隨著計算能力的不斷進步，人工智能算法的潛能被逐步挖掘。既國際象棋高手“深藍”之后，人工智能相繼在圍棋、DOTA2等智力游戲上戰(zhàn)勝人類冠軍。雖然當前的人工智能還是只能完成特定任務的弱人工智能，但是其對特定任務的深刻理解極大地促進了社會進步。

人工智能早已是世界最熱門的話題之一，在資本界引爆了無數(shù)熱點。其中，人工智能與醫(yī)療的交叉領域既為傳統(tǒng)巨頭注入活力，又能孵化無數(shù)前景可觀的新企業(yè)。國內的百度、騰訊、阿里巴巴，國外的IBM、Google、Microsoft、Amazon等互聯(lián)網(wǎng)巨頭，都組建或投資了自己的智能醫(yī)療團隊。和傳統(tǒng)企業(yè)不同，互聯(lián)網(wǎng)公司極容易接受變化，并且資金充裕，它們在醫(yī)療領域的布局似乎抑制了新企業(yè)的出現(xiàn)。然而，人工智能對醫(yī)療行業(yè)的改變是全方位的，而大企業(yè)大多專注于解決醫(yī)療問題本身，這意味著新企業(yè)能夠以全新的思路開拓智能醫(yī)療市場。歐洲的BenevolentAI應用人工智能于新藥研發(fā)，美國的Health at Scale則專注于匹配病人和醫(yī)療資源，而國內的依圖醫(yī)療搭建了智能互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺。

現(xiàn)在已經(jīng)是2019年了，人工智能+醫(yī)療已經(jīng)火了這么久，還有哪些新思路值得探索？本文基于Forbes網(wǎng)站上的報告《25 Machine Learning Startups to Watch in 2019》，介紹幾個在2019年成功融資的智能醫(yī)療公司，回答這個問題。

一、人工能+醫(yī)療有什么形式

2017人工智能賦能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)研究報告》曾將人工智能+醫(yī)療的應用場景分為八類：虛擬助理、醫(yī)學影像、輔助診療、疾病風險預測、藥物挖掘、健康管理、醫(yī)院管理和輔助醫(yī)學研究平臺。

到，在2017年，疾病風險管理和醫(yī)學影像是最熱門的兩大應用場景，其核心技術分別是基因測序和圖像識別。基因測序是生物領域的技術，它雖然和人工智能關系不大，但是提供了疾病預測的思路，本文隨后也將介紹深入探索這一思路的創(chuàng)業(yè)公司。圖像識別則是機器學習最為經(jīng)典的應用之一，它對醫(yī)療領域的改造卻充滿爭議。但不可否認的是，人工智能對醫(yī)療的改造是全方位的，即使是最保守的勢力也不能阻止人工智能在各領域的探索。本文接下來將分別以三個創(chuàng)業(yè)公司為例，從三個角度介紹智能醫(yī)療的新探索。

二、Ablacon細分領域的實踐

Ablac

模式基于他們的論文《Identification of active atrial fibrillation sources and their discrimination from passive rotors using electrographical flow mapping》(通過電子圖流映射識別房顫和與從動轉子現(xiàn)象的區(qū)別)。房顫是最常見的心臟疾病之一，它能使患者心力衰竭風險增加3倍，患中風的風險增加5倍。論文解決了定位房顫源的難題，而公司的價值就源于此。他們已經(jīng)建立了一個機器智能系統(tǒng)，用于高成功率和高質量地識別和治療房顫。2019年4月30日，Ablacon完成了A輪融資，投資額高達2150萬美元，用于開發(fā)心電圖測繪系統(tǒng)，領投者是醫(yī)療科技投資公司Ajax Health。

在智能醫(yī)療行業(yè)走熟的背景下，Ablacon專注于治療某一類特殊疾病，得到資本界的認可，其硬實力是不可替代的先進技術。如今，每年人工智能頂會的論文數(shù)都達數(shù)千，如果每項技術都能及時走入市場，為大眾享受，社會將會更有效率。

三、Biofourmis：傳思路的深入

《2017人工智能賦能療產(chǎn)業(yè)研究報告》中，疾病風險預測的產(chǎn)品主要基于基因測序，其評估的風險屬于先天風險。Biofourmis則不同，它通過穿戴設備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，實時分析穿戴者的健康狀況，從而預測受環(huán)境影響的后天風險，防患于未然。Biofourmis的革命性在于，比起周期性的全身體檢，穿戴設備數(shù)據(jù)能更早地檢測出人體的異常，從而為健康加上一層保護。在實踐上，由于不同人之間存在差異，Biofourmis為每位病人都建立了個性化的數(shù)據(jù)模型，從而能采用機器學習算法進行異常檢測，識別可能的健康風險。當病人被查出有健康風險時，將會提醒專家進行干預，這個過程比傳統(tǒng)方法更加快速和高效。到2019年5月21日，Biofourmis已經(jīng)進行了6輪融資，總融資額達4160萬美元。

從Biofourmis的模里，我們能看到的是，人工智能對傳統(tǒng)行業(yè)的改造不局限于替代人類，它還能做人類從來都沒有做過的工作。我們知道，有些疾病發(fā)病快，后果嚴重，常常在體檢間期出現(xiàn)，其惡化的根本原因是人無法及時發(fā)現(xiàn)問題。在各行各業(yè)，都存在人力有限導致的問題。這種問題的后果在傳統(tǒng)方法里無法避免，而人工智能方法可以減少損失，這就產(chǎn)生了價值。

四、SymphonyRM：新的

索 SymphonyRM的商業(yè)模式和往的企業(yè)都不同，它使用機器學習解決醫(yī)療機構的客戶關系管理（CRM）問題。SymphonyRM的算法能通過醫(yī)療機構記錄的數(shù)據(jù)，計算每個病人的“下一步最優(yōu)動作”，而使醫(yī)療機構合適地作出回應，與病人建立長期的關系。在SymphonyRM看來，醫(yī)療市場是會員制的，它提供的解決方案能幫助醫(yī)療機構獲取并維持會員。在2019年5月16日，SymphonyRM完成了1000萬美元的A輪融資。

SymphonyRM的創(chuàng)新本質上是工智能在醫(yī)療和管理的交叉領域的應用，它為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)提供了新的思路。雖然現(xiàn)在的人工智能還不能與人類交流，但是它對數(shù)據(jù)的敏感其實能輔助人類之間的交流。兩個實體的交流或談判通常是低效的，這常常是因為信息不對稱，而人工智能是否能從海量數(shù)據(jù)中挖掘出彼此的目的，從而加快這一過程？上升到社會上所有的工作，人工智能是否都能輔助人類呢？

五、討論

人工智能作為突破性的技術，其值既在于傳統(tǒng)行業(yè)的改造，又在于對新思路的挖掘。醫(yī)療只是眾多傳統(tǒng)行業(yè)的一個，也僅僅是新思路的一個載體。但是，從人工智能和醫(yī)療的交流中，我們能認識到人工智能在整個宏觀經(jīng)濟里的作用：它改變了所有行業(yè)的思路，它創(chuàng)造了新的價值。

六、參考資料

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

《2017人工智能賦能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)研究報告》 ——億歐

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