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AI医疗的商业化生死局

2019-09-02 点击:797

来源|创业

作者|石晗旭

编辑| Yoon Yee

人工智能诞生于1956年,在经历了技术驱动和数据驱动之后,已进入阶段驱动的开发阶段。金融,汽车,医疗,零售,教育等被认为是人工智能应用最有前景的领域。

其中,医疗保健已成为人工智能风险投资中最热门的应用之一。根据未来研究机构的数据,2018年前三季度,国内AI医疗领域的39家公司披露了融资完成情况,融资案例数量同比增长21.88%;披露融资金额的18家公司共筹集资金约26.2亿元,披露融资规模总额。同比增长128.42%。

“目前的人工智能基础设施非常完善,我们对其在医学领域的应用非常乐观,如成像,文本,诊断和药物研发,”元益资本合伙人杨瑞荣表示。

根据公开数据,医学成像是AI医学领域中最密集的资本分布。融资案件数量在年最高,占人工智能医疗融资案件总数的31%。人们普遍认为,AI医学成像是实现商业化的最可能的部分。

如今,人工智能医疗产品正在进入临床阶段,资本投资的热情并未降温,但人工智能医疗保健的争议从未停止过。乐观地认为人工智能可以帮助解决医疗资源不足的问题,可以提高医生的工作效率,从而创造价值;这位歌手质疑严重的同质化,登陆过程非常缓慢,商业模式只能被发现金钱已经死了。

Yuansheng Ventures的创始合伙人陈杰更加谨慎:“从长远来看,我们对AI医疗保健持乐观态度。我们还在AI医疗领域做了一些布局,包括医学成像,药物开发和血液病诊断。但目前许多项目正在进行中。获得证书和商业化的挑战很大。“

但是,国家一直支持AI医疗。从国家食品药品监督管理局发布的一系列文件和会议内容来看,人工智能医疗器械的审批正在加速进行。 7月17日,由国家药品监督管理局国家药品监督管理局技术评估中心,中央网络办公室国家计算机网络与信息安全管理中心,国家卫生与健康国际交流与合作中心联合主办的人工智能,中国人民解放军总医院在医疗器械创新促进会上,宣布了人工智能医疗器械创新合作平台,全面推进人工智能医疗产品的审批。

因此,大多数企业家和投资者都非常看好AI医疗产品的进展,获得三种医疗器械证书,可用于诊断。 “在今年年底或明年年初,应该有一批公司获得批准,”一位不愿透露姓名的业内人士向创业国透露。

从狂奔到洗牌

自2016年以来,越来越多的资金涌入人工智能医疗环路,并且已经风起云涌的企业家数量也在增加。

杨瑞荣认为,中国医疗发展的三大动力包括消费升级,技术应用和政策。其中,人工智能,基因测序等技术已经发展到更成熟的阶段,可以带来很大的医疗机会,中国各种疾病患者的数量使得每个细分市场的规模比国外更为显着。

人员和金钱最多的地区是人工智能+医学成像。一方面,智能图像识别技术发展迅速;另一方面,医学成像是现代医学中最重要的临床诊断和鉴别诊断工具,近70%的临床诊断需要医学成像。

具有强重复工作和低效率的成像部门迫切需要AI。 “未来,影像部门将在整个医疗过程中发挥重要作用,因为它将成为整个诊断过程的数据中心。”慧怡慧英的高级合伙人王杰在创业国家年会上介绍了“中国目前的医学影像学。数据年增长率约为30%,放射科医师的年增长率约为4.1%,视频医生的培训时间很长,平均超过8年,因此影像医生的差距很大。“

在这方面,中华医学会放射科副主任,中国医学影像AI产业,教育与研究创新联盟主任刘世元在今年3月举行的中国医学影像人工智能大会上说:“比较在中美医疗AI公司布局业务中,我们可以很容易地发现当前美国医疗AI企业的分布更为广泛,而且大多数中国的医疗AI公司都专注于成像。“

由于疾病类型的困难,很难避免同质化竞争。据媒体调查显示,近120家从事医学人工智能的公司正在从事医学影像业务,其中约有100家从事肺结节成像产品。

有一个肺结节的公共数据库,数据相对方便,肺活动温和,肺结节更直观。因此,大多数公司使用肺结核产品作为主要产品。目前,无论是汇益惠盈,推动科技,神瑞医疗,托马神威等领先企业,还是腾讯,科达迅飞等巨头,都已经摆脱了肺病。

热钱催生了更多的创业公司,而冬季也加剧了竞争。过去,大量资金进入人工智能医疗领域抢夺项目,越来越多的公司出现,估值上升。但是,人工智能医学研发和销售,市场成本很高,同时,大多数企业尚未找到明确的商业模式,不得不依靠“烧钱”的研发,推广。

因此,虽然资本家仍然对人工智能医疗前景持乐观态度,但导致人工智能医疗应用程序着陆的道路既耗时又费力,远远超过想象。这使得该行业的跑步者平静下来,资金转向,并投资于其产品已进入临床阶段的AI医疗公司。早期项目的生存变得困难。

在看了30多家AI医疗公司后,Yuan Z Capital的合伙人田敏曾说过,“未来两年,医疗AI(公司)将会死一批。在我看来,至少,它将是可能的事件。

“从融资的角度来看,今年是充满挑战的一年,”舒坤科技创始人兼首席执行官马春娥告诉先锋国家。 “大量热点,各方面都略显疲软,预募资金储备不佳的企业今年肯定会消亡。”

另辟蹊径避开同质化

但实际上,市场对医学成像的需求远不止于此。一些人工智能医疗公司已开始尝试细分医疗成像轨道以及肺部疾病。舒坤科技,慧怡英等选择避开高度集中的肺部成像区域,并进军其他疾病扩大边界。

2017年6月,马春叶创办了舒坤科技,选择从心脑血管成像领域进入人工智能医疗行业。这个市场足够大。根据世界卫生组织的报告,缺血性心脏病和中风是世界上死亡的主要原因。其中,中国患者人数最多。

心血管和脑血管领域的困难在于诊断过程更复杂并且数据收集更加困难。据马春叶介绍,心血管图像的处理和诊断是基于三维重建图像。从主动脉到冠状动脉,血管直径的差异是从厘米到毫米的数量级。面对复杂的任务,目前常用的深度学习模型并不称职。

为此,马春琦带领团队开发了多维卷积神经网络技术,该技术可以自动、准确地分割冠状动脉CT图像中的冠状动脉,并准确地提取一些仅占整个图1/的远端血管。在此基础上,大康科技去年推出了第一款人工智能辅助心血管疾病诊断产品CoronaryDoc;今年5月,Diankun还发布了心脏+肿瘤+神经多疾病成像人工智能辅助诊断平台。

数字昆科技的营销节奏比较快:刚成立时,就从元逸资本获得了2200万元的投资。去年7月产品上市后,完成了一轮人民币融资。投资者包括华盖资本和晨星资本。易投再次投票;今年2月,又有2亿B轮融资,老股东再次下注,创投合伙人作为新投资者加入。

杨瑞荣,第三次被提升,对公司的团队和价值非常乐观。“我认为丁坤是基础技术与应用的最佳结合,产品可以解决核心问题,帮助一线心血管一线节省时间。这部分时间可以为医院和患者创造更大的价值。“

其他公司已经选择进入乳腺疾病领域。乳腺癌已成为中国妇女中发病率最高的疾病。国家癌症中心公布的国家癌症统计数据显示,2014年全国新增女性乳腺癌病例例,占女性恶性肿瘤发病率的16.51%,女性恶性肿瘤发病率居首位。

目前,乳腺X光、超声、核磁共振等成像技术已成为乳腺癌诊断和治疗的重要手段,但在医学成像领域,医生的供求差距大,进入门槛高,医疗资源分布不均。RCE和数据量。快速增长和其他问题。

腾讯巨头的Uto研究实验室首先将超声AI研究应用于乳腺肿瘤筛查。实验室医疗负责人郑业峰曾在接受采访时表示,人工智能需求较为迫切,如发病率高,需要提高筛查效率。

同时,慧怡惠英实现了智能筛查,智能决策,预后预测和单一疾病类型随访的全过程覆盖,形成了多模态,全图像数据链。相应的着陆产品包括主动脉夹层人工智能。研究平台和人工智能乳房全周期健康管理系统。

从结果来看,这些“一心一意”的公司更有可能与医院合作,更受资本青睐。

探寻商业模式

然而,医疗保健是一个缓慢的行业。人工智能还需要较长的开发周期和较高的研发成本。快速完成AI医疗产品的批准是不现实的。据马春熙介绍,一年内建立一个产品,一年准备临床试验,一年注册,AI医疗公司至少申请三年。

与此同时,经过三年多的发展,人工智能医疗公司仍处于抛光产品阶段,医院的支付意愿不高。

为此,探索商业模式已成为当前AI Medical发展的主题。

一方面,AI Healthcare寻求与更多医院合作,收集更多高质量数据,以培训深度学习模型。在此基础上,我们将继续提高我们产品的诊断准确性,从医院的“锦上添花”到“在雪中销售”,以满足医生提高效率的需要,并提高医院的支付意愿。

另一方面,已经进入临床阶段的Diankun Technology和Huiyi Huiying等公司正在通过并行多产品线在更多医疗领域进行技术创新,寻求更多的盈利模式。 “人工智能公司在人才,数据,客户资源等方面投入了大量资金,因此存在盈利周期。随着越来越多的产品生产,价值将越来越大,因为产品研发的效率肯定是一个递减的成本,“马春喜说。

如何确保数据的有效性并努力尽快通过CFDA批准也是所有AI医疗公司的首要任务。这也对公司的市场能力提出了更严格的要求。

此外,更多的企业家正在关注基层市场。在雇佣AI医疗公司的情况下,排名前三的医院已经饱和;虽然基层医疗市场数据量大,医疗资源不足,但分级医疗的推广也为这个市场带来了新的活力。

一些参考文献:

中国人工智能学会和外国研究所罗兰贝格,《中国人工智能创新应用白皮书》

中国医学影像AI产业,教育与研究创新联盟,《中国医学影像AI白皮书》

编辑|南柯

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