互聯(lián)網(wǎng)+難解決醫(yī)療痛點(diǎn) AI+概念應(yīng)運(yùn)而生

2015 年 12 月誕生的烏鎮(zhèn)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院是第一家由互聯(lián)網(wǎng)公司主導(dǎo)的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院，此后的 2016 年多家互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院陸續(xù)上線?？梢哉f(shuō)，2016 年是互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院的發(fā)展元年。

從互聯(lián)網(wǎng)改造醫(yī)療行業(yè)的角度來(lái)劃分，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段：

1、信息服務(wù)階段：互聯(lián)網(wǎng)改造的是醫(yī)療的信息流，實(shí)現(xiàn)人和信息的連接；

2、咨詢服務(wù)階段：互聯(lián)網(wǎng)改造的是健康咨詢的服務(wù)流，實(shí)現(xiàn)人和醫(yī)生連接；

3、診療服務(wù)階段：互聯(lián)網(wǎng)改造的是醫(yī)療的服務(wù)流，實(shí)現(xiàn)人和醫(yī)療機(jī)構(gòu)的連接。

然而，互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)的模式創(chuàng)新沒(méi)有根本上提升醫(yī)療供給端的服務(wù)能力，從而根本上解決醫(yī)療資源（尤其是醫(yī)生）供不應(yīng)求的局面。

與此同時(shí)，圖像識(shí)別、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等關(guān)鍵技術(shù)的突破帶動(dòng)了人工智能（簡(jiǎn)稱 AI）新一輪的大發(fā)展。“人工智能+醫(yī)療”概念應(yīng)運(yùn)而生。與互聯(lián)網(wǎng)的不同，人工智能對(duì)醫(yī)療領(lǐng)域的改造是顛覆性的。

對(duì)人工智能醫(yī)療的需求主要基于幾方面客觀現(xiàn)實(shí)：一方面是優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源供給不足，成本高，醫(yī)生培養(yǎng)周期長(zhǎng)，誤診率高，疾病譜變化快，技術(shù)日新月異；另一方面，隨著人口老齡化加劇、慢性疾病增長(zhǎng)、對(duì)健康重視程度提高，醫(yī)療服務(wù)需求持續(xù)增加。

人工智能的核心能力實(shí)際上是人類自身已擁有的能力，但人類相比， 最大優(yōu)勢(shì)在于計(jì)算能力的高效，尤其在數(shù)據(jù)密集型、知識(shí)密集型 、腦力勞動(dòng)密集型行業(yè)領(lǐng)。

在醫(yī)療領(lǐng)域，IBM Watson 可以在 17 秒內(nèi)閱讀 3469 本醫(yī)學(xué)專著，248000 篇論文，69 種治療方案，61540 次試驗(yàn)數(shù)據(jù)，106000 份臨床報(bào)告。通過(guò)海量汲取醫(yī)學(xué)知識(shí)，包括300多份醫(yī)學(xué)期刊、200多種教科書及近1000萬(wàn)頁(yè)文字，IBM Watson在短時(shí)間內(nèi)迅速成為腫瘤專家。

阿里云研究中心和BCG的最新合作報(bào)告指出，從技術(shù)突破和應(yīng)用價(jià)值兩維度分析，未來(lái)人工智能會(huì)出現(xiàn)服務(wù)職能、科技突破、超級(jí)智能三個(gè)階段?；跀?shù)據(jù)的服務(wù)智能階段將在接下來(lái)3-5年爆發(fā)：人工智能拓展、整合多個(gè)垂直行業(yè)應(yīng)用，豐富實(shí)用場(chǎng)景。IDC Digital 預(yù)測(cè)，截止 2020年，醫(yī)療數(shù)據(jù)量將達(dá)40萬(wàn)億GB，預(yù)計(jì)約 80%數(shù)據(jù)為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

*AI+醫(yī)療發(fā)展的三大階段

*2020 年人類產(chǎn)生的醫(yī)療數(shù)據(jù)總量預(yù)測(cè)

AI+醫(yī)療創(chuàng)企的四大門派

從全球創(chuàng)業(yè)公司實(shí)踐的情況來(lái)看，AI+醫(yī)療的具體應(yīng)用包括洞察與風(fēng)險(xiǎn)管理、醫(yī)學(xué)研究、醫(yī)學(xué)影像與診斷、生活方式管理與監(jiān)督、精神健康、護(hù)理、急救室與醫(yī)院管理、藥物挖掘、虛擬助理、可穿戴設(shè)備以及其他。

AI+輔助診療：萬(wàn)億級(jí)市場(chǎng)空間

AI+ 輔助診療 ，即將人工智能技術(shù)用于 輔助診療 中，讓計(jì)算機(jī)“學(xué)習(xí)”專家醫(yī)生的醫(yī)療知識(shí)，模擬醫(yī)生的思維和診斷推理，從而給出可靠診斷和治療方案。輔助診療場(chǎng)景是醫(yī)療領(lǐng)域最重要、也最核心的場(chǎng)景，人工智能+輔助診療潛在市場(chǎng)空間巨大，至少是萬(wàn)億級(jí)以上的營(yíng)收規(guī)模。

*醫(yī)學(xué)診療模型

在AI+ 輔助診療的應(yīng)用中，IBM Watson是目前最成熟的案例。

2012年Watson 通過(guò)了美國(guó)職業(yè)醫(yī)師資格考試，并部署在美國(guó)多家醫(yī)院提供輔助輔助診療的服務(wù)。目前IBM Watson 提供診治服務(wù)的病種包括乳腺癌、肺癌、結(jié)腸癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宮癌等多種癌癥。2016 年12月26日，“浙江省中醫(yī)院沃森聯(lián)合會(huì)診中心”成立，這也意味著IBM Watson for Oncology 在中國(guó)醫(yī)療領(lǐng)域的商業(yè)試應(yīng)用正式落地。

將基礎(chǔ)能力與人類醫(yī)生的一般醫(yī)療診斷模型進(jìn)行融合，形成了Watson 在提供輔助診療的處理邏輯。 其實(shí)質(zhì)是融合了自然語(yǔ)言處理、認(rèn)知技術(shù)、自動(dòng)推理、機(jī)器學(xué)習(xí)、信息檢索等技術(shù)，并給予假設(shè)認(rèn)知和大規(guī)模的證據(jù)搜集、分析、評(píng)價(jià)的人工智能系統(tǒng)。

*Watson 的三種能力：理解、推理、學(xué)習(xí)

*Watson 模擬人類醫(yī)生診斷模式的處理邏輯

AI+醫(yī)學(xué)影像：細(xì)分領(lǐng)域爆發(fā)的先鋒

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。AI+醫(yī)學(xué)影像診斷市場(chǎng)空間巨大，可能成為眾多醫(yī)療細(xì)分領(lǐng)域率先爆發(fā)的領(lǐng)域 。一是病理醫(yī)生缺口巨大。由于國(guó)內(nèi)病理醫(yī)生收入低、培養(yǎng)模式不健全，全國(guó)病理醫(yī)生極度缺乏；二是，病理讀片高度依賴經(jīng)驗(yàn)，因經(jīng)驗(yàn)而異使得病理讀片的準(zhǔn)確率相差大。

AI 在醫(yī)學(xué)影像應(yīng)用主要分為兩部分：一是圖像識(shí)別，應(yīng)用于感知環(huán)節(jié)，其主要目的是將影像這類非機(jī)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，獲取一些有意義的信息；二是深度學(xué)習(xí)，應(yīng)用于學(xué)習(xí)和分析環(huán)節(jié)，是 AI 應(yīng)用的最核心環(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。

*人工智能對(duì)影像數(shù)據(jù)分析過(guò)程

*人工讀片 VS 人工智能讀片

AI+ 醫(yī)學(xué)影像已經(jīng)走出實(shí)驗(yàn)室，下一步將迎來(lái)商業(yè)化浪潮。

貝斯以色列女執(zhí)事醫(yī)學(xué)中心（ BIDMC ）與哈佛醫(yī)學(xué)院合作研發(fā)的人工智能系統(tǒng)，對(duì)乳腺癌病理圖片中癌細(xì)胞的識(shí)別準(zhǔn)確率能達(dá)到 92%，雖然還是低于人類病理學(xué)家 96% 的準(zhǔn)確率，但當(dāng)這套技術(shù)與病理學(xué)家的分析結(jié)合在一起時(shí)，它的診斷準(zhǔn)確率可以高達(dá) 99.5%，國(guó)內(nèi)的DeepCare 對(duì)于乳腺癌細(xì)胞識(shí)別的準(zhǔn)確率也達(dá)到了 92%。據(jù)悉尼先驅(qū)晨報(bào)的報(bào)道，Enlitic 憑借深度學(xué)習(xí)技術(shù)超越了4位頂級(jí)的放射科醫(yī)生，包括診斷出了人類醫(yī)生無(wú)法診斷出的 7%的癌癥，以及在人類醫(yī)生高達(dá) 66%的癌癥誤診率的情況下，Enlitic 的誤診率只有 47%。

AI+藥物挖掘：埃博拉之戰(zhàn)的功臣

AI+ 藥物挖掘是指將深度學(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，達(dá)到縮短新藥研發(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。

*新藥研發(fā)周期長(zhǎng)

*全球醫(yī)藥制造巨頭在藥品研發(fā)上投入巨大

*新藥研發(fā)失敗率高

AI通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬，可以對(duì)藥物活性、安全性和副作用進(jìn)行預(yù)測(cè)。借助深度學(xué)習(xí)，在心血管藥、抗腫瘤藥、孤兒藥和常見(jiàn)傳染病治療藥等多領(lǐng)域取得了新突破。目前，已經(jīng)涌現(xiàn)出多家 AI 技術(shù)主導(dǎo)的藥物研發(fā)企業(yè)。

以硅谷公司Atomwise為例：Atomwise通過(guò)IBM超級(jí)計(jì)算機(jī)，在分子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)中篩選治療方法，評(píng)估出 820 萬(wàn)種候選化合物，研發(fā)成本僅為數(shù)千美元，研究周期僅需要幾天。2015 年，Atomwise基于現(xiàn)有的候選藥物，應(yīng)用 AI 算法，不到一天時(shí)間就成功地尋找出能控制埃博拉病毒的兩種候選藥物，以往類似研究需要耗時(shí)數(shù)月甚至數(shù)年時(shí)間。

AI+健康管理：FitBit或成最大贏家

AI+健康管理是將人工智能技術(shù)應(yīng)用到健康管理的具體場(chǎng)景中。從全球 AI+醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司來(lái)看，主要集中在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、虛擬護(hù)士、精神健康、在線問(wèn)診、健康干預(yù)以及基于精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的健康管理。

1、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別：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。

舉例而言，風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)分析公司Lumiata，通過(guò)其核心產(chǎn)品—風(fēng)險(xiǎn)矩陣（Risk Matrix），在獲取大量的健康計(jì)劃成員或患者電子病歷和病理生理學(xué)等數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，為用戶繪制患病風(fēng)險(xiǎn)隨時(shí)間變化的軌跡。利用Medical Graph圖譜分析對(duì)病人做出迅速、有針對(duì)性的診斷，從而對(duì)病人分診時(shí)間大大縮短 30-40%?？蛻羧后w包括大型健康計(jì)劃、護(hù)理機(jī)構(gòu)、數(shù)字健康公司等。目前已擁有 10 組以上的付費(fèi)客戶。

2、虛擬護(hù)士：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，運(yùn)用 AI 技術(shù)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。

舉例而言， Alme Health Coach，針對(duì)慢病病人，基于可穿戴設(shè)備、智能手機(jī)、電子病歷等多渠道數(shù)據(jù)的整合，綜合評(píng)估病人的病情，提供個(gè)性化健康管理方案，幫助病人規(guī)劃日常健康安排，監(jiān)控睡眠，提供藥物和測(cè)試提醒。又如，AiCure 通過(guò)智能手機(jī)攝像頭獲取用戶信息，結(jié)合 AI 技術(shù)確認(rèn)病人的服藥依從性。

3、精神健康：運(yùn)用 AI 技術(shù)從語(yǔ)言、表情、聲音等數(shù)據(jù)進(jìn)行情感識(shí)別。

舉例而言，Ginger.IO 通過(guò)挖掘用戶智能手機(jī)數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)現(xiàn)用戶精神健康的微弱波動(dòng)，推測(cè)用戶生活習(xí)慣是否發(fā)生了變化，根據(jù)用戶習(xí)慣來(lái)主動(dòng)對(duì)用戶提問(wèn)。當(dāng)情況變化時(shí)，會(huì)推送報(bào)告給身邊的親友甚至醫(yī)生。又如，Affectiva 公司的一項(xiàng)技術(shù)通過(guò)手機(jī)或電腦攝像頭實(shí)時(shí)分析人的情緒。

4、移動(dòng)醫(yī)療：結(jié)合 AI 技術(shù)提供遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)。

舉例而言，Babylon 開(kāi)發(fā)的在線就診 AI 系統(tǒng)，能夠基于用戶既往病史與用戶和在線 AI 系統(tǒng)對(duì)話時(shí)所列舉的癥狀，給出初步診斷結(jié)果和具體應(yīng)對(duì)措施；遠(yuǎn)程用藥提醒服務(wù)，AiCure 是一家?guī)椭脩舭磿r(shí)用藥的智能健康服務(wù)公司—通過(guò)手機(jī)終端，幫助醫(yī)生知曉，并提醒患者的用藥，降低因不按時(shí)吃藥導(dǎo)致復(fù)發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)。

5、健康干預(yù)：運(yùn)用 AI 對(duì)用戶體征數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，定制健康管理計(jì)劃。

舉例而言，Welltok 通過(guò)旗下的 CafeWell Health 健康優(yōu)化平臺(tái)，運(yùn)用 AI 技術(shù)分析來(lái)源于可穿戴設(shè)備的 MapMyFitness 和FitBit 等合作方的用戶體征數(shù)據(jù)，提供個(gè)性化的生活習(xí)慣干預(yù)和預(yù)防性健康管理計(jì)劃。

產(chǎn)業(yè)基層被巨頭包攬 應(yīng)用層創(chuàng)業(yè)變現(xiàn)快

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈根據(jù)技術(shù)層級(jí)從上到下，分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層三個(gè)產(chǎn)業(yè)層次構(gòu)成。

基礎(chǔ)層的計(jì)算能力是構(gòu)建生態(tài)的基礎(chǔ)，技術(shù)層的算法、框架以及通用技術(shù)是構(gòu)建技術(shù)護(hù)城河的基礎(chǔ)，都屬于人工智能產(chǎn)業(yè)大生態(tài)的基礎(chǔ)設(shè)施，具有高投入、高收益的特點(diǎn)，需要中長(zhǎng)期進(jìn)行投資。而應(yīng)用層是人工智能技術(shù)在具體行業(yè)、具體應(yīng)用場(chǎng)景價(jià)值變現(xiàn)的渠道，具有變現(xiàn)能力強(qiáng)的特點(diǎn)。

目前，底層基本都已由科技巨頭布局，且未來(lái)開(kāi)放人工智能平臺(tái)是其構(gòu)建生態(tài)的必然趨勢(shì)。應(yīng)用層匯聚了大量的 AI+醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司，分布在多個(gè)細(xì)分領(lǐng)域?？傮w而言，全球 AI+醫(yī)療產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)倒金字塔形態(tài)。

*人工智能產(chǎn)業(yè)鏈：基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層

*人工智能+醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)值分析

*全球人工智能+醫(yī)療產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)呈倒金字塔

八大巨頭的老把戲：自主研發(fā)+并購(gòu)

*8 家科技巨頭在人工智能產(chǎn)業(yè)鏈底層的布局

對(duì)于全球科技巨頭而言，之間的競(jìng)爭(zhēng)不僅僅是某項(xiàng)技術(shù)、某個(gè)領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)，更多是生態(tài)圈與生態(tài)圈的競(jìng)爭(zhēng)。目前科技巨頭均已利用稟賦優(yōu)勢(shì)打造屬于自己的生態(tài)圈基本形態(tài)，已基本完成“人工智能+”生態(tài)的基礎(chǔ)設(shè)施布局。

*科技巨頭通過(guò)自主研發(fā)布局人工智

*科技巨頭通過(guò)并購(gòu)布局人工智能

隨著科技巨頭在 AI+醫(yī)療的基礎(chǔ)層和技術(shù)層布局逐步完善，在應(yīng)用層的布局也開(kāi)始發(fā)力。目前正在醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用布局的大公司主要有四家：IBM、谷歌、微軟、百度。

*IBM、谷歌、微軟、百度在人工智能+醫(yī)療的布局

AI+醫(yī)療的“新手村”：應(yīng)用層和大數(shù)據(jù)

創(chuàng)業(yè)公司主要聚焦于應(yīng)用層的建設(shè)，基于場(chǎng)景或行業(yè)數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)大量場(chǎng)景應(yīng)用。CB Insights 重新整理出一份醫(yī)療領(lǐng)域 AI 創(chuàng)業(yè)地圖，統(tǒng)計(jì)了全球活躍其中的 90 多家創(chuàng)業(yè)公司。

可以看出，AI+醫(yī)療的創(chuàng)業(yè)公司主要分布在洞察與風(fēng)險(xiǎn)管理、醫(yī)學(xué)圖像及診斷（22家）、藥物挖掘（8家）、生活方式管理與監(jiān)控、急救室和醫(yī)院管理、虛擬助手、健康研究、精神健康、可穿戴設(shè)備、營(yíng)養(yǎng)管理以及病理學(xué)等 11 個(gè)領(lǐng)域。其中， 醫(yī)學(xué)影像及診斷類是吸引最多創(chuàng)業(yè)公司的細(xì)分領(lǐng)域，其次是洞察和風(fēng)險(xiǎn)管理類、藥物挖掘類。

*全球人工智能+醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司產(chǎn)業(yè)圖譜

*融資額超過(guò) 2000 萬(wàn)美元的人工智能+醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司

國(guó)內(nèi)AI+醫(yī)療抬頭 政策推動(dòng)產(chǎn)業(yè)加速

中國(guó) AI+醫(yī)療產(chǎn)業(yè)處于起步階段。2016 年是全球人工智能元年，也是我國(guó)人工智能元年。資本對(duì)AI+醫(yī)療的追捧，多家創(chuàng)業(yè)公司順利獲得融資。其中，成立僅半年的碳云智能在 A 輪獲得 10 億元的融資。隨著全球科技巨頭陸續(xù)將人工智能平臺(tái)開(kāi)放，將有效彌補(bǔ)我國(guó)在底層方面的積累不足，各個(gè)細(xì)分領(lǐng)域的 AI+醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司將受益。

此外，2016年6月，國(guó)務(wù)院公布了《關(guān)于促進(jìn)和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》，明確指出健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)是國(guó)家重要的基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源，需要規(guī)范和推動(dòng)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)融合共享、開(kāi)放應(yīng)用。指導(dǎo)意見(jiàn)的出臺(tái)旨在打破場(chǎng)景數(shù)據(jù)障礙，使得數(shù)據(jù)應(yīng)用有了依據(jù)。此舉有望釋放大數(shù)據(jù)資源的價(jià)值，助力 AI+醫(yī)療產(chǎn)業(yè)化提速。2017 年 1 月，國(guó)家科技部部長(zhǎng)萬(wàn)鋼在全國(guó)科技工作會(huì)議中透漏，目前正在編制人工智能的專項(xiàng)規(guī)劃，助推AI+。

*中國(guó)人工智能+醫(yī)療產(chǎn)業(yè)圖譜