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中国医疗AI市场迅速扩容 四大企业表现不俗
2017年11月15日，科技部召开会议，公布国家首批新一代人工智能开放创新平台名单。不难猜测，首批的四位国家队成员分别是BAT再加科大讯飞。会议报道，将依托百度建设自动驾驶国家新一代人工智能开放创新平台；依托阿里云建设城市大脑国家新一代人工智能开放创新平台；依托腾讯建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台；依托科大讯飞建设智能语音国家新一代人工智能开放创新平台，由此可见，与医疗AI契合的就是腾讯的医疗影像，该方向自然成为中国重点布局、占领高地的医疗AI领域。
实际上，从2017年相继出台的系列政策上，能看到国家对人工智能产业寄予厚望。今年3月，全国两会上将人工智能写入政府工作报告，成为代表委员热议话题，而且为贯彻落实《中国制造2025》、《互联网+》等上层战略，政府提出人工智能是制造业的主攻方向，在大数据、智能制造、机器人等领域给予大力度支持。
2017年7月20日，国务院印发《新一代人工智能发展规划》。《规划》提出到2020年，人工智能产业竞争力进入方阵。力争培育的人工智能企业，围绕教育、医疗、养老等关乎民生的刚性需求先行发展，为大众提供更多元的智慧医疗服务。据业内人士分析，在国家人工智能“大跃进”阶段，医疗是有可能取得突破性进展的行业。
据中国网报道，近日工信部正式印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》，重点提出在医疗影像辅助诊断系统等领域，推动“人工智能+”的跨界融合发展，实现产业价值链的延伸与突破。
国家为人工智能整个产业制定了规模超过1500亿元，带动相关产业发展逾1万亿元的目标，在医疗健康领，数据显示，中国医疗AI市场规模也在迅速扩容。2016年已达到96.61亿元，估计2017年超130亿元，并有望在2018年市场规模达到200亿元，后续该市场还会持续膨胀。
“四大”表现不俗
腾讯觅影——
于2017年中旬露面的腾讯觅影，是腾讯应用在医疗领域的AI产品，通过图像识别和深度学习的方法对各类医学影像(内窥镜、CT、眼底照相、病理、钼靶、超声、MRI等)进行训练学习，终达到对病灶的智能识别。目前主要应用于辅助医生临床诊断和疾病的早期筛查。
其食管癌智能筛查系统为成熟，准确率高达90%，该系统已于2017年8月在广西壮族自治区人民医院上线。腾讯还宣布还成立人工智能医学影像联合实验室，与众多三甲医院建立合作，其中中山大学附属肿瘤医院(广东省食管癌研究所)、广东省第二人民医院、深圳市南山区人民医院是首批合作方。
人工智能医学影像联合实验室的进展引人瞩目，除了广东深圳部分医院外，腾讯还与广西柳州、四川华西医院、陕西西安等地区医院建立针对性合作，所以与医院共建联合实验室是腾讯在医疗影像方面的主要举措。
其实腾讯能顺利切入众多医院，与此前深耕智慧医院、打造微信医疗的铺垫不无关系。微信与支付宝在医疗线上支付的大战打得不亦乐乎，双方比速度比拿下的医院数量，至今难分高低。
据报道，上线以来不到半年，腾讯觅影的合作医院数量已接近百家，“天下武功唯快不破”，所以在医疗AI战争初期，迅速出手，跑马圈地再精细打磨产品才是佳市场战略。腾讯官方透露，目前研究方向有6个，未来还将不断拓展：
(1)胃镜-食管癌早期筛查
(2)CT-肺癌早期筛查
(3)眼科-糖尿病性视网膜病变智能识别
(4)钼靶-乳腺癌早期筛查
(5)病理-乳腺癌淋巴切片图像识别
(6)宫腔镜-宫颈位置类型识别
科大讯飞——
近期，科大讯飞在医疗AI方面也取得重大突破。2017年11月6日，国家医学考试中心正式对外发布了“2017年临床执业医师综合笔试”合格线，该次测试中，科大讯飞“智医助理”机器人取得了456分的成绩，超过临床执业医师合格线(360分)，属于全国53万名考生中的中水平。
机器人比人表现还好，说明机器的确有强大的知识学习能力，除了死记硬背，还具有多层次的逻辑推理能力，“智医助理”下一步将致力于辅助医生进行临床诊疗，成为医生临床工作助手，提升医生水平、扩大医生服务能力，终由医院、社区扩展到家庭，为人服务。
目前科大讯飞的布局主要分四个方向，智慧医院，智医助理、人工智能影像辅助诊断和人工智能辅助诊疗中心。科大讯飞的医疗咨询经理丁兢娜博士曾表示，“科大讯飞的核心技术是语音技术，包括从语音的识别到语音的转写，语音合成和自然语言理解。我们的语音识别准确率已经达到98%以上。”
在2017年科大讯飞产品发布会上，科大讯飞还透露人工智能影像方面的成就，的医学影像人工智能比赛是针对肺部结节的测试。今年8月份，科大讯飞在比赛中刷新了肺结节测试世界纪录，准确率达到94.1%。
在安徽省立医院的三甲医院测试结果表明，针对对肺结节的判断，科大讯飞的人工智能技术已达到三甲医院医生平均水平。“我们已在安徽开通了人工智能在线诊疗平台，可以对全省41个县市提供实时帮助，下一步计划将接入105个县。”科大讯飞董事长刘庆峰介绍。
但对于医疗这个复杂行业，科大讯飞也做好了心理准备，即前期不断摸索创新，不求赚快钱。科大迅飞智慧医疗事业部常务副总经理鹿晓亮也曾表示，做医疗AI要有宁做十年冷板凳的耐心和毅力，这个行业唯有下苦功才能成功。
阿里健康——
与腾讯类似，马云爸爸也提早涉足智能医疗影像，不过其入选国家队的项目却不是医疗影像，而是阿里云ET系统。2017年7月，阿里健康宣布联合万里云医学影像中心发布医疗人工智能系统Doctor You，其包括临床医学科研诊断平台、医疗辅助检测引擎、医师能力培训系统等。据悉，研发Doctor You是让人工智能承担专业医生助手的角色，希望“十年内减轻医生一半工作量”。
2017年10月，阿里健康联合浙大一附院合作共建“医学人工智能浙江省实验室”，实验室计划用2018年-2020年3年时间，建设基于区块链技术的医联体数据平台、医疗人工智能影像辅助诊断平台、医疗大数据智能科研平台、医学人工智能临床决策支持平台等四大公共平台产品，实现人工智能、数据挖掘等技术在浙江省医疗救治领域的应用。
在智慧医疗方面，2014年马云提出“未来医院”，去年10月，除了浙大一附院、还与浙大附二院以及上海新华医院，共同签约落地智慧医疗计划。
而入选国家AI开放创新平台的阿里云ET城市大脑，是目前大规模的人工智能公共系统，可以对整个城市进行全局实时分析，自动调配公共资源，修正城市运行中的Bug，成为未来城市的基础设施，所以阿里云ET大脑将在工业、医疗、环境等多方面构建开放平台，而非聚焦医疗一隅。
百度智能——
2017年2月，百度放弃移动医疗，发力医疗人工智能的消息，立即引发轩然大波。百度随即建设AI开放平台，一个面向企业/机构/创业者/的在线平台，将百度在人工智能领域积累的技术以API或SDK等形式对外共享，提供语音识别与合成、OCR、人脸识别、NLP等数十项服务，共享诸多应用场景和解决方案。
而2018年1月9日，在拉斯维加斯举办的百度World大会上，百度面向自动驾驶行业及发布了百度人工智能领域的新进展，百度COO陆奇正式宣布自动驾驶平台升级版Apollo2.0亮相，称Apollo2.0是个、也是大的自动驾驶平台，一年内已经聚集8000多名和90多家伙伴。
所以说，百度将在自动驾驶的开拓之路上越行越远，与医疗也逐渐分道扬镳。
AI影像强、药物研发弱
医疗人工智能企业大致分为两大阵营，核心数据分析和外围医疗服务，包括不同的细分领域和应用场景，前者是基因分析(疾病预测)、医疗影像识别、临床辅助诊断、药物研发，后者有医院管理、健康管理、虚拟助理、医疗机器人、医学研究平台等分类。从商业模式看，以上不同子领域存在较大差异，难有公司在各领域都赢者通吃，所以医疗AI还是有较多商业机会。
IT桔子上收录的医疗人工智能企业共有66家，由于对企业性质判别存在主观差异，所以各家统计数目有出入。比如以互联网医疗为主线的企业就未列入AI名单，或如华大基因等只有部分业务为人工智能的也不算AI公司。终将医疗AI企业整理如下表：
从业务方向上，能看出企业分布呈现以下格局：医疗影像识别企业数目多，表明国内在该领域技术水平较高，竞争也相对激烈；临床辅助诊断和医疗机器人企业规模也不相上下，这两块也是目前临床亟需的应用场景；其余还有健康管理公司，以及医学研究平台都是集中发展的领域，其中医学研究平台中不乏大数据挖掘与研究、软件系统开发的技术型企业，另外能明显看到在药物研发方面，行业实力整体偏弱，涌现的创新公司较属罕见。将上述类型分布作饼图如下：
从融资角度来说，据动脉网统计2017年医疗人工智能行业对外公布的融资事件一共有27件，如果算上几家没有公布消息的公司，2017年该领域融资总额超过17亿人民币。所以在政策鼓动下，资本将顺势介入产业，促进医疗和AI行业融合，以期改观中国医疗资源短缺的现状。
据报道，其实今年大热的医疗AI，早于5年前就被敏锐的资本悄然盯上，开始隐秘布局。从2013年到2017年上半年，医疗AI领域共发生融资事件86起，主要集中在虚拟助手、医疗影像、医用机器人、智能健康管理等四大领域，目前来看医疗影像识别领域是发展势头强劲的分支，研发能力不断突破，准确率也持续创下新高，不少企业都宣称其AI识别准确率已超过90%，实现辅助医生诊断的美好愿景。
虽然医疗AI已取得不少令人鼓舞的成就，但我们也要看到不利的现实因素。有效数据或高质量数据的供给不足就是掣肘行业发展的大障碍，数据是成年累月而非朝夕就能获得的研发基础，但医院大量存储的是原始非结构化数据，并不能直接使用，另一方面，数据共享也是一大难题，医疗机构能否自愿贡献数据也是行业须面对的巨大考验。
还有一个矛盾需要解决，医疗AI宣称帮助医生，而不是取代医生，但普通医生未来有没有可能被取代？这很难说。所以医院院长作为决策者，会考虑到底要不要“引狼入室”。后，本质的问题即医疗AI技术的创新到底能否盈利？医疗AI服务终肯定是患者或消费者买单，但目前来看，距离技术真正成熟还有一段距离，还需要时间累积。眼下不同细分领域的应用大多处于探索研究阶段，距离落地应用、实现盈利还为时尚早。
(原标题：国内医疗AI市场规模超过200亿元，四大BAT表现不俗)
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