中國 醫療AI投資火: 圖像識別/深度學習/神經網路

觀察：互聯網醫療下半場遊戲規則已改變 北京新浪網 (2017-12-25 00:04)本報記者 朱萍 北京報導近幾個月，不斷地有互聯網醫療企業傳出來IPO的消息，而且很多以「億元」為單位的融資消息曝出來，讓沉寂了很長一段時間的互聯網醫療場子突然雀躍。在近半個月中，我也採訪了包括頭部企業在內的十幾家互聯網醫療企業創始人、相關負責人。這些創業者們，有的焦慮，有的淡定，有的在謀划給資本講一個新版本故事，目的是融資，為的是讓自己企業活下去。但大家的一致看法是，互聯網醫療已經在進入下半場，雖然很多企業是被動地草率地進入到了下半場。在大家看來，下半場比賽規則已經改變，由之前的「互聯網+醫療」變換為「醫療+互聯網」，不再是以前熱鬧的互聯網、流量為核心，而是都在切入醫療領域，真正地去解決某個實際的問題，這個領域則是越來越「精細化」，專注於某一個細分領域，如唯醫從骨科切入，醫瘤助手專注腫瘤患者教育等。在交流中，創業者們都談到了AI應用，認為AI下半場是一個強有力的助攻，因為隨著圖像識別、深度學習、神經網路等關鍵技術的突破帶動了AI新一輪的大發展，很多企業都在布局、擬布局中。大家認為，在上半場「互聯網+醫療」階段，積累了大量的數據，很自然地可以過渡到「醫療+互聯網+AI」的階段。而在AI應用中，醫療領域也是呼聲最高的領域之一，輔助診療、醫學影像、藥物挖掘、健康管理等多個場景下都有探路者在實踐，比如今年「風光無限」的IBM沃森推出腫瘤解決方案等。資本的態度也從側面充分地反映了人工智慧醫療的前景。但也有一個非常值得關注的問題，即是數據問題。AI本身就是依靠巨量數據訓練的演算法，基於數據的分析，但目前很多互聯網醫療企業數據的真實性、有效性實際上需要打個問號；另一個問題即是信息孤島問題，各醫院數據不共享，很多情況下無法獲得完整版的數據資源，從而無法進行分析。就算現在走在比較靠前的IBM沃森，在大數據方面花費也不菲。2015年，IBM併購了三家醫療大數據公司Phytel、Explorys和Merge Healthcare。去年2月，IBM 26億美元收購健康大數據公司Truven Health Analytics。未來，誰能在AI應用上順利搶佔賽點，誰或許就能在下半場爭奪賽中脫穎而出。