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Python培訓(xùn)之一張圖看AI醫(yī)療:241起國內(nèi)融資,幫你發(fā)現(xiàn)AI醫(yī)療的下一個熱點

更新時間:2017-08-31 來源:黑馬程序員python培訓(xùn)學(xué)院 瀏覽量:

       人工智能一直很火,但在全世界范圍內(nèi)的引爆,發(fā)生在2016年的3月,谷歌的AlphaGo以4:1的成績戰(zhàn)勝了世界圍棋冠軍李世石。一個月后,中國的BAT巨頭不再潛水,開始了動作,他們在人工智能領(lǐng)域的一個非常重要的角力場便是“AI醫(yī)療“。

  2016年4月,騰訊等機構(gòu)以10億人民幣投資碳云智能;2016年10月,百度對外發(fā)布了“百度醫(yī)療大腦”,宣布正式進軍AI醫(yī)療;2017年3月,阿里云發(fā)布“ET醫(yī)療大腦”宣布正式進入醫(yī)療AI領(lǐng)域。

  作為壓垮中國人民的三座大山之一——醫(yī)療,是目前人工智能各應(yīng)用領(lǐng)域中最熱門的賽道。人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用門檻最高,最難突破,但也最具想象力,所以資本和BAT們對這座大山發(fā)起了一輪又一輪的攻勢。針對以醫(yī)療為重點的AI創(chuàng)業(yè)公司從五年前的不足20家上升至現(xiàn)在的120多家,但大多停留在“to VC”階段,整個資本圈都在等待,AI醫(yī)療能夠真正講出“To B To C”的商業(yè)模式。

  鯨準(zhǔn)數(shù)據(jù)中心清洗了整個AI醫(yī)療從2013到2017年的241起國內(nèi)融資事件,本文用資本布局時間線去描述AI醫(yī)療行業(yè)現(xiàn)狀,最后通過鯨準(zhǔn)上的投資人行為,去發(fā)現(xiàn)AI醫(yī)療的下一個行業(yè)熱點。

  01 什么是AI醫(yī)療?

  AI醫(yī)療是以互聯(lián)網(wǎng)為依托,通過基礎(chǔ)設(shè)施的搭建及數(shù)據(jù)的收集,將人工智能技術(shù)及大數(shù)據(jù)服務(wù)應(yīng)用于醫(yī)療行業(yè)中,提升醫(yī)療行業(yè)的診斷效率及服務(wù)質(zhì)量,更好的解決醫(yī)療資源短缺、人口老齡化的問題?! ?/p>

 

  基礎(chǔ)層:通過軟硬件的基礎(chǔ)設(shè)施,收集用戶、藥物及病理數(shù)據(jù),并使數(shù)據(jù)互通互聯(lián),為人工智能的應(yīng)用提供支持與可能。

  技術(shù)層:通過語音/語義識別、計算機視覺技術(shù),對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行分析提煉?!皩W(xué)習(xí)”大量病理學(xué)數(shù)據(jù)文本,使其掌握問答、判斷、預(yù)警、實施的能力。

  應(yīng)用層:是指人工智能與不同細(xì)分領(lǐng)域的結(jié)合,以解決醫(yī)療行業(yè)中的某種業(yè)務(wù)需求,如智能診斷、藥物研發(fā)、智能健康管理、智能語音等醫(yī)療場景。


  02 AI醫(yī)療國內(nèi)融資概況5年內(nèi), AI醫(yī)療各領(lǐng)域共發(fā)生融資事件241起

 

  AI醫(yī)療應(yīng)用層持續(xù)熱潮,基礎(chǔ)層熱度下滑

  回顧13年-17年數(shù)據(jù),從2015年開始,基礎(chǔ)層熱度明顯下滑,而資本開始紛紛進入應(yīng)用層。2017上半年AI醫(yī)療發(fā)生融資數(shù)量46起,下面是應(yīng)用層各維度融資情況。

  

  國內(nèi)資本多布局虛擬助手、醫(yī)療影像、醫(yī)用機器人、智能健康管理這四個領(lǐng)域

  經(jīng)統(tǒng)計,從13年到17年上半年,應(yīng)用層8個細(xì)分領(lǐng)域共發(fā)生融資事件86起。國內(nèi)資本多布局虛擬助手、醫(yī)療影像、醫(yī)用機器人、智能健康管理四個領(lǐng)域,其中醫(yī)療影像成為資本密集的陣地,占比最高達(dá)到31%,位居第一。

  

  為什么醫(yī)療影像賽道玩家較多?

  從細(xì)分領(lǐng)域融資數(shù)量圖看出,醫(yī)療影像占比較多,為什么會發(fā)生這樣的狀況?影像具有4V性(volume數(shù)量、variety多樣性、velocity速度、veracity真實性),4V的屬性更適合其AI的發(fā)展。

   

  國內(nèi)AI醫(yī)療應(yīng)用公司起步較晚,由細(xì)分領(lǐng)域融資數(shù)量分布看出智能診斷領(lǐng)域占比60%。整體上智能診斷還處于初期,目前沒有大規(guī)模商用。對于優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的提取、數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化及建模、患者語言的訓(xùn)練都是目前需要跨越的障礙。

  進入到B輪及B輪后的的公司分布在虛擬助手、醫(yī)用機器人兩個領(lǐng)域

  

 

  醫(yī)用機器人的實際應(yīng)用主要集中在外科手術(shù)領(lǐng)域。機器人在手術(shù)上的準(zhǔn)確性、可靠性和精確性上大大超過了外科醫(yī)生,機器人技術(shù)已經(jīng)在醫(yī)療領(lǐng)域得到了長足的發(fā)展,并取得很好的臨床效果。

  03 AI醫(yī)療行業(yè)發(fā)展解析AI醫(yī)療標(biāo)簽關(guān)注度

  根據(jù)鯨準(zhǔn)中心標(biāo)簽熱度算法統(tǒng)計,有關(guān)于AI醫(yī)療的標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)、計算機視覺、AI醫(yī)療、智能診斷、醫(yī)療影像、自然語言處理、AI芯片、醫(yī)療大數(shù)據(jù)關(guān)注度有較大提升。

  

 

  AI醫(yī)療為什么會成為資本新寵?

  1、政策推動

  AI政策持續(xù)利好。2017年7月國務(wù)院剛印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》,明確提出“到2020年人工智能總體技術(shù)和應(yīng)用與世界先進水平同步 ”。

  醫(yī)療政策持續(xù)利好。2016年國務(wù)院發(fā)布《關(guān)于促進醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展的指導(dǎo)意見》,明確提出開展智能醫(yī)療服務(wù)。

  2、國情推動

  社會進步和人們健康意識的漸漸覺醒,人口老齡化問題的加劇;病患多、醫(yī)生少;醫(yī)務(wù)人員培養(yǎng)成本過高;藥物研發(fā)周期長、費用高;醫(yī)生診斷不容犯錯。

  

 

  3、技術(shù)推動

  語音和圖像識別技術(shù)目前已達(dá)到商業(yè)化高度。 從2012年的ImageNet大賽一直到現(xiàn)在,深度學(xué)習(xí)在圖像的分類與識別上已經(jīng)取得了非常大的進展。在醫(yī)療影像領(lǐng)域目前對某些病理 圖片的識別準(zhǔn)確率已超過90%,用于輔助醫(yī)生診斷已不成問題。區(qū)別于機器學(xué)習(xí),需要給出特定規(guī)則后才能進行。而深度學(xué)習(xí)則可自由生成多層“網(wǎng)絡(luò)”(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))。 在深度學(xué)習(xí)之前,大約在90年代,就已有很多人做計算機輔助診斷(CAD)。之前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做不深,現(xiàn)在有了新型計算機和深度學(xué)習(xí)之后,可以實現(xiàn)很深的網(wǎng)絡(luò)。舉例“乳腺鉬靶腫塊判讀”。

  三大AI技術(shù)基石:深度學(xué)習(xí)算法+計算能力+大數(shù)據(jù),為AI融入醫(yī)療奠定基礎(chǔ)。

  4、設(shè)備驅(qū)動

  電子膠片的普及;POCT及智能可穿戴設(shè)備公司初具規(guī)模,大量設(shè)備及膠片投入使用,形成龐大的用戶病理數(shù)據(jù),為構(gòu)建醫(yī)療大腦奠定基礎(chǔ)。

  5、基礎(chǔ)設(shè)施驅(qū)動

  根據(jù)CHIMA的數(shù)據(jù)統(tǒng)計,顯示早在2015年9月,超過60%的醫(yī)院都已完成醫(yī)院管理信息系統(tǒng)(hmis)的全面搭建。以“EMR”為核心的CIS成為建設(shè)重點。

  

 

  國內(nèi)AI醫(yī)療未來發(fā)展建議

  1、加快基層醫(yī)療機構(gòu)的信息化建設(shè),加速區(qū)域信息化集成布局。

  2、數(shù)據(jù)獲取能力的提升、算法的改進、人工智能技術(shù)的創(chuàng)新。

  3、逐步完善底層核心知識圖譜。




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作者:黑馬程序員Python培訓(xùn)學(xué)院

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