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2019年了,人工智能+医疗又有什么新形式

2020-08-07 08:09:14  来源: 阅读:-

随着计算能力的不断进步,人工智能算法的潜能被逐步挖掘。既国际象棋高手“深蓝”之后,人工智能相继在围棋、DOTA2等智力游戏上战胜人类冠军。虽然当前的人工智能还是只能完成特定任务的弱人工智能,但是其对特定任务的深刻理解极大地促进了社会进步。

人工智能早已是世界最热门的话题之一,在资本界引爆了无数热点。其中,人工智能与医疗的交叉领域既为传统巨头注入活力,又能孵化无数前景可观的新企业。国内的百度、腾讯、阿里巴巴,国外的IBM、Google、Microsoft、Amazon等互联网巨头,都组建或投资了自己的智能医疗团队。和传统企业不同,互联网公司极容易接受变化,并且资金充裕,它们在医疗领域的布局似乎抑制了新企业的出现。然而,人工智能对医疗行业的改变是全方位的,而大企业大多专注于解决医疗问题本身,这意味着新企业能够以全新的思路开拓智能医疗市场。欧洲的BenevolentAI应用人工智能于新药研发,美国的Health at Scale则专注于匹配病人和医疗资源,而国内的依图医疗搭建了智能互联网医疗平台。

现在已经是2019年了,人工智能+医疗已经火了这么久,还有哪些新思路值得探索?本文基于Forbes网站上的报告《25 Machine Learning Startups to Watch in 2019》,介绍几个在2019年成功融资的智能医疗公司,回答这个问题。

一、人工能+医疗有什么形式

2017人工智能赋能医疗产业研究报告》曾将人工智能+医疗的应用场景分为八类:虚拟助理、医学影像、辅助诊疗、疾病风险预测、药物挖掘、健康管理、医院管理和辅助医学研究平台。

2019年了,人工智能+医疗又有什么新形式

到,在2017年,疾病风险管理和医学影像是最热门的两大应用场景,其核心技术分别是基因测序和图像识别。基因测序是生物领域的技术,它虽然和人工智能关系不大,但是提供了疾病预测的思路,本文随后也将介绍深入探索这一思路的创业公司。图像识别则是机器学习最为经典的应用之一,它对医疗领域的改造却充满争议。但不可否认的是,人工智能对医疗的改造是全方位的,即使是最保守的势力也不能阻止人工智能在各领域的探索。本文接下来将分别以三个创业公司为例,从三个角度介绍智能医疗的新探索。

二、Ablacon细分领域的实践

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Ablac

模式基于他们的论文《Identification of active atrial fibrillation sources and their discrimination from passive rotors using electrographical flow mapping》(通过电子图流映射识别房颤和与从动转子现象的区别)。房颤是最常见的心脏疾病之一,它能使患者心力衰竭风险增加3倍,患中风的风险增加5倍。论文解决了定位房颤源的难题,而公司的价值就源于此。他们已经建立了一个机器智能系统,用于高成功率和高质量地识别和治疗房颤。2019年4月30日,Ablacon完成了A轮融资,投资额高达2150万美元,用于开发心电图测绘系统,领投者是医疗科技投资公司Ajax Health。

在智能医疗行业走熟的背景下,Ablacon专注于治疗某一类特殊疾病,得到资本界的认可,其硬实力是不可替代的先进技术。如今,每年人工智能顶会的论文数都达数千,如果每项技术都能及时走入市场,为大众享受,社会将会更有效率。

三、Biofourmis:传思路的深入

《2017人工智能赋能疗产业研究报告》中,疾病风险预测的产品主要基于基因测序,其评估的风险属于先天风险。Biofourmis则不同,它通过穿戴设备产生的数据,实时分析穿戴者的健康状况,从而预测受环境影响的后天风险,防患于未然。Biofourmis的革命性在于,比起周期性的全身体检,穿戴设备数据能更早地检测出人体的异常,从而为健康加上一层保护。在实践上,由于不同人之间存在差异,Biofourmis为每位病人都建立了个性化的数据模型,从而能采用机器学习算法进行异常检测,识别可能的健康风险。当病人被查出有健康风险时,将会提醒专家进行干预,这个过程比传统方法更加快速和高效。到2019年5月21日,Biofourmis已经进行了6轮融资,总融资额达4160万美元。

从Biofourmis的模里,我们能看到的是,人工智能对传统行业的改造不局限于替代人类,它还能做人类从来都没有做过的工作。我们知道,有些疾病发病快,后果严重,常常在体检间期出现,其恶化的根本原因是人无法及时发现问题。在各行各业,都存在人力有限导致的问题。这种问题的后果在传统方法里无法避免,而人工智能方法可以减少损失,这就产生了价值。

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四、SymphonyRM:新的

SymphonyRM的商业模式和往的企业都不同,它使用机器学习解决医疗机构的客户关系管理(CRM)问题。SymphonyRM的算法能通过医疗机构记录的数据,计算每个病人的“下一步最优动作”,而使医疗机构合适地作出回应,与病人建立长期的关系。在SymphonyRM看来,医疗市场是会员制的,它提供的解决方案能帮助医疗机构获取并维持会员。在2019年5月16日,SymphonyRM完成了1000万美元的A轮融资。

SymphonyRM的创新本质上是工智能在医疗和管理的交叉领域的应用,它为创新创业提供了新的思路。虽然现在的人工智能还不能与人类交流,但是它对数据的敏感其实能辅助人类之间的交流。两个实体的交流或谈判通常是低效的,这常常是因为信息不对称,而人工智能是否能从海量数据中挖掘出彼此的目的,从而加快这一过程?上升到社会上所有的工作,人工智能是否都能辅助人类呢?

五、讨论

人工智能作为突破性的技术,其值既在于传统行业的改造,又在于对新思路的挖掘。医疗只是众多传统行业的一个,也仅仅是新思路的一个载体。但是,从人工智能和医疗的交流中,我们能认识到人工智能在整个宏观经济里的作用:它改变了所有行业的思路,它创造了新的价值。

六、参考资料

https://www.forbs.com/sites/louiscolumbus/2019/05/27/25-machine-learning-startups-to-watch-in-2019/#3b4e75993c0b

《2017人工智能赋能医疗产业研究报告》 ——亿欧

https://med.sina.com/article_detail_103_1_65431.html

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