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高特佳湯衡:人工智能+醫(yī)療的2700億市場分析

 2017-05-23 18:11  來源: 互聯(lián)網(wǎng)   我來投稿 撤稿糾錯

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2018年,全球人工智能(AI)市場將達(dá)到約2700億元,并且以每年30%左右的速度增長。作為新一輪信息技術(shù)革命的重要發(fā)展方向,人工智能正走出實驗室,走向廣闊的行業(yè)應(yīng)用,成為全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動力。下一個十年,人工智能可能會爆發(fā),并主導(dǎo)一個科技與商業(yè)時代。

今天,高特佳執(zhí)行合伙人湯衡,將對人工智能應(yīng)用領(lǐng)域、人工智能+醫(yī)療、人工智能未來發(fā)展趨勢、人工智能投資機(jī)會等方面進(jìn)行詳細(xì)分析。歡迎各位積極留言,交流你對這個行業(yè)的觀點和看法。

本文主要先闡述人工智能應(yīng)用領(lǐng)域以及人工智能+醫(yī)療兩大板塊內(nèi)容

人工智能應(yīng)用領(lǐng)域

1、人工智能發(fā)展歷程簡介

人工智能研究的目的在于使機(jī)器勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。按照智能化的程度,人工智能可以被劃分為計算智能、感知智能和認(rèn)知智能。計算智能,在邏輯能力方面模擬人類,典型的應(yīng)用比如阿爾法狗;感知智能,主要包括圖像識別和聲音識別,這個領(lǐng)域的典型應(yīng)用是無人駕駛汽車,模擬人對外界的感受和反應(yīng);認(rèn)知智能,指讓機(jī)器有自己的語言,能夠自我學(xué)習(xí),學(xué)會推理和決策。認(rèn)知智能是目前機(jī)器與人差距最大的領(lǐng)域,也被認(rèn)為是未來提升空間最大的領(lǐng)域。

2、人工智能應(yīng)用領(lǐng)域及市場規(guī)模

人工智能在安防、城市運(yùn)營、金融、法律服務(wù)、家居、醫(yī)療、服務(wù)機(jī)器人、農(nóng)業(yè)等幾大領(lǐng)域?qū)a(chǎn)生沖擊。從產(chǎn)業(yè)發(fā)展的角度看,長遠(yuǎn)一點來說人工智能在規(guī)則清晰、信息比較有限的領(lǐng)域如物體識別、下棋、駕車、簡單行醫(yī)、股票高頻交易等一定會超越人類,而在規(guī)則比較模糊、信息量比較大的領(lǐng)域如文學(xué)創(chuàng)作、畫畫、科研,人工智能短期內(nèi)想要達(dá)到與人類抗衡的水平還存在較大難度。目前,人工智能發(fā)展處于專用階段,主要應(yīng)用于完成具體任務(wù),醫(yī)療、教育、安防、城市運(yùn)營、法律等行業(yè)數(shù)據(jù)電子化程度深、數(shù)據(jù)較集中且數(shù)據(jù)質(zhì)量高,預(yù)計這些領(lǐng)域?qū)⒆钕仁艿饺斯ぶ悄艿母脑?,呈現(xiàn)機(jī)器協(xié)助人類、提高人類工作效率乃至替代人類行為的趨勢。

2018年,全球人工智能市場將達(dá)到約2700 億元,并且以每年30%左右的速度增長

人工智能+醫(yī)療

1、人工智能+醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈主要包括基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層?;A(chǔ)層、技術(shù)層是人工智能大生態(tài)系統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施,應(yīng)用層是在應(yīng)用場景變現(xiàn)的渠道。每個層面的進(jìn)入門檻、核心優(yōu)勢都不一樣,投資機(jī)會、投資回報也不一樣。目前全球共有90多家人工智能+醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司分布在應(yīng)用層、技術(shù)層,基礎(chǔ)層則主要由幾家科技巨頭切入,包括IBM、谷歌、微軟、Facebook、亞馬遜、阿里、百度等。

2、人工智能+醫(yī)療應(yīng)用領(lǐng)域

人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括:輔助診療、醫(yī)學(xué)影像、藥物挖掘、健康管理、急救室和醫(yī)院管理、可穿戴設(shè)備、營養(yǎng)管理、虛擬助手等。全球各大科技巨頭以及創(chuàng)業(yè)公司都已紛紛在人工智能+醫(yī)療領(lǐng)域布局。IBM在2011年將機(jī)器人Watson應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域,并與蘋果、紐約基因中心、輝瑞等在健康數(shù)據(jù)分析、腫瘤測序、患者遠(yuǎn)程監(jiān)控等方面進(jìn)行合作。谷歌的人工智能子公司是DeepMind, 2016年2月谷歌DeepMind公布成立DeepMind Health部門,隨后,DeepMind Health與英國國家健康體系(NHS)合作,輔助NHS決策。另外,DeepMindHealth還與皇家自由醫(yī)院、Moorfields眼科醫(yī)院合作,開發(fā)幫助醫(yī)生更快查看醫(yī)療結(jié)果、辨識視覺疾病的軟件。微軟2016年宣布將AI用于醫(yī)療健康的計劃Hanover,幫助尋找最有效的藥物和治療方案。百度2016年發(fā)布百度大腦,模擬醫(yī)生問診,輔助醫(yī)生完成問診。

人工智能+醫(yī)療在輔助診斷、醫(yī)學(xué)影像、藥物挖掘、健康管理的應(yīng)用目前走得較快。以下重點介紹這幾個方向的應(yīng)用情況。

3、人工智能+輔助診療

人工智能+輔助診療,是指將人工智能技術(shù)用于輔助診療中,讓計算機(jī)“學(xué)習(xí)”醫(yī)療知識,模擬醫(yī)生的思維和診斷推理,給出可靠的診斷和治療方案。在診斷中,人工智能需要獲取患者的病癥信息,通過已“學(xué)習(xí)”的醫(yī)學(xué)知識推理判斷疾病原因與發(fā)展趨勢,形成治療方案。一般的輔助診療模式為“獲取病癥信息-->假設(shè)可能性-->選擇治療方案”:

第一步:病癥指患者的臨床癥狀表現(xiàn)?;颊咝枰ㄟ^自述、上傳化驗結(jié)果等方式將病癥信息輸入人工智能系統(tǒng),人工智能系統(tǒng)由此獲得診斷的基礎(chǔ)信息。

第二步:假設(shè),是指人工智能基于已“學(xué)習(xí)”的醫(yī)學(xué)知識對患者做出的診斷的可能結(jié)論。

第三步:選擇治療方案,是指人工智能通過已“學(xué)習(xí)”的醫(yī)學(xué)經(jīng)驗,經(jīng)過權(quán)衡利弊(療效、毒性、副作用及其他)推理選擇治療方案。

在AI+輔助診療的應(yīng)用中,IBM Watson是目前最成熟的案例。2012年Watson通過了美國職業(yè)醫(yī)師資格考試,并在美國多家醫(yī)院提供輔助診療服務(wù)。Watson提供診治服務(wù)的病種包括乳腺癌、肺癌、結(jié)腸癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宮癌等多種癌癥。IBM Watson可以在17秒內(nèi)閱讀3469本醫(yī)學(xué)專著,248000篇論文,69種治療方案,61540次試驗數(shù)據(jù),106000份臨床報告。通過海量汲取醫(yī)學(xué)知識,包括300多份醫(yī)學(xué)期刊、200多種教科書及近1000萬頁文字,IBMWatson在短時間內(nèi)迅速成為腫瘤專家。

2016年12月26日,由浙江省中醫(yī)院、思創(chuàng)醫(yī)惠及杭州認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)共同發(fā)起的“浙江省中醫(yī)院沃森聯(lián)合會診中心”在浙江省中醫(yī)院院內(nèi)正式宣布成立。這也意味著IBM Watson for Oncology在中國醫(yī)療領(lǐng)域的商業(yè)試應(yīng)用正式落地。

今年2月份,IBM Watson在天津市第三中心醫(yī)院協(xié)助醫(yī)生給一個胃癌晚期患者開出了診斷方案,用時僅10多秒。在提升診療效率的同時也提升了診療水平。目前美國的癌癥五年存活率達(dá)到66%,中國僅為31%,很重要的原因是中國的診療水平參差不齊,若AI+輔助診療得到普及,可有望大幅提升中國的癌癥診療水平。

人工智能輔助診療是醫(yī)療領(lǐng)域最重要、也最核心的場景,人工智能+輔助診療潛在市場空間巨大。

4、人工智能+醫(yī)學(xué)影像

AI+醫(yī)學(xué)影像的研究目前已取得較大突破,斯坦福大學(xué)一個聯(lián)合研究團(tuán)隊基于深度學(xué)習(xí)開發(fā)出的人工智能在皮膚癌診斷中準(zhǔn)確率媲美人類醫(yī)生,相關(guān)成果刊發(fā)為1月《自然》雜志的封面論文。研究團(tuán)隊用近13萬張痣、皮疹和其他皮膚病變的圖像訓(xùn)練算法模型,完成三項診斷任務(wù):鑒別角化細(xì)胞癌、鑒別黑色素瘤以及使用皮膚鏡圖像對黑色素瘤進(jìn)行分類,并將結(jié)果與21位皮膚科醫(yī)生進(jìn)行對比,發(fā)現(xiàn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷準(zhǔn)確率在91%以上,與人類醫(yī)生不相上下。

AI+醫(yī)學(xué)影像主要應(yīng)用在閱片上。病理醫(yī)生的閱片能力與閱片經(jīng)驗高度相關(guān),AI的閱片實際上模仿了醫(yī)生閱片,通過大量的學(xué)習(xí)來完善算法,實現(xiàn)對影像數(shù)據(jù)的分析和判斷。AI對影像數(shù)據(jù)的分析主要有四個步驟:(1)數(shù)據(jù)預(yù)處理;(2)圖像分割;(3)特征提取;(4)匹配判斷。相對醫(yī)生閱片,AI在閱片速度和經(jīng)驗方面具有優(yōu)勢。目前,以宮頸癌玻片為例,一張玻片上至少3000個細(xì)胞,醫(yī)生閱讀一張片子通常需要5-6分鐘,但AI閱讀后圈出重點視野,醫(yī)生復(fù)核則只要2-3分鐘。另外,具有40年讀片經(jīng)驗的醫(yī)生累計閱片數(shù)量一般不超過150萬張,但AI不會受此限制,只要有足夠的學(xué)習(xí)樣本,AI都可以學(xué)習(xí),因此在經(jīng)驗上AI可以超過病理醫(yī)生。

AI+醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域可能會成為眾多AI+醫(yī)療細(xì)分領(lǐng)域中率先爆發(fā)的領(lǐng)域。主要原因如下:

A、病理醫(yī)生缺口大。中國的病理醫(yī)生需求量在10萬名左右,現(xiàn)有2萬名,病理醫(yī)生的培養(yǎng)需要較長時間較大投入,AI+醫(yī)學(xué)影像可以有效解決資源不足的痛點。目前,中國病理檢測市場規(guī)模為400億元左右,發(fā)展空間巨大。

B、AI+醫(yī)學(xué)影像具有明顯的數(shù)據(jù)優(yōu)勢,可以存儲大量時間跨度長的數(shù)據(jù),而傳統(tǒng)病歷的保存就相對沒那么容易。

5、人工智能+藥物挖掘

AI能夠有效縮短新藥研發(fā)周期、降低失敗風(fēng)險。通過計算機(jī)模擬,可以對藥物活性、安全性和副作用進(jìn)行預(yù)測。硅谷的Atomwise是以AI技術(shù)為主導(dǎo)的藥物研發(fā)企業(yè),公司通過IBM超級計算機(jī),在分子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫中篩選治療方法。利用強(qiáng)大的計算能力,評估出820萬種候選化合物,而研發(fā)成本僅為數(shù)千美元,研究周期僅需要幾天時間。2015年,Atomwise基于現(xiàn)有的候選藥物,應(yīng)用AI算法,不到一天時間就成功地尋找出能控制埃博拉病毒的兩種候選藥物,以往類似研究需要耗時數(shù)月甚至數(shù)年時間。2012年,默克公司主持了一項由數(shù)據(jù)科學(xué)公司Kaggle發(fā)起的旨在確定虛擬篩選統(tǒng)計技術(shù)的挑戰(zhàn)?,F(xiàn)在,Kaggle已經(jīng)開始測試深度學(xué)習(xí)和AI的應(yīng)用,并與AI藥物發(fā)現(xiàn)初創(chuàng)公司Atomwise開展合作。

Atomwise最近利用AI技術(shù),在不到一天的時間內(nèi)對現(xiàn)有的7000多種藥物進(jìn)行了分析測試,為尋找埃博拉病毒治療方案做出了貢獻(xiàn)。根據(jù)該公司的統(tǒng)計,如果利用傳統(tǒng)方法,這項分析需要花費數(shù)月甚至數(shù)年才能完成。

據(jù)米內(nèi)網(wǎng)統(tǒng)計,《制藥經(jīng)理人》雜志選出的全球TOP50制藥企業(yè)2013年研發(fā)投入達(dá)到1077億美元,占處方藥銷售總額18%。AI+藥物挖掘主要服務(wù)于具有新藥研發(fā)需求的藥企,市場空間至少千億級。以AI技術(shù)輔助創(chuàng)新藥企業(yè),或許會打破10年10億美金的魔咒。

【作者:高特佳執(zhí)行合伙人 湯衡】

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