随着人工智能技术与互联网医疗的逐步发展,AI+医疗形成的产业链也逐步走向成熟,在应用领域也是硕果累累。通过分析全球AI+医疗产业链可知,产业链结构总体呈现倒金字塔形态:大公司布局偏重底层建设,例如IBM、谷歌、微软、百度已率先发布AI+医疗战略;而小公司偏重具体场景的应用,例如全球近百家投资于AI+医疗的公司侧重于探索和风险管理、药物挖掘、健康研究、医学影像与诊断、虚拟助理等11个具体领域。其中,中国AI+医疗产业的产业链雏形已初现,在通用技术、算法和计算能力等底层建设方面已聚集一批公司,而目前产业链的短板是数据,也是行业爆发的关键。
AI技术优势明显,能够改善医疗领域的众多痛点,AI与医疗相结合在中国的发展值得期待。感知、探索推理和运动控制是AI技术的核心能力,其最大优势是运算能力的高效。AI能够有效提升工作效率、大量释放医疗生产力,在解决医疗行业资源不足、成本高、周期长等劣势方面价值突出,未来看好AI技术在医疗应用领域的快速发展。

医疗与人工智能结合的初级产物----挂号时代已过,那么在当下中国,面对医疗大数据应用政策出台,政策利好行业发展的的情境下,投资AI+医疗市场需要注意哪些要素?
第一,应用于哪些领域的项目产品最具投资价值
目前AI技术广泛应用于在各个医疗细分领域,选择最具投资价值的AI+医疗投资领域是前提。AI+辅助诊领域通过AI的机器人、自然语言处理、图像识别和专家系统等技术来模拟真实医学者的诊断,能够在快速、高效、精准的诊断后,提供针对性的治疗方案;AI+医学影像通过AI的图像识别、深度学习等技术来进行医学影像分析、处理和诊断,极大的提高了医学影像的分析诊断效率和准确度,解决了放射科医护人员短缺的难题;AI+药物挖掘领域通过AI的计算机模拟过程,科学的预测了药物疗效、活性,缩短了药品从研发到投入生产的周期,降低了研发成本和费用;AI+健康管理领域运用AI丰富的场景假设技术,为人们提供全面的医疗健康管理方案,扩大了医疗营业范围,增强盈利能力。

典型案例:
几乎所有的AI+医疗细分领域都有成功的案例,对AI+辅助诊疗领域而言,最值得中国借鉴的莫过于IBM Watson肿瘤辅助治疗平台。Watson运用AI+辅助诊疗模式在收纳海量信息,包括200多种教科书、3000多份医学期刊及近1500万页关于肿瘤治疗文字的同时,还吸收了美国综合癌症网络发布的临床指南。该平台能在几秒钟之内筛选数十年的150万份患者病历记录和治疗效果,为医生提供可选择的循证诊疗方案。
目前,全球癌症治疗领域排名前三的医院都在应用Watson系统,并且2016年8月,IBM宣布在中国医科大学附属第四医院和国内中山大学附属肿瘤防治中心等21家国内医院建立该AI系统平台,以期利用AI+辅助诊疗平台缓解肿瘤诊治难题,为中国肿瘤患者带来福音。
第二,项目是否有持续盈利的商业模式
AI技术初级阶段的挂号等服务科技含量并不高,并且初级阶段下通常是以牺牲利润为代价,来博取AI+医疗的噱头,该阶段必将遭到淘汰,随着工智能的升级发展,AI+医疗可以利用智能诊疗系统帮助医生来诊断、通过人工智能收集数据进行基因测序、用人工智能的方法进行新药研发和测试等,利用有限的医疗器械、匮乏的医护资源来最大限度的服务中国庞大的患者群体,同时实现AI+医疗持续盈利的商业模式.

典型案例:
以网络挂号作为初级阶段进入AI+医疗领域的微医集团(原名挂号宝),经过一年的升级转型,例如将县级互联网医院升级为医联体,与12000个的基层药品点、3万家智慧药店合作,利用AI平台为患者进行健康管理等升级商业模式,去年盈利已高达8亿。
第三,建设的AI+医疗平台的流量是否有可增长性
医疗与人工智能的发展经过了以下历程:首先是低级的信息化阶段,如医院内部信息共享,主要为处方、结算、病人档案、医护人员工作等;然后是初级的医疗互联网阶段,将患者和院方的医疗信息共享,如挂号和线上诊断业务;接下来是升级的医疗互联网阶段,能够对病人的数据进行不断的追踪监控,实现了长期个性化对患者健康状况的连续记录;接下来AI+医疗平台将经历升级的流量持续增长的医疗智能化阶段。

典型案例:
流量持续增长的案例主要包括百度医疗大脑、美乐医等项目,该模式下建设的人工智能医疗平台具有极大的诊疗能力,包括疾病的预测防范、普通疾病的日常诊治、疑难病情的精准分析,该平台极大的丰富了人们的健康认知,全面系统的对人们的健康进行持续监管,在居民中不断的推广开来,预测诊流量将处于持续增长状态。
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