證券時報 2019-06-11 10:12:24
作為AI技術(shù)落地應(yīng)用的最佳場景之一,醫(yī)療長期以來都是各家資本和巨頭爭奪的要地。而業(yè)界普遍認(rèn)為,在當(dāng)前環(huán)境下,醫(yī)療+AI的需求是“實打?qū)嵈嬖诘摹?,但是醫(yī)療+AI本身的商業(yè)價值如何挖掘依然是個難題。
AI(人工智能)無疑是當(dāng)前甚至是未來十年的一個技術(shù)風(fēng)口,在投資人眼里,如何將AI技術(shù)與具體應(yīng)用場景結(jié)合,也成為當(dāng)前的投資風(fēng)口之一。
在諸多場景應(yīng)用當(dāng)中,醫(yī)療可謂是兵家必爭之地。不僅諸多傳統(tǒng)VC/PE機(jī)構(gòu)早已在當(dāng)中有所布局,甚至BAT們也在近年加速AI醫(yī)療布局。
借助資本和巨頭的力量,賽道內(nèi)的初創(chuàng)企業(yè)們也在努力想要“闖出一片天地”。近日,醫(yī)療AI企業(yè)深睿醫(yī)療宣布完成C輪融資,本輪融資由陽光保險集團(tuán)戰(zhàn)略領(lǐng)投,昌發(fā)展、絲路華創(chuàng)和山藍(lán)資本跟投。至此,深睿醫(yī)療兩年內(nèi)完成了四輪融資。
據(jù)公開資料顯示,深睿醫(yī)療前身是北大信科學(xué)院人工智能實驗室項目,2017年轉(zhuǎn)化成實體公司,總部位于北京中關(guān)村高科技核心地區(qū),通過人工智能“深度學(xué)習(xí)”技術(shù)及自主研發(fā)的核心算法,為各類醫(yī)療服務(wù)機(jī)構(gòu)提供基于人工智能和互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的解決方案。成立至今,深睿醫(yī)療已經(jīng)將其人工智能的產(chǎn)品落地到400多家醫(yī)院。
作為AI技術(shù)落地應(yīng)用的最佳場景之一,醫(yī)療長期以來都是各家資本和巨頭爭奪的要地。而從目前來看,深睿醫(yī)療的產(chǎn)品矩陣,正好代表了當(dāng)前圈內(nèi)對醫(yī)療AI具體應(yīng)用領(lǐng)域看好的細(xì)分部分。
據(jù)深睿醫(yī)療聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO喬昕介紹,目前,深睿醫(yī)療已經(jīng)開創(chuàng)了一個人工智能醫(yī)療產(chǎn)品矩陣,包括醫(yī)學(xué)影像人工智能輔助診療系統(tǒng)、智能影像云平臺、多模態(tài)科研平臺、院內(nèi)問診導(dǎo)診智能系統(tǒng)和醫(yī)學(xué)病理檢驗人工智能系統(tǒng)等。“未來,深睿醫(yī)療將在大健康領(lǐng)域開展更多人工智能的嘗試與探索,搭建人工智能生態(tài)圈,我們的產(chǎn)品和服務(wù)已經(jīng)從單病種診療向全病種診療發(fā)展,單一技術(shù)應(yīng)用向技術(shù)生態(tài)發(fā)展,單一模態(tài)的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)向多模態(tài)的人機(jī)互動發(fā)展。”喬昕說。
記者了解到,從成立開始,深睿醫(yī)療就以產(chǎn)品創(chuàng)新速度快、產(chǎn)品線豐富在產(chǎn)業(yè)中名列前茅,目前其產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于肺癌早期篩查、乳腺癌早期篩查、兒童生長發(fā)育評估、胸部疾病篩查等方面。
在深睿醫(yī)療此次的戰(zhàn)略投資人中,陽光保險集團(tuán)備受矚目。據(jù)悉,未來雙方將會以新的戰(zhàn)略合作模式探索醫(yī)療AI。陽光保險戰(zhàn)略投資部總經(jīng)理宋文雷表示,醫(yī)療是陽光保險一直以來重點布局的行業(yè)之一。近幾年,人工會智能在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域開始了廣泛引用。對于醫(yī)療AI的創(chuàng)業(yè)公司,技術(shù)能力、產(chǎn)品能力、對醫(yī)療行業(yè)的理解能力以及商務(wù)能力,任一方面的短板都會嚴(yán)重制約創(chuàng)業(yè)公司的發(fā)展。
君聯(lián)資本董事總經(jīng)理、首席投資官李家慶表示,他們持續(xù)看好人工智能在醫(yī)療輔助診斷領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用場景。昆仲資本創(chuàng)始管理合伙人王鈞也表示,通過醫(yī)療影像技術(shù)對醫(yī)療進(jìn)行診斷,是整個醫(yī)療行業(yè)的重要入口,且具有巨大的發(fā)展?jié)摿拖胂罂臻g。
事實上,百度也在這一領(lǐng)域做了重要布局。今年以來,百度頻頻布局醫(yī)療領(lǐng)域。3月份,百度戰(zhàn)略投資東軟醫(yī)療超過2000萬元。2月底,百度全資獲取北京康夫子健康技術(shù)有限公司股權(quán)。加上之前的投資,目前百度在醫(yī)療AI領(lǐng)域的布局主要集中在影像診斷和醫(yī)療大數(shù)據(jù)方面。
在以“AI應(yīng)用落地,助力產(chǎn)業(yè)升級”為主題的騰訊全球數(shù)字大會AI分論壇上,騰訊副總裁姚星介紹說,醫(yī)療作為騰訊AI切入最早、應(yīng)用最廣、成熟度最高的產(chǎn)業(yè)之一,目前正向著縱深化發(fā)展。
騰訊AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用,已完成從產(chǎn)品、場景到落地的深入探索。從最早輔助篩查食道癌開始,騰訊覓影的醫(yī)療影像輔診功能,已擴(kuò)展到肺癌、糖尿病性視網(wǎng)膜病變、結(jié)直腸腫瘤、宮頸癌、乳腺腫瘤等多個大眾化病種。
除了影像,流程前期的輔診系統(tǒng)發(fā)展迅速,能輔助醫(yī)生診斷700多種常見病種,準(zhǔn)確率達(dá)96%;分診系統(tǒng)已上線百家醫(yī)院的200個科室,準(zhǔn)確率達(dá)98%;此外騰訊還提前布局病理分析領(lǐng)域,研發(fā)結(jié)合AI與AR技術(shù)的智能顯微鏡。
業(yè)界普遍認(rèn)為,在中國的環(huán)境下,醫(yī)療+AI的需求是“實打?qū)嵈嬖诘?rdquo;,但是醫(yī)療+AI本身的商業(yè)價值如何挖掘依然是個難題。除了投資之外,巨頭們也在其中早早有了嘗試。
比如2017年3月,阿里巴巴推出了其在“醫(yī)療+人工智能”領(lǐng)域的首個產(chǎn)品——“ET醫(yī)療大腦”。“ET醫(yī)療大腦”可以輔助醫(yī)生判斷甲狀腺結(jié)節(jié)點,并給出良性或者惡性的判斷。同年,阿里健康推出了醫(yī)療人工智能系統(tǒng)“Doctor You”,該系統(tǒng)包括臨床醫(yī)學(xué)科研診斷平臺、醫(yī)療輔助檢測引擎、醫(yī)師能力培訓(xùn)系統(tǒng)等等。
另外,平安集團(tuán)作為早期介入AI醫(yī)療領(lǐng)域的巨頭之一,依托旗下平安智慧城市—智慧醫(yī)療,已與近20個省市的近300家醫(yī)療機(jī)構(gòu)簽約合作,提供包括智能醫(yī)療影像篩查、AskBob智能輔助診療以及智能慢病管理等在內(nèi)的整套端到端的AI醫(yī)療服務(wù)方案。
盡管人們深知,醫(yī)療AI作為未來醫(yī)療行業(yè)發(fā)展趨勢,但實際在推行中并沒有那么容易。平安集團(tuán)首席醫(yī)療科學(xué)家謝國彤在接受新華社記者采訪時表示,醫(yī)療AI在推行中最大的挑戰(zhàn)之一就是心里接受問題,很多醫(yī)生會質(zhì)疑AI輔助醫(yī)療是否靠譜,是否真正能提升診斷效率。
另外一個問題則是評估體系。謝國彤表示,包括美國在內(nèi)的AI輔助診療類產(chǎn)品,沒有幾個通過FDA(食品藥品監(jiān)督管理局)認(rèn)證。在醫(yī)療資源更為緊張、對醫(yī)療AI需求更強(qiáng)烈的中國,如何在監(jiān)管滯后于AI創(chuàng)新的情況下,去評估醫(yī)療AI產(chǎn)品的有效性和安全性,也是當(dāng)前急需解決的問題。
體素科技CEO丁曉偉也提出,現(xiàn)有的算法評估標(biāo)準(zhǔn)通常以工程界的標(biāo)準(zhǔn)為主,不一定能夠得到臨床醫(yī)生的認(rèn)可。他表示,目前得到藥監(jiān)局許可的臨床實驗,大部分在非常受控的環(huán)境下進(jìn)行,而醫(yī)生對這種受控環(huán)境下做出來的數(shù)據(jù),不見得真正認(rèn)可。第二是監(jiān)管的問題,醫(yī)療器械的使用和推廣需要藥監(jiān)局的批準(zhǔn)。第三是商業(yè)變現(xiàn)的問題。他認(rèn)為,AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用更接近與體檢和預(yù)防,“有時候帶來的效果很大,但非常間接,不容易形成控費價值的影響”。
聯(lián)影智能COO詹翊強(qiáng)則表示,在目前的技術(shù)階段上,“人工智能使醫(yī)生都失業(yè)”的情況不可能發(fā)生。詹翊強(qiáng)認(rèn)為,把水平不高的醫(yī)生提高到三甲醫(yī)院醫(yī)生的水平是人工智能賦能醫(yī)療的一種希望。他表示,雖然人工智能的價值不一定能立刻轉(zhuǎn)化為企業(yè)的績效,但能夠讓更多基層的病人接受到更高質(zhì)量的醫(yī)療服務(wù)。
談到人工智能在醫(yī)療場景落地的挑戰(zhàn),詹翊強(qiáng)表示,處理實際醫(yī)療工作中的龐大數(shù)據(jù)量是一大難點。他介紹,在實驗室場景中,大量三維的醫(yī)療圖象數(shù)據(jù)會產(chǎn)生巨大的數(shù)據(jù)量,特別是在大型醫(yī)院里,可能有十臺CT同時向系統(tǒng)輸送數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)處理的速度和精度要求極高,對整個信息系統(tǒng)的架構(gòu)也有很多要求。
封面圖來自攝圖網(wǎng)
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