直击2019西普会丨亿欧高昂:医疗人工智能的低谷期正是价值验证的阶段

AI+大健康
亿欧
高昂
2019-08-16 · 17:04
[ 亿欧导读 ] 2019年8月13日,健康产业大会西普会在海南博鳌开幕。亿欧公司副总裁、亿欧大健康总裁高昂受邀演讲。他表示,医疗人工智能在中国,目前是处在一个欲速则不达、厚积而薄发的状态。
高昂,西普会,健康大数据,亿欧大健康 图片来自“亿欧网”

2019年8月13日,健康产业大会西普会在海南博鳌开幕。今年西普会以“浴火重生——证道产业未来”为主题,希望对经济环境、政策环境和社会环境的剖析,产业能明确方向、谋划未来;希望对新环境下商业模式创新、管理模式创新和科技创新的讨论,以及具有丰富实战经验的专家指导,更好地规划发展路径。

本届西普会除了升级主会,还将同期举办“健康产业头部企业创新战略发布会”、“健康产业资本峰会”、“国际健康大数据人工智能峰会”。

在国际健康大数据与人工智能峰会上,亿欧公司副总裁、亿欧大健康总裁发表了题为《欲速则不达,厚积而薄发》的主题演讲,他的主要观点如下:

1、2019年后,可以明显的感知到中国医疗人工智能在经历了概念巅峰的时期之后,进入了一个相对冷静的低谷期,这个所谓的低谷期其实也正是价值验证的阶段;

2、在医疗人工智能领域,未来我们相信会有可能更彻底地改变供应关系,比如说和保险公司的结合,或是直接面对消费者的形态;

3、医疗人工智能在中国,目前是处在一个欲速则不达、厚积而薄发的状态。

以下为演讲速记(有删减):

大家上午好!我们可能是今天唯一一家既不做技术也不做医疗的公司,亿欧大健康做媒体也做市场行业研究,今天我们从第三方视角,站在商业和市场的角度来看中国医疗人工智能这几年的发展情况。

目前人工智能的战略地位是毋庸置疑的,一系列政策出台,把它推到了非常高的高度。在过去几年,医疗人工智能领域一些政策的出台,也逐步推向了市场应用的环节。

我们可以看到2019年以来,在学界方面有几个事件,7月,华为与复旦大学合作开发的“医学人工智能与机器学习”在复旦大学进行集中授课。我们知道在这个领域里面人才是一个限制发展很大的瓶颈,在医疗人工智能领域里,既懂技术、又懂医疗的人才培养,是这个领域未来发展中一个非常重要的基石,这也算是一个突破性的事件;从审批层面,实际上今年在审批上速度和进展上远远没有达到我们的预期,但在7月,药监局医疗器械技术审评中心正式发布《深度学习辅助决策医疗器械软件审批要点》,这个要点拉近了三类器械证发证时间,我们相信会有关键性的推动作用。

市场上,医疗人工智能企业有了几年的积累,我们看到2017年市场上比较活跃的医疗人工智能企业一共有131家,2019年一共是126家,这是一个趋于理性的数字。

人工智能医疗企业数量趋于理性

其中比例最大的是医学影像,有57家,疾病风险预测有41家。这里面主要有两类,一类是AI+医疗,还有一类是医疗+AI。

从投融资的市场来看,2016到2018年是资本非常关注医疗人工智能板块的年份,能够看到有非常明显的增长。这三年间,每年都会有几十起医疗人工智能领域投融资事件。

中国医疗人工智能投融资数据

2019年以后受到大的市场环境的影响,投融资数量有所下降、上半年公开的融资只有十几起,但是这些企业大部分是发生在中后端的融资。其实我们可以明显的感知到中国医疗人工智能在经历了概念巅峰的时期之后,进入了一个相对冷静的低谷期,这个所谓的低谷期其实也正是价值验证的阶段

如果我们要画一个中国医疗人工智能产业的生态图谱的话,我们会用这样一个四层圆形的结构,最外层可以理解为是落地层,这里面是我们可能存在的买单方的决策,有医院、消费者、高校、消费者、药企、第三方机构、保险公司等等;在这个圈层之内是集成层,很多玩家是已经和医院、渠道建立了深度捆绑关系的机构,分为解决方案的提供商和系统集成商;常说的人工智能AI企业是在第三层,技术提供商,最中间是基础层,包括AI芯片、服务器和设备的供应商,医疗设备的供应商。

中国医疗人工智能生态图谱

我们也把技术应用层拿出来做一个企业图谱的细分,列举了一些比较有代表性的企业,包括医学影像、辅助诊疗、健康管理、疾病风险预测等几个方向。

中国医疗人工智能企业图谱

医疗人工智能企业从实验室走出,需要经历一个很长的过程才能够真正的去验证它的商业模式。从最初的数据获取,或者说通过数据去进行学术验证,再通过学习训练的结果去进行技术的验证,以及医院相关科室和专家的探索,接着才获取市场准入的资格、进行定价。也就是说,目前离真正的商业模式的验证还有一段距离,头部的企业在注册审批与市场准入的中间地带。

我们每年都会把人工智能相关的技术和应用场景做交叉的矩阵图谱,去列举技术能够落地的应用场景。例如视觉和影像学放在一起就是智能影像诊断的应用,今年新增的部分其实在医院管理环节。

医疗人工智能应用场景与技术路线交叉矩阵

行业内有部分企业,通过人工智能技术帮助医院去实现医保控费,做标准做智能分类系统的动作。实际上在应用场景和目标市场之间,它是存在一个“多对多”的关系。医院必然是目前人工智能企业落地的首选,除了医院之外,独立的第三方机构也是后面有可能产生商业机会的场景。未来,我们相信会有可能更彻底地改变供应关系,比如说保险公司的结合,或是直接面对消费者的形态。

我们从场景里面挑几个比较有代表性的做一些详细的举例,首先是医学影像,医学影像企业是目前医疗人工智能企业里面数量最多的,这里面相对比较集中的领域,是在肺结节和眼科。专注肺结节的大概有22家,关注于眼部的有12家,这一轮的竞争中,把握差异化的点是非常关键的。

目前商业化影像这块主要集中在公立医院体系,从三甲医院到二级医院到一级医院到基层卫生医疗机构,甚至在第三方检验中心有一些落地。从落地速度来讲,一定是公立医院优先于其他场景。

有一些比较领先的企业,在面向消费者的家庭场景服务诊断方面也在做一些尝试,当我们抛开买单方,单从功能上说,医学影像是能够帮助基层医疗去解决读片和转诊的问题,在三类证获批之后,是有可能存在一个比较大的入场机会和商业机会的。目前,虽然说企业是在和医院合作,但大部分采用的还是向患者收费的方式,通过检测费以及服务费等等和系统集成的手段去进行商业化尝试,这部分的费用目前对于这些做医学影像的企业来讲,不能说杯水车薪,但是离实际的商业其实还远。

再说说药物的研发。在药物研发场景里,人工智能是可以在多个环节去进行作用的,比如说通过NLP,可以在新药物发现阶段,在靶点、先导化合物研究、化合物合成层面提供技术解决方案;在临床前的疾病型预测、化合物的筛选提供一些解决方案;在临床实验阶段,可以辅助临床实验以及患者招募,当然前提是基于数据的开放和合理使用。

在AI+药物研发方面,海外的进程是比较快的。因为AI技术在实际研发过程中的效果是得以验证的,根据罗氏的数据,企业每次使用其AI平台,搜索可以节省大约10000美元,新药研发的成功率可以从12%提升到14%,它的周期也会相应的进行缩短,这每年为制药行业节省的费用是数十亿美元级别。

在国内,目前真正专注于医药研发人工智能的企业大约有十多家,其中一部分是致力于人工智能解决方案,另外一部分就是数据平台,其实本土企业也在进行向外的商业化探索。

又如健康管理。中国的慢病发病人数接近3亿,中国人的死亡原因排名前十中有八个是慢病,这个死亡原因和九十年代相比,有一个非常大的变化。有几方面原因导致,一个是医疗水平的提升,另外也和人民生活水平的提升有关系,导致慢病的发病率有明显的提升。

前两天,我接触到一家做眼底筛查的企业,它通过眼底去观测心脑血管的一些指标,希望把这个进行量化去实现慢病管理。毕竟像血管造影不能天天去做,但如果能够通过相对低成本、高频次数据监测,是有助于改变慢病管理的方式的。在这方面,也有一些健康管理企业和保险公司达成了实质性的合作,推出了一些新的险种,这块我认为都是有比较大的市场机会和值得期待的。

回到我们今天的主题,其实是想找到医疗人工智能新的“靶点”。我把年初TechEmergence发的报告调研成果在这里做了列举,在辅助决策、支持和慢病早筛领域,医疗人工智能的商业价值、社会价值以及落地价值是受到国际普遍认可的。但可穿戴设备领域,美国和其他国家之间是有一个明显的态度差异,在决定客户购买的因素中,增强治疗效果是排在第一位的,提高医疗水平和节省医疗成本反而排在后面的。

医疗人工智能落地展望

目前,80%的企业是直接向医院和医疗机构进行合作的,这里面其实90%的新的医疗人工智能企业都是在没有实际产品的情况下去销售软件和应用的现状,也就是说,我们在未来可以期待的辅助决策和慢病早筛这两个领域会有比较明显的进展。

此外,我们在研究的过程中还采访了一些企业家的观点,其中有些我非常认同:AI的定位应该是医生的助手,它应该具备临床价值,具备临床价值之后它的商业才能水到渠成。我觉得医疗市场足够巨大,创业公司一定要足够的聚焦,足够的深耕才能够去充分挖掘它的商业价值和医疗价值,我认为目前医疗人工智能在中国市场是处在一个欲速则不达,厚积而薄发的状态,依然等待三类证的发放,接下来期待会有更全面的商业落地。

我们一直有一个小小的愿景,就是让科技更平等,这也是为什么我们致力于关注商业和落地视角,是因为技术突破对于社会而言是非常有价值的,但是只有它具备了足够的商业价值,具备了足够的产业落地的规模化的能力,才能够真正达到普惠,去发挥它更大的社会价值,我的分享就到这里,谢谢大家!

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