AI+醫(yī)療正在成為資本新寵。最近，多倫多基于AI技術的醫(yī)療影像處理公司Analytics4Life拿到了2560萬美元的B輪融資。國內也有數據顯示，2014到2016年每年新成立的人工智能醫(yī)療企業(yè)分別達到24、37和36家，與2013年的4家相比發(fā)展迅速。

　　本期，我們推薦來自CMCapital的行業(yè)報告——《下一代醫(yī)學：人工智能與深度學習》。報告從技術本質，市場的驅動力、挑戰(zhàn)、影響、個人和家庭產品用例等角度盤點了AI+醫(yī)療的發(fā)展現狀。

　　進擊中的AI

　　什么是人工智能

　　人工智能（AI）是受人類學習啟發(fā)的一套信息系統(tǒng)，由大數據和計算能力的提高所驅動。AI技術主要覆蓋機器學習（ML）、自然語言處理、模式識別、視覺感知等。其中，機器學習是最令人興奮的一塊，其分支深度學習的進展可以說是直接推動這兩年AI商業(yè)化的主要原因，這是一種利用非結構化或無標簽的數據進行無監(jiān)督學習的算法，撐起了高效準確的神經網絡。

　　全球人工智能市場營收預測

　　AI這個24億美元的市場預計將在2025年發(fā)展成590億美元，預計2030年將為全球GDP貢獻15.7萬億美元。其中，醫(yī)療人工智能市場（AI+醫(yī)療）這一環(huán)節(jié)可謂增長最快的子行業(yè)，預計在2024年全球營收可達100億美元，年復合增長率39.4%。

　　人工智能生態(tài)（醫(yī)療、金融、農業(yè)、零售）

　　人工智能不僅能為現有的產業(yè)提供高效生產力，為民眾、政府和企業(yè)帶來巨大的改變，還能取代一些現有的人類工作，帶來新的工種。美國勞工局認為，2016年的學齡兒童中，65%未來將就職于現在還沒有出現的工作崗位。

　　2025年最會賺錢的AI十大用例

　　目前，人工智能技術及其商業(yè)用例尚處萌芽階段，但投資時機已經成熟，吸引了大量投資者的強烈興趣。幾乎所有行業(yè)的現有業(yè)務模式都將受到人工智能的影響，以金融為例，AI優(yōu)化的欺詐監(jiān)測系統(tǒng)性能有著顯著提高，預計將在2020年達30億美元市場；基于算法的趨勢預測（靜態(tài)圖像識別、分類和標記）被認為是2025年全球最會賺錢的AI項目。

　　最大的AI子生態(tài)：醫(yī)療

　　AI技術在不同行業(yè)的滲透程度示意

　　全球AI+醫(yī)療市場規(guī)模預測

　　醫(yī)療保健是人工智能驅動的規(guī)模最大，增長最快的領域之一，涌入了大量的投資，相關的創(chuàng)新覆蓋臨床研究、機器人醫(yī)療助手、大數據分析、基于基因組學和精密醫(yī)學的個性化治療等。

　　AI+醫(yī)療的關鍵驅動力

　　AI+醫(yī)療（智慧醫(yī)療）的熱門，一方面來自越來越成熟的AI技術，另方面來自越來越緊迫的醫(yī)療需求，包括對有效的醫(yī)療方案需求，以及來自管理成本和醫(yī)療支出的上升、龐大的醫(yī)療保健系統(tǒng)以及人口老齡化的壓力。目前，創(chuàng)業(yè)公司們正試圖利用機器學習來幫助減少藥物研發(fā)周期，減少錯誤率；利用虛擬助手為病患提供服務，提高醫(yī)療影像診斷的準確性，優(yōu)化診療程序。

　　人工智能將滿足未來的臨床需求

　　盡管社會各界的關注度很高，但AI+醫(yī)療的市場發(fā)展還有幾個主要問題需要面對：

　　1、高額的前期投資

　　2、可能造成的失業(yè)問題

　　3、難以部署

　　4、醫(yī)務人員的采用意愿不高

　　5、對于醫(yī)療軟件的監(jiān)管態(tài)度比較曖昧

　　6、缺乏精準的衛(wèi)生保健數據

　　7、社會對于隱私和安全的擔憂

　　8、AI解決方案之間卻反互操作性

　　9、州法規(guī)和聯邦法規(guī)可能的沖突

　　對于人工智能對醫(yī)務人員職業(yè)的影響，推想科技（醫(yī)學影像人工智能解決方案提供商）創(chuàng)始人兼CEO陳寬認為，AI技術的目的是幫助醫(yī)生簡化工作內容，消除很多重復性工作，傳遞更快更準確的醫(yī)療報告，并且需要醫(yī)生的授權來執(zhí)行，因此不會取代醫(yī)生的工作。

　　五大細分領域詳解

　　2024年AI+醫(yī)療不同子領域的份額

　　AI+醫(yī)療的五個主要應用

　　人工智能和機器學習將主要在以下五個方面推動醫(yī)療保健的改進：智能診療、病患數據管理、基于先進分析的藥物研發(fā)過程優(yōu)化、醫(yī)療設備和機器人、家庭健康。

　　智能診療

　　智能診療的代表性方向（冠心病、癌癥、神經疾病、一般醫(yī)療影像診斷、可穿戴）

　　每年約有1200萬美國人在門診中得到誤診，患者的病史、遺傳傾向、治療史等各種復雜的原因都可能導致誤診。在越來越嚴格的醫(yī)療法規(guī)下，從業(yè)人員面臨著越來越大的誤診風險壓力。而基于AI的診療系統(tǒng)可以利用大數據分析和患者數據庫進行模式識別，從而給出最終的診療建議，醫(yī)生只需要根據輔助做出關鍵決定。

　　在機器學習的加持下，智能診療的能力、可伸縮性、效率和準確性不斷增強。事實上，IBM的沃森已經通過不斷的電子健康記錄學習，識別圖像和文字，實現準確的乳房和心臟疾病診斷。研究預期，智能診療將幫助臨床診斷結果準確率提高30%到40%，同時降低50%的醫(yī)療費用（盡可能的減少住院時間，避免不必要的檢測和醫(yī)療費用）。

　　醫(yī)療影像診斷是智能診療最為活躍的項目之一，根據CBInsights，2015年1月以來，智能診療完成首輪融資的創(chuàng)企已有50家，其中有三分之一專注于醫(yī)療影像診斷，其他熱門項目包括神經疾病、冠心病、癌癥甚至可穿戴設備等應用。

　　病患數據管理

　　全球醫(yī)療數據

　　2016年，全球電子健康記錄（EHR）的市場規(guī)模達210億美元，基于大數據管理和新興分析解決方案的AI+醫(yī)療重塑了整個行業(yè)。健康醫(yī)療數據除了電子病例之外，還來自醫(yī)療、制藥公司數據庫和可穿戴設備的傳感器數據等，其中近80%是非結構化的（很難理解的），因此需要人工智能算法實現有效利用。有分析認為，人工智能和機器學習加持的醫(yī)療保健信息價值每年將超過280億美元。

　　AI+藥物研發(fā)

　　美國藥物研發(fā)過程（從基礎科研走向市場）

　　研發(fā)過程本身和審批是藥物研發(fā)成本高、周期長的主要原因，直接導致了部分疾病醫(yī)療費用高。德勤數據顯示，2020年藥物研發(fā)支出將達到1620億美元。

　　根據加州生物醫(yī)學研究協會的說法，目前的美國批準程序下，新藥從研究實驗室到病人平均需要12年的時間，平均花費3.59億美元，只有5/5000(0.1%)的藥物在臨床試驗前被批準用于人類。值得注意的是，藥物研發(fā)不都是成功的，錯誤和低效都會給研發(fā)公司帶來巨大的財務風險。

　　而人工智能和深度學習的迅速成長將為藥物研發(fā)過程提高效率和準確性，并已經在全球各地的實驗室初試身手。C輪拿了1.75億美元，總融資3.13億美元的FlatironHealth就是干這個的，利用數字病例尋找癌癥機理，計算模擬藥物可行性，加速臨床試驗，推進個性化醫(yī)療。預計2025年，AI加持下的全球制藥行業(yè)成本將降至270億美元。

　　醫(yī)療設備和機器人

　　以色列MST公司推出的圖像引導的機器人腹腔鏡定位系統(tǒng)AutoLap

　　基于傳感器、機器視覺、圖像分析和數據科學的人工智能還將引入外科機器人等領域，幫助提高自動化手術效率。

　　機器人技術已經在實踐中證明其有效性，節(jié)約了醫(yī)療成本，減少了資源浪費，改善了病人護理。據統(tǒng)計，預計到2021年，醫(yī)療機器人市場規(guī)模將達128億美元，年增長21%。而AI和機器學習的應用將幫助實現外科機器人的可編程性，能幫助減少治療過程中近21%的停留時間，增強有效性、安全性、一致性和可及性。

　　醫(yī)療建議咨詢創(chuàng)企Your.MD

　　除了手術室，人工智能技術還將為家庭健康和臨終關懷提供改進，為老齡化社會的人們提供伴侶或私人助理，應對醫(yī)護人員短缺的壓力。

　　過提供人工智能和機器人驅動的解決方案，私營部門可以重新定義醫(yī)療保健的方式，現有的創(chuàng)企包括提供醫(yī)療建議咨詢的Your.MD和智能手機行為監(jiān)測應用LifeGraph等。埃森哲認為，虛擬醫(yī)療助手將緩解20%的注冊護士(RN)時間。預計到2020年，全球個人機器人市場的市場規(guī)模，包括智能“保健機器人”在內，將增長到174億美元。

　　AI+醫(yī)療的風投額

　　2016年10月到2017年9月的AI+醫(yī)療并購活動

　　智東西認為，AI+醫(yī)療是信息技術與醫(yī)療技術的深度整合，涉及了醫(yī)藥公司、醫(yī)院、醫(yī)務人員、患者等各個環(huán)節(jié)，發(fā)揮了數據科技和機器人技術的高效性和準確性，對于服務優(yōu)化、技術發(fā)展、成本控制意義深遠，緩解了老齡化社會和醫(yī)療資源有限的壓力，且滿足了精準醫(yī)療、個性化醫(yī)療的發(fā)展趨勢，因此也是人工智能發(fā)展最快，規(guī)模最大的領域之一。目前，IBM、谷歌、亞馬遜、蘋果等科技大佬，以及傳統(tǒng)醫(yī)療設備、制藥巨頭都給予了極大的關注，技術和應用雖在萌發(fā)期，但投資機會成熟，優(yōu)秀創(chuàng)企也已經開始站隊。