騰訊AI醫(yī)療窘境
騰訊急建“醫(yī)療城堡”
馬云曾直言“中國下一個(gè)首富在大健康領(lǐng)域”,而“地主”更有希望延續(xù)“地主”地位。
消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,騰訊憑借社交、游戲和投資穩(wěn)坐互聯(lián)網(wǎng)巨頭寶座,而今賽道更換,產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)成為騰訊發(fā)展方向,也就避不開對(duì)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的探索。
2018年騰訊進(jìn)行組織架構(gòu)的調(diào)整,增設(shè)云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群(CSIG),旨在依托云、AI等技術(shù)創(chuàng)新,打造智慧產(chǎn)業(yè)升級(jí)方案,探索用戶與產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新互動(dòng),助力零售、醫(yī)療、教育、交通等產(chǎn)業(yè)數(shù)字化升級(jí),同時(shí)協(xié)助企業(yè)更智能地服務(wù)用戶,構(gòu)建連接用戶與商業(yè)的智能產(chǎn)業(yè)新生態(tài)。
目前,騰訊在零售、醫(yī)療、教育、交通等領(lǐng)域都頗有建樹,其中AI+醫(yī)療關(guān)乎消費(fèi)者生死存亡,所以更引人注目。
早在2012年,O2O概念火熱,醫(yī)療行業(yè)初步觸網(wǎng)。騰訊基于強(qiáng)大的流量入口優(yōu)勢(shì),與全國數(shù)千家醫(yī)院達(dá)成合作,推出微信預(yù)約掛號(hào)、繳費(fèi)、候診等線上服務(wù),解決線下掛號(hào)、候診、繳費(fèi)時(shí)人群擁擠的問題,優(yōu)化醫(yī)生、醫(yī)院、患者之間的連接與服務(wù)。
再有,2017年互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療企業(yè)丁香園、春雨、杏仁、平安線下診所遍地開花。騰訊與醫(yī)聯(lián)、基匯資本合作推出的互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康平臺(tái)“企鵝醫(yī)生”也積極在線下建立企鵝診所,開展企鵝醫(yī)生線上線醫(yī)務(wù)服務(wù)。
以上階段,騰訊在醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的探索依舊是落在優(yōu)化用戶服務(wù)質(zhì)量上,真正將AI落到醫(yī)療診治層面是在騰訊成立AI實(shí)驗(yàn)室,接二連三推出AI醫(yī)療產(chǎn)品并成功服務(wù)于醫(yī)生、醫(yī)院之后。
2017年,騰訊聚合了AI Lab、優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室、架構(gòu)平臺(tái)部等多個(gè)頂尖人工智能團(tuán)隊(duì),推出首個(gè)應(yīng)用在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的AI產(chǎn)品騰訊覓影。
經(jīng)過多年蟄伏,騰訊覓影專注的AI影像和AI復(fù)診領(lǐng)域,可以說已經(jīng)獲得了專業(yè)人士的認(rèn)可。在應(yīng)用成效上,目前“騰訊覓影”利用AI醫(yī)學(xué)影像分析輔助臨床醫(yī)生篩查早期肺癌、早期食管癌、眼底疾病、結(jié)直腸腫瘤、宮頸癌、乳腺腫瘤等疾病。而且,其閱片能力已經(jīng)能精確定位3mm以上的微小肺結(jié)節(jié),檢出率≥95%。
騰訊在醫(yī)療大健康領(lǐng)域的布局不僅局限在研發(fā)AI醫(yī)療產(chǎn)品和系統(tǒng)上,還熱忠于投資。
據(jù)網(wǎng)絡(luò)公開統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),騰訊投資輪次及次數(shù)分布情況如下:天使、Pre-A輪和小資金量戰(zhàn)略投資總共7次,A輪-C輪共31次,C+輪及之后為3次。投資范圍包含了丁香園、微醫(yī)、卓健科技、醫(yī)聯(lián)、好大夫等互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療獨(dú)角獸,還有以特殊人群行為管理和人工智能為基礎(chǔ)的健康科技公司量子健康QTC Care、提供醫(yī)療人工智能解決方案的森億智能等等。
在不斷進(jìn)行AI醫(yī)療產(chǎn)品研發(fā)和大規(guī)模的投資下,騰訊之于醫(yī)療大健康的成本投入也在持續(xù)增長。
關(guān)于騰訊投資醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的數(shù)額,早在2018年就超200億元,騰訊整體營收成本也處于上升態(tài)勢(shì)。騰訊財(cái)報(bào)顯示,2019年騰訊營收成本持續(xù)上升,第四季度更是以近600億元?jiǎng)?chuàng)下歷史新高,盡管最近三個(gè)季度的營收在保持增長,但毛利潤卻基本持平。
至于騰訊AI醫(yī)療商業(yè)化何時(shí)成熟,騰訊副總裁丁珂曾答到:商業(yè)不是騰訊醫(yī)療的第一步。
或許從組建開始,“騰訊覓影”就被指定在目前不考慮盈利的位置。但騰訊智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群為醫(yī)療、交通、教育等不同產(chǎn)業(yè)提供定制解決方案將會(huì)產(chǎn)生很大的銷售、開發(fā)成本,勢(shì)必會(huì)影響其整體的利潤。而且,第一步不考慮,那第二步呢?AI醫(yī)療前期的投入能否收獲同樣的回報(bào),還是個(gè)未知數(shù)。
綜上,騰訊通過自建和投資等方式在醫(yī)療大健康領(lǐng)域進(jìn)行了不少探索,在這過程中,付出了高投入的代價(jià)也遇到了一些挫折,但終歸有收獲。那年,騰訊覓影發(fā)布會(huì)當(dāng)天,馬化騰在朋友圈發(fā)了六個(gè)字:一小步,有希望。
AI抗疫,危機(jī)與轉(zhuǎn)機(jī)共存
騰訊醫(yī)療的“有希望”傳遞到了今年疫情的防控中。
2020年新冠肺炎疫情“黑天鵝”突襲,至今為止全球疫情還肆虐中,而在防控疫情的過程中AI的應(yīng)用非常廣泛,從大數(shù)據(jù)監(jiān)控、輔助醫(yī)療影像篩查到智能體溫測(cè)量如影隨形。
對(duì)于騰訊、阿里、百度等開展AI醫(yī)療的企業(yè)來說,疫情是危機(jī)也是轉(zhuǎn)機(jī),AI醫(yī)療技術(shù)和產(chǎn)品在疫情得到了進(jìn)一步的檢驗(yàn)和普及。
疫情來勢(shì)兇猛,國內(nèi)外基礎(chǔ)防疫和應(yīng)急體系受到挑戰(zhàn),大量的防護(hù)物資出現(xiàn)供應(yīng)缺口、基層醫(yī)護(hù)人員緊缺問題凸顯,困擾著醫(yī)療系統(tǒng)的高效運(yùn)營。經(jīng)此一疫,人們看清了醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的薄弱點(diǎn)也看到了AI醫(yī)療帶來的希望。
阿里達(dá)摩院上線基因測(cè)序AI算法,提高效率的同時(shí)還可精準(zhǔn)分析病毒變異情況;同時(shí),達(dá)摩院的醫(yī)療影像AI在武漢火神山、鄭州人民醫(yī)院等168家醫(yī)院上線,診斷病例超過29萬,極大程度上降低了醫(yī)師的工作量。
騰訊則與鐘南山院士團(tuán)隊(duì)達(dá)成合作,共同成立大數(shù)據(jù)及人工智能聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室,目的是以大數(shù)據(jù)及人工智能攻堅(jiān)流行病、呼吸疾病和胸部疾病的篩查和防控預(yù)警。此外,“騰訊覓影”AI影像醫(yī)療和騰訊云技術(shù)的人工智能CT設(shè)備,也在湖北多家醫(yī)院部署協(xié)助醫(yī)生對(duì)新冠肺炎進(jìn)行診斷,提供輔助診斷參考,提升工作效率。
疫情期,AI影像醫(yī)療被委以重任是對(duì)AI醫(yī)療的肯定也是對(duì)其背后研發(fā)公司的認(rèn)可。
疫情爆發(fā)前,AI影像醫(yī)療技術(shù)已走過四、五個(gè)被市場(chǎng)檢驗(yàn)的年頭。一方面,AI醫(yī)學(xué)影像用于簡(jiǎn)化幫助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)微小病灶、快速得出量化指標(biāo)這一流程。另一方面,AI醫(yī)學(xué)影像與醫(yī)師協(xié)作的方式大幅提升檢查效率,縮短了醫(yī)師看影片的時(shí)間從而減輕其工作量。
除了AI醫(yī)學(xué)影像技術(shù)在疫情期間得到了檢驗(yàn)之外,線上醫(yī)療服務(wù)的重要性進(jìn)一步體現(xiàn)出來。
疫情期間,宅在家的人們對(duì)健康的關(guān)注度隨之升溫,線上問診人數(shù)激增。丁香醫(yī)生、平安好醫(yī)生、阿里大健康、百度醫(yī)療、騰訊醫(yī)療等醫(yī)療平臺(tái)用戶紛紛上漲。
騰訊醫(yī)典的醫(yī)療信息訪問量超過6億;騰訊健康碼已被超過300個(gè)縣市的9億用戶使用,累計(jì)訪問量達(dá)80億次;平安好醫(yī)生平臺(tái)訪問人次達(dá)11.1億,APP新注冊(cè)用戶量增長10倍,APP新增用戶日均問診量是平時(shí)的9倍,相關(guān)視頻累計(jì)播放量超9800萬。
總而言之,疫情在全球肆虐,為 AI 醫(yī)療技術(shù)提供了施展的空間,讓醫(yī)療 AI 價(jià)值在抗疫中得到檢驗(yàn),也讓廣大的基層醫(yī)院認(rèn)識(shí)到了AI的用途和優(yōu)勢(shì),客觀上擴(kuò)大了AI醫(yī)療的影響力,從而加快相關(guān)醫(yī)療產(chǎn)品落地,一定程度上解決了醫(yī)療 AI 企業(yè)產(chǎn)品落地難和營收爬坡難的發(fā)展瓶頸。
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