中国人工智能产业数据图谱:55家医疗人工智能企业全扫描

摘要: 近两年,人工智能也深受资本的青睐,2017年第一季度就有30多家人工智能企业获得融资,落实到具体行业中,医疗健康领域的人工智能创业公司表现尤为突出,关注度和融资量最高。

随着计算和存储的成本大幅下降,计算能力的显著增长,以及IT巨头所搭建的人工智能生态逐渐完善,人工智能初创企业的难度在降低。可喜的是,近两年人工智能也深受资本的青睐,2017年第一季度就有30多家人工智能企业获得融资,落实到具体行业中,医疗健康领域的人工智能创业公司表现尤为突出,关注度和融资量最高。

在虚拟助理、医疗大数据、医学影像、等医学领域,人工智能已经不再仅仅是探讨、研究了,大多数产品已经在服务我们普通大众。对此,动脉网对中国的医疗人工智能企业进行了盘点,了解一下中国医疗人工智能企业的发展现状。

此次,动脉网收集的医疗人工智能企业合计55家,共分为9个领域:虚拟助理、医疗大数据、医学影像、智能语音、健身生物技术、健康生活方式管理、医疗搜索、癌症早筛、人工智能芯片。

其中,上市公司有5家,获得融资的有24家,不包含上市公司,医疗人工智能创业企业共融资22.355亿人民币(数千万、数百万按照1000万、100万计算),未透露的有26家,参与医疗人工智能投资的机构和企业一共有59家(由于时间和信息量的关系,相信我们收集的数据并不全面,未收录到的企业和机构请与我们联系)。

                                                                       数据来源:动脉网,蛋壳研究院数据库

在动脉网统计的55家企业中,动脉网将其划分为9个领域。从事虚拟助手、医疗大数据、医学影像的企业最多。其中虚拟助手包括ET医疗大脑、百度医疗大脑、科大讯飞这些通用性医生助手,可在疾病风险预测、医学影像诊断、精致治疗方案、药效挖掘、新药研发、疾病监测及健康管理等多个领域,担当“医生助手”,当然虚拟助手也包含有若水医生、半个医生、多美小壹等这样的服务、导诊机器人。

当然从事智能语音的企业不仅仅只有2家,但是云知声和中科汇能,科大讯飞也将智能语音应用在了医疗,但是科大讯飞在医疗领域有三大业务,目标不仅仅是智能语音录入,所以将其归入虚拟助手。

值得一提的是西井科技,唯一一个从事人工智能芯片研究的公司,公司模拟人脑神经元工作原理而制造出的芯片,它既具备人脑的学习能力,又具备强大的特定运算能力,仅需一块邮票大小的芯片,就能模仿人类大脑在短时间内处理海量的感官信息。

                                                                         数据来源:动脉网,蛋壳研究院数据库

从融资轮次来看,大部分医疗人工智能企业都处在A轮以前,最多也就是做到B轮,几家上市企业是将人工智能技术应用在医疗而不是依靠人工智能技术发家的。在统计的50家创业公司中(不包含上市公司),获得融资的24家,几乎占据一半,医疗人工智能创业企业共融资22.355亿人民币(数千万、数百万按照1000万、100万计算),融资最多是碳云智能A轮10亿人民币。

动脉网所搜集到的数据仅仅是公布出来的,很多企业很厉害,但是融资信息并没有公布,比如医渡云、旗瀚科技等,他们都很有实力,但是融资金额并未公布,加上这些“隐形富豪”,资本在医疗人工智能领域的投资辉增加8-10亿。

虚拟助理

前文提到,我们将虚拟助理分为两类:通用性虚拟助理和服务、导诊型虚拟助理。通用型虚拟助理主要定位于做医生的助理,业务其实涵盖很广,几乎可以从事了人工智能在医疗领域的所有应用。

比如阿里云的人工智能规划布局中,ET将具备多项医疗能力,可在疾病风险预测、医学影像诊断、精致治疗方案、药效挖掘、新药研发、疾病监测及健康管理等多个领域,担当“医生助手”。

再比如科大讯飞在医疗上的布局,我们通常的理解因该是智能语音,其实除了这些还有医学图像辅助诊断、辅助诊疗系统,他们立志做的事情也是做好医生的助理,我们不要被标签化了。

 另一种我以万物语联为例,作为一款工具型产品,医生实名机器人集合了人工智能、认知物联网、大数据、云计算等互联网3.0核心技术,以“机器人”的形式,提供对话、看护功能和设备辅助方案,帮助医生完成院前和院后90%以上重复性强、可替代的工作。

医疗大数据

医疗大数据的公司做的工作也不尽相同,奇云诺德,构建了一站式生物信息大数据平台,包括基因数据发动机、大数据挖掘软件、数据可视化工具以及订制化流程。想在基因数据解读行业做出一番事业。

医渡云利用医疗大数据解决方案帮助医院跨系统、跨业务进行医疗数据的高效存储、处理和分析,对非结构化数据进行结构处理,并帮助医院和医生提高临床服务质量、科研转化率和管理效率,这种医院数据的利用和结构化是现在很多公司在从事的事情。

还有一种是实际应用型的,比如说康安途,我们都知道这是一家做跨境医疗的公司,公司搭建全球医疗资源大数据库,通过深度挖掘约2700万篇科研论文和各类资料,康安途正在将各国的新药进展、医疗价格、发病率、医保覆盖等指标进行分析,建立全球医疗信息大数据库,搭建人工智能平台,为患者筛选出性价比最优的跨境医疗咨询方案。

这就是人工智能实实在在的应用,也许康安途技术,算法并不是最厉害的,但是利用人工智能确实帮助了公司的发展。

标准的医疗大数据是人工智能研发的基础,这些大数据公司很多也是未其他的人工智能公司合作,向他们提供数据服务。

医学影像

人工智能在医学影像中的运用估计是我们最为熟悉的。我们经常在网上看到相关信息,比如:人们有望通过手机诊断皮肤癌,准确率已经超过91%;FDA首次批准了一款心脏核磁共振影像AI分析软件;谷歌用深度学习协助病理学家检测癌症,准确率在89%等等。这些都是人工智能在医学影像上的应用。

在这次统计的10家融资企业中有9家都获得融资,当然从事医疗影像的公司不仅仅这10家,还有百度、阿里云、科大讯飞等上市企业,这里就没有计算在内。

人工智能在医学影像中的应用,主要是辅助医生做诊断,让医生做诊断的时候做到有理有据,从而减少误诊、漏诊率。在动脉网的调查中,医生反馈减少漏诊是目前人工智能对他们最大的帮助。

我们对比了中国和美国的医学影像现状,从影像方面的误诊人数来看,美国每年的误诊人数达到了1200万,而中国因为人口基数庞大,达到了惊人的5700万/年,这些误诊主要发生在基层医疗机构。

目前中国的医学影像正在从传统的胶片向电子胶片过渡,而美国传统胶片已经成为历史。电子胶片的广泛使用使得医学影像数据大幅度增长,美国的数据年增长率达到了63.1%,在中国也达到了30%。

放射科医生的年增长率美国和中国仅仅只有2.2%和4.1%,远远低于影像数据的增长,形成了巨大的缺口。这意味着医师工作量大增,判断准确性下降,借助人工智能对影像进行判断则能有效弥补该缺口。在国内这个缺口略小于美国,但我们的特殊国情也使得跨平台的影像云有巨大市场需求。

健康生物技术

在这个领域,做的最好应属碳云智能,我们以它为例讲讲人工智能在生物健康技术上的应用。2016年4月份,碳云智能在完成A轮近10亿人民币融资的时候,当时创始人王俊就表示碳云智能会在精准美容、精准营养、精准健康、精准医疗四个方面发力,在基因、免疫、蛋白、代谢、微生物、临床体检、运动、饮食、环境等等多层次生命数据的基础上,构建生命健康领域的大数据生态系统,进而最终运用人工智能技术,帮助人们做精准的健康管理。

融资之后,碳云加快步伐在全球寻找志同道合的公司,开始构建数字生命联盟:在上游大数据领域布局,在下游健康体验领域开放第三方合作,先后宣布对国内保险大数据企业般若系统和以色列人工智能公司Imagu的收购和注资。

在基因领域,主要是通过智能化方式构建基因数据解析平台,实现基因解析的自动化、批量化和个性化,提高基因数据的解析准确度和速度。

 医疗搜索

冯大辉辞职后决定从事医疗搜索的时候,给出了三大理由:

其一:医疗垂直搜索是一个彻头彻尾的蓝海市场,目前的入场选手还寥寥无几,尚处于摸索阶段,在行业没有一个固定形态的时间点下,任何入局者都有机会成为该领域的带头大哥;

其二:即使在魏则西百度事件后,百度也仍旧是绝大部分患者在网上的首选医疗入口,魏则西事件对于搜索引擎的革新,虽然谈不上革命,但也是对传统搜索巨头颇具破坏力的一次重锤。如果垂直搜索后续能与更多高质量的互联网医疗内容提供方开展更加深入的合作,或许对于搜索引擎在未来医疗行业中所处的地位,具有更大的意义。

其三:医疗搜索的关键点是到达率的问题,搜索到达率越高,用户的体验就越好。这包含两个方面,一是搜索结果的匹配度,二是搜索结果的资源广度和深度。从技术上看,搜索的匹配度方面具有明显优势;但从内容上看,从支付宝到丁香园,冯大辉从一个技术岗位转型到CTO,从做技术到内容,他对内容运营和用户的需求可谓烂熟于心,要在内容积累上后来居上,这并非不可能。

 健康生活方式管理

健康生活管理是依据人工智能和大数据将人们的生活习惯以数字化显示出来,进而根据显示的数字化,干预用户的生活方式,从而提高用户的生活水平。例如,悦糖3.0是基于机器学习去主动了解用户情况,分析用户行为和习惯,预测健康风险,并给出以用户为中心的解决方案的健康管理新模式。同时,方案会照顾用户喜好,提高用户依从度,增加用户黏性;而必拓狮的产品糖析是利用APP分析饮料的含糖量,来改变用户的习惯,医随访用人工智能来管理糖尿病。

智能语音

国内从事医疗智能语音录入的一共有三家企业科大讯飞、云知声、中科汇能。其中科大讯飞和云知声都是将智能语音技术应用在医疗,其业务还涵盖其他的领域,而中科汇能的产品“医讯通”则是主打医疗语音的录入。

为什么将技术应用到医疗领域,动脉网在采访的时候了解到,这主要是看到了医院三个明显的痛点:效率、安全、数据。据调查显示中国50%住院医生每天花在写病历的时间约为4个小时,放射科的医生表示,每天阅片、报告工作量非常大。由于医技科室的特殊性,需要在2个屏幕间来回切换,一会看片子,一会进行报告记录,提高效率是医生迫切的要求。

语音录入系统不仅仅是将语音转换为文字,首先为应对医院嘈杂的环境,同时考虑到外科医生、放射科医生、牙科医生在手术或者工作中没有多余的手来书写病情,讯飞给医生特制了一款麦克风,在医生和护士、患者交流的过程中,由人工智能系统会自动过滤掉无用信息,将所需的医疗数据自动转换成文字,即使医生在移动中都可以作好记录。

同时,为了更好的提高医生工作效率,搜集有效的医学数据,依据自然语言处理技术,直接将转换成的文字结构化处理,形成结构化电子病历,病例中包含有患者的检查史、病史、各项检查结果、身体指标,医生只需对电子病历内容进行简单修改确认,即可打印提供给患者,并完成电子档保存。目前科大讯飞的智能语音转录系统的准确率在97%,并且是针对医院所有的科室。

但是在动脉网的调查过程中,医生表示使用智能语音录入系统跟科室和医生个体有关,有人认为这个很方便,尤其是做手术的医生。但是有的医生却明确表示不会用,觉得很奇怪,宁愿打字。所以说人工智能产品在医生的接受度上还需要一定的时间。

癌症早筛

我们都知道美国的癌症5年生存率比中国高很多,我们来看看他们的做法:在美国,疾病预防控制中心建议民众凡在20岁以上,都要定期地做有关口腔、皮肤、淋巴结、睾丸等方面的全面检查;吸烟者需要更频繁检查,每两年就要做次全面检查,这样的检查有利于提早发现并防治癌症。

在美国,对于女性而言,年满21岁且有性生活的,就要开始做宫颈抹片检查,30岁以后,每3年检查1次。另外,年满50岁的人群,每5年要做1次大肠癌的检查。这些定期检查,会有家庭医生定期督促进行。

早发现,早治疗是提高癌症5年生存率的关键。本次盘点一共收集到两家从事癌症早筛的企业,点内生物主要是肺癌的早期筛查,有求云诊APP是一个为用户提供疾病健康自我诊断的智能诊断平台。其最大特点是无需去医院检查,只需要几张照片即可直接利用手机APP准确的找出病因,针对性就医。目前微信版已上线,主要包括5大癌症筛查,主要包括肺癌、肝癌、胃癌、乳腺癌和宫颈癌,此外还有肿瘤体质筛查。

其实除了本次盘点的9个领域,人工智能在药物研发、新性疾病的发现与控制、精神健康、情绪识别等领域都有应用,只是中国企业在相关领域的发展还刚起步,或者未被发现,这还需要我们创业者和投资者去努力。

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评论(1

  • vb动脉网 vb动脉网 2017-04-12 11:56 via pc

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