AI+健康管理：FitBit或成最大贏家

　　AI+健康管理是將人工智能技術應用到健康管理的具體場景中。從全球AI+醫療創業公司來看，主要集中在風險識別、虛擬護士、精神健康、在線問診、健康干預以及基于精準醫學的健康管理。

　　1、風險識別：通過獲取并運用AI進行分析，識別疾病發生的風險及提供降低風險的措施。

　　舉例而言，風險預測分析公司Lumiata，通過其核心產品—風險矩陣（RiskMatrix），在獲取大量的健康計劃成員或患者電子病歷和病理生理學等數據的基礎上，為用戶繪制患病風險隨時間變化的軌跡。利用MedicalGraph圖譜分析對病人做出迅速、有針對性的診斷，從而對病人分診時間大大縮短30-40%?？蛻羧后w包括大型健康計劃、護理機構、數字健康公司等。目前已擁有10組以上的付費客戶。

　　2、虛擬護士：以“護士”身份了解病人飲食習慣、鍛煉周期、服藥習慣等個人生活習慣，運用AI技術進行數據分析并評估病人整體狀態，協助規劃日常生活。

　　舉例而言，AlmeHealthCoach，針對慢病病人，基于可穿戴設備、智能手機、電子病歷等多渠道數據的整合，綜合評估病人的病情，提供個性化健康管理方案，幫助病人規劃日常健康安排，監控睡眠，提供藥物和測試提醒。又如，AiCure通過智能手機攝像頭獲取用戶信息，結合AI技術確認病人的服藥依從性。

　　3、精神健康：運用AI技術從語言、表情、聲音等數據進行情感識別。

　　舉例而言，Ginger.IO通過挖掘用戶智能手機數據來發現用戶精神健康的微弱波動，推測用戶生活習慣是否發生了變化，根據用戶習慣來主動對用戶提問。當情況變化時，會推送報告給身邊的親友甚至醫生。又如，Affectiva公司的一項技術通過手機或電腦攝像頭實時分析人的情緒。

　　4、移動醫療：結合AI技術提供遠程醫療服務。

　　舉例而言，Babylon開發的在線就診AI系統，能夠基于用戶既往病史與用戶和在線AI系統對話時所列舉的癥狀，給出初步診斷結果和具體應對措施；遠程用藥提醒服務，AiCure是一家幫助用戶按時用藥的智能健康服務公司—通過手機終端，幫助醫生知曉，并提醒患者的用藥，降低因不按時吃藥導致復發的風險。

　　5、健康干預：運用AI對用戶體征數據進行分析，定制健康管理計劃。

　　舉例而言，Welltok通過旗下的CafeWellHealth健康優化平臺，運用AI技術分析來源于可穿戴設備的MapMyFitness和FitBit等合作方的用戶體征數據，提供個性化的生活習慣干預和預防性健康管理計劃。

　　產業基層被巨頭包攬應用層創業變現快

　　人工智能產業鏈根據技術層級從上到下，分為基礎層、技術層和應用層三個產業層次構成。

　　基礎層的計算能力是構建生態的基礎，技術　　層的算法、框架以及通用技術是構建技術護城河的基礎，都屬于人工智能產業大生態的基礎設施，具有高投入、高收益的特點，需要中長期進行投資。而應用層是人工智能技術在具體行業、具體應用場景價值變現的渠道，具有變現能力強的特點。

　　目前，底層基本都已由科技巨頭布局，且未來開放人工智能平臺是其構建生態的必然趨勢。應用層匯聚了大量的 AI+醫療創業公司，分布在多個細分領域。總體而言，全球 AI+醫療產業結構呈現倒金字塔形態。

　　*人工智能產業鏈：基礎層、技術層、應用層

　　*人工智能+醫療產業鏈價值分析

　　*全球人工智能+醫療產業結構呈倒金字塔

　　八大巨頭的老把戲：自主研發+并購

　　*8 家科技巨頭在人工智能產業鏈底層的布局

　　對于全球科技巨頭而言，之間的競爭不僅僅是某項技術、某個領域的競爭，更多是生態圈與生態圈的競爭。目前科技巨頭均已利用稟賦優勢打造屬于自己的生態圈基本形態，已基本完成“人工智能+”生態的基礎設施布局。

　　*科技巨頭通過自主研發布局人工智

　　*科技巨頭通過并購布局人工智能

　　隨著科技巨頭在 AI+醫療的基礎層和技術層布局逐步完善，在應用層的布局也開始發力。目前正在醫療行業應用布局的大公司主要有四家：IBM、谷歌、微軟、百度。

　　*IBM、谷歌、微軟、百度在人工智能+醫療的布局

　　AI+醫療的“新手村”：應用層和大數據

　　創業公司主要聚焦于應用層的建設，基于場景或行業數據，開發大量場景應用。CB Insights 重新整理出一份醫療領域 AI 創業地圖，統計了全球活躍其中的 90 多家創業公司。

　　可以看出，AI+醫療的創業公司主要分布在洞察與風險管理、醫學圖像及診斷（22家）、藥物挖掘（8家）、生活方式管理與監控、急救室和醫院管理、虛擬助手、健康研究、精神健康、可穿戴設備、營養管理以及病理學等 11 個領域。其中， 醫學影像及診斷類是吸引最多創業公司的細分領域，其次是洞察和風險管理類、藥物挖掘類。

　　*全球人工智能+醫療創業公司產業圖譜

　　*融資額超過 2000 萬美元的人工智能+醫療創業公司

　　國內AI+醫療抬頭 政策推動產業加速

　　中國 AI+醫療產業處于起步階段。2016 年是全球人工智能元年，也是我國人工智能元年。資本對AI+醫療的追捧，多家創業公司順利獲得融資。其中，成立僅半年的碳云智能在 A 輪獲得 10 億元的融資。隨著全球科技巨頭陸續將人工智能平臺開放，將有效彌補我國在底層方面的積累不足，各個細分領域的 AI+醫療創業公司將受益。

　　此外，2016年6月，國務院公布了《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》，明確指出健康醫療大數據是國家重要的基礎性戰略資源，需要規范和推動健康醫療大數據融合共享、開放應用。指導意見的出臺旨在打破場景數據障礙，使得數據應用有了依據。此舉有望釋放大數據資源的價值，助力 AI+醫療產業化提速。2017 年 1 月，國家科技部部長萬鋼在全國科技工作會議中透漏，目前正在編制人工智能的專項規劃，助推AI+。

　　*中國人工智能+醫療產業圖譜

　　*中國人工智能+醫療創業公司產業圖譜

　　*我國人工智能+醫療相關政策

　　*影響細分領域“人工智能+”進程的四個因素

　　智東西認為，互聯網醫療作為一種模式創新，經過最近兩年的圈（za）地（qian）之戰后，創業前景已經算不上明朗。與此同時，大數據技術的成熟，AI技術的興起，IBM、微軟、谷歌、蘋果、百度等全球科技巨頭在醫療領域的嘗試，以及幾個成功的細分領域創企案例，加上政策推動，都暗示AI+醫療已經序幕。

　　目前來看，基礎層和技術層依舊是國內公司的短板。不過，除了醫療機構與國外巨頭合作的模式之外，也有碳云智能這樣的國產獨角獸在進行數據庫創建的嘗試。就像IBM Watson認知關懷COO王泰峰說的：醫療人工智能的起跑點本質上是一樣的。人工智能所有的算法、底層技術都是開源的，難點在于要在開源的算法里面找到一個適合某一領域的算法集，并且不斷調優這個算法集。只要企業有技術積累、數學家和醫療行業專家，就進行產品研發，被新產品迅速趕超也是有可能的。