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裁撤醫療部門,百度要轉戰的人工智能+醫療,是金礦還是新坑?

來源: http://www.iheima.com/zixun/2017/0209/161127.shtml

裁撤醫療部門,百度要轉戰的人工智能+醫療,是金礦還是新坑?
黑智 黑智

裁撤醫療部門,百度要轉戰的人工智能+醫療,是金礦還是新坑?

不是去掉廣告,也不是割舍醫療,百度要繼續做智能+醫療。

李彥宏新年內部信發出的第二天,百度內部就發生了第一個改變。2月8日,據不同媒體爆料,百度整體裁撤了醫療事業部。新浪科技當天下午也表示,百度內部人士向其證實了這個消息。黑君也對百度公關進行了征詢,但得到的答複是:今天什麽事都沒發生。

黑君2月9日早上也咨詢了百度內部的小夥伴,得到的回答是,他們也仍在等待通知。但很快,百度通過內部郵件宣布,對醫療業務進行組織架構調整和優化,集中優勢資源,將醫療業務的重點布局在人工智能領域。百度醫療事業部總經理李政通過朋友圈轉發,間接證明了這一消息的真實性。

即日起,百度醫療事業部智能小e團隊和拇指醫生團隊,轉入AI體系;醫療事業部內容建設團隊,轉入搜索公司。醫療事業部其他業務將予以關停,相關人員將結合公司發展需要在內部提供轉崗機會。調整之後,原百度醫療事業部總經理李政將轉至AI團隊。

在裁撤醫療事業部消息傳出後,李彥宏就在亞布力論壇2017年會上對此作出了回應:醫療領域有非常大的機會,與百度非常有關系,百度也將會利用人工智能參與其中。比如智能掛號、智能診療、收集基因數據、制藥研發等。“現行醫療體制也有很多不合理之處,改變它的重要方法也是人工智能。”

這被看做是李彥宏對裁撤醫療事業部的正式回應。而後續的動作,也說明了百度從移動醫療,轉戰智能醫療領域的策略。

談起百度和醫療,很多人肯定第一時間想到的是百度的醫療廣告。但事實上,百度移動醫療事業部並不是負責醫療廣告的部門。

百度移動醫療事業部在2015年1月成立,歸張亞勤領導,當時主要是醫療O2O相關的掛號預約以及送藥直達業務。此前,百度移動醫療的布局主要在三個方面:在線問診的百度醫生、拇指醫生等,送藥電商的藥直達,還有智能設備Dulife。

不過這個部門的業績據說並不好看。在脈脈上之前就有人爆料稱,百度醫療事業部連續三年是公司年終系數最低的部門之一,“醫療的業績最差,關鍵是實在沒東西,只有個概念醫療大腦,沒有任何實際用處。”

這大概就符合李彥宏在新年內部信里提出的“淘汰沒有市場競爭力的產品”的條件。“如果做不出來,就別在那兒混了,別在那兒撐著了。該撤就撤,該關就關,該並就並。資源向我們有優勢、戰略上重要的項目去聚焦。”

事實上,百度醫療事業部也有在百度大腦平臺上進行的研發,比如百度醫療大腦,模擬醫生問診,和用戶多輪交流,給出最終建議等。百度醫生也為百度的醫療平臺收集數據。在原來的100多人的基礎上,百度大腦項目進行後又增加了100多人。人員的冗余,正如前丁香園CTO馮大輝在微博上表示的:“這個部門一直在做醫療領域的產品和服務的探索,不少人是想做出點有價值的事情來的,不過確實做不出什麽來,兩三百號人,每年也有一筆不小的費用。”因此,很長一段時間以來,這個部門都被傳要面臨裁撤。

既然百度要將在醫療行業的探索,主要放在與人工智能相結合上,在李彥宏提到的智能掛號、智能診療、收集基因數據、制藥研發等領域,顯然後三者將是人工智能發揮更加重要作用的戰場。那麽,這是一個值得挖掘的金礦嗎?

誰在人工智能醫療領域淘金

在我們的終極想象中,智能醫療大約應該像科幻題材中一樣,由機器對患者進行診斷和治療。當然,這只是一個想象而已,離實現它還是個久遠的事情。

不過,這也並非完全不能期待。比如,IBM的Waston,在醫療領域就是一路高歌。

Waston代表了IBM在認知計算領域的核心技術。它能夠讀懂非結構化數據,能夠在15秒內讀完4千萬份文件。在美國,Waston已經用於癌癥治療。Watson截至目前學習了300多本期刊,200多本教材,將近1500萬頁的文獻,來為醫生針對不同診療方法、藥品和實踐提供建議。美國頂級的腫瘤中心MSK已全面使用Watson作為輔助手段,為臨床醫生提供乳腺癌、肺癌、直腸癌、宮頸癌、卵巢癌和胃癌治療方案。2017年,Watson還將拓展至另外九種癌癥,覆蓋全球80%的癌癥病例。

Waston也在海外開始了應用拓展。去年8月,Waston在東京大學醫學研究院,花了10分鐘,確診了一位女性白血病患者。患者為一名60歲的女性,最初根據診斷結果,顯示她患了急髓白血病,但治療效果並不理想。利用Watson系統診斷後,系統通過比對2000萬份癌癥研究論文,在10分鐘得出了診斷結果:患者得了一種罕見白血病。

盡管Waston已經非常強大,在醫療領域里它還只是入門級。在美國,眾多的醫療相關公司正在崛起。比如知名的醫療大數據公司AthenaHealth,生產大數據為醫生提供臨床信息參考,提供移動服務;Advenio TecnoSys,為醫療領域提供高質量的圖像處理和機器視覺服務及解決方案;遠程醫療應用Babylon Health,幫助患者同醫生進行溝通前,預審自己的健康狀況;NuMedii,利用大數據來加快新藥的開發過程等。

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92家海外醫療領域人工智能創業公司  數據來源:CBInsight

人工智能和醫療結合都能做什麽?從海外的人工智能在醫療領域的應用看來,貫穿了醫療大數據、醫學影像識別、智能診斷、健康管理、醫療服務、制藥研發、基因科學等領域。

國內的人工智能+醫療創業公司也在近年來湧現。據黑智根據公開信息不完全統計,在2016-2017年獲得融資的公司就有如下多家。

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2016年以來獲得融資人工智能醫療公司列表  制圖:黑智

碳雲智能在2016年4月獲得騰訊領投的10億元人民幣A輪融資。成立短短半年內,它就躋身獨角獸之列。碳雲智能打造了“覓我”數據平臺,生產和采集人的全生命周期的數據,通過數據分析管理和機器學習,讓數字聲明人工智能化,為用戶定制個性化健康管理應用。碳雲智能投資了4億美元整合產業鏈,搭建一個數字生命平臺。

在人工智能影像診斷領域,推想科技在2017年剛剛獲得了紅杉領投的A輪5000萬人民幣融資。在2016年2月,推想科技曾完成1250萬天使輪融資,投資機構包括英諾天使基金、臻雲創投以及原快的CEO呂傳偉個人。推想科技的智能醫療影像系統INFERVISION現在已經在不同基層醫院放射科上線。

Deepcare也是聚焦於醫療圖像識別領域的創業公司,2016年6月獲得了峰瑞資本的天使輪融資。目前,DeepCare 的算法已經能夠識別和預判斷子宮頸癌抹片,尿檢血檢的細胞識別等。

此外,還有去年10月獲得真格基金等投資的12Sigma圖瑪深維,其第一款產品是針對於肺癌的自動診斷系統(SigmaLUTM),輔助醫生對胸腔CT掃描圖像的分析,幫助醫生提高早期肺癌的檢出率。

“坑”在哪里

和美國相比,我國的人工智能醫療服務的領域還比較窄,智能化程度也不高。無疑,這對醫療人工智能的未來發展提出了巨大的需求。但在這個領域,“坑”也是明顯存在的。如何獲取分散在各醫療機構手中的健康數據並結構化,訓練機器;如何對不同的疾病設計不同的算法模型;商業模式的探討,如何建立一個正常的商業化生態……都是一個漫長的過程。人工智能醫療的商業化,也不是短期內可實現的。

我們很難計算這個市場的規模,以及預期未來發展的進程。但是,這仍然是一個值得探索的領域。人工智能的發展速度,正在超過我們的預期。算法之外,圖像識別、語音識別等,都發展迅速。人工智能在某些病種上,也取得了極大的進展。國內的人工智能醫療公司在醫學影像方面,在短期內,已經初見了成果。這其中,也許就蘊藏著能夠在未來產生突破的趨勢。

話說回到百度。百度總裁張亞勤曾經將技術如何改變醫療分為三個階段。第一階段,是連接人和信息,這一階段已經完成。第二階段,是連接任何服務,比如幫助患者匹配醫生和掛號等;第三階段則是連接人與智能,通過百度大腦,利用智能硬件以及用戶在平臺上的數據,為用戶提供個性化精準醫療和預防。現在,百度通過搜索,已經完成了連接人和醫療信息的階段。這些海量的信息和數據,也是百度不能割舍的。但之後要走的階段,則是一步比一步艱難。

或許,百度的放棄,說明了移動醫療正處於發展的低谷。百度醫療並入人工智能體系,也許是百度也不會寄希望於短期的商業化,而是潛心打磨研發。現在,就看百度,有沒有在智能醫療這個領域,付出時間和人力的決心了。

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