《蛋壳研究院-2016人工智能医疗健康创新趋势报告（上）-2016.9-67页》由会员分享，可在线阅读，更多相关《蛋壳研究院-2016人工智能医疗健康创新趋势报告（上）-2016.9-67页（69页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、报告吧w w w .b a o g a o b a .x y z 收集 w w w .b a o g a o b a .x y z 独家收集 不断更新 报告吧w w w .b a o g a o b a .x y z 收集 w w w .b a o g a o b a .x y z 独家收集 不断更新 随着深度学习技术的成熟，人工智能正在 逐步从尖端技术变为可普及的基础设施。 年初AlphaGo与李世石的对弈已使公众初 步认识人工智能的潜力。在医疗健康领域 ，IBM Watson 取得了不俗的成绩，例如 肿瘤治疗，并在今年8月正式进入中国。与 此同时，近年来美国、英国、以色列和中 国等地不断涌
2、现医疗健康领域的人工智能 初创公司，融资额和项目数量均呈上升趋 势，且在多个细分方向取得了值得关注的 有趣进展。近两年来，中国的医疗健康类 人工智能初创公司的也逐渐开始显现，蛋 壳研究院认为此处存在值得挖掘的机遇。 研究背景 报告吧w w w .b a o g a o b a .x y z 收集 w w w .b a o g a o b a .x y z 独家收集 不断更新 范围界定与研究方法 本报告的研究范围主要为全球范围内医疗健康 领域的人工智能初创公司，纳入本报告统计范 围的初创公司共74个。这些初创公司分布在 健康管理、可穿戴设备、医学影像、风险管理 、营养、急救室/医院管理、Th物技
3、术、药物 挖掘、精神健康、病理学和虚拟助理共11个 领域，本报告分析了其中的8个领域。本报告 研究范围不包含医疗机器人领域。 出于了解产业格局的考量，研究范围也包括 Google, Facebook, IBM, 微软, 英特尔， 雅 虎, Salesforce, 亚马逊, 阿里巴巴, 百度, 腾讯 这类互联网巨头在人工智能领域的布局。 过程中，以数据统计分析和访谈并重。前者主 要基于蛋壳研究院数据库。后者的对象包括国 内的医疗健康类人工智能初创公司、风险投资 机构、高校研究院、医院、IBM、百度、腾讯 和阿里巴巴。 范围界定与研究方法 本报告的研究范围主要为全球范围内医疗健康 领域的人工智能初
4、创公司，纳入本报告统计范 围的初创公司共74个。这些初创公司分布在 健康管理、可穿戴设备、医学影像、风险管理 、营养、急救室/医院管理、Th物技术、药物 挖掘、精神健康、病理学和虚拟助理共11个 领域，本报告分析了其中的8个领域。本报告 研究范围不包含医疗机器人领域。 出于了解产业格局的考量，研究范围也包括 Google, Facebook, IBM, 微软, 英特尔， 雅 虎, Salesforce, 亚马逊, 阿里巴巴, 百度, 腾讯 这类互联网巨头在人工智能领域的布局。 过程中，以数据统计分析和访谈并重。前者主 要基于蛋壳研究院数据库。后者的对象包括国 内的医疗健康类人工智能初创公司、风
5、险投资 机构、高校研究院、医院、IBM、百度、腾讯 和阿里巴巴。 值得关注的要点： （1）初创企业应远离巨头航路：科技企 业巨头近几年在人工智能领域密集布局， 巨头们通过巨额的研发投入、组织架构的 调整、持续的并购和大量的开源项目，正 在打造各自的人工智能生态圈。在未来， 人工智能将不再是尖端技术，而会成为随 处可见的基础设施。对于人工智能初创企 业而言，既要寻找与巨头的合作契合点， 又要避开正面冲突。 （2）算法的重要性长期看下降，商业模 式是制胜关键：这一领域竞争优势关乎技 术又不仅是技术，如何架构合理的商业模 式十分重要。初期，有人工智能技术背景 的初创公司可能通过成本和效率优势甩开 没
6、有人工智能技术背景的竞争对手；接下 来，切入点精巧、避开了巨头航路、有合 理商业模式以及有持续稳定数据获取能力 的企业将脱颖而出。 算法对企业的重要性会下降，短期内有算 法优势的初创企业也难以长期与研发经费 充足的科技巨头抗衡。对于医疗类的人工 智能初创公司而言，最好选择一个市场规 模较大、痛点多的细分领域深耕（例如影 像、病理、药物挖掘、基因测序、精神健 康等），逐步建立竞争壁垒。 （3）关注用户体验的变革，重视数据积累： 对初创企业而言，巨头难以触碰的人工智 能应用层面大有可为，注重用户体验是抢 占市场的关键。在某些应用场景，交互方 式变革即将来临，语音交互将取代传统的 文字输入。有效积累
7、数据的能力也至为重 要。有可能出现专门的数据交易商。 （4）数据监管缺位，创业者需审时度势： 从监管的角度看，长期而言，数据交换方 面监管的落后可能会制约行业的发展；但 短期看，这也给初创企业和产业巨头跑马 圈地提供了契机。 报告内容结构 第一部分：人工智能医疗健康领域应用 场景分析 第二部分： 2011-2016H1全球医健人 工智能创投数据分析 第三部分：科技巨头人工智能布局及产 业影响 第四部分：IBM 沃森人工智能医疗应用 详情剖析 附录：医疗健康领域AI初创公司列表 （1）虚拟助理（2）医学影像（3）药物挖掘（4）营养学 （5）Th物技术（6）急救室/医院管理 （7）健康管理（8）精
8、神健康 人工智能医疗健 康领域应用场景 （1）虚拟助理 （2）医学影像 （3）药物挖掘 （4）营养学 （5）生物技术 （6）急救室/医院管理 （7）健康管理 （8）精神健康 目 录 医疗健康类通用类 Babylon Health Siri Your.MDFacebook M Sense.lyGoogle Now MedWhatAlexa 虚拟助理 12 3 4 5 医健类通用类先发优势 专业属性 资本支持 数据规模 监管风险 虚拟助理是目前较受资本青睐的细分领 域，除了Siri 等通用型助理，目前也出 现了一些专注医疗健康的虚拟助理 评分越高，程度越高 Babylon Health是一家位于伦
9、敦的初创公 司，已完成金额约17.18M英镑的A轮融资， 投资者包括DeepMind Technologies；公 司计划推出一款类似Siri 的医疗健康类应用 企业名称： Babylon Health 蛋壳研究院数据库 最终实现人工智能全面诊断，更准确， 更快捷，更安全，更便宜 切 入 点 愿 景 Babylon Health 创始人Ali Parsa 的路线图 每年发生大量误诊死亡事件，Johns Hopkins 医学院研究;美国ICU 误诊死亡达40,500 人/年 背 景 利用人工智能，从虚拟智能助理接入 投资机构： DeepMind、 Hoxton ventures A轮融资额： 1
10、7.18M 英镑 所在城市： 伦敦 虚拟护士助 理 正式上线时 间： 2016 数据库规模： 自有 15,000 个案例 与Essex 医院 合作，有21,500 个案例 合计36,500个 案例 成本优势： 相比人工 服务，降 低约38%， 同时利于 企业和患 者 对Babylon Health 而言，核心技术是自 然语言处理和深度学习，前者发挥的阶段 是在患者语音输入描述症状时，后者则是 基于海量数据库的分析并提供建议 自然语言处理 患者用语 音输入， 描述症状 疾病数据库 患病体征数据 库 外部坏境数据库 提供医疗 /护理建议， 范围包括： 肾脏 肝脏 胆固醇 骨 深度学习 通过可穿戴设
11、备和 智能家居采集数据 与IBM Watson 的肿瘤 数据库原理类似 无需人工智能的建议，比如服药提醒、复健提醒等 阶段二 深度学习 预测： 疾病发生的种类 疾病发生的程度 疾病发生的概率 注：需要规模更大的数据库 需要更长的训练时间 阶段一 虚拟助理的前景受诸多制约；政策法律方面 ，由于医疗责任主体不明，监管部门禁止虚 拟护士助理提供轻微疾病的诊断和重症的任 何建议；业内医师同样对该应用质疑重重； 但机遇依然存在，无论是学习能力还是成本 控制，人工智能均有相对于人类的明显优势 ，具有高效辅助人类医师的能力 人工 智能 虚拟 助理 机 遇 已知疾病超10,000 种，人类医生/护 士难以穷尽
12、所有病症知识，但人工智能 理论上可以 成本更低，有助于控费，即受企业欢 迎，也受患者欢迎 人工智能与医师不是竞争关系，而是 合作关系 政策监管医师质疑 咨询/ 建议 诊断 人工智能不 能提供任何 医疗建议， 而会提议立 即前往医院 /代拨医院 急救电话 轻 疾 重 症 患者描述病情时 （1）并不清楚自身 状况，（2）会使用 大量的非专业词汇 ，有经验的人类医 师护士可以挖掘更 多的信息，但人工 智能可以吗？ 监管政策较紧的主要法 律因素是责任主体不明 与人类医师/护士 面对面的深入沟通 本身就有助于安慰 患者，人工智能有 安抚作用吗？ （1）虚拟助理 （2）医学影像 （3）药物挖掘 （4）营养
13、学 （5）生物技术 （6）急救室/医院管理 （7）健康管理 （8）精神健康 目 录 医学影像与人工智能的结合是数字 医疗领域较新的分支，在美国已经 出现了数家较为知名的初创企业 初创公 司 股权 融资 （百万 美元） 轮 次 投资机构/投资人 Butterfl y Networ k 100AAeris Capital, Jonathan Rothberg Enlitic12AData Collective, Amplify Partners,Capitol Health Partners MeTaMi nd* 8AKhosla Ventures Arterys7AAsset Managemen
14、t Ventures,Emergent Medical Partners, MeradoVenture Partners, Norwich Ventures VisExcel l* 0.25ADreamIt Ventures 被MIT Technology Review 评为2015全球 最智慧的50家公司之 一，良好地结合了人工 智能与医学影像 分别是活跃度全球第 一和第三的专注人工 智能的风险投资 （按交易笔数统计） * MeTaMind本月初被Salesforce 收购，交易金额未披露 * VisExcell今年1月签署Form D，完成0.6M美元的债权融资 医学影像与人工智能的结合是
15、数字医疗领域 较新的分支，在美国已经出现了数家较为知 名的初创企业 SaaS 非SaaS Butterfly Network EnliticArterys MeT aMind VisExcell Enlitic 识别多种影像的SaaS模式对中国的 创业者和投资者可能有借鉴意义 单一影像多种影像 数据来源：CB Insights, 蛋壳研究院数据库 医学影像领域中美均有应用人工智 能的巨大空间，但侧重点不尽相同 被误诊人数庞大， 在中国主要发生在 基层 中国的传统胶片市场 规模约为300亿元人 民币/年 中美两国医学影像数 据均保持超高速增长 误诊人数 医学胶片 医学影像数 据年增长率 放射科医
16、师数 量年增长率 1200万/年5700万/年 电子胶片 传统胶片向电 子胶片过渡 63.1% 30.0% 2.2% 4.1% 放射科医师数量增长 远不及影像数据增长 备注 医疗资源少数 机构（如三甲 医院）高度垄 断 否是 中国的医学影像业务 更需要跨平台影像云 的技术支持，特别 是远程医疗 差距 60.9% 差距 23.9% 数据来源：WHO ， 蛋壳研究院数据库 美国医学影像的需求的增长远超放射 科医师数量的增长，借助人工智能可 有效弥补该缺口； 中国面临类似情况，但缺口略小于美 国；同时，中国的特殊国情也使得跨 平台的影像云有巨大市场需求 对患者、医师和医院而言，结合人 工智能的医学影像均是巨大帮助 以Enlitic 为例，人工智能结合医学影像 的益处多多，患者、放射科医师、医院 均有动机欢迎人工智能 患 者 医 师 医 院 更快速完成健康检 查，包括X光、B超、 核磁共振等 获得更精准的诊断 建议 获得个性化治疗方 案建议 削减读片时间 降低误
