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数字医疗创业公司募集72亿美元 三大因素驱动医疗AI发展
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数字医疗创业公司募集72亿美元 三大因素驱动医疗AI发展

2018-01-22 16:56:08 来源:HIT专家网news 点击:1101

【哔哥哔特导读】与过去的人工智能兴奋时代不同,人工智能在健康和医疗领域的应用潜力可能会使这个时代变得不同,以下三种力量的共同作用使我们的社会接受了新的以健康为中心的方法。这三个驱使AI进步的因素是:(1)对传统医疗系统感到沮丧;(2)社交网络智能设备无处不在;(3)人类已经适应了类似亚马逊提供的方便和上门服务。

人工智能的兴起可谓是近代科技史上的一次重大技术进步,至少在今天的医疗保健领域是这样的。但是对于AI来说,现在这个时代是与众不同的吗?或者说,这种炒作在不久的将来会消失吗?

美国ONC(美国国家卫生信息技术协调办公室)官员在其HealthITBuzz博客上写道:“将人工智能应用于健康和医疗行业是有希望的,也是可行的。”这是ONC与美国医疗保健研究与质量局(AHRQ)、罗伯特·伍德·约翰逊基金会(RWJF)共同发布的一份新报告得出的结论,该基金会是由独立的学术和科学家咨询小组组成的,被称为JASON。

高质量健康数据是AI发展的关键

JASON的研究报告指出,与过去的人工智能兴奋时代不同,人工智能在健康和医疗领域的应用潜力可能会使这个时代变得不同,因为以下三种力量的共同作用使我们的社会接受了新的以健康为中心的方法。这三个驱使AI进步的因素是:(1)对传统医疗系统感到沮丧;(2)社交网络智能设备无处不在;(3)人类已经适应了类似亚马逊提供的方便和上门服务。

当然,AI在医疗保健领域也面临着一些特殊的挑战。JASON列举了一些在临床实践中最常见的挑战,譬如:利用个人设备的能力、高质量数据的可用性以及对技术局限性的广泛理解。

就此而言,JASON还向ONC、AHRQ和RWJF提供了几项建议,包括:(1)支持为临床实践准备AI应用程序;(2)构建算法的测试和验证;(3)开发基础设施以将数据与智能设备和AI工具集成;(4)确保隐私和透明度;(5)激励健康数据共享;(6)制定战略以填补重要的数据鸿沟;(7)创建公共论坛、共享数据,以帮助科学家们“发现有益于健康的新发现”。

“这些努力将提高交换和正确使用高质量健康数据的能力,这些数据是促进人类健康和医疗保健领域人工智能发展的关键因素。”作者在ONC的博客上如此写道。

AI融资突破10亿美元大关

Mercom Capital Group的最新报告显示,2017年,医疗保健技术公司的总体融资额攀升至82亿美元(包括债务和公共市场融资),比2016年的56亿美元增长高出47%。这是创纪录的一年,全球范围内为数字医疗创业公司提供风险投资的数字也相当可观:778笔交易中募集了72亿美元,比上一年的51亿美元增长了42%。

报告显示,随着医疗机构越来越多地利用其日益增长的健康数据,分析技术成为最高融资类别,其中最大的关注领域是人工智能。Mercom公司CEO Raj Prabhu表示:“人工智能和数据分析公司进入了一个突破性年度,筹资超过10亿美元。

人工智能之后,紧接着是移动医疗应用(7.59亿美元)、患者参与(7.08亿美元)、远程医疗(6.24亿美元)、预约(5.16亿美元)和临床决策支持(5.14亿美元)。与此同时,移动健康类APP和可穿戴式传感器的资金水平同比大幅下滑。

2017年金额较大的交易包括:Optum以13亿美元收购艾瑞博德(The Advisory Board Company)、麦克森公司(McKesson)以11亿美元收购CoverMyMeds、柯尼卡美能达以10亿美元收购基因检测公司Ambry Genetics Corporation、Navicure以7.5亿美元收购ZirMed。

尽管如此,“并购在过去几年中一直在下降。”Raj Prabhu说,“投资者不想错过这个不断增长的市场的巨大规模和潜力,但许多公司的退出路径仍然难以捉摸。”

HIMSS18:让医疗AI和机器学习走出黑暗

在HIMSS18大会上,演讲者将通过分享真实世界的成功故事,探讨人工智能、机器学习、认知计算和精准医学的挑战。

2017年人工智能和机器学习在医疗领域获得了很大的推动力。虽然存在大量的炒作,但仍然出现了一些实际应用案例,为医院和IT高管提供了一个清晰的技术发展方向,以及如何利用这些技术来改善操作和病人护理。

当然还有很多东西需要学习。让AI走出黑暗是即将到来的HIMSS18将要讨论的重要话题。专家们还将讨论信任、透明度、转型以及AI和机器学习算法如何推进学习型医疗系统的宏伟愿景。

一个三联的案例研究将集中在以下几个方面:分析EMR数据以检测早期结直肠癌、通过以患者为中心的护理来降低风险、并从护理角度预测何时再入院。

演讲嘉宾还将分享关于选择机器学习供应商的策略和见解,会议的一个环节是讨论在临床工作流程中实施AI时“这样做、不要那样做”,深入研究传统机器学习与专业机器学习之间的差异和经验教训,并将这些技术应用于精准医学项目。

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