發(fā)布日期：2018-08-30
（北京的三甲醫(yī)院里，塞滿了來自各個AI公司的智能設備。圖/視覺中國）
在協(xié)和、同濟、301等北京知名的三甲醫(yī)院，塞滿了各個人工智能公司的智能設備和系統(tǒng)，不少公司以此來宣傳與大醫(yī)院的緊密合作。這是今年三甲醫(yī)院的日常工作場景，人工智能繼安防之后，開始在醫(yī)療領域掀起創(chuàng)業(yè)潮。多家AI醫(yī)療公司的創(chuàng)始人向《財經(jīng)》記者表示，自2017年下半年起，投資人上門的次數(shù)明顯變多，他們不愁融不到錢。
2017年AI醫(yī)療投資案例60起，數(shù)量超過安防，也是所有“AI+行業(yè)”（包括金融、教育等）領域中數(shù)量最多的，但總融資金額并不高，約為40億元人民幣，是安防領域的一半。多位接受《財經(jīng)》記者采訪的投資人稱，安防可以短期看到資金回籠，醫(yī)療市場成熟還有待時日，目前以早期投資為主。
商湯科技、云從科技、依圖科技等AI獨角獸的賽道布局中，均設置了醫(yī)療板塊。以依圖為例，依圖科技在去年5月完成C輪3.8億元的融資，這家公司將此輪募集的絕大部分資金用于醫(yī)療板塊的技術、人才和市場培養(yǎng)。
投資人已經(jīng)瞄準了AI領域的下一個金礦。華創(chuàng)資本合伙人熊偉銘向《財經(jīng)》記者表示，AI安防的創(chuàng)業(yè)格局已經(jīng)趨于穩(wěn)定，而AI醫(yī)療從美國硅谷開始，新的變化正在發(fā)生，投資潛力更大。九合創(chuàng)投創(chuàng)始合伙人王嘯也表示，AI醫(yī)療未來想象空間巨大。
看起來，又一個風口正在成型。從2015年開始中美AI醫(yī)療影像創(chuàng)業(yè)公司顯著增加，但在藥物發(fā)現(xiàn)方面，美國遙遙領先。
人工智能在醫(yī)療的落地場景主要集中在三個領域——藥物研發(fā)、醫(yī)療影像與診斷技術以及AI機器人。接受《財經(jīng)》記者采訪的不少行業(yè)人士認為，影像是圖像識別技術在醫(yī)療領域最直接的應用，這也是為什么影像主導了這一輪AI醫(yī)療的發(fā)展。創(chuàng)投數(shù)據(jù)平臺鯨準的數(shù)據(jù)顯示，過去五年，AI醫(yī)療應用的創(chuàng)業(yè)項目共計完成86起融資，其中影像占31％，占比第一。
第三方市場調(diào)研機構Global Market Insights數(shù)據(jù)顯示，盡管藥物發(fā)現(xiàn)在智能醫(yī)療方面將占據(jù)35％以上的最大市場份額，到2024年收入將超過400億美元；但醫(yī)療影像和診斷技術將成為2017年－2022年智能醫(yī)療領域增速最快的行業(yè)，預計到2024年，行業(yè)將達到250億美元，增速超40％。
現(xiàn)實卻并不樂觀——這些北京三甲醫(yī)院里，雖然塞滿了來自各個人工智能公司的智能設備，但其中真正被臨床使用的，幾乎沒有。這些設備，大多是AI公司免費贈送的。“給300家醫(yī)院免費送300套，誰做不到呢？”北大醫(yī)療信息技術有限公司數(shù)據(jù)總監(jiān)王琦說。
AI獨角獸曠視科技目前還未宣布布局醫(yī)療，公司副總裁謝憶楠告訴《財經(jīng)》記者，在他們看來，“AI醫(yī)療領域周期有點長，數(shù)據(jù)有點貴，場景有點窄”。
這和全球巨頭IBM在中國的窘境類似。全球AI醫(yī)療領域的先行者IBM公司在美國和中國均有布局。IBM智能醫(yī)療業(yè)務在美國市場年收入已達10億美元以上，在中國仍處于投入期。一位接近IBM的核心人士對《財經(jīng)》記者說，IBM在美國迅速做大AI醫(yī)療，核心在于可以迅速通過收購得到數(shù)據(jù)，但在中國，這不可能。
“如今的智能影像很像前幾年的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療，大家一窩蜂進來了，但下一步怎么做是個問題。” 科大訊飛智慧醫(yī)療事業(yè)部醫(yī)療影像產(chǎn)品負責人馬文君在接受媒體采訪時說。
從美國到中國，AI醫(yī)療已經(jīng)開始發(fā)力，但仍然面臨多個發(fā)展瓶頸。
中美醫(yī)療數(shù)據(jù)玩法不同
2015年1月，陳寬創(chuàng)建AI醫(yī)療公司“推想”，與其他創(chuàng)業(yè)者大部分時間在辦公室，或是在見投資人不同，創(chuàng)業(yè)初期，他幾乎住在醫(yī)院。
在中國，醫(yī)療行業(yè)受政策嚴格管控，而不同地區(qū)的醫(yī)院遵循的政策管理不盡相同，起步也慢。2015年時，人們還在探討互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的可行性。
陳寬幾乎是與醫(yī)生一起上下班，一起看診斷報告，一起喝酒，一起抱怨不靠譜的供應商。他認為只有這樣，才能拉近與醫(yī)生的距離，理解他們的需求，并普及AI醫(yī)療的概念。
創(chuàng)業(yè)初期，幾乎所有醫(yī)院都將他拒之門外。他用了超過半年的時間，簽下了第一家醫(yī)院——四川省人民醫(yī)院。他說，“你找的醫(yī)院夠多，你被拒絕的次數(shù)夠多，自然能找到一家愿意嘗試的。”
陳寬創(chuàng)業(yè)的第二年，F(xiàn)usion Fund管理合伙人張璐在美國投資的一個醫(yī)療項目獲得了230％的超額認購。在此之前，這類優(yōu)質的醫(yī)療器械類項目甚至都不容易找到聯(lián)合投資方。張璐是最早進入美國醫(yī)療人工智能領域少數(shù)的投資人之一，她在斯坦福材料科學與工程學院讀研究生時，利用自己在納米級生物傳感器領域的研究，研發(fā)了一款專為II型糖尿病人提供早期檢測的醫(yī)療儀器。
在美國，與張璐同樣感受到這輪趨勢變化的是波士頓科學的投資總監(jiān)閆小珅（Kevin Yan）。波士頓科學是美國一家有著50年歷史的老牌醫(yī)療科技公司，主要經(jīng)營醫(yī)療器械。閆小珅看到醫(yī)療器械的升級帶給醫(yī)院的巨大變化，比如微創(chuàng)手術、治理帕金森抖動的醫(yī)療器械發(fā)展趨勢，同時認為現(xiàn)在人工智能在醫(yī)療上的實際應用還有限。
2015年，谷歌、蘋果開始尋求醫(yī)療領域的合作伙伴。彼時，閆小珅接到新任務——找到AI技術公司來投資或合作。多次斡旋之后，他的公司成為谷歌的深度合作伙伴，在醫(yī)療領域定期舉辦峰會與訓練營，以此吸引AI醫(yī)療領域創(chuàng)業(yè)公司。除了之前關注的醫(yī)療器械領域，他也會從與谷歌合作的醫(yī)療訓練營中尋找關于AI醫(yī)療的項目。
閆小珅強烈感受到，科技公司與醫(yī)療公司的合作在快速升溫。一方面，醫(yī)療領域機會大，科技公司進入愿望強烈；另一方面，醫(yī)療器械審查十分嚴格，現(xiàn)有產(chǎn)品普遍技術含量不高。醫(yī)療公司希望去尋找好的產(chǎn)品，很愿意與科技公司合作。
2016年－2017年，在被稱為人工智能兩極高地的中美兩國，風開始吹了。
至今，陳寬仍然保持這樣的工作模式，但已經(jīng)把預期合作的醫(yī)院名單開到了50家，駐扎在公司的人也從他發(fā)展到了公司里80％的員工。
中國創(chuàng)業(yè)者與醫(yī)生親密接觸的原因是數(shù)據(jù)獲取渠道多元化，很大一部分掌握在醫(yī)院手中，搞定醫(yī)院和醫(yī)生，也意味著搞定了數(shù)據(jù)與銷售渠道。在美國，AI醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司獲取數(shù)據(jù)的渠道相對規(guī)范透明，比如向FDA申請研究數(shù)據(jù)，或者通過與醫(yī)療類公司合作獲取數(shù)據(jù)，進入市場需要先通過FDA，市場相對規(guī)范成熟，因此更多創(chuàng)業(yè)團隊把主要精力放在與研究機構合作，以及技術突破上。
王琦告訴《財經(jīng)》記者，醫(yī)療是一個非常特殊又敏感的行業(yè)，目前中國大部分的醫(yī)院都只有內(nèi)網(wǎng)，數(shù)據(jù)嚴格保密，與患者相關的數(shù)據(jù)絕對不能離開醫(yī)院。“一家大型三甲醫(yī)院里，駐扎了各個不同公司來的工作人員，太常見了。”她說道。
大多數(shù)中國AI醫(yī)療創(chuàng)業(yè)者像陳寬一樣，發(fā)展艱難，即使是比陳寬更熟悉醫(yī)療領域的團隊，也不容易。
高榮強是匯醫(yī)慧影的銷售總監(jiān)，加入這家創(chuàng)業(yè)公司之前，他曾經(jīng)是GE醫(yī)療部門的高管，從事醫(yī)療行業(yè)已經(jīng)十幾年，他和他所領導的銷售團隊中每一個人，都手握醫(yī)療資源，但他們?nèi)匀挥龅胶芏嗖辉敢夂献鞯尼t(yī)院。
造成這一局面的核心原因在于，中國的醫(yī)療數(shù)據(jù)的管控政策并不清晰，并且各個省份，甚至各個城市的醫(yī)療政策均不相同。
醫(yī)療數(shù)據(jù)的使用，是目前中美AI醫(yī)療行業(yè)最大的差異。丁曉偉創(chuàng)建的醫(yī)療影像公司體素科技（VoxelCloud）橫跨中美，主要做眼科圖像輔助診斷、冠脈計算機斷層掃描、肺癌人工智能分析軟件。根據(jù)他的經(jīng)驗，目前中國的項目申請審批，獲取數(shù)據(jù)時間較短，但是不確定性多，數(shù)據(jù)質量參差不齊；而美國審批時間長，但是不確定性少。
在這樣確定的環(huán)境下，他們可以通過不同的路徑來實現(xiàn)布局。美國知名孵化器Y Combinator孵化的一家醫(yī)療公司，為了能夠拿到做研究的數(shù)據(jù)，繞開了美國本土，專門找到中東與非洲的醫(yī)院拿數(shù)據(jù)。
長期關注醫(yī)療領域的紀源資本執(zhí)行董事吳曉堯對《財經(jīng)》記者表示，目前中國的醫(yī)療數(shù)據(jù)體量雖然大，但是數(shù)據(jù)質量不高，病例文本數(shù)據(jù)不規(guī)范，缺少結構化數(shù)據(jù)。
如何解決這一難題，關鍵在于政策。“如果國家層面放松對數(shù)據(jù)的管制，放松對科技公司進入醫(yī)療領域的限制，能夠在一定程度上改善這一現(xiàn)狀，”吳曉堯說，“但我目前并不能看到這個趨勢。”
有些時候，恰恰是這樣的模糊和不確定性，給了中國創(chuàng)業(yè)者更大的野心。AI醫(yī)療初創(chuàng)公司康夫子創(chuàng)始人張超認為，亂世才能出英雄，“中國的醫(yī)療政策幾乎天天在變，變化越大，給我們的機會就越多”。
在美國，醫(yī)療硬軟件設備進入醫(yī)院需要通過FDA（美國食品藥品監(jiān)督管理局）檢測，通過FDA意味著有更多的訂單與融資，這需要產(chǎn)品有更高的準確率。美國有發(fā)達的律師系統(tǒng)，處理醫(yī)患糾紛是美國醫(yī)院最大的成本，因此沒有通過FDA認證的產(chǎn)品進入醫(yī)療系統(tǒng)在出現(xiàn)問題時可能面臨巨額索賠。中國也有CFDA（中國食品藥品監(jiān)督管理總局）等類似標準，硬件器械類的醫(yī)療產(chǎn)品，必須通過CFDA才能進入醫(yī)院，但很多軟件與設備還在申請CFDA審批中，產(chǎn)品就已經(jīng)鋪入醫(yī)院。
一位醫(yī)療行業(yè)人士向《財經(jīng)》記者透露，目前軟件工具類的AI醫(yī)療產(chǎn)品，只要與醫(yī)院達成合作，都可以隨時進入醫(yī)院。熊偉銘也表示，目前國內(nèi)的AI醫(yī)療產(chǎn)品不少都沒有通過CFDA，“現(xiàn)在正處于公司與醫(yī)院聯(lián)合開發(fā)階段”。
對比中美，美國可能因更加規(guī)范的市場管制，讓創(chuàng)業(yè)者集中精力在科研領域；對于中國的創(chuàng)業(yè)者們來說，產(chǎn)品可以在實際應用中檢驗，搞定醫(yī)生和醫(yī)院，是關鍵。
市場在升溫，巨頭相繼進入。2016年4月，騰訊等機構以10億元人民幣投資碳云智能；2017年8月，騰訊發(fā)布了AI醫(yī)學影像產(chǎn)品“騰訊覓影”，利用人工智能醫(yī)學影像技術輔助醫(yī)生進行早期食管癌篩查；2017年3月，阿里云發(fā)布“ET醫(yī)療大腦”進入醫(yī)療AI領域。
動脈網(wǎng)數(shù)據(jù)庫顯示，2017年，中國醫(yī)療人工智能行業(yè)對外公布的融資事件一共有27件， 2017年該領域融資總額超過17億元人民幣。美國也出現(xiàn)了類似的趨勢。第三方調(diào)研機構Fusion Fund整理的數(shù)據(jù)顯示，2015年，美國在醫(yī)療領域的風險投資總金額達到75億美元，隨后的2016年基本持平，但在2017年，市場開始變化，僅上半年醫(yī)療領域的融資額就達到了50億美元。
如何讓醫(yī)院買單？
2017年2月，人工智能醫(yī)療領域的風向標項目MD安德森與IBM沃森宣布合作終止，這被很多人看作是人工智能在醫(yī)療領域的倒退。原因之一是雙方合作的系統(tǒng)IBM沃森支持的臨床決策系統(tǒng)——oncology Expert Advisor（OEA）并沒有得到臨床應用。OEA將計劃針對白血病進行試點的項目半途而廢，隨后將目標轉向了肺癌項目。其次，在醫(yī)院合作中，財務、流程等溝通障礙，系統(tǒng)不兼容導致數(shù)據(jù)無法提取都是這次合作失敗的重要原因。
無論中美，即使是IBM沃森這樣的大型項目，在進入醫(yī)院時都困難重重。
《財經(jīng)》記者調(diào)查發(fā)現(xiàn)，目前做AI醫(yī)療影像的公司，很大一部分都集中在肺結節(jié)病種上，因為病例多且普遍，病患反應也相對統(tǒng)一，適合機器學習。但還有一個更重要的原因——肺結節(jié)影像數(shù)據(jù)有公開數(shù)據(jù)庫，懂AI算法的公司，都可以拿這個數(shù)據(jù)庫跑一個模型出來。
但在除了肺結節(jié)之外的其他病種上，外部公司很難拿到大量數(shù)據(jù)。一名患者，尤其是疑難雜癥患者，治療過程可能會涉及多家醫(yī)院，而國內(nèi)的醫(yī)院都是一個數(shù)據(jù)孤島，如果AI只能獲取到單個醫(yī)院的數(shù)據(jù)，價值并不大。
因此，在中國的AI醫(yī)療創(chuàng)業(yè)圈中，合作的醫(yī)院數(shù)量是幾乎每個創(chuàng)業(yè)者言必稱的數(shù)字，這個數(shù)字代表了公司的影響力，而其中，三甲醫(yī)院的占比更是代表了對公司技術的認可度。
目前醫(yī)療系統(tǒng)的AI都還在建模期，利用AI技術幫助醫(yī)生閱片，需要有專業(yè)的人員進行數(shù)據(jù)標記，一旦機器識別出現(xiàn)偏差，還需要醫(yī)生自己在機器上進行修正。
如何讓已經(jīng)忙得焦頭爛額的專業(yè)醫(yī)生，抽空來幫助機器學習，AI醫(yī)療行業(yè)的人們使出了渾身解數(shù)。“我們會付給醫(yī)生一些勞務費。”陳寬表示。但中國的很多專家級醫(yī)生并不缺錢，于是，他們想到了另一種途徑。
“中國的這些專家級醫(yī)生，他們需要的是科研成果、論文發(fā)表，他們要名，不要利。”王琦告訴《財經(jīng)》記者，“很多創(chuàng)業(yè)公司都通過協(xié)助醫(yī)生做科研項目，來換取他們的時間，最常見的方式就是把公司里的技術人員交給醫(yī)生調(diào)配。”
陳寬也表示，他們會給醫(yī)生的科研項目提供幫助，比如項目資金。如果能夠對醫(yī)生的科研項目起到幫助，換來的不僅僅是醫(yī)生幫助標記數(shù)據(jù)，更重要的是醫(yī)生還可以幫助公司推廣AI產(chǎn)品。在仍然保持師徒制的醫(yī)療體系中，一個知名專家的號召力不言而喻。
這意味著，創(chuàng)業(yè)公司需要耗費大量的人力物力財力，王琦給《財經(jīng)》記者算了一筆賬，搞定一家醫(yī)院至少要長期駐守1名－2名工作人員，還要源源不斷的砸錢進去，如果一家初創(chuàng)公司簽了300家醫(yī)院，后續(xù)成本如何負擔？
而且，醫(yī)院并不愿意為此買單。
中國的醫(yī)院很難通過外部推薦來購買設備。上海長征醫(yī)院心內(nèi)科主治醫(yī)生伍鋒告訴《財經(jīng)》記者，醫(yī)院如果要采購智能化設備，通常的路徑是以科室為單位，主任醫(yī)生針對自己科室的情況，提出需求，醫(yī)院組織專家組進行審核，審核通過后，再進行采購。也就是說，主導權在主任醫(yī)生的手里。
高榮強透露，匯醫(yī)慧影2017年的收入在6000萬元人民幣，目前簽約醫(yī)院超過800家。如果簡單計算，平均一家醫(yī)院的收費為7.5萬元，而每家醫(yī)院由于醫(yī)療流程不同，區(qū)域醫(yī)療政策差異，公司都需要單獨定制，這些收入對于需要重金投入的AI技術來說，杯水車薪。
中國的三甲醫(yī)院多為政府管控，采購設備的預算有限，對于還無法證實能夠真正幫助醫(yī)生工作的AI設備，大部分醫(yī)院的態(tài)度仍然是——可以嘗試，不愿買單。
美國醫(yī)生與醫(yī)院的關系完全不同，美國看病的賬單是分開的，一個給醫(yī)院，一個給醫(yī)生，類似于醫(yī)生進駐醫(yī)院，美國醫(yī)生的收入是中國醫(yī)生的幾十倍甚至幾百倍。“醫(yī)生太有錢了也不行，顧慮就會比較多。”閆小珅說道。因此，美國醫(yī)生最大的顧慮是自己的口碑，加上美國的律師體系高度發(fā)達，每年醫(yī)生與醫(yī)院大量的錢都花在了官司上面，大家在使用新的診療系統(tǒng)時會更謹慎。
但這同時也意味著，美國醫(yī)生是現(xiàn)有體系的既得利益者，既不愿意冒風險使用還沒有完全成熟的AI醫(yī)療產(chǎn)品，也沒有動力去積極參與這輪AI創(chuàng)新。
擺脫畫餅充饑
從技術上看，美國相對于中國的科研實力更強，市場更加規(guī)范。但無論中美，讓AI醫(yī)療取代醫(yī)生還為時尚早。對這輪醫(yī)療影像創(chuàng)業(yè)潮前景的看法，取決于一個基本假定——AI到底是取代醫(yī)生還是輔助醫(yī)生？如果是取代醫(yī)生，這將是一個漫長的過程，無論中美前景都不樂觀。若是輔助醫(yī)生，則可以幫助醫(yī)生減輕工作強度，減少因疲勞出現(xiàn)問題。
中國幾乎每一家三甲醫(yī)院每天都會接收來自全國各地數(shù)量眾多的病人，一名主治醫(yī)生一個工作日，可能接診超過200例病患，工作強度高，甚至出現(xiàn)醫(yī)生因勞累而導致各種問題。
發(fā)展速度最快的醫(yī)療影像也是供給最不平衡的細分領域。“幾乎所有的重大疾病，都離不開影像診斷，醫(yī)療影像數(shù)據(jù)每年增加30％，這還是保守估計，但同時，由于經(jīng)常會受到射線干擾，影響身體狀況，愿意從事這一崗位的醫(yī)生并不多——每年影像科醫(yī)生的增長量只有4.1％。”陳寬說道。
影像科醫(yī)生的困擾，正是AI可以幫助他們解決的問題。創(chuàng)業(yè)公司與巨頭公司正在影像領域迅速擴張，目前推想合作醫(yī)院超過50家，并已經(jīng)與德國、日本、美國等海外醫(yī)院展開合作；匯醫(yī)慧影合作醫(yī)院超過800家；騰訊覓影在去年8月到12月之間，新增合作醫(yī)院就超過了100家。
不少醫(yī)療行業(yè)論壇上，參會醫(yī)生從討論一些疑難雜癥，變成開始討論AI發(fā)現(xiàn)的病癥。
伍鋒也嘗試過在診斷過程中使用AI閱片，盡管有不少創(chuàng)業(yè)公司宣稱AI閱片的準確率已經(jīng)超過90％，但他在臨床過程中發(fā)現(xiàn)，準確率只能達到50％。“太低了，醫(yī)療體系能容忍的準確率是95％。”他說道，“而且我只愿意相信自己的眼睛，因為最終的治療結果是我自己負責。”
這種視覺識別的不準確，是包括IBM Watson、體素科技在內(nèi)的醫(yī)療影像行業(yè)的普遍問題。閆小珅說：“程序員用幾個月甚至一年做一個產(chǎn)品，一個五六十年從業(yè)的老醫(yī)生，看過的數(shù)據(jù)量可能比機器還多，這種時候科技公司的銷售，很難取得醫(yī)生的信任去與他們合作。”
在美國，AI醫(yī)療正在技術上取得一些重大突破。今年5月，深度學習知名科學家吳恩達在推特上介紹了斯坦福計算機科學系、醫(yī)學系和放射學系的最新研究成果，通過MURA肌肉骨骼醫(yī)療數(shù)據(jù)集和一個基礎模型，這個模型可以像放射科醫(yī)生根據(jù)X光片進行診斷。去年底，他曾經(jīng)發(fā)推稱放射科醫(yī)生可能面臨失業(yè)危險，因為他們的研究成果可以通過X光片診斷肺炎，實驗結果優(yōu)于四名專業(yè)醫(yī)生的平均值。
然而，這兩次論文的發(fā)布都引來美國醫(yī)生和生物學家的質疑，比如四名專業(yè)醫(yī)生的診斷是否能代表美國醫(yī)生的平均水平，吳恩達是否有夸大科研成果的嫌疑。這些質疑集中在“機器替代醫(yī)生”的論斷基礎上，而不是用研究輔助醫(yī)生。
不過，吳恩達科研使用的4萬多張圖像來自斯坦福醫(yī)院圖像存檔和通信系統(tǒng)，開源數(shù)據(jù)集正在幫助更多的科研人員進入該領域。
AI醫(yī)療公司應當把目光持續(xù)擴大。王嘯認為，“目前國內(nèi)的AI醫(yī)療創(chuàng)業(yè)扎堆在放射科的輔助診斷，事實上AI在疾病治療、藥物研發(fā)、健康管理方面大有作為，微生物和動物市場也前景廣闊。”
在伍鋒的工作經(jīng)驗中，智能設備和智能技術在大醫(yī)院里不是新鮮事，甚至很多技術都已經(jīng)被頻繁使用。其中使用頻率較多的包括：手術機器人，能夠縮小患者的手術創(chuàng)口，減輕痛苦；膠囊胃鏡，同樣減少患者的痛苦，并且方便醫(yī)生治療；3D打印技術，可以應用于骨科，制作一些植入物和假體。甚至還提到了VR技術，讓患者模擬診療過程，也能讓一些年輕醫(yī)生積累更多經(jīng)驗。
這些都能夠完成醫(yī)生自己無法做到的工作，AI技術在醫(yī)療領域大有作為，也有更多需求等待挖掘，而影像這個細分領域，也許并不需要這么多的玩家。
丁曉偉說，中國每年有30多億次醫(yī)療影像掃描，不包括眼科的光學影像和病理影像，目前這個行業(yè)才剛剛開始。之后的神經(jīng)精神行為分析、皮膚數(shù)據(jù)、健康預防、養(yǎng)老監(jiān)控設備預測，還有大量的運用場景。
除了這些新創(chuàng)建的計算機視覺應用的醫(yī)療影像公司，張璐也投資了一些將機器學習和醫(yī)療器械結合的創(chuàng)新企業(yè)，硬件部分是數(shù)據(jù)收集的入口，把數(shù)據(jù)上傳到云端以后，再通過機器學習進行分析整合，從而可以給出更加個性化的診斷結果和診療方案。
“這輪AI醫(yī)療，本質不同是更加個性化。以前的升級是提升效率、提升準確率，人工智能賦予的另一個優(yōu)勢是個性化診療方案。”張璐已經(jīng)看到，美國很多藥廠都在做個性化藥物探索。
她在Fusion Fund新發(fā)布的報告中指出，美國正在出現(xiàn)新的AI醫(yī)療創(chuàng)新中心，如匹茲堡、休斯頓、舊金山、圣地亞哥，重要原因是只有AI或者只有傳統(tǒng)醫(yī)療器械的人都是不夠的，需要兩邊人才進行整合。
但這都需要時間的積累。以目前AI技術的成熟度來看，醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈里能切入的范圍還很小，陳寬說，從影像開始落地，至少在AI醫(yī)療的萬里長征中，邁出了第一步。（記者 劉以秦 特派記者 劉泓君/文 發(fā)自硅谷 謝麗容/編輯 本文首刊于2018年6月25日出版的《財經(jīng)》雜志）
來源：《財經(jīng)》雜志
