盘点丨从AI技术的三大核心,观察扎堆辅助诊断领域的这35家医疗企业

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盘点丨从AI技术的三大核心,观察扎堆辅助诊断领域的这35家医疗企业

4月11日,美国FDA批准IDx-DR上市的消息不胫而走,而这一新闻也再次让“AI +医学影像”的成为舆论关注焦点。IDx-DR是一款运用人工智能检测糖尿病患者视网膜病变的医疗设备软件,只需护士将视网膜相机拍摄到的病人视网膜图像上传到系统中,IDx-DR就能通过算法就检测糖尿病视网膜病变,准确率达到87%——这也是人工智能在医疗领域的重要运用场景的原因之一。

众所周知,人工智能的三大核心分别是算法、算力和数据。目前来说,相对于其他应用场景,数据成了影响人工智能在医疗细分领域的布局关键。为什么资本和技术都扎堆在影像场景?这又和影像的三个特性相关联。首先是数量。以我国的情况来说,医疗数据有80%来自于医疗影像方面,而人工智能的运用离不开前期的数据积累与学习。同时,也是基于学习的需要,医学影像的多样性让精确的算法成为可能。此外,医学影像基于结构化模式,可以确保数据的真实可信,这种反馈能更容易地帮助人工智能在这一领域的落地。

我国医学影像数据的年增长率在30%左右,远高过放射科医师的年增长率,后者仅保持在4.1%上下,这种缺口无疑进一步刺激了人工智能在医疗领域的应用。相对于医生人才的增长,靠资金与技术投入更能在这方面收到立竿见影的实效。因此,不论国内国外,这么多企业与资本最先涉足并聚集在医学影像也就不足为奇了。

“人工智能+医学影像”,实际上就是借助AI算法来实现辅助诊断,提高医疗效率和质量。医疗行业对于速度与疗效都有很高的要求,这不是一个二选一的事情,而是缺一不可的存在。我们可以看到,国内常年存在的医闹现象,大部分都是来自对于上述二者的不能满足。《2018年医疗人工智能技术与应用白皮书》中指出,人工智能辅助诊断技术的应用,可以很大程度地提高医疗机构、医生的工作效率。

2016年,国务院发布了《关于促进医药产业健康发展的指导意见》,《意见》明确提出要大力开展智能医疗服务。而到了2017年7月,国务院又印发《新一代人工智能发展规划的通知》,定下“到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步”的目标。政策方面的利好,需求的痛点,也吸引着资本的入局。在这样的背景下,此前,亿欧大健康对人工智能在医疗行业的落地场景做了大致梳理,现在就相关落地场景中存在哪些企业进行不完全归纳,以供业界参考。本次盘点共收集整理35家将人工智能运用在辅助诊疗领域的企业简要信息,按照企业名称拼音字母排序,以下是 “AI+辅助诊疗”的具体情况:

盘点丨从AI技术的三大核心,观察扎堆辅助诊断领域的这35家医疗企业

盘点丨从AI技术的三大核心,观察扎堆辅助诊断领域的这35家医疗企业

从整理的表格可以看出,AI+辅助诊疗这一落地场景的企业成立时间高峰在2014年到2017年,其中又以2016年为最,多达9家。从地域上看,AI+辅助诊疗企业主要集中在北京,共15家,占比42.86%(15/35);其次为深圳、杭州,各有6家,分别占比17.14%(6/35);上海有4家,占11.43%(4/35)。产品形态方面,多表现为加入AI技术的系统、平台,产品作用以智能读片为主。

值得注意的是,上海作为一线发达城市,在AI+辅助诊疗落地场景企业的数量上却并未占据优势。但转换一下角度,根据国家统计局的数据,上海总人口在2016年达到2420万,而医院却仅有350个。这种供需不匹配同时意味着AI+医疗,尤其是人工智能在辅助诊断领域的市场潜力。

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