資本青睞，前三季度醫療人工智慧融資企業大盤點
【編者按】雖然人工智慧在醫療領域的應用具有非常大的價值，但是現階段仍面臨技術發展、資料壁壘、政策監管、人才培育、市場拓展等挑戰。醫療人工智慧的發展和應用依然任重道遠，仍需要技術、資本、政策、人才等多方面的推進。
本文發於木易，作者為火石創造； 經億歐大健康編輯，供行業人士參考。
2018年1-9月，中國醫療人工智慧領域共有39家企業披露完成融資，其中18家企業披露融資金額，合計約26.2億元，1家企業完成數億元融資，11家企業完成數千萬元融資，1家企業完成數百萬元融資。
相比去年同期，在完成融資的企業數量上，同比增長21.88%，在披露的融資總規模上，同比增長128.42%。
零氪科技、Airdoc等7家企業獲得億元以上的融資規模，較去年同期增長75%，合計完成融資總規模為22.5億元，較去年同期增長176.07%。其中，零氪科技獲得10億元D輪融資，成功晉升為醫療大資料和人工智慧領域第一個獨角獸企業。
表1：融資規模過億元的醫療人工智慧企業（1-9月）
資料來源：火石創造投融資資料庫
醫療人工智慧企業的融資仍以早期階段為主。從各融資階段的企業數量來看，早期融資階段（A輪及以前）保持較高比重，合計30家企業，佔比約77%；成熟階段（B輪及以後）融資階段企業9家，佔比約23%。
圖1：各融資階段企業數量及佔比（1-9月）
資料來源：火石創造投融資資料庫
人工智慧技術在醫療健康行業的應用，可分為病歷/文獻資訊分析、醫學影像診斷、醫學語音識別、虛擬助手、疾病篩查和預測、醫院管理、健康管理、新藥發現、智慧醫療機器人以及人工智慧可穿戴裝置等十大分類。
圖1：細分領域融資企業數量（1-9月）
資料來源：火石創造投融資資料庫
病歷/文獻資訊分析
電子病歷是在傳統病歷基礎上，記錄醫生與病人的互動過程以及病情發展情況的電子化病情檔案，包含病案首頁、檢驗結果、住院記錄、手術記錄、醫囑等資訊。
電子病歷及醫學文獻中的海量醫療大資料，既有結構化資料，也包括大量自由文字輸入的非結構化資料。人工智慧利用機器學習和自然語言處理技術可以自動抓取來源於異構系統的病歷與文獻資料。
2018年1-9月，病歷/文獻資訊分析領域獲得融資的人工智慧企業包括零氪科技、康夫子、智微信科、森億智慧、頤聖智慧、麥歌演算法等。
零氪科技在今年7月獲得10億元D輪融資，由中國投資有限責任公司投資，成為醫療大資料和人工智慧領域第一個獨角獸企業。這是一家腫瘤大資料解決方案提供商，通過臨床資料融合系統，幫助醫院和科室建立結構化病歷資料庫，提高診斷、隨訪、科研等各環節的效率，同時建立了結構化電子病歷，覆蓋3000餘種疾病，幫助醫生進行臨床研究和決策。
森億智慧在今年5月獲得億元B輪融資，由紀源資本領投、紅杉資本中國基金、真格基金等跟投。森億智慧的初始核心產品是一款全自主研發的自動額分析醫療人工智慧演算法，意在教會計算機像醫生一樣讀懂病歷的同時，將醫學文字、病歷等文字資料高效結構化。基於此項技術，森億智慧幫助醫院對醫療機構內海量的原始資料進行挖掘與治理，並將低價值資料轉化成高價值資料。
醫學影像診斷
人工智慧技術在醫療影像的應用主要指通過計算機視覺技術對醫療影像進行快速讀片和智慧診斷。人工智慧在醫學影像中的應用主要分為兩部分：
感知資料，即通過影象識別技術對醫學影像進行分析，獲取有效資訊；
資料學習、訓練環節，通過深度學習海量的影像資料和臨床診斷資料，不斷對模型進行訓練，促使其掌握診斷能力。
目前，人工智慧技術與醫療影像診斷的結合場景包括肺癌檢查、糖網眼底檢查、食管癌檢查以及部分疾病的核醫學檢查和病理檢查等。
2018年1-9月，醫學影像診斷領域獲得融資的人工智慧企業包括匯醫慧影、睿佳醫影、宜遠智慧、視見醫療、深睿醫療、推想科技、迪英加、Airdoc、德尚韻興、比格威醫療、上工醫信等。
Airdoc在今年4月宣佈獲得數億元B輪融資，由復星領投、搜狗跟投。耗時三年，Airdoc團隊已經研發了人工智慧慢病識別系統，可以自動讀取眼底照相機拍攝的視網膜影像，通過Airdoc視網膜識別演算法，可識別30多種慢性疾病，包括糖尿病、高血壓、動脈硬化、視神經疾病等全身性慢性疾病併發症和高度近視、老年性黃斑變性等常見眼科疾病。
推想科技在今年3月宣佈獲得3億元C輪融資，由襄禾資本、尚珹基金、元生資本、啟明創投、紅杉資本等機構投資。目前，推想科技已落地使用的產品包括肺部輔助篩查產品InferRead CT Lung、胸部輔助篩查產品InferRead DR Chest、腦卒中輔助篩查產品InferRead CT Stroke和醫療影像深度學習中心InferScholar Center。
深睿醫療在今年4月宣佈獲得1.5億元B輪融資，由君聯資本領投、聯想之星、丹華資本、昆仲資本、同渡資本、道彤投資、弘道資本跟投。深睿醫療成立於2017年初，主要涵蓋醫療影像影象識別、各種惡性疾病的早期篩查、精確診斷解決方案等領域。
新藥發現
人工智慧正在重構新藥研發的流程，大幅提升新藥研發的效率。人工智慧在新藥研發上的應用主要可以是兩個階段：一個是新藥發現階段，另一個是臨床試驗階段。
在藥物發現階段，人工智慧可以從海量醫學文獻、論文、專利、臨床試驗資訊等非結構化資料中尋找到可用的資訊，並提取生物學知識，進行生物化學預測，有效改善傳統尋找靶點的效率；另外，人工智慧技術在藥物篩選過程中也能有效改善藥物研發的成功率，通過開發虛擬篩選技術取代高通量篩選，或者利用影象識別技術優化高通量篩選過程。
在臨床試驗階段，利用人工智慧技術對患者病理進行分析，可以更精準的挖掘到目標患者，提高招募患者效率；另外，利用人工智慧高效地動態配置藥物晶型，防止漏掉重要晶型，縮短晶型開發週期，減少成本。
2018年1-9月，新藥發現領域獲得融資的人工智慧企業包括億藥科技、智藥科技、深度智耀、雲勢軟體、晶泰科技等。
其中，晶泰科技在今年1月宣佈完車1500萬美元B輪融資，由紅杉資本中國基金領投、谷歌跟投；又於10月宣佈完成4600萬美元B+輪融資，由國壽大健康基金領投、SIG（海納亞洲）、雅億資本跟投。這是一家典型的以計算驅動創新的藥物研發公司，其ID4（Intelligent Digital Drug Discovery and Development）智慧藥物研發平臺結合量子物理、人工智慧與雲端計算技術，可以準確預測小分子藥物的多種重要特性，加速藥物臨床前研究的效率與成功率。
疾病篩查和預測
人工智慧能夠參與疾病的篩查和預測，從行為、影像、生化等檢查結果中進行判斷，此外人們的語言、文字也會成為精神健康和身體健康狀況的可測指標。
目前，人工智慧參與的疾病篩查和預測上，絕大部分是人類尚無法攻克的嚴重疾病，資料顯示，人工智慧相關的醫學論文中，腫瘤以892篇遙遙領先，阿茲海默症排名第二。
此外，人工智慧在中醫診療領域的應用也逐漸受人關注。
2018年1-9月，疾病篩查和預測領域獲得融資的人工智慧企業包括心聲醫療、萬靈盤古、柏視醫療、沃方科技、慧醫大白、大經中醫、見道科技等。
萬靈盤古在今年5月宣佈完成1500萬元Pre-A輪融資，由金浦醫療投資。萬靈盤古的“萬靈雲”系統主要是針對精神類疾病進行預診篩查，醫生根據後臺中收集的預診結果有針對性的做成進一步的問診，同時其系統還將給出預後情況、治療方案、用藥建議等。
大經中醫在今年5月宣佈完成1500萬元Pre-A輪融資，由科大智慧總裁楊銳俊主投，上海杭米科技中心（有限合夥）跟投。大經中醫成立於2016年，旨在通過自研的跨流派、跨病種、跨區域的中醫人工智慧系統，解決中醫行業醫、研、教的問題，助力名老中醫診療經驗的智慧化傳承，以及針對低年資醫生的臨床輔助決策。
醫療人工智慧的發展趨勢及挑戰
我國正處於醫療人工智慧的風口，根據IDC釋出的報告《中國醫療人工智慧發展動態和趨勢，2017》，2017年中國醫療人工智慧診療服務市場規模達到1.83億元，預計到2022年將達到58.75億元，年複合增長率100.1%。
隨著資本不斷加深對人工智慧的支援，醫療人工智慧也呈現明顯的發展趨勢：一是人工智慧輔助醫學影像產品的成熟度不斷提高，產品落地速度加快；二是語音識別和電子病歷並行發展，醫院普及率有望快速提升；三是智慧問診在中醫領域將得到特殊的重要發展；四是隨著國家健康大資料的建設發展，智慧健康管理的應用程度將進一步提升；五是人工智慧輔助新藥研發仍在早期探索階段。
雖然人工智慧在醫療領域的應用具有非常大的價值，但是現階段仍面臨技術發展、資料壁壘、政策監管、人才培育、市場拓展等挑戰。醫療人工智慧的發展和應用依然任重道遠，仍需要技術、資本、政策、人才等多方面的推進。
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