一文詳解森億智能、開立醫療與騰訊覓影代表的AI醫療三足鼎立模式|算力大爆炸

2019-09-26 09:35

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“金九銀十，吃藥喝酒”，九月A股市場健康中國概念表現亮眼，截至昨日收盤，健康中國概念月漲幅高達7．50％，而同期上證指數漲幅僅為3．43％。

A股市場的資金都是睿智的、理性的，之所以選擇健康中國進行配置，必然是因為看好中國醫療行業和企業的發展。

而AI醫療是醫療行業未來發展趨勢，目前我國AI醫療已形成以傳統醫療相關企業、AI醫療創業公司及互聯網平臺巨頭三類企業為主的布局，那么如今我國AI醫療發展的底氣如何呢，算力智庫將通過三類企業的案例視角進行分析挖掘。

傳統醫療企業：

賦能設備，數據的挖掘機

傳統醫療器械企業是AI醫療領域一股重要力量，因為深耕醫療領域，這類企業對醫療行業痛點與用戶需求更加了解，且AI醫療也可以作為器械產品附加值產生效益。有設備就更容易獲取數據，且更容易接觸到醫療數據的獲取渠道，所以堪稱AI醫療領域數據的挖掘機。

開立醫療（300633．SZ）主營業務為醫療診斷設備的研發、生產與銷售，主要產品包括醫用超聲診斷設備（主要為彩色多普勒超聲診斷設備與B型超聲診斷設備）以及醫用內窺鏡設備等。

據2018年年報顯示，公司醫療器械行業庫存量（臺）3660臺，累計1．44萬臺，依托各類產品型號設備，獲取了醫學影像領域較多數據。

開立醫療主要AI醫療設備如下：

高端智能彩超S60

資料來源：公開資料

據公司官網顯示，S60搭載Wis＋平臺，基于80萬張三甲醫院高質量超聲圖像及專家標注的標準切面圖像，將這些高質量圖片融入人工智能系統進行不斷訓練，在經歷大數據采集、專家標注、智能學習等過程后，Wis＋平臺最終得到智能、準確、高效的診斷結果。

高清電子內鏡HD－550

資料來源：公開資料

據公司公告，iEndo是基于人工智能的內鏡診斷平臺，具有原生數據、開放平臺、融合顯示三大特點。HD－550是搭載iEndo智能平臺的全高清電子內鏡系統，采用GPU架構，結合數字化圖像算法處理，形成多光譜成像、多種特殊光照明模式，突顯粘膜血管微細結構，全面提升早癌診斷準確率。

以智能超聲為例，公司依托智能設備從前端信號處理每一環節采集無損聲學數據。

資料來源：公開資料

目前，除開立醫療外，萬東醫療、樂普醫療等傳統醫療器械企業也紛紛進軍人工智能醫療領域，并推出了AI醫療設備產品。

資料來源：算力智庫整理

相對初創企業和互聯網企業而言，傳統醫療器械公司依托自身設備在各自專業領域獲取數據上較為容易，且渠道較廣。但實際上國內大部分的醫療數據都掌握在醫院等醫療機構手中，傳統醫療器械企業通過產品設備和合作醫療機構渠道獲取的數據僅僅是冰山一角。

初創AI醫療企業：

B端合作，技術的橋頭堡

初創AI醫療企業深耕技術研發及相關垂直領域，通過與B端醫療機構合作，向醫院提供醫院管理、輔助診療等服務，雖然商業模式及變現能力略顯不足，但是其在技術開發上優勢明顯，堪稱AI醫療領域技術的橋頭堡。

醫療大數據平臺森億智能主營業務為數據治理、臨床科研、輔助診斷。其中，在輔助診斷方面表現突出，與其達成合作的醫院已超數十家。

2019年七月，森億智能完成2．5億元的C級融資，據悉，本輪融資是由騰訊領投，國藥資本跟投。從2016年4月成立，到同年11月獲得真格基金、華巖資本、樹蘭醫療近千萬天使輪融資，再到完成A輪、B輪、C輪融資，森億智能僅用了三年時間。

從紙面實力來看，森億智能這個初創企業已構建了多達300多人的團隊。其中醫學背景超過百人，碩士、博士占30％，研發團隊發表SCI論文40余篇。首席科學家王飛博士在AI以及醫療信息學相關的頂級會議與雜志上發表了超過200篇論文，引用超過7000次。據公開資料顯示，在研發的投入上，接近總營收的7成。

資料來源：公開資料

森億智能主要AI醫療技術：

VTE預測系統

靜脈血栓栓塞癥（VenousThromboembolism，VTE）是第三大常見的血管疾病，其特點是預警難，致死率高。在AI介入之前，醫院通用的方法是護士基于一張評分量表，在出入院和手術前后分4次對病人進行打分。這樣的做法一是實時性與準確性不足，二依靠傳統的人工統計分析和判斷會耗費大量醫務工作者的時間精力，且易產生誤診、漏診。

森億智能通過醫學自然語言處理與機器學習方法，整合醫院內部病歷、檢查、檢驗等各個信息系統，采集VTE的風險關鍵指標，通過大數據機器學習，形成一套智能化的靜脈血栓栓塞風險預測工具、推薦個性化治療的輔助診療工具。該預測工具嵌入到醫院的電子病歷系統，可實時監控、預測每例患者的VTE發生風險，從而降低VTE的發生率，有效提供有價值的解決方案，降低不必要的醫療成本。

據悉，醫生借助森億智能的VTE預測系統，VTE的識別率比純人工提高了20％－22％。該系統在上海第十人民醫院的應用被國家衛健委評為人工智能應用落地30最佳案例，并已同步在江西、四川等地的部分醫院進行了部署。僅以輔助診斷為例，類似的解決方案還可以拓展到其他病種，通過AI臨床輔助進行優化。

資料來源：公開資料

除森億智能外，還有以下的AI醫療初創公司。

資料來源：算力智庫整理

這些初創公司的特點主要為：在各自垂直領域或固定場景應用上具有核心的技術優勢，且是AI醫療發展相關技術的創新地和發源地。但對于大多數因政策紅利刺激爆發的初創AI醫療公司來說，相關技術在落地場景應用和變現上仍欠火候。

互聯網平臺巨頭：

全鏈布局，資本的發動機

以BAT為首的互聯網巨頭，在資本積累和技術應用方面有先發優勢，它們的入場既說明對醫療領域前景的看好，也為醫療健康行業與人工智能融合帶來新的方向和機遇，利用自身平臺特點和優勢進行全鏈布局，投資并購，堪稱AI醫療資本的發動機。

騰訊率先深入應用端，先推出 “微信智慧醫院”為患者提供智能導診、在線問診服務，接著投資碳云智能布局基因數據產品，又推出“騰訊覓影”，進軍輔助診斷領域，以多維度探索醫療大數據價值。

騰訊覓影是互聯網＋醫療的產物，聚合了內部包括AI Lab、優圖實驗室、架構平臺部等多個頂尖人工智能團隊的能力，把圖像識別、大數據處理、深度學習等領先的技術與醫學跨界融合研發而成。

在騰訊覓影產品的后端，還擁有一個AI醫學實驗室，除了頂級的人工智能算法專家之外，還邀請了全國頂級的醫療影像科的醫生和許多全科醫生全程參與設計。

騰訊作為國內互聯網的巨頭公司，其豐富的財力，資源，以及算法上的優越性為騰訊覓影開疆擴土打下了堅實的后盾。相較于上文”小而美“、”逆資本而上的“的森億智能，騰訊覓影更像是“富二代”的產物。

資料來源：公開資料

首先，在產品的定位上，騰訊覓影的首個病種就采取差異化的競爭策略。不同于阿里和百度等巨頭都集中在肺結節診斷上，騰訊覓影迎難而上聚焦食管癌，這是全球首次AI與內鏡結合的嘗試。

研發團隊首先對數十萬張食管內鏡檢查圖片進行分類，采用雙盲隨機方法，由不同級別醫生進行循環評分標注，完成上述工作之后，交由騰訊AI技術團隊進行圖像處理增強，借助深度學習技術，騰訊覓影具備篩查可疑食管癌的能力，準確率超過90％。

而自產品上線以來不到短短半年時間，騰訊覓影依托食管癌篩查系統、微信支付、智慧醫院及 “國家隊”身份，不斷布局線下醫院，甚至以城市為單位“攻城拔寨”，并逐漸滲透到了上海、浙江等發達地區，開始出現與創業公司競爭的苗頭。

雖然騰訊覓影的醫療AI產品在成立初期并不占有絕對優勢，但憑借騰訊完善的醫療服務布局，其發展勢頭迅猛，不到半年的時間，騰訊覓影的合作醫院數量接近百家。并在隨后的兩年間，騰訊覓影成功利用AI醫學影像分析輔助醫生篩查食管癌、肺結節、糖尿病視網膜病變、結直腸腫瘤、乳腺癌、宮頸癌等疾病，并且可以通過AI輔診引擎輔助醫生對700多種疾病風險進行識別和預測。

資料來源：公開資料

縱觀全局，騰訊覓影也只是騰訊旗下在醫療版圖中的一環。良好的生態一直都是騰訊布局的核心戰略之一。微信智慧醫院、”騰愛醫療“、騰訊云、企鵝醫生等”正規軍“已早早布局。

此外，阿里和百度也均利用自身平臺特點和優勢進行AI醫療布局。

阿里以構建云服務、AI技術為重點，布局醫療智能化。相繼推出阿里健康APP，提供購藥、問診、慢病管理等服務；在輔助診斷領域推出阿里健康doctor you，與醫院合作進行產品研發，并搭建互聯網醫院及醫聯體服務。

百度的優勢集中在人工智能，因此將重心放在AI新藥研發領域。在投資方面，至真健康（遠程醫療服務平臺）曾獲百度千萬戰略投資，而北京康夫子健康技術有限公司，其股權結構有也由百度百分之百持股。

BAT巨頭們的資本支撐對AI醫療發展推動明顯，但是這些巨頭們的競爭也會在側面給中小企業的發展帶來阻礙。2015年騰訊和阿里搶投一家成立還不到三年的移動醫療公司——醫聯，騰訊和馬云云峰基金B輪投資4000萬美金，企業估值飆升膨脹；而據不完全統計，騰訊投資40＋醫療企業，投資總額超300億元，因為有些投資僅僅是為了跑馬圈地并沒有充分結合自身平臺特點，所以總體表現平平。

AI醫療產業：

背靠“三個代表”，真的穩了嗎

從上述微觀企業層面來看，我國人工智能醫療發展已形成以傳統醫療企業賦能設備數據挖掘、初創AI醫療企業深耕領域技術研發和互聯網巨頭全鏈布局資本助力為主的格局，數據、技術、資本齊備，產業發展底氣十足，但是仍然存在一些問題：

數據上：如果把人工智能分成算法、算力和數據三個維度，則現在行業主要的機會集中在數據及應用層面，競爭的核心在于數據的質量和數量。然而對中國AI醫療企業而言，市場中有大規模潛在的數據，但是卻無法被整理、利用起來，因為中國醫院內數據的數量龐大，但75％以上是非結構化的，不能發揮出大數據的挖掘價值。

技術上：中國的人工智能尚處在弱人工智能階段，雖然當前基于圖像識別、深度學習、神經網絡等技術上的突破，AI在機器人、語言識別、虛擬助力等領域已被廣泛應用，但對于大多數受政策紅利爆發的初創AI醫療公司而言，技術力量是限制其進一步發展的主要阻礙。

資本上：以BAT為首的互聯網巨頭資本實力雄厚，但是一些為了布局和競爭而產生的濫投、搶投現象不止，不利于業內企業的發展。

傳統醫療企業、AI醫療初創公司、互聯網平臺巨頭三類玩家各有優勢，推動AI醫療產業發展，但在數據、技術和資本上還存在一些不足，仍要進一步完善。