| 本文来源：物联网世界 本文作者：飞鸟黄 随着社会水平与技术实力的进步，医疗投资圈将开展一场激烈的利益追逐。 人工智能可谓是大放异彩。当下的世界互联网大会上，国内外科技企业的战略布局中，甚至是歌曲、影视剧里……到处都有AI的身影。 自动驾驶、城市大脑、医疗影像、智能语音，这些则是人工智能的重要应用。在不久前科技部公布的四大国家新一代人工智能开放创新平台名单中，腾讯公司建设的医疗影像国家人工智能开放创新平台就入选成为其一。那么，我们对医疗影像了解到了何种层次呢？本文将对其重点分析，以期获得对该领域市场形势的基本了解。 一、市场投资形势 从2011年开始到现在，医疗领域的投融资事件越来越多。据不完全统计，在2017年第一季度，全球一级市场共发生1110起融资事件，投资总额约446亿美元，其中医疗领域就发生了88起融资事件，总融资额34.08亿美元。若从应用场景来分，又包括了虚拟助理、医疗影像、辅助诊疗、疾病风险预测、药物挖掘、健康管理、医院管理、辅助医学研究平台等。下图即是2017年国内AI医疗领域初创企业投融资事件，以供参考。
资料来源：IT桔子 从上表可以看出，国内医疗影像占据投资总数的半壁江山，其次是医疗器械及硬件、健康管理等分支领域。无论是哪个分支，因为医疗行业较高的技术壁垒以及信息的隐私保护，距市场爆发都还有很长沉淀期，深耕AI医疗界的老大哥“IBM Waston”即用一把辛酸泪向大众证明了这点。既然如此，投资方又究竟为何还要频频为医疗影像“输血”呢？ 首先在于传统医疗改革的迫切性。谈到传统医疗的缺陷，我们可以想到优质医疗资源供给不足，资源分布不均衡，医生培养成本、周期太长，以及随着人口老龄化医疗服务跟不上人们对健康的需求等问题。与此同时还有一个关键点：信息孤岛——即医疗数据和服务呈现了“孤岛”现象。资料显示，虽然在政府政策主导下，有70 %以上医院实现了医疗信息化，但是因为系统版本不同或不兼容，仅有3 %实现了数据互通。 其次是深度学习等技术水平的提高。智慧医疗早在2010年就被提出，资本也曾一度聚焦。但因技术水平不到位，很多企业在用完融资后也多数销声匿迹。而近两年来，大数据爆发，深度学习、图像识别等人工智能技术得到进步成熟，医疗信息的价值再次得以挖掘体现，并且需求比以往更加迫切，在此情况下，医疗影像的队伍再次集结，共同为将来的爆发而蓄力准备着。 二、典型参与者 1. 腾讯觅影 腾讯很早就开始了医疗健康领域的战略布局。根据IT桔子中的记录，自2014年开始，腾讯共参与了34起医疗健康领域的投资事件，并在体素科技A+轮、好大夫在线D轮、企鹅医生战略投资、医联B轮中属于领投方，四者业务方向覆盖医疗影像、健康保健、寻医问诊、医生群体的移动社交等。
特殊的是，一向喜爱通过“买买买”来占领市场的腾讯，在医疗影像领域还自建了技术体系。在2017“互联网+”数字经济中国行·广东峰会上，作为首个应用在医学领域的AI产品，聚合了腾讯内部包括AI Lab、优图实验室、架构平台部等多个顶尖人工智能团队的“腾讯觅影”被正式发布。旨在将图像识别、深度学习等AI技术与医学跨界融合，辅助医生对食管癌等病症进行筛查，有效提高筛查准确度，促进准确治疗。 2. 阿里健康/ET医疗大脑 对于BAT这种体量的公司来说，只要决定进入一个行业，或自建或合作或投资，都会用技术+资本快速攻城略地。 2014年，阿里巴巴收购香港医疗健康领域上市公司中信21世纪，将其改名为“阿里健康”；2015年，阿里健康复牌，成为阿里巴巴旗下子公司；2016年，阿里健康以2.25亿元人民币增资华润万东旗下主打医学影像大数据平台的万里云公司，持有其25%的股份。 2017年3月，在云栖大会·深圳峰会上，阿里云宣布推出人工智能系统——ET大脑。据报道，ET大脑可以通过计算机视觉技术，在甲状腺B超影像上圈出甲状腺结节点，并辅助医生给出结果判断。马不停蹄，在7月，阿里健康也协同万里云，正式对外发布其研发的医疗AI“Doctor You”，选择肺结节影像检测作为进入实际应用的第一次尝试。从这陆续推出的两款影像诊断平台中，我们再次看到了阿里的雄心壮志。 3. IBM Watson IBM“老大哥”不仅最早入局医疗行业，其布局方式也与阿里、腾讯等公司相反，而选用了先推出医疗产品Watson，然后再频繁与医疗机构合作的模式。目前为止，Watson仍旧是认知计算系统的杰出代表，包含了信息分析，自然语言处理和机器学习领域的大量技术创新，致力于从大量病例、指南等中去找出最符合当下病人的诊断和治疗方案，给医生做辅助决策参考。 三、AI医疗发展的潜力与挑战 经常看到这样的报道，机器和专家在诊断某项疑难疾病中，正确率非常接近。甚至有的报道中还会有整有零的给出具体正确率，基本都在90%以上。这些数据的可信度业内人士都心知肚明。那么，什么时候医疗影像能真正应用起来，带动商业价值呢？具体时间还需耐心等待，不过前行道路上的阻碍早已摆在了人们面前。 缺乏有效数据、技术成熟上升还有较大空间、市场认知还未培养成形、法律伦理的挑战，以及隐私信息的安全……这些都是医疗影像大规模应用之前必须要解决的问题。 与此同时，发展潜力也是不可忽视的。一些业内市场分析报告提出预测：在2017年至2024年间，医疗影像、个性化AI助手、药物开发和基因等领域的市场总值有望达100亿美元。埃森哲咨询在《人工智能：医疗领域崭新的神经系统》中预言未来10年的趋势，也认为与健康相关的AI市场将以40%的复合年增长率快速发展。 信息时代，一旦沉睡着的医疗产业数据金矿得以挖掘利用，就会迅速产生无数的商业红利。而笔者认为，本文着墨最多的医疗影像，也是AI医疗中离商业化最近的一个版块，终有一天将迎来爆发期。在这期间，医疗投资圈的利益追逐将逐渐进入高潮！ |
