

3、影像三維重建：針對手術環(huán)節(jié)的應用。

AI+醫(yī)學影像的產(chǎn)品形態(tài)主要以用于影像識別與處理的軟件為主，極少數(shù)結合硬件；各公司產(chǎn)品成熟度均處于搭建基礎模型向優(yōu)化模型過渡階段，產(chǎn)品落地速度較緩慢，主要受以下幾方面因素影響：

1、數(shù)據(jù)短缺：公司主要以科研合作的方式從醫(yī)院獲取影像數(shù)據(jù)，但訓練模型所需影像數(shù)據(jù)量較大，僅依靠幾家醫(yī)院提供數(shù)據(jù)遠遠不夠，而大量醫(yī)院并不愿意進行數(shù)據(jù)共享；

2、成本較高：根據(jù)億歐智庫統(tǒng)計，國內(nèi)42家AI+醫(yī)學影像的公司中，有27家提供癌癥病灶識別與標注服務；而影像科醫(yī)生在日常讀片過程中并不會進行病灶標注，這使得該領域公司需要花費較大的成本邀請專業(yè)的影像科醫(yī)生在工作之余進行標注；

3、門檻較高：任何一家“AI+醫(yī)學影像”公司在實現(xiàn)產(chǎn)品合法銷售前，需要申請經(jīng)營許可證、生產(chǎn)許可證、醫(yī)療器械證，并且要通過FDA認證（FDA是國家食品藥品監(jiān)督管理總局的英文縮寫）。FDA的審批流程較為繁瑣，需要同國家指定的三甲醫(yī)院合作進行臨床測試（前提是要通過醫(yī)院的醫(yī)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(yè)機構做檢測和報備，然后才能獲得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(yī)療企業(yè)統(tǒng)計分析

2010年是我國醫(yī)療人工智能領域創(chuàng)業(yè)分水嶺，此前每年出現(xiàn)的新創(chuàng)公司數(shù)量極少，而2010年后我國迅速出現(xiàn)一大批醫(yī)療人工智能公司，并于2014和2015年出現(xiàn)創(chuàng)業(yè)高峰，兩年內(nèi)出現(xiàn)52家創(chuàng)業(yè)公司。

截止到2017年7月31日，我國醫(yī)療人工智能公司共有131家，集中分布于北京、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(nèi)醫(yī)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?！爸袊t(yī)療人工智能資本市場社會網(wǎng)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(yè)是華大基因和達闥科技，二者的投資關系數(shù)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(chuàng)投、經(jīng)緯中國和軟銀中國，上述五家投資機構對醫(yī)療人工智能企業(yè)的關注度最高；

CHAPTER 4人工智能+醫(yī)療發(fā)展趨勢

人工智能+醫(yī)療新領域的出現(xiàn)，創(chuàng)造了與醫(yī)療相關的產(chǎn)業(yè)鏈新模式，在逐步解決醫(yī)療產(chǎn)業(yè)各大痛點的同時，也創(chuàng)造著市場需求和相關企業(yè)新的增長突破點。醫(yī)療人工智能企業(yè)目前主要以B端業(yè)務為主，極少健康類產(chǎn)品面向C端市場。醫(yī)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(yè)機會。綜合來看，醫(yī)療人工智能擁有廣闊市場需求與多元業(yè)務方向，發(fā)展機會非常豐富。

人工智能技術人才目前在市場上處于供不應求的狀態(tài)。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(nèi)外高等院校進行科研合作，合作基于公司產(chǎn)品技術應用方向（如醫(yī)學影像分析、語音電子病歷文字轉(zhuǎn)寫等）進行算法模型的開發(fā)，該合作不僅推動了公司產(chǎn)品化進程，而且也潛移默化地為公司培養(yǎng)未來的算法人才。相比國內(nèi)，海外成熟的算法模型較多，產(chǎn)品化和產(chǎn)品落地速度普遍領先于國內(nèi)。國內(nèi)人工智能公司有機會與海外公司進行戰(zhàn)略合作，共同進行基于中國市場環(huán)境的模型訓練和產(chǎn)品研發(fā)；資金雄厚的公司則可以通過戰(zhàn)略投資、并購等方式，直接獲得整個技術與產(chǎn)品研發(fā)部門。

此外，人工智能+醫(yī)療還面臨諸多發(fā)展挑戰(zhàn)。目前醫(yī)療人工智能產(chǎn)品無法徹底避免的錯誤和漏洞、不合理的產(chǎn)品宣傳策略，以及人的主觀經(jīng)驗，會影響用戶對于產(chǎn)品的信任度。較長的FDA認證周期和中國嚴格的醫(yī)療器械監(jiān)管，使企業(yè)花費較高的時間成本，技術創(chuàng)新與產(chǎn)品化速度受到影響。此外，醫(yī)療人工智能企業(yè)還面臨隱私保護、社會歧視等法律與道德倫理挑戰(zhàn)。

 

• 來源：億歐