CB Insights：2018年全球人工智慧醫療趨勢報告

以下為報告摘要：

醫療已經成為人工智慧行業重要的研究和應用領域。整個行業的所有領域幾乎都會受到科技進步的影響，圖片識別正在給診斷方式帶來一場革命。谷歌DeepMind神經網路在50種眼病的診斷方面就可以取得與醫療專家相似的精度。

就連製藥公司也在嘗試用深度學習設計新藥。例如，默克就與創業公司Atomwise展開合作，而葛蘭素史克也跟Insilico Medicine建立合作關係。

在私有市場，醫療人工智慧創業公司2013年以來通過576筆交易融資43億美元，在AI領域融資方面領先於其它所有行業。

2013年第一季度-2018年第二季度，醫療AI融資金額和案例量

人工智慧在醫療領域的最大發展障礙之一就是克服慣性，改造現在已經過時的流程，並嘗試新興技術。

無論是在技術還是可行性方面，AI都要在醫療領域面臨一些獨特的調查。例如，美國目前還沒有針對病人資料制定一套標準化程式或者中央儲存系統。

當病人的資料通過無法讀取的模式傳送時，或者使用手寫體的照片發出時，AI就很難從中提取資訊。

但蘋果等大型科技公司在這方面擁有優勢，尤其是在聚攏大批合作伙伴方面。如果能夠生成新的資料來源，並將電子病歷提供給病人（就像蘋果ResearchKit和CareKit那樣），便有望給臨床研究帶來一場革命。

人工智慧診斷領域成為一個新興領域，比如Viz.ai已經獲准對CT掃描結果進行分析，並且將可能存在中風風險的病人告知醫療服務提供商。在獲得FDA認證後，Viz.ai已經獲得谷歌GV和KPCB支援的2100萬美元A輪融資。

監管審批的加速為70多家AI成像和診斷公司開闢了新的商業道路，他們都在2013年之後完成了融資，總共達成119筆交易。

AI診斷領域融資情況

蘋果入局

蘋果也在圍繞iPhone和Apple Watch等裝置打造臨床研究生態系統。由於資料是AI應用的核心所在，而蘋果可以為醫療研究人員提供兩種之前難以獲取的病人健康資料。

儘管人們在病例數字化領域採取了很多措施，但互用性問題仍然存在，導致很難在不同機構和軟體系統內共享醫療資訊。這在臨床實驗中尤其成問題，因為要把合適的試驗與合適的病人匹配起來非常耗費時間，而且會給研究團隊和病人構成很大的挑戰。

作為參考，僅美國一個國家目前就有1.8萬臨床研究正在招募受試者。如果醫生了解某項正在進行的試驗，偶爾可能會向其病人推薦。否則就只能通過ClinicalTrials.Gov招募受試者。

蘋果正在改變醫療領域的資訊傳播方式，而且為AI開闢了新的可能，尤其是圍繞臨床研究招募和監測病人的過程做了很多工作。

自從2015年以來，蘋果已經推出了ResearchKit和CareKit兩個開源框架，以此幫助臨床研究招募病人，並遠端對其監控。

這兩個框架讓研究人員和人員可以設計各種醫療應用來監測病人的日常活動。例如，杜克大學的研究人員就開發了一款Autism & Beyond應用，可以使用iPhone的前置攝像頭和人臉識別演算法來篩查自閉症兒童。

類似地，大約有1萬人使用mPower應用，它可以提供手指點選和步伐分析，從而判斷病人是否患有帕金森綜合徵。而這些病人也都同意將自己的資料分享給更廣泛的科研界使用。

蘋果還在與Cerner和Epic等電子病歷公司合作解決互用性問題。

該公司2018年1月宣佈iPhone使用者可以從參加其iPhone Health應用的所有機構那裡獲取自己的電子病歷。這項名為Health Records的病例是AI創業公司Gliimpse的延伸，後者在2016年被蘋果收購之前一直在從事這方面的工作。

使用者可以通過易於使用的介面查詢各種資訊。蘋果今年6月還向開發者開放了Health Records API。因此，使用者現在可以選擇將自己的資料與第三方應用和醫療研究機構共享，從而為疾病管理和生活方式監控創造了新的機會。

由此帶來的可能性似乎無窮無盡，包括把AI和機器學習技術用於早期診斷、藥物設計決策、為臨床研究招募合適的病人以及遠端監控病人的狀態。

大型製藥公司用AI重塑品牌

隨著人工智慧生物科技創業公司的崛起，傳統制藥公司也在利用人工智慧SaaS（軟體即服務）創業公司尋找新穎的解決方案。

2018年5月，輝瑞與XtalPi達成戰略合作（這是一家獲得騰訊和谷歌等科技巨頭支援的AI創業公司），希望預測小分子的藥物特性，並開發“基於計算機的合理藥物設計”。

但輝瑞並非個例。諾華、賽諾菲、葛蘭素史克、安進和默克等製藥巨頭最近幾個月都宣佈與AI創業公司合作發現新的藥物，以期治療各種疾病。

這也推動該領域的股權交易數量大幅增加，截至2018年第二季度達到20筆，等於2017年的總和。

製藥巨頭對AI企業的投資情況

雖然AI在SaaS領域的很多創業公司仍處於早期階段，但卻吸引了不少製藥公司與之合作。

但AI在醫療行業的應用並不僅限於藥品開發。作為規模最大的AI股權交易之一，羅氏製藥在2018年2月斥資19億美元收購Flatiron Health。後者可以使用機器學習演算法挖掘病人資料。

目前有超過2500家診所使用Flatiron的OncoEMR（這是一套專注於腫瘤學的電子病歷軟體），還有200多萬活躍病例可供研究。

羅氏希望收集真實世界證據（RWE）來支援其腫瘤藥物管道。所謂RWE，指的是通過對電子病歷和其它資訊進行分析來判斷藥物的好處和風險。除了幫助FDA來監控藥品上市後的安全性，RWE還可以幫助研究人員設計更好的臨床試驗，並制定新的治療方案。

AI需要醫生協助

AI公司需要醫療專家對影像進行註釋，從而教給演算法如何識別異常。科技巨頭和政府都在大舉投資這一領域，並向其他研究人員開放。

谷歌DeepMind兩年前與莫菲爾德眼科醫院（Moorfield’s Eye Hospital）合作探索AI在眼病診療方面的應用。DeepMind的神經網路最近甚至以94%的準確率向50名眼病患者提供診斷建議。

這只是研究的第一個階段。但為了訓練演算法，DeepMind投入大量時間來標記和清理OCT（光學相干層析成像）資料庫，為AI應用做好準備。

阿里巴巴也在2016年左右決定將AI應用於診斷領域。阿里雲機器智慧首席科學家閔萬里表示，當該公司與醫療機構合作獲得醫療成像資料後，就必須聘請專家對影像樣本進行註釋。

AI獨角獸依圖也在擴充人工智慧診療領域，他們在接受《南華早報》採訪時就探討過聘請醫療團隊的重要性。該公司聲稱，他們擁有一個由400名醫生組成的團隊來標記醫療資料。該公司還補充道，由於美國的醫生薪水更高，所以美國AI創業公司開展這項工作時的成本也會更加昂貴。

但在美國，國家衛生研究所（NIH）等政府機構也在促進AI研究。該機構今年7月釋出了一個資料庫包含了3.2萬個在CT影像中註釋和標記的病灶，這都是從4400名病人那裡匿名獲取的。這個資料庫的規模足以對深度神經網路進行訓練。

除此之外，通用電氣和西門子等私有公司也希望能夠製作大型資料庫。通用電氣醫療部門今年5月獲得了一項專利，探討了如何用機器學習分析顯微鏡成像下的細胞型別。

雖然其它一些演算法希望減少人工投入，但AI目前還是要大力依靠醫療專家進行訓練。像DeepMind和NIH那樣公開提供經過註釋的資料庫，可以降低其他AI研究人員的進入門檻。

中國突飛猛進

中國投資者也在加大海外創業公司投資力度，而本土的醫療AI創業領域也在茁壯成長，中國科技巨頭同樣在通過合作將其它國家的產品引入中國。

短短几年前，中國的交易活動還可以忽略不計，但如今在全球醫療AI市場的排名已經大幅攀升。2018年上半年，中國超過英國成為全球醫療AI交易活躍度第二高的國家。

在獲得7200萬美元融資，並吸引了紅杉等投資者的支援後，Infervision成為中國醫療行業AI解決方案領域資金最充裕的創業公司。

與此同時，中國對外國醫療AI創業公司的投資也在增加。最近，復星醫藥就買入美國Buggerfly Network少數股權，騰訊則投資Atomwise、君聯資本同樣支援了韓國的Lunit，IDG中國也投資了印度SigTuple。

中國AI醫療領域創業融資情況

中國政府去年釋出人工智慧計劃，希望到2030年成為全球AI研究領域的領導者。醫療是中國首批AI應用的四大重點領域之一。

中國對醫療行業的重新關注並不僅僅是為了成為AI科技領域的全球領導者。計劃生育政策導致中國老齡人口增加，65歲以上人口超過1.58億，再加上勞動力短缺，迫使中國必須提升醫療自動化水平。

從2016年初開始，中國還在努力把醫療資料集中到一個統一的資料庫中。但中國的資料較為混亂，而且缺乏互用性，這一點與美國相似。為了解決這個問題，中國政府開設了幾個區域性衛生資料中心，希望從全國性保險索賠、出生和死亡登記以及電子病歷中彙總資料。

中國推動國際AI醫療領域融資情況

中國科技巨頭也在政府的支援下進入醫療AI領域。

2017年11月，中國科技部宣佈將依靠騰訊為醫療成像和診斷領域開發一個開放AI平臺，依靠阿里巴巴進行智慧城市開發。

電商巨頭阿里巴巴也在2016年開始關注醫療AI，並且推出了名為“阿里雲ET醫療大腦”的AI雲端計算平臺。該平臺提供各種工具，可以利用AI診斷技術來根據病人的醫療需求展開智慧排程。

騰訊最大的優勢是擁有微信，這是中國最受歡迎的社交媒體應用，擁有10億使用者。據報導，大約有3.8萬家醫療機構開設微信帳號，其中約有60%允許使用者線上掛號。超過2000家醫院接受微信支付。

騰訊在AI醫療領域的合作與投資情況

微信有可能方便騰訊收取龐大的病人和醫療行政資料。

騰訊今年與英國創業公司Babylon Health合作開發了一款虛擬醫療助手。微信使用者將可以使用Babylon的應用，使之可以傳送病症，然後獲得反饋和建議。

該公司還與英國Medopad合作，在遠端病人監測中引入AI技術。Medopad已經與中國簽訂1.2億美元協議。

除了這些直接面向使用者的措施外，騰訊的內部研發也在集中精力開發覓影醫療AI平臺。2017年推出的覓影為醫療機構提供AI助手，幫助其診斷多種型別的癌症，還能管理病例。

該專案當前的重點似乎是研究，並不準備立刻向醫院收取相關費用。