盤點(diǎn)丨從AI技術(shù)的三大核心，觀察扎堆輔助診斷領(lǐng)域的這35家醫(yī)療企業(yè)

　　4月11日，美國(guó)FDA批準(zhǔn)IDx-DR上市的消息不脛而走，而這一新聞也再次讓“AI +醫(yī)學(xué)影像”的成為輿論關(guān)注焦點(diǎn)。IDx-DR是一款運(yùn)用人工智能檢測(cè)糖尿病患者視網(wǎng)膜病變的醫(yī)療設(shè)備軟件，只需護(hù)士將視網(wǎng)膜相機(jī)拍攝到的病人視網(wǎng)膜圖像上傳到系統(tǒng)中，IDx-DR就能通過(guò)算法就檢測(cè)糖尿病視網(wǎng)膜病變，準(zhǔn)確率達(dá)到87%——這也是人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的重要運(yùn)用場(chǎng)景的原因之一。

　　眾所周知，人工智能的三大核心分別是算法、算力和數(shù)據(jù)。目前來(lái)說(shuō)，相對(duì)于其他應(yīng)用場(chǎng)景，數(shù)據(jù)成了影響人工智能在醫(yī)療細(xì)分領(lǐng)域的布局關(guān)鍵。為什么資本和技術(shù)都扎堆在影像場(chǎng)景?這又和影像的三個(gè)特性相關(guān)聯(lián)。首先是數(shù)量。以我國(guó)的情況來(lái)說(shuō)，醫(yī)療數(shù)據(jù)有80%來(lái)自于醫(yī)療影像方面，而人工智能的運(yùn)用離不開(kāi)前期的數(shù)據(jù)積累與學(xué)習(xí)。同時(shí)，也是基于學(xué)習(xí)的需要，醫(yī)學(xué)影像的多樣性讓精確的算法成為可能。此外，醫(yī)學(xué)影像基于結(jié)構(gòu)化模式，可以確保數(shù)據(jù)的真實(shí)可信，這種反饋能更容易地幫助人工智能在這一領(lǐng)域的落地。

　　我國(guó)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的年增長(zhǎng)率在30%左右，遠(yuǎn)高過(guò)放射科醫(yī)師的年增長(zhǎng)率，后者僅保持在4.1%上下，這種缺口無(wú)疑進(jìn)一步刺激了人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用。相對(duì)于醫(yī)生人才的增長(zhǎng)，靠資金與技術(shù)投入更能在這方面收到立竿見(jiàn)影的實(shí)效。因此，不論國(guó)內(nèi)國(guó)外，這么多企業(yè)與資本最先涉足并聚集在醫(yī)學(xué)影像也就不足為奇了。

　　“人工智能+醫(yī)學(xué)影像”，實(shí)際上就是借助AI算法來(lái)實(shí)現(xiàn)輔助診斷，提高醫(yī)療效率和質(zhì)量。醫(yī)療行業(yè)對(duì)于速度與療效都有很高的要求，這不是一個(gè)二選一的事情，而是缺一不可的存在。我們可以看到，國(guó)內(nèi)常年存在的醫(yī)鬧現(xiàn)象，大部分都是來(lái)自對(duì)于上述二者的不能滿足。《2018年醫(yī)療人工智能技術(shù)與應(yīng)用白皮書》中指出，人工智能輔助診斷技術(shù)的應(yīng)用，可以很大程度地提高醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)生的工作效率。

　　2016年，國(guó)務(wù)院發(fā)布了《關(guān)于促進(jìn)醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》，《意見(jiàn)》明確提出要大力開(kāi)展智能醫(yī)療服務(wù)。而到了2017年7月，國(guó)務(wù)院又印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》，定下“到2020年人工智能總體技術(shù)和應(yīng)用與世界先進(jìn)水平同步”的目標(biāo)。政策方面的利好，需求的痛點(diǎn)，也吸引著資本的入局。在這樣的背景下，此前，億歐大健康對(duì)人工智能在醫(yī)療行業(yè)的落地場(chǎng)景做了大致梳理，現(xiàn)在就相關(guān)落地場(chǎng)景中存在哪些企業(yè)進(jìn)行不完全歸納，以供業(yè)界參考。本次盤點(diǎn)共收集整理35家將人工智能運(yùn)用在輔助診療領(lǐng)域的企業(yè)簡(jiǎn)要信息，按照企業(yè)名稱拼音字母排序，以下是 “AI+輔助診療”的具體情況：

　　從整理的表格可以看出，AI+輔助診療這一落地場(chǎng)景的企業(yè)成立時(shí)間高峰在2014年到2017年，其中又以2016年為最，多達(dá)9家。從地域上看，AI+輔助診療企業(yè)主要集中在北京，共15家，占比42.86%(15/35);其次為深圳、杭州，各有6家，分別占比17.14%(6/35);上海有4家，占11.43%(4/35)。產(chǎn)品形態(tài)方面，多表現(xiàn)為加入AI技術(shù)的系統(tǒng)、平臺(tái)，產(chǎn)品作用以智能讀片為主。

　　值得注意的是，上海作為一線發(fā)達(dá)城市，在AI+輔助診療落地場(chǎng)景企業(yè)的數(shù)量上卻并未占據(jù)優(yōu)勢(shì)。但轉(zhuǎn)換一下角度，根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)，上?？?cè)丝谠?016年達(dá)到2420萬(wàn)，而醫(yī)院卻僅有350個(gè)。這種供需不匹配同時(shí)意味著AI+醫(yī)療，尤其是人工智能在輔助診斷領(lǐng)域的市場(chǎng)潛力。

　　2017年10月，上海G60(松江區(qū))洞涇人工智能產(chǎn)業(yè)基地被國(guó)家科技部火炬中心認(rèn)定為首個(gè)國(guó)家級(jí)人工智能特色產(chǎn)業(yè)基地。11月14日，上海市政府又發(fā)布了《關(guān)于本市推動(dòng)新一代人工智能發(fā)展的實(shí)施意見(jiàn)》，將加強(qiáng)人工智能科研前瞻布局，推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展，營(yíng)造人工智能多元?jiǎng)?chuàng)新生態(tài)。上海市經(jīng)信委主任陳鳴波認(rèn)為，數(shù)據(jù)技術(shù)、人才資本、基礎(chǔ)設(shè)施是人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)要素，而上海在這方面具有很大優(yōu)勢(shì)，爭(zhēng)取為中國(guó)乃至全球發(fā)展提供樣板。