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[導(dǎo)讀] 醫(yī)療AI從2017年開始成為資本爭相進(jìn)入的賽道。畢馬威發(fā)布的全球風(fēng)投報告顯示,雖然全球風(fēng)險投資總額由2018年第四季度的710億美元跌至2019年一季度的530億美元。但是在中國,隨著政府推動醫(yī)

醫(yī)療AI從2017年開始成為資本爭相進(jìn)入的賽道。畢馬威發(fā)布的全球風(fēng)投報告顯示,雖然全球風(fēng)險投資總額由2018年第四季度的710億美元跌至2019年一季度的530億美元。但是在中國,隨著政府推動醫(yī)療改革,醫(yī)療科技行業(yè)正在獲得更多投資者的青睞,2018年有可能達(dá)到200億元,

《電鰻快報》了解到,僅2017年前8月,我國83家AI醫(yī)療企業(yè)的融資額為18億元,歷年融資總額接近42億元,包括晶泰科技、華大基因、推想科技等。此外,互聯(lián)網(wǎng)巨頭們也在積極布局AI+醫(yī)療領(lǐng)域。上個月末,百度宣布與東軟集團(tuán)達(dá)成戰(zhàn)略合作,百度智能云將與東軟集團(tuán)聯(lián)合升級云化HIS(醫(yī)院信息系統(tǒng))。初次之外,百度在醫(yī)療領(lǐng)域頻頻出手,今年2月全資獲得北京康夫子健康技術(shù)有限公司股權(quán),一家醫(yī)療人工智能技術(shù)、知識、數(shù)據(jù)服務(wù)提供商。

上半年,華為攜手中移動助力中國人民解放軍總醫(yī)院成功完成全國首例基于5G的遠(yuǎn)程人體手術(shù);此外華為海域依圖醫(yī)療聯(lián)合發(fā)布智能醫(yī)療云,深入大數(shù)據(jù)AI醫(yī)療領(lǐng)域,。

阿里在醫(yī)療領(lǐng)域的布局要追溯到2014年。當(dāng)年其對中信二十一世紀(jì)有限公司進(jìn)行了1.7億美元的戰(zhàn)略投資,各方將基于中信 21CN 在藥品電子信息方面的積累,結(jié)合阿里巴巴在電商平臺、云計算及大數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢,聯(lián)手推進(jìn)藥品信息化平臺建設(shè)。同年10月,公司更名為阿里健康。2017年3月阿里巴巴推出其在“醫(yī)療+人工智能”領(lǐng)域的首個產(chǎn)品——“ET醫(yī)療大腦”正式進(jìn)入AI醫(yī)療領(lǐng)域,隨后阿里健康推出醫(yī)療人工智能系統(tǒng)。

和以上互聯(lián)網(wǎng)巨頭做法不同,騰訊是靠“買買買”,買出了一個醫(yī)療布局。根據(jù)不完全統(tǒng)計,2013-2017年間,國內(nèi)AI+醫(yī)療各領(lǐng)域共發(fā)生融資事件241起。騰訊在醫(yī)療領(lǐng)域進(jìn)行了超過40筆投資,投資金額超過200億元。其中不乏微醫(yī)、好大夫在線、新氧、更美等垂直賽道領(lǐng)先公司,同時AI醫(yī)療公司則布局了晶泰科技和體素科技。

人工智能正在加速向醫(yī)療領(lǐng)域滲透。但現(xiàn)實情況是,AI進(jìn)入醫(yī)療領(lǐng)域,仍面臨巨大風(fēng)險。近日,在博鰲亞洲論壇全球健康論壇大會召開期間,國家衛(wèi)健委遠(yuǎn)程醫(yī)療管理培訓(xùn)中心主任盧清君在接受媒體采訪時表示,雖然醫(yī)學(xué)人工智能是發(fā)展的大趨勢,但目前AI還有很多不成熟的地方,如果大規(guī)模在臨床應(yīng)用會有很大危險。

他表示由于數(shù)據(jù)模型的建立、數(shù)據(jù)的來源以及知識模型和知識標(biāo)準(zhǔn)的差異,導(dǎo)致AI在醫(yī)療領(lǐng)域還存在很多缺陷和風(fēng)險。目前如果用于基層醫(yī)療,基層醫(yī)生不具備相應(yīng)的判斷能力,不能判定是否采取機(jī)器的建議還是拒絕機(jī)器的建議,因此對于診斷來說還是會有潛在風(fēng)險。

人工智能在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域遇到天花板是目前行業(yè)內(nèi)的共識。中國科學(xué)院院士、清華大學(xué)人工智能研究院院長張鈸在接受《經(jīng)濟(jì)觀察報》采訪時表示,歷史上,人工智能曾因公眾期待過高而幾經(jīng)回落。盡管產(chǎn)業(yè)層面還有空間,但目前基于深度學(xué)習(xí)的人工智能在技術(shù)上已經(jīng)觸及天花板。人工智能在語音識別、圖像識別和圍棋三個領(lǐng)域具有強大潛力,但是其技術(shù)的應(yīng)用邊界和條件已經(jīng)逐漸清晰。

盧清君認(rèn)為深度學(xué)習(xí)的前提是需要有大規(guī)模的、規(guī)范化的、客觀的、正確的數(shù)據(jù)支撐,需要有好的教材。然而醫(yī)療界沒有這樣的教材。每個病人都是個性化的,AI在這種情況下沒有學(xué)習(xí)材料。也無法剔除錯誤。如此AI學(xué)習(xí)就會成為科學(xué)算命,在臨床運用上就會出現(xiàn)風(fēng)險。也正式基于此,雖然經(jīng)歷的3年發(fā)展,影像AI領(lǐng)域內(nèi)的公司很多沒有清晰的商業(yè)模式與盈利場景,醫(yī)院的付費意愿很低。

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