AI+健康管理：FitBit或成最大赢家 - 智能医疗产业链汇总解读

　　AI+健康管理：FitBit或成最大赢家

　　AI+健康管理是将人工智能技术应用到健康管理的具体场景中。从全球AI+医疗创业公司来看，主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。

　　1、风险识别：通过获取并运用AI进行分析，识别疾病发生的风险及提供降低风险的措施。

　　举例而言，风险预测分析公司Lumiata，通过其核心产品—风险矩阵（RiskMatrix），在获取大量的健康计划成员或患者电子病历和病理生理学等数据的基础上，为用户绘制患病风险随时间变化的轨迹。利用MedicalGraph图谱分析对病人做出迅速、有针对性的诊断，从而对病人分诊时间大大缩短30-40%。客户群体包括大型健康计划、护理机构、数字健康公司等。目前已拥有10组以上的付费客户。

　　2、虚拟护士：以“护士”身份了解病人饮食习惯、锻炼周期、服药习惯等个人生活习惯，运用AI技术进行数据分析并评估病人整体状态，协助规划日常生活。

　　举例而言，AlmeHealthCoach，针对慢病病人，基于可穿戴设备、智能手机、电子病历等多渠道数据的整合，综合评估病人的病情，提供个性化健康管理方案，帮助病人规划日常健康安排，监控睡眠，提供药物和测试提醒。又如，AiCure通过智能手机摄像头获取用户信息，结合AI技术确认病人的服药依从性。

　　3、精神健康：运用AI技术从语言、表情、声音等数据进行情感识别。

　　举例而言，Ginger.IO通过挖掘用户智能手机数据来发现用户精神健康的微弱波动，推测用户生活习惯是否发生了变化，根据用户习惯来主动对用户提问。当情况变化时，会推送报告给身边的亲友甚至医生。又如，Affectiva公司的一项技术通过手机或电脑摄像头实时分析人的情绪。

　　4、移动医疗：结合AI技术提供远程医疗服务。

　　举例而言，Babylon开发的在线就诊AI系统，能够基于用户既往病史与用户和在线AI系统对话时所列举的症状，给出初步诊断结果和具体应对措施；远程用药提醒服务，AiCure是一家帮助用户按时用药的智能健康服务公司—通过手机终端，帮助医生知晓，并提醒患者的用药，降低因不按时吃药导致复发的风险。

　　5、健康干预：运用AI对用户体征数据进行分析，定制健康管理计划。

　　举例而言，Welltok通过旗下的CafeWellHealth健康优化平台，运用AI技术分析来源于可穿戴设备的MapMyFitness和FitBit等合作方的用户体征数据，提供个性化的生活习惯干预和预防性健康管理计划。

　　产业基层被巨头包揽应用层创业变现快

　　人工智能产业链根据技术层级从上到下，分为基础层、技术层和应用层三个产业层次构成。

　　基础层的计算能力是构建生态的基础，技术　　层的算法、框架以及通用技术是构建技术护城河的基础，都属于人工智能产业大生态的基础设施，具有高投入、高收益的特点，需要中长期进行投资。而应用层是人工智能技术在具体行业、具体应用场景价值变现的渠道，具有变现能力强的特点。

　　目前，底层基本都已由科技巨头布局，且未来开放人工智能平台是其构建生态的必然趋势。应用层汇聚了大量的 AI+医疗创业公司，分布在多个细分领域。总体而言，全球 AI+医疗产业结构呈现倒金字塔形态。

　　

　　*人工智能产业链：基础层、技术层、应用层

　　

　　*人工智能+医疗产业链价值分析

　　

　　*全球人工智能+医疗产业结构呈倒金字塔

　　八大巨头的老把戏：自主研发+并购

　　

　　*8 家科技巨头在人工智能产业链底层的布局

　　对于全球科技巨头而言，之间的竞争不仅仅是某项技术、某个领域的竞争，更多是生态圈与生态圈的竞争。目前科技巨头均已利用禀赋优势打造属于自己的生态圈基本形态，已基本完成“人工智能+”生态的基础设施布局。

　　

　　*科技巨头通过自主研发布局人工智

　　

　　*科技巨头通过并购布局人工智能

　　随着科技巨头在 AI+医疗的基础层和技术层布局逐步完善，在应用层的布局也开始发力。目前正在医疗行业应用布局的大公司主要有四家：IBM、谷歌、微软、百度。

　　

　　*IBM、谷歌、微软、百度在人工智能+医疗的布局

　　AI+医疗的“新手村”：应用层和大数据

　　创业公司主要聚焦于应用层的建设，基于场景或行业数据，开发大量场景应用。CB Insights 重新整理出一份医疗领域 AI 创业地图，统计了全球活跃其中的 90 多家创业公司。

　　可以看出，AI+医疗的创业公司主要分布在洞察与风险管理、医学图像及诊断（22家）、药物挖掘（8家）、生活方式管理与监控、急救室和医院管理、虚拟助手、健康研究、精神健康、可穿戴设备、营养管理以及病理学等 11 个领域。其中， 医学影像及诊断类是吸引最多创业公司的细分领域，其次是洞察和风险管理类、药物挖掘类。

　　

　　*全球人工智能+医疗创业公司产业图谱

　　

　　*融资额超过 2000 万美元的人工智能+医疗创业公司

　　国内AI+医疗抬头 政策推动产业加速

　　中国 AI+医疗产业处于起步阶段。2016 年是全球人工智能元年，也是我国人工智能元年。资本对AI+医疗的追捧，多家创业公司顺利获得融资。其中，成立仅半年的碳云智能在 A 轮获得 10 亿元的融资。随着全球科技巨头陆续将人工智能平台开放，将有效弥补我国在底层方面的积累不足，各个细分领域的 AI+医疗创业公司将受益。

　　此外，2016年6月，国务院公布了《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，明确指出健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源，需要规范和推动健康医疗大数据融合共享、开放应用。指导意见的出台旨在打破场景数据障碍，使得数据应用有了依据。此举有望释放大数据资源的价值，助力 AI+医疗产业化提速。2017 年 1 月，国家科技部部长万钢在全国科技工作会议中透漏，目前正在编制人工智能的专项规划，助推AI+。

　　

　　*中国人工智能+医疗产业图谱

　　

　　*中国人工智能+医疗创业公司产业图谱

　　

　　*我国人工智能+医疗相关政策

　　

　　*影响细分领域“人工智能+”进程的四个因素

　　智东西认为，互联网医疗作为一种模式创新，经过最近两年的圈（za）地（qian）之战后，创业前景已经算不上明朗。与此同时，大数据技术的成熟，AI技术的兴起，IBM、微软、谷歌、苹果、百度等全球科技巨头在医疗领域的尝试，以及几个成功的细分领域创企案例，加上政策推动，都暗示AI+医疗已经序幕。

　　目前来看，基础层和技术层依旧是国内公司的短板。不过，除了医疗机构与国外巨头合作的模式之外，也有碳云智能这样的国产独角兽在进行数据库创建的尝试。就像IBM Watson认知关怀COO王泰峰说的：医疗人工智能的起跑点本质上是一样的。人工智能所有的算法、底层技术都是开源的，难点在于要在开源的算法里面找到一个适合某一领域的算法集，并且不断调优这个算法集。只要企业有技术积累、数学家和医疗行业专家，就进行产品研发，被新产品迅速赶超也是有可能的。