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中美歐醫療+AI產業對比:中國在多個細分領域應用領先,人才儲備和數據規范需要加強

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放大字體  縮小字體 發布日期:2017-09-29   瀏覽次數:857
核心提示:  2014年6月,英國人工智能公司BenevolentAI宣告將兩個正在研發的阿爾茨海默氏癥新藥賣給一家美國制藥公司,生意業務額為8億美元;  2017年7月,IBM對外宣布數據,IBM Watson Oncology曾經籠罩了全球50多家病院

  2014年6月,英國人工智能公司BenevolentAI宣告將兩個正在研發的阿爾茨海默氏癥新藥賣給一家美國制藥公司,生意業務額為8億美元;

  2017年7月,IBM對外宣布數據,IBM Watson Oncology曾經籠罩了全球50多家病院,2017年上半年辦事快要4萬名患者和大夫,籠罩的癌種到達7種;

  2017年9月,依圖醫療表現,浙江省國民病院作為依圖醫療的首批協作病院,從上線至今,AI體系一共幫助大夫診閱1.7萬名患者圖象,被采用率為90%;

  在全球各個處所,醫療人工智能成長到明天,曾經不是僅僅是一種立異的概念,基于人工智能技巧研發的各類產物曾經切實在實的為大夫、患者、企業、醫療機構供給辦事。

  各個國度和地域看到人工智能的偉大遠景,紛紜出臺政策、投入資金加速結構速度。人們戲稱人工智能的“軍備比賽”悄然光降。在全球的各個國度和地域中,美國、中國、歐洲是在醫療人工智能表示最搶眼的三個區域。

  文無第1、武無第二,動脈網從醫療運用的角度梳理一下這三個區域的醫療人工智能成長近況,看看誰才是醫療人工智能范疇的領跑者。

  人才網job.vhao.net

  前不久,CSRankings.org以全球各年夜院校在盤算機迷信各范疇頂級會議揭橥的論文數目為根據,評選出了世界規模內、亞洲規模內、美國和歐洲的高校排名情形。活著界排名前25所年夜學外面,清華年夜學排名第四,噴鼻港科技年夜學排名第十,CMU(卡內基梅隆年夜學)居榜首。歐洲的愛丁堡年夜學和倫敦年夜學學院進入榜單,美國有18所年夜學在榜單外面。

  在人才網job.vhao.net方面美國有弗成超出的優勢。前一段時光,刷爆同伙圈的《領英人才網job.vhao.net申報》中也指出,美國AI從業人員85萬人,歐洲加起來有31多萬人,而中國有5萬多人。

  美國研討者更存眷基本研討,人工智強人才造就系統扎實,研討型人才網job.vhao.net優勢明顯。詳細來看,在基本學科扶植、專利及論文揭橥、高端研發人才網job.vhao.net、創業投資和領軍企業等癥結環節上,美都城有本身的優勢。

  在人工智能時期,歐洲的成長鮮被說起,然則歐洲的從業人員就有31萬之多,是中國的六倍,除英國的愛丁堡年夜學、倫敦年夜學學院、赫特福德、蒙特利爾年夜學、牛津年夜學等,瑞典的Dalle Molle 人工智能研討所、洛桑聯邦理工學院和巴塞爾年夜學。

中美歐醫療+AI產業對比:中國在多個細分領域應用領先,人才儲備和數據規范需要加強

  最近幾年來中國在人工智能范疇的論文和專利數目堅持高速增加,已進入第一梯隊。相較而言,中國人工智能須要在研發費用和研發人員范圍上的連續投入,人才網job.vhao.net的造就固然不及歐美,然則因為國際的政策和數據優勢,許多留先生選擇回國創業或許任務,這在必定水平上填補人才網job.vhao.net的缺乏。

  醫療數據比較

  可用于人工智能研發的重要是指電子病歷。跟著盤算機技巧的成長,傳統的病歷記錄方法曾經被電子病歷所代替,電子病歷在現實的病院任務中曾經起到了必定的運用后果和感化。在安康數據方面,中國的基本數據量遠遠搶先歐美,特殊是依據浩瀚生齒數目取得的醫療和安康數據,然則這些海量數據缺少一個同一尺度、跨平臺分享的生態情況,年夜多半都是數據孤島,應用率和應用價值不高。

  美國醫療數據成長分為三個階段:

  1)自在成長階段(1991年-2003年)

中美歐醫療+AI產業對比:中國在多個細分領域應用領先,人才儲備和數據規范需要加強

  自在成長階段(1991-2003):美國IOM(美國醫學研討所)最早在1991年就宣布了電子病歷研討申報,隨后美國當局、學術界、醫學界陸續出臺了一些政策、申報和技巧尺度,推進電子病歷的成長。

  2)構成國度政策和當局推進階段(2004年-2008年)

中美歐醫療+AI產業對比:中國在多個細分領域應用領先,人才儲備和數據規范需要加強

  3)依附經濟手腕助推(2009年-至今)

中美歐醫療+AI產業對比:中國在多個細分領域應用領先,人才儲備和數據規范需要加強

  奧巴馬為了落地《經濟與臨床安康法案》,劃定在2015年前在診所中應用電子病歷體系的大夫,將會取得4.4萬到6.4萬美元的醫療保險獎金。也恰是因為電子病歷政策的實行與落地,美國積聚了年夜量的醫學數據,這為人工智能的第三次成長熱潮的到來奠基了基本。

  中國際陸的電子病歷成長要略微晚一些,噴鼻港和臺灣這些絕對比擬蓬勃的地域關于電子病歷的承認水平較快,噴鼻港在 2005 年開端周全為港內40 多家公立病院引入了一個全球最年夜的電子病歷體系。而內海洋區在電子病歷成長過程中起步較晚,然則經由國際的賡續成長和盡力,國際病院也開端逐步完成信息化體系扶植,并在 2010 年及厥后期幾年中接踵出臺了多個有關電子病歷的標準和告訴文件,然則頻率很低。

  好比本年2月22日,衛計委公布了新的《電子病歷運用治理標準(試行)》。間隔2010年公布的《電子病歷根本標準(試行)》政策,曾經曩昔了七年之久。

  英國的NHS(英國國度醫療辦事系統)一向承當著保證英國全平易近自費醫療保健的重擔。在英國衛生年夜臣Jeremy Hunt的推進下,NHS系統下一切的下層醫療辦事和病院辦事都必需在2020年完成電子病歷,不然將不再許可招待病人。

  總的來講,歐美對醫學數據的立法根本完美,他們特別重視隱私的掩護,DeepMind與NHS的協作就曾墮入“隱私門”而停止。同時歐美的數據本錢也高許多,IBM曾擬斥資26億美元收買醫療數據公司Truven。

  與歐美比擬,中國的醫療數據固然體量很年夜,然則沒有具體的司法劃定這些醫療數據的歸屬權、應用權、存儲權、生意業務權力。政策只是請求今朝數據的治理方——病院和當局,要掩護好隱私,在科研的條件下可使用這些數據。

  在《新一代人工智能成長計劃》中指出,國度會在2025年之前構成初步的司法標準,標準醫療數據的各項權力。在此之前,國際的人工智能公司可以應用這一段司法真空期,應用醫學數據練習好本身的模子。

  醫療人工智能公司的創業數目比較

  經由幾年的成長,中美歐三地的醫療人工智能創業企業數目總和曾經接近200家,個中中國82家,美國74家,歐洲一共有23家。三地醫療人工智能企業的融資幾率分離到達了72%、72.9%和65.2%,融資總額分離為6.7億美元、8.72億美元、1.28億美元。

  個中中國最年夜的一筆融資額為碳云智能10億國民幣的A輪融資。美國最年夜的一筆融資是從事多源異構數據發掘的Flatiron Health,2016年單筆融了1.75億美元。歐洲最年夜的一筆融資是BenevolentAI,該公司應用AI停止藥物研發,單筆最年夜融資1.406億美元。

  美國和中國的獲投率非常接近,美國醫療人工智能公司的均勻獲投率為72.90%,中國為72%,歐洲的獲投率絕對要低,只要65.2%。別的,據動脈網懂得有些公司絕對要低調些,即便拿到了融資也是悶頭成長,沒有報導,中國的獲投率應當會更高。從數據可以看出,今朝本錢對醫療人工智能項目持悲觀立場,都不想錯過這個風口。

  中美歐的醫療創業公司年夜多照樣處于創業晚期,僅美國有一家公司Pathway Genomics取得了E輪融資,其他的公司都是在C輪和C輪之前。個中中國處在A輪的公司比美國多了12家,美國處在種子輪的公司比中國多了7家,歐洲在每一個輪次的都比中美少。這些數據可以看出中國的醫療人工智能公司比擬于歐美,更輕易取得后續的融資。

  假如說企業數目只能表現范圍,那末各輪次的占比則可以反應中美歐三地醫療人工智能的成長情形。中國處于種子輪的公司占中國一切醫療人工智能公司的23%,美國這個數據是35%,歐洲是48%,解釋歐洲的公司年夜多照樣處于晚期階段。

  中國處于A輪階段的公司占中國一切醫療人工智能公司的38%,美國這個數據是26%,歐洲是13,這解釋中國年夜部門公司曾經熬過了種子輪,公司獲得本錢的承認,進入了下一輪的成長。進入B輪和C輪的公司占比都在個位數,解釋全球的人工智能公司都在成長的后期,離上市還有一段間隔。

  醫療+AI運用場景比較

  人工智能除可以運用在我們熟習的醫學影象,還可以用在藥物發明、安康治理、病院治理、智能器械、疾病診斷與猜測、病歷/文獻剖析和虛擬助手等范疇。在這些范疇外面,我們可以很直不雅的看出來中國在醫學影象范疇的顯著優勢,然則在藥物發明范疇,歐美遠遠搶先于中國。

  在人工智能+醫學影象這個范疇,不管是企業數目照樣企業范圍,和企業的成長情形,中國有相對的優勢,涌現了一批優良的企業,好比依圖科技的C輪融資到達3.8億國民幣,簡直都用在了醫療范疇,浙江省國民病院作為依圖醫療的首批協作病院,從上線至今,AI體系一共幫助大夫診閱1.7萬名患者圖象,申報被采用率為90%。

  推想科技開創人兼CEO陳寬,作為硅谷GTC人工智能峰會中國獨一一家受邀的醫療AI企業代表在會議上揭橥了演講,被福布斯等多家國際主流媒體報導。

  并且據陳寬引見,推想科技日本做事處已于亞太地域主要醫療影象市場合在地,東京政治經濟焦點區——千代田區正式成立,而且開端進軍美國市場,產物在芝加哥年夜學病院、麻省總院等病院開端臨床試用。中國的產物曾經開端測驗考試走向世界。

  人工智能+醫學影象的公司不只數目多,范圍年夜,并且運用范疇也非常普遍,在放射影象、糖網圖象、甲狀腺圖象、宮頸癌病理圖象都有很深刻的研討。

  歐洲人工智能+醫學影象公司很少,我們熟知有法國的Keen Eye Technologies,德國的FetView。美國的公司人工智能+醫學影象也有一些,好比Bay Labs、Enlitic、Eyenuk等。

  究其緣由,重要是中國醫學影象供需缺口非常偉大。中國的醫學影象數目年增加為30%,但放射科醫師數目每一年僅增加4.15%。媒體報導,今朝中國病理大夫注冊人數唯一1 萬多人,依照床位數預算,仍有6-8 萬缺口。

  而歐美地域的醫療資本絕對充分,據一位歷久生涯在美國的醫療從業人員引見,美國的癌癥是篩查系統曾經做得很好了。別的,固然病院的效力很慢,然則只需預定到大夫,醫患之間交換的時光足夠長,大夫也有時光去讀片子,他們對智能讀片的需求其實不是很急切。

  在人工智能+藥物發明這個范疇,中國被遠遠的甩在了前面,只要一家晶泰科技在藥物晶型研討的時刻會用到人工智能技巧。

  英國的BenevolentAI是這個范疇最著名的公司,在2013年第四時度至2015年第三季度,BenevolentAI共停止了四輪融資,總額到達8772萬英鎊(約合1億美元),估值到達17.81億美元。依照融資金額算,BenevolentAI曾經成為歐洲最值錢的人工智能始創公司,在全球也能夠排進前五。2017年1月份,它被CB Insights評入“全球人工智能企業100強”。

  美國固然沒有涌現相似于BenevolentAI如許的“獨角獸”,然則整體實力比英國要強,一共有15家如許的公司,好比Atomwise、Insilico Medicine、Numerate、Lam Therapeutics都是AI+新藥研發范疇的佼佼者。

  涌現這類情形重要與列國藥物研發的情況與投入有關系,好比全球藥物研發最多的10個企業中,沒有一個是中國的。

  在人工智能+病例文天職析在這個范疇,固然中國有16家,美國有13家,歐洲有4家,然則取得融資的企業中,美國的成長要優于中國和歐洲,重要是美國當局對電子病例的看重,在這個范疇投入了年夜量的資金。有些公司乃至每一年都可以或許取得融資,好比GNS Healthcare在2012年-2015年,持續4年取得萬萬美元級的融資。

  跟著中國關于構造化電子病歷的需求愈來愈多,相干的司法,政策逐步完美,中國公司也將迎來這一波的盈余。

  在人工智能+安康治理這個范疇,美國事走在最后面的,這個范疇的創業公司有14家,而中國有8家,歐洲有6家。美國的這類創業公司融資年夜多產生在2015年,而中國和歐洲都是逐年增加,融資事宜最多產生在2016年和2017年。

  在這個范疇,英國的5家公司中有4家都是存眷精力安康的治理,好比最著名的Biobeats公司,它的焦點是經由過程收集各類與安康相干的數據,用人工智能算法將這些數據轉化為內容,發明一個順應性序言(Adaptive Media)給用戶供給壓力醫治和安康生涯處理計劃。

  美國和中國的公司籠罩面則要普遍一些,包含慢病治理、母嬰安康、精力治理等。中國在慢病和專病治理上專注度更高。中國公司包含悅糖、醫隨訪、經綸世紀等。美國的公司有HealthReveal、Ovia Health、Ginger.io等。

  中國醫療AI的建議

  經由比較,我們發明中國在醫療人工智能成長方面,除新藥發明與歐美存在差距偉大以外,其他的一些范疇,我們涓滴不減色,乃至還超出他們一年夜截,然則也不好看到中國在人才網job.vhao.net貯備和數據標準方面須要加年夜投入。

  1)造就醫工聯合的AI人才網job.vhao.net

  動脈網曾在《中國AI人才網job.vhao.net譜:15所高校將來3-5年能輸入2000多名碩博人才網job.vhao.net,非常之一涉足醫療》一文中指出,47 位人工智能醫療企業的CTO 和首席迷信家名單,除去14 位專業不明白的,個中醫學相干專業的比例僅為21%,人工智能專業占比52%。

  醫療是一個嚴謹的迷信,醫療人工智能的創業者要想將本身的產物打入醫療流程,就須要創業者自己具有必定的醫療配景,如許能力更好地輿解大夫的需求,所以醫工聯合的人才網job.vhao.net造就有助于公司安康的成長。

  2)樹立健全的醫療數據生態體系

  尺度的數據是練習 AI 體系、吸惹人才和加快立異的癥結身分。這也是中國醫療AI在全球搶先的基本。為了樹立更壯大的數據生態體系,中國可以設定和實行數據尺度,開放公共數據,用于個別研發。

  尺度化是體系普遍的數據同享和互動操作性的主要前身,將進步物聯網和人工智能技巧的價值。鑒于全國各地有可用潛力的數據量偉大,中國具有奇特的位置,須要帶頭確保中文數據尺度得以履行。

  關于醫療這個特別的行業,當局可以呼吁現有的監管機構制訂需要的規矩。在開放數據的同時留意隱私掩護,在監管的同時,也要恰當包涵立異所犯的非惡的毛病。

  為了進步可用數據的多樣性來支撐人工智能開辟,當局可以開拓更多的公共數據集,并帶頭樹立一些行業特定的數據集。

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