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【深度报告】扫描145家中美人工智能创业公司:梦想更大 还是坑更大?

2016-09-19 00:43
龙凰
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  医疗领域人工智能的应用,激发了人们对未来的许多想象。计算机的运算速度快、储存量大、质量稳定且不知疲倦,如果能够在医疗领域应用,必将能够大大提高医疗质量和供给量,并最终降低医疗成本。加上商业前景的光环,医疗人工智能的探索真可以说是“引无数英雄竞折腰”。

  但梦想照进现实,总需要一条切实可行的路径。有人认为路径很清晰,用“医疗大数据+算法”来训练机器人,就可以实现人工智能,无非是积累和获取数据的问题。但有人认为路上的坑很多,因为医疗太复杂,未知太多,尤其还事关人命。

  讨论和思考都在继续,行动也在全球范围内轰轰烈烈的开展起来。我在这份报告里梳理了145家中国和美国在人工智能大方向上的创业公司,他们中的很多已经受到投资人的热捧。不仅如此,IBM和Google这样的巨头也都涉足医疗人工智能。尤其是IBM的Watson,更是已经在全球范围内的医疗机构当中付诸应用。

  真正的重点是,这些先行者的实践究竟具有哪些更普世的价值。他们已经探索和尚未探索的领域中,究竟还埋藏着哪些机会。尤其是,那些若隐若现的坑究竟又在哪里,克服困境的方法又已经找到了么?毕竟,在过去五十年有关医疗人工智能的探索都收效甚微的背景下,今天的创业者究竟又可能面对着怎样的未来?

  于是,我在这篇文章里对医疗人工智能做了一个系统的分析,重点希望解决这样几个问题:

  现实医疗真的需要人工智能吗?又有多需要?

  关于医疗人工智能,已经做过什么,又做成了什么?

  在医疗人工智能当中,有多少不同类型的尝试?

  究竟人们口中的那些坑是什么?

  医疗的创业创新正经历一个瓶颈。与其他领域的资本寒冬不同,医疗创业面临瓶颈的原因是这个领域本身门槛很高又太过复杂。在一个行业困境时唱衰它,只不过是哗众取宠、秀智商下限的行为。改变不是不可能,只是需要时间。所以,我一直保持着积极的心态,与这个行业里最坚持的创新者、投资人交流,期待能够在他们的思考中找到任何一个改变的可能。这也是“金矿”系列的由来。以下我们进入正题。

  1.1关于医疗人工智能的讨论范围

  人工智能火得烫手。前些天一个同事说他下午刚报道了一个人工智能方面的项目,当天吃个晚饭的空里就有二十家投资机构上门要联系方式。这种火法让人依稀看到了曾经O2O的影子,但愿历史不要重演。同样,医疗领域在这股浪潮中也到了一种神魂颠倒的地步,“智能”二字几乎已经是每家公司产品的标配。可是,当我们在讨论人工智能的时候,我们究竟在讨论什么?

  首先,我们来对医疗领域人工智能的应用做一个基本的设定:

  ①关于人工智能在医疗当中应用的终极想象,当然是电脑能够替代人来为患者诊断、治疗。这个理想并不是刚刚出现,至少可以追随到上世纪六七十年代。只不过实现起来,理想与现实的差距太大。

  ②比直接用电脑替代人来看病的难度略低一些的是临床决策辅助系统(Clinical decision support system,简称CDSS),这是目前尝试比较多、发展也相对比较快的领域。

  ③在实现人工智能的道路上,一个必备的条件积累医疗大数据。所以,在人工智能创业领域的一个“近亲”,就是医疗大数据积累、挖掘和应用。也可以将其看做是实现人工智能的一个中间环节。

  ④向前再推进一步,就是获取数据的问题。从医疗机构获取数据是一个路径,而且无捷径可循;另外一个就是从患者端获取数据,特别是通过可穿戴硬件来获取患者的健康数据来实施健康管理。

  从目前已经观察到的情况,有关人工智能在医疗领域探索大体有这么四种类型。如果单独讨论某一种类型,恐怕都不能完整的反应医疗领域人工智能的进展。所以,本文在讨论人工智能的过程中将采取最广义的概念,包含前述的四种类型。

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