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    行業(yè)新聞

    智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈全解讀

    發(fā)布時間:2017-02-13

    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。可以說,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)的角度來劃分,中國互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療發(fā)展經(jīng)歷了三個階段:

    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)帶來的模式創(chuàng)新沒有根本上提升醫(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,圖像識別、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等關(guān)鍵技術(shù)的突破帶動了人工智能(簡稱 AI)新一輪的大發(fā)展。&ldquo;人工智能+醫(yī)療&rdquo;概念應(yīng)運(yùn)而生。與互聯(lián)網(wǎng)的不同,人工智能對醫(yī)療領(lǐng)域的改造是顛覆性的。

    對人工智能醫(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,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、對健康重視程度提高,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)勢在于計算能力的高效,尤其在數(shù)據(jù)密集型、知識密集型 、腦力勞動密集型行業(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 份臨床報告。通過海量汲取醫(yī)學(xué)知識,包括300多份醫(yī)學(xué)期刊、200多種教科書及近1000萬頁文字,IBM Watson在短時間內(nèi)迅速成為腫瘤專家。

    阿里云研究中心和BCG的最新合作報告指出,從技術(shù)突破和應(yīng)用價值兩維度分析,未來人工智能會出現(xiàn)服務(wù)職能、科技突破、超級智能三個階段。基于數(shù)據(jù)的服務(wù)智能階段將在接下來3-5年爆發(fā):人工智能拓展、整合多個垂直行業(yè)應(yīng)用,豐富實(shí)用場景。IDC Digital 預(yù)測,截止 2020年,醫(yī)療數(shù)據(jù)量將達(dá)40萬億GB,預(yù)計約 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

    AI+醫(yī)療創(chuàng)企的四大門派

    從全球創(chuàng)業(yè)公司實(shí)踐的情況來看,AI+醫(yī)療的具體應(yīng)用包括洞察與風(fēng)險管理、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:萬億級市場空間

    AI+ 輔助診療 ,即將人工智能技術(shù)用于 輔助診療 中,讓計算機(jī)&ldquo;學(xué)習(xí)&rdquo;專家醫(yī)生的醫(yī)療知識,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。輔助診療場景是醫(yī)療領(lǐng)域最重要、也最核心的場景,人工智能+輔助診療潛在市場空間巨大,至少是萬億級以上的營收規(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 通過了美國職業(yè)醫(yī)師資格考試,并部署在美國多家醫(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,&ldquo;浙江省中醫(yī)院沃森聯(lián)合會診中心&rdquo;成立,這也意味著IBM Watson for Oncology 在中國醫(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)是融合了自然語言處理、認(rèn)知技術(shù)、自動推理、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、評價的人工智能系統(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。由于國內(nèi)病理醫(yī)生收入低、培養(yǎng)模式不健全,全國病理醫(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),通過大量的影像數(shù)據(jù)和診斷數(shù)據(jù),不斷對神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練,促使其掌握&ldquo;診斷&rdquo;的能力。

    *人工智能對影像數(shù)據(jù)分析過程

    *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),對乳腺癌病理圖片中癌細(xì)胞的識別準(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,它的診斷準(zhǔn)確率可以高達(dá) 99.5%,國內(nèi)的DeepCare 對于乳腺癌細(xì)胞識別的準(zhǔn)確率也達(dá)到了 92%。據(jù)悉尼先驅(qū)晨報的報道,Enlitic 憑借深度學(xué)習(xí)技術(shù)超越了4位頂級的放射科醫(yī)生,包括診斷出了人類醫(yī)生無法診斷出的 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

    *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通過計算機(jī)模擬,可以對藥物活性、安全性和副作用進(jìn)行預(yù)測。借助深度學(xué)習(xí),在心血管藥、抗腫瘤藥、孤兒藥和常見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IBM超級計算機(jī),在分子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫中篩選治療方法,評估出 820 萬種候選化合物,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數(shù)月甚至數(shù)年時間。

    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景中。從全球 AI+醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司來看,主要集中在風(fēng)險識別、虛擬護(hù)士、精神健康、在線問診、健康干預(yù)以及基于精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的健康管理。

    1、風(fēng)險識別:通過獲取并運(yùn)用 AI 進(jìn)行分析,識別疾病發(fā)生的風(fēng)險及提供降低風(fēng)險的措施。

    舉例而言,風(fēng)險預(yù)測分析公司Lumiata,通過其核心產(chǎn)品&mdash;風(fēng)險矩陣(Risk Matrix),在獲取大量的健康計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)險隨時間變化的軌跡。利用Medical Graph圖譜分析對病人做出迅速、有針對性的診斷,從而對病人分診時間大大縮短 30-40%??蛻羧后w包括大型健康計劃、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&ldquo;護(hù)士&rdquo;身份了解病人飲食習(xí)慣、鍛煉周期、服藥習(xí)慣等個人生活習(xí)慣,運(yùn)用 AI 技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析并評估病人整體狀態(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,綜合評估病人的病情,提供個性化健康管理方案,幫助病人規(guī)劃日常健康安排,監(jiān)控睡眠,提供藥物和測試提醒。又如,AiCure 通過智能手機(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)從語言、表情、聲音等數(shù)據(jù)進(jìn)行情感識別。

    舉例而言,Ginger.IO 通過挖掘用戶智能手機(jī)數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)用戶精神健康的微弱波動,推測用戶生活習(xí)慣是否發(fā)生了變化,根據(jù)用戶習(xí)慣來主動對用戶提問。當(dāng)情況變化時,會推送報告給身邊的親友甚至醫(yī)生。又如,Affectiva 公司的一項(xiàng)技術(shù)通過手機(jī)或電腦攝像頭實(shí)時分析人的情緒。

    4、移動醫(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)對話時所列舉的癥狀,給出初步診斷結(jié)果和具體應(yīng)對措施;遠(yuǎn)程用藥提醒服務(wù),AiCure 是一家?guī)椭脩舭磿r用藥的智能健康服務(wù)公司&mdash;通過手機(jī)終端,幫助醫(yī)生知曉,并提醒患者的用藥,降低因不按時吃藥導(dǎo)致復(fù)發(fā)的風(fēng)險。

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

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

    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)層級從上到下,分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層三個產(chǎn)業(yè)層次構(gòu)成。

    基礎(chǔ)層的計算能力是構(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)用場景價值變現(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,且未來開放人工智能平臺是其構(gòu)建生態(tài)的必然趨勢。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

    *8 家科技巨頭在人工智能產(chǎn)業(yè)鏈底層的布局

    對于全球科技巨頭而言,之間的競爭不僅僅是某項(xiàng)技術(shù)、某個領(lǐng)域的競爭,更多是生態(tài)圈與生態(tài)圈的競爭。目前科技巨頭均已利用稟賦優(yōu)勢打造屬于自己的生態(tài)圈基本形態(tài),已基本完成&ldquo;人工智能+&rdquo;生態(tài)的基礎(chǔ)設(shè)施布局。

    *科技巨頭通過自主研發(fā)布局人工智

    *科技巨頭通過并購布局人工智能

    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&ldquo;新手村&rdquo;: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),基于場景或行業(yè)數(shù)據(jù),開發(fā)大量場景應(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、營養(yǎng)管理以及病理學(xué)等 11 個領(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 2000 萬美元的人工智能+醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司

    國內(nèi)AI+醫(yī)療抬頭 政策推動產(chǎn)業(yè)加速

    中國 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,也是我國人工智能元年。資本對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)將人工智能平臺開放,將有效彌補(bǔ)我國在底層方面的積累不足,各個細(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》,明確指出健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)是國家重要的基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源,需要規(guī)范和推動健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)融合共享、開放應(yīng)用。指導(dǎo)意見的出臺旨在打破場景數(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)資源的價值,助力 AI+醫(yī)療產(chǎn)業(yè)化提速。2017 年 1 月,國家科技部部長萬鋼在全國科技工作會議中透漏,目前正在編制人工智能的專項(xiàng)規(guī)劃,助推AI+。

    *中國人工智能+醫(yī)療產(chǎn)業(yè)圖譜