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投资者锁定近期获利 道指收跌0.5%
　　【财新网】（MarketWatch-Kate
Gibson）由于苹果股价下跌，且其影响超过了市场对欧洲的乐观情绪，美国股市周二（8月21日）下跌，标准普尔500指数（S&P 500
index）从四年来的最高值回落。
　　“当苹果开始回吐大部分盘中涨幅时，纳指期货已经回吐了全部的涨幅。在股价稳定前，苹果从上涨10点变成了下跌9点。”美国投资公司Stifel
Nicolaus的市场分析师斯帕尔（Elliot Spar）说。
　　道琼斯工业平均指数（Dow Jones Industrial Average）下跌68.06点，跌幅0.5%，收于13203.58点。
　　标准普尔500指数下跌4.96点，跌幅0.4%，收于1413.17点。
　　纳斯达克综合指数（Nasdaq Composite）下跌8.95点，跌幅0.3%，收于3067.26点。■
　　（财新实习记者 李乐 译）
　　原文链接：
责任编辑：王晶 | 版面编辑：曹文姣
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热词推荐：] 【健康点】《连线》杂志创始主编凯文 · 凯利认为，未来十多年科技和商业社会最大的变化趋势将是人工智能的商业化，人工智能将会被广泛地应用于经济生活的方方面面。方正证券近日发布的《互联网医疗深度报告》（以下简称 " 方正证券报告 "）显示，虽然安防和智能投顾领域最为火热，但率先落地的可能会在医疗领域。不久前，斯坦福大学在《Nature》上发表了一篇文章：利用深度学习算法诊断皮肤癌，将其诊断结果与 24 位资深皮肤病专家的诊断结果做对比，准确度达到 91%；北卡罗来纳大学的研究人员近日已经开发出了一套深度学习算法，可以预测婴儿的自闭症。这种预测方法具有 81％的准确率，远超准确度只有 50% 的传统行为问卷调查法。人工智能在医疗领域的发展速度已经远远超乎人类的想象。这一新技术带给人们兴奋和喜悦的同时，也不免带来了几分担忧和恐惧。越来越多的人想知道，人工智能在未来会完全替代医生吗？人工智能在医疗领域很快就能实现商业化吗？近日独角兽工作室举办的 "2017 人工智能如何改变医疗论坛 " 上，多位业内人士就此话题做了探讨。人工智能会取代医生吗？IBM 堪称 "AI+ 医疗 " 的翘楚。在医疗领域，IBM Watson 可以在 17 秒内阅读 3469 本医学专著、24.8 万篇论文，69 种治疗方案、61540 次试验数据、10.6 万份临床报告。通过海量汲取医学知识，包括 300 多份医学期刊、200 多种教科书及近 1000 万页文字，IBM Watson 已在短时间内迅速成为肿瘤专家。2013 年， Watson 与斯隆凯特琳癌症中心（MSKCC）合作，推出肿瘤解决方案 Watson for Oncology。2014 年底和 2015 年底，Watsonfor Oncology 先后进驻泰国曼谷的康民国际医院（Bumrungrad InternationalHospital）和印度第三大医院系统马尼帕尔医院（Manipal Hospitals）。2016 年 8 月，IBM 与我国 21 家医院签署 IBM Watson for Oncology 的合作意向协议，并于同年 12 月成立联合会诊中心。随着人工智能技术的逐渐成熟，IBM Watson 以肿瘤为重心，逐渐将服务半径伸向慢病管理、精准医疗、体外检测、精准医疗等九大医疗领域，逐步实现人工智能作为一种新型工具的价值。思派网络创始人马旭广认为，人工智能目前还是作为医生的辅助工具，" 可能今后医生就不存在了，但起码今天所有的 AI 都应该是帮助医生提高效率，解决医生不愿意做的，又脏又累的工作，这样的 AI 才有前途，才有机会。"复星同浩基金合伙人乔继英表示，人工智能在医疗领域的应用，需要得到医生或医疗相关人员认可才能够推行。" 医疗和买衣服不一样，买衣服不好可以退，医疗试错成本非常高，人工智能在医疗领域应用时的准确率，怎么具体应用都非常重要，人工智能医疗的创业公司一开始要有医疗从业人员的参与。"人工智能的特点是能够处理大量数据和信息，这就需要足够的原始数据进行支持，但在医学很多领域缺少足够的原始数据。IBM 沃森健康负责人 Phil Wu 以沃森为例，谈到面对所谓经验上的东西沃森是支持的，沃森所提供的医疗方案背后都有实证支持。" 面对疑难杂症，这点沃森解决不了，疑难杂症没有一个标准化，沃森无法实现学习。"这样看来，短时期内医生并不用过分担心自己会被人工智能抢了 " 饭碗 "。长远来看，医生这个行业将会因为人工智能的出现而变得竞争愈发激烈。" 因为让 AI 学习的病例仍然需要医生来产生，一些高水准有研究性强的医生将会越来越吃香，而某些低水准的医生将会被取代。" 一位 AI 从业者说。著名大数据专家，阿里巴巴集团原副总裁徐子沛曾写文章表示，人工智能在医疗领域有巨大的想象空间，未来将极大简化当前繁琐的看病流程，解放医生，也解放病人。" 但我不认为医生会完全消失，但其职业方式将发生重大变化。未来的医院，将成为病人、医生、算法三者共生、互相协作的场所。"医学影像可能率先商业化方正证券报告指出，从全球创业公司实践的情况来看，AI+ 医疗的具体应用包括洞察与风险管理、医学研究、医学影像与诊断、生活方式管理与监督、精神健康、护理、急救室与医院管理、药物挖掘、虚拟助理、可穿戴设备以及其他，其中以下面四种模式为主流：首先是 AI+ 辅助诊疗，即将人工智能技术用于辅助诊疗中，让计算机 " 学习 " 专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。辅助诊疗场景是医疗领域最重要、也最核心的场景，人工智能 + 辅助诊疗潜在市场空间巨大，至少是万亿级以上的营收规模。在 AI+ 辅助诊疗的应用中，IBM Watson 是目前最成熟的案例。2012 年 Watson 通过了美国职业医师资格考试，并部署在美国多家医院提供辅助诊疗的服务。目前 IBMWatson 提供诊治服务的病种包括乳腺癌、肺癌、结肠癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宫癌等多种癌症。其次是 AI+ 医学影像，是将人工智能技术具体应用在医学影像的诊断上，主要分为两部分：一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像这类非机构化数据进行分析，获取一些有意义的信息；二是深度学习，应用于学习和分析环节，是 AI 应用的最核心环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握 " 诊断 " 的能力。如今，AI+ 医学影像已经走出实验室，下一步将迎来商业化浪潮。贝斯以色列女执事医学中心（BIDMC）与哈佛医学院合作研发的人工智能系统，对乳腺癌病理图片中癌细胞的识别准确率能达到 92%，与病理学家的分析结合在一起时，它的诊断准确率可以高达 99.5%。国内的 DeepCare 对于乳腺癌细胞识别的准确率也达到了 92%。第三是 AI+ 药物挖掘，是指将深度学习技术应用于药物临床前研究，达到快速、准确地挖掘和筛选合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。通过计算机模拟，AI 可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。借助深度学习，在心血管药、抗肿瘤药、孤儿药和常见传染病治疗药等多领域取得了新突破。目前，已经涌现出多家 AI 技术主导的药物研发企业。" 现在新药研发越来越难，过去用人工智能从事新药研发数据不够、算法也不够，未来在这一领域可能会有大的突破。" 乔继英表示，新药研发多年来 "10 年 10 亿美金 " 的 " 魔咒 " 或许有望打破。第四是 AI+ 健康管理。目前从全球 AI+ 医疗创业公司来看，主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。乔继英表示，个人健康管理，仅有简单的信息反馈是不够的，如果可以在更有效、更低成本层面实现个人健康管理，这也是未来的一个方向。其中，"AI+ 医学影像 " 被多位业内人士认为最有可能率先实现商业化。马旭广个人特别看好图像识别在医疗领域的应用，" 只要比对足够多的影像，AI 就能够提高诊断效率，提高诊断准确性，这是我坚信 AI 在医疗过程中发展最快的领域。"Phil Wu 对此表示认同，" 人工智能在医学影像领域有可能最早落地，但要实现精准的医学诊断，还需要更多数据、案例的录入，但影像图片确实是一个很好的切入点。" Phil Wu 透露，沃森将有影像学肿瘤方案产品在 2018 年上线。2015 年，IBM 以 10 亿美元收购医学影像公司 Merge，Merge Healthcare 是美国最有影响力的医疗影像公司，不仅拥有大量的医学数据和图像（CAT 扫描、乳房摄像），还有世界顶尖的技术平台。该平台可以帮助医生和医院存储并分析医学图像。IBM 相关负责人此前曾表示，Watson 与 Merge 的结合可以提供对影像的深度解读，帮助医疗提供者和研究人员节省时间。出售这种医学影像的深度解读便是其盈利方式。顺为资本合伙人李锐认为，图像智能识别可以降低医生的工作量，这是业界已经达成共识的，但是在综合诊疗上人工智能是否能给予医生很好的建议和意见？IT 和互联网出身的人对此有很大的信心，但医生背景的人目前还有很多疑虑。" 我也比较保守，去年投的几个公司都是医生加互联网的团队，或是创始人既干过医生也干过互联网。" 李锐说。乔继英认为，无论是治疗皮肤病还是癌症，图像可能只是一个参数，而治疗疾病需要多个参数。" 从投资人角度来说，光看图像还不足以让我做出判断。我们更希望至少能解决一个小的问题，能做出一个临床辅助诊断。"商业化挑战IDC Digital 预测，截至 2020 年，医疗数据量将达 40 万亿 GB，预计约 80% 数据为非结构化数据。显然，人工智能在医疗领域有无限想象空间。但是，人工智能在医疗领域实现商业化依旧面临诸多挑战。即便是在医疗领域渗透最广的 Watson，其商业化路径仍在探索。"AI+ 医疗 " 的商业化还会面临一个医疗行业从业者都无法回避的问题，那就是医疗行业的公益性。" 医疗行业不纯粹是商业行为导向，当医生应用人工智能来做辅助诊断的时候谁来付费？" 邓侃表示，这个问题他经常被投资人问到。互联网医疗创业大浪中，糖尿病领域的企业多如牛毛，利用人工智能做糖尿病管理，也是不少创业公司正在尝试的事情。慧控糖就是其中一家。慧控糖创始人杨枫认为，人工智能做糖尿病管理，个性化数据特别珍贵。" 我们的经验是先从个性化数据这样的小数据着手，服务好每一个患者，这样患者更容易买单。患者愿意买单，你已经活下来了，等到数据大的时候再去发现规律。先有服务，后有数据，再有大数据。"乔继英认为，AI 适合解决的商业问题特征包括 " 行业存在持续痛点、流程重复、可进行数字化信息输入，问题可以细分并且有边界。" 如果能为之提供解决方案，自然有人愿意买单。" 医疗里的付费方包括保险、药企、医院等医疗服务机构、医生、患者。其中，医生是用户和决策者，患者是使用者，付费方是保险机构，整个链条比较长和复杂，不过把链条挖到底，总能找到愿意付费的那一方。"" 现在全世界都要做人工智能，国内的数据基础大，可能我们的速度更快，所以在人工智能领域国内企业有弯道超车机会。" 杨枫对未来很乐观。-end-
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活法儿2小时前5G商业化之路有多远
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日前在上海召开的世界移动通信大会上，中国制造的世界首台6GHz以下5G低频样机亮相，移动网速可达4G的100倍。6月底，国际电信联盟正式发布了5G发展时间表，2020年将完成5G标准制定。与此同时，工信部电信研究院近日发布《5G无线技术架构》和《5G网络技术架构》白皮书，基本确定了5G技术路线。5G将为我们的生活带来哪些变化？5G从理念走向实践，还有哪些问题有待解决？ 
不仅仅是“快”
“3G网速是清风，4G网速是大风，5G网速像龙卷风。”说起5G网络传输速率之快，有业内人士如是形容。根据国际电联的定义，未来5G网络峰值速率将至少达到20Gbps，这意味着用户在几秒内就能下载一部超高清电影。
根据中兴通讯发布的5G网络定义，5G网络的单位面积数据流量将是4G网络的1000倍，用户接入速率提升10~100倍，速率几乎与光纤网络不相上下。5G能在每平方公里的范围内为超过100万台设备建立连接。
“5G将是未来信息社会的生产力。”华为副董事长兼轮值CEO胡厚崑说，在5G时代，游戏、教育、虚拟设计、医疗甚至艺术等诸多行业将产生翻天覆地的变化。伴随着高网速、高容量、低时延的实现，人类将进入一个智能“物联网”时代。
“现在的终端主要是手机，未来将有很多形态。”TD产业联盟秘书长杨骅表示，5G时代，家用电器、交通工具都可能成为终端。终端和连接数量的急剧增加将为通信设备制造商和传统电信运营商带来新的机遇。
但中兴通讯首席科学家向际鹰坦言，万物互联是长期愿景，5G只是万物互联的第一步，不可能完全解决一切事物的连接问题，而将分场景、分需求，逐步地实现连接。
向全球互联互通迈进
根据国际电联发布的5G发展时间表，到2017年底，将为征集候选技术做准备，制定技术评估方法等；到2020年，完成技术评估、选择关键技术以及标准制定。
在3G、4G时代，都存在2~3个国际标准。在工信部电信研究院院长曹淑敏看来，5G要实现全球的互联互通和全面融合，世界各国已达成共识共同制定全球统一的技术标准。然而，杨骅提醒说，对于商业应用而言，形成全球统一的技术标准无疑是巨大利好，但由于不同国家存在技术差异性，再加上国家间利益的博弈，能否真正避免标准之争尚有待观察。
早在2013年，我国就正式启动了IMT-2020（5G）推进组，由工信部、国家发改委、科技部共同组成工作平台，共同推进5G国际标准发展。推进组日前已发布了5G技术白皮书，这是中国第一次从需求阶段就全面研究和大力推动，改变了3G、4G时代的被动地位。
“我国是进行5G技术研究较早的国家之一。由于我国起步较晚，基本技术与发达国家相比依然有一定差距。”杨骅在接受采访时说，要在5G标准制定中掌握更多话语权，仍需我国产业界加强协同，突破核心技术，并加强与其他国家的技术合作。
商业化之路如何走
不仅是国家层面推进5G技术研究，我国越来越多的运营商和设备商纷纷布局5G网络建设。华为表示，2018年将率先与合作伙伴开通5G试商用网络；中兴通讯提出Pre5G概念，可将5G中的部分技术直接应用到4G中来；中国电信则在世界移动大会上展示了其车联网方案。
杨骅介绍说，1G到4G网络主要满足的是移动通信，是传统的蜂窝网；5G时代，人与物、物与物都将通过网络连接起来，要满足连接数的大量增长，5G网络将是扁平化、低时延的，需要多种技术的融合。
5G应用场景将由移动互联网扩展到物联网领域。胡厚崑表示，5G网络将不再是简单的通信网络，而应成为行业共享的基础设施，通信行业必须放弃传统的“烟囱式”创新，要加快跨行业合作，为互联互通创造条件。
此外，5G还将带来大量商业模式的创新，这给政府监管提出了新的挑战。专家建议，政府监管机构一方面要像对待交通、电力等基础设施一样加强5G基础设施建设，另一方面要及时出台相关配套政策，为5G商用提供良好的社会环境。（记者 杨君）
责任编辑： 朱英
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人工智能自带“坑”属性 商业化之路并不容易
中国智能制造网
&　　人工智能是一个大概念，这一诞生了有60年之久的新技术，已经覆盖到多个领域，比如交通、医疗、教育、金融等。但这些领域同样也有不少的坑。
　　人工智能自带&坑&属性 商业化之路并不容易
　　相比较人工智能而言，云计算显然更能成为企业的业务增长点。
　　如今，那些提前转型云计算的科技巨头们已经尝到了甜头，不管是亚马逊还是微软，抑或是阿里云，云计算都已经切切实实成为公司新的利润增长点：亚马逊凭借其云计算业务的表现实现了利润的大幅增长，微软则凭借向云计算的成功转型让公司股价创下新高，阿里云也正在成为阿里巴巴新的增长极。
　　与此同时，这些在云计算、大数据领域已经有所积累的巨头也在纷纷瞄准下一个方向：人工智能。微软推出小冰和小娜只是其在人工智能领域的表象，构建一个人工智能的平台才是它真正要做的；IBM尽管已经在云计算时代落后，但它正凭借Waston在商业领域的实现超前的市场布局。谷歌、Facebook、阿里巴巴、百度等同样也在加紧布局人工职能领域。
　　人工智能是一个大概念，这一诞生了有60年之久的新技术，已经覆盖到多个领域，比如交通、医疗、教育、金融等。但这些领域同样也有不少的坑。
　　以交通领域为例，智能交通无疑是人工智能应用的一个典型场景，交管部门通过大数据分析，让交通管理更加智能；但在交通领域，无人驾驶汽车同样属于人工智能范畴，但它的应用显然要比交通管理的智能化要更困难。无人驾驶汽车所牵扯的不仅仅有汽车硬件和软件的升级，还会对道路等基础设施提出新的要求，在现实生活中，开车所面对的情况是非常复杂的，这些不是人工智能能够在很短时间内所能够解决的。
　　再以为例，之所以能够快速普及并在工厂中发挥作用，源于其应用场景的标准化、流程化；服务型机器人直到今天也没有全面爆发，核心在于实际应用中，服务型机器人所面临的场景异常复杂，这对于人工智能来说是一个很大的考验。
　　那么，如何区分人工智能的坑呢？不妨从电子商务的发展做一个类比，电子商务平台所售卖的产品中以3C、服装、化妆品、家具建材等标准化产品为主，但对于非标准化产品的售卖则相对比较困难。人工智能的发展也是如此，在做出相应的战略布局时，要规避那些充满想象力的应用，而着重抓住那些相对标准化的应用场景或许是一个更好的切入点，至少技术难度会小很多。
　　事实上，就目前人工智能的技术和应用而言，巨头们的超前布局更多不是为了业绩考虑，而是为了卡位未来，以保证在人工智能大潮到来之时，自己不至于成为落后者。
　　对于人工智能这样一个历经了60年风雨的技术，能否在新的历史时期一飞冲天仍然存有疑问，因为一个技术的爆发取决于其最终给人们所带来的改变，从目前来看，人工智能还只是辅助功能，这就像互联网刚刚出现时，只是在一定程度上解决了人们信息获取的方式罢了，而没有预想到会有如此多的互联网应用出现，并深刻地改变了人们的生活和工作方式。人工智能也是如此。
　　一个国际专家小组日前在《2030年的人工智能和生活》的报告中说，到2030年，专业化的人工智能应用将日益普遍和更加实用，有利于经济发展和生活质量提升。研究人员认为，利用计算机视觉、深度学习、自然语言处理等人工智能技术开发的、执行特定任务的应用届时将无处不在；预计越来越多的人工智能技术将普遍应用于自动驾驶汽车、医疗诊断和定向治疗、老年人生活辅助等方面；人工智能技术和机器人还将应用于那些难以吸引年轻劳动力的行业，比如农业、食品加工等；无人机、无人驾驶卡车或送货机器人等将使网购商品的运送更为便利。
　　或许到那个时候，人工智能对人类的威胁才能真正显现出来，至少，人们需要平衡哪些事情交由人工智能去做，哪些亲自操刀。
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与想象的不太一样。原本以为，一家专注研发机器人的公司创始人，又自称钢铁侠，应该像电影中...
　　钰信哥导读：习近平和卡梅伦在酒吧小酌吃炸鱼薯条、开启中英全面战略伙伴关系的黄金时代...声明：本文由入驻搜狐公众平台的作者撰写，除搜狐官方账号外，观点仅代表作者本人，不代表搜狐立场。
　　《连线》杂志创始主编凯文&凯利认为，未来十多年科技和商业社会最大的变化趋势将是人工智能的商业化，人工智能将会被广泛地应用于经济生活的方方面面。
　　方正证券近日发布的《互联网医疗深度报告》（以下简称“方正证券报告”）显示，虽然安防和智能投顾领域最为火热，但率先落地的可能会在医疗领域。
　　不久前，斯坦福大学在《Nature》上发表了一篇文章：利用深度学习算法诊断皮肤癌，将其诊断结果与24位资深皮肤病专家的诊断结果做对比，准确度达到91%；北卡罗来纳大学的研究人员近日已经开发出了一套深度学习算法，可以预测婴儿的自闭症。这种预测方法具有 81％的准确率，远超准确度只有50%的传统行为问卷调查法。
　　人工智能在医疗领域的发展速度已经远远超乎人类的想象。这一新技术带给人们兴奋和喜悦的同时，也不免带来了几分担忧和恐惧。越来越多的人想知道，人工智能在未来会完全替代医生吗？人工智能在医疗领域很快就能实现商业化吗？近日独角兽工作室举办的“2017人工智能如何改变医疗论坛”上，多位业内人士就此话题做了探讨。
人工智能会取代医生吗？
　　IBM堪称“AI+医疗”的翘楚。在医疗领域，IBM Watson可以在17秒内阅读3469本医学专著、24.8万篇论文，69种治疗方案、61540次试验数据、10.6万份临床报告。通过海量汲取医学知识，包括300多份医学期刊、200多种教科书及近1000万页文字，IBM Watson已在短时间内迅速成为肿瘤专家。
　　2013年， Watson与斯隆凯特琳癌症中心（MSKCC）合作，推出肿瘤解决方案Watson for Oncology。2014年底和2015年底，Watsonfor Oncology先后进驻泰国曼谷的康民国际医院（Bumrungrad InternationalHospital）和印度第三大医院系统马尼帕尔医院（Manipal Hospitals）。2016年8月，IBM与我国21家医院签署IBM Watson for Oncology的合作意向协议，并于同年12月成立联合会诊中心。
　　随着人工智能技术的逐渐成熟，IBM Watson以肿瘤为重心，逐渐将服务半径伸向慢病管理、精准医疗、体外检测、精准医疗等九大医疗领域，逐步实现人工智能作为一种新型工具的价值。
　　思派网络创始人马旭广认为，人工智能目前还是作为医生的辅助工具，“可能今后医生就不存在了，但起码今天所有的AI都应该是帮助医生提高效率，解决医生不愿意做的，又脏又累的工作，这样的AI才有前途，才有机会。”
　　复星同浩基金合伙人乔继英表示，人工智能在医疗领域的应用，需要得到医生或医疗相关人员认可才能够推行。“医疗和买衣服不一样，买衣服不好可以退，医疗试错成本非常高，人工智能在医疗领域应用时的准确率，怎么具体应用都非常重要，人工智能医疗的创业公司一开始要有医疗从业人员的参与。”
　　人工智能的特点是能够处理大量数据和信息，这就需要足够的原始数据进行支持，但在医学很多领域缺少足够的原始数据。IBM沃森健康负责人Phil Wu以沃森为例，谈到面对所谓经验上的东西沃森是支持的，沃森所提供的医疗方案背后都有实证支持。“面对疑难杂症，这点沃森解决不了，疑难杂症没有一个标准化，沃森无法实现学习。”
　　这样看来，短时期内医生并不用过分担心自己会被人工智能抢了“饭碗”。长远来看，医生这个行业将会因为人工智能的出现而变得竞争愈发激烈。“因为让AI学习的病例仍然需要医生来产生，一些高水准有研究性强的医生将会越来越吃香，而某些低水准的医生将会被取代。”一位AI从业者说。
　　著名大数据专家，阿里巴巴集团原副总裁徐子沛曾写文章表示，人工智能在医疗领域有巨大的想象空间，未来将极大简化当前繁琐的看病流程，解放医生，也解放病人。“但我不认为医生会完全消失，但其职业方式将发生重大变化。未来的医院，将成为病人、医生、算法三者共生、互相协作的场所。”
医学影像可能率先商业化
　　方正证券报告指出，从全球创业公司实践的情况来看，AI+医疗的具体应用包括洞察与风险管理、医学研究、医学影像与诊断、生活方式管理与监督、精神健康、护理、急救室与医院管理、药物挖掘、虚拟助理、可穿戴设备以及其他，其中以下面四种模式为主流：
　　首先是AI+辅助诊疗，即将人工智能技术用于辅助诊疗中，让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。辅助诊疗场景是医疗领域最重要、也最核心的场景，人工智能+辅助诊疗潜在市场空间巨大，至少是万亿级以上的营收规模。
　　在AI+辅助诊疗的应用中，IBM Watson是目前最成熟的案例。2012年Watson通过了美国职业医师资格考试，并部署在美国多家医院提供辅助诊疗的服务。目前IBMWatson提供诊治服务的病种包括乳腺癌、肺癌、结肠癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宫癌等多种癌症。
　　其次是AI+医学影像，是将人工智能技术具体应用在医学影像的诊断上，主要分为两部分：一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像这类非机构化数据进行分析，获取一些有意义的信息；二是深度学习，应用于学习和分析环节，是AI应用的最核心环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握“诊断”的能力。
　　如今，AI+医学影像已经走出实验室，下一步将迎来商业化浪潮。贝斯以色列女执事医学中心（BIDMC）与哈佛医学院合作研发的人工智能系统，对乳腺癌病理图片中癌细胞的识别准确率能达到92%，与病理学家的分析结合在一起时，它的诊断准确率可以高达99.5%。国内的DeepCare对于乳腺癌细胞识别的准确率也达到了92%。
　　第三是AI+药物挖掘，是指将深度学习技术应用于药物临床前研究，达到快速、准确地挖掘和筛选合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。通过计算机模拟，AI可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。借助深度学习，在心血管药、抗肿瘤药、孤儿药和常见传染病治疗药等多领域取得了新突破。目前，已经涌现出多家AI技术主导的药物研发企业。
　　“现在新药研发越来越难，过去用人工智能从事新药研发数据不够、算法也不够，未来在这一领域可能会有大的突破。”乔继英表示，新药研发多年来“10年10亿美金”的“魔咒”或许有望打破。
　　第四是AI+健康管理。目前从全球AI+医疗创业公司来看，主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。乔继英表示，个人健康管理，仅有简单的信息反馈是不够的，如果可以在更有效、更低成本层面实现个人健康管理，这也是未来的一个方向。
　　其中，“AI+医学影像”被多位业内人士认为最有可能率先实现商业化。
　　马旭广个人特别看好图像识别在医疗领域的应用，“只要比对足够多的影像，AI就能够提高诊断效率，提高诊断准确性，这是我坚信AI在医疗过程中发展最快的领域。”
　　Phil Wu对此表示认同，“人工智能在医学影像领域有可能最早落地，但要实现精准的医学诊断，还需要更多数据、案例的录入，但影像图片确实是一个很好的切入点。” Phil Wu透露，沃森将有影像学肿瘤方案产品在2018年上线。
　　2015年，IBM以10亿美元收购医学影像公司Merge，Merge Healthcare是美国最有影响力的医疗影像公司，不仅拥有大量的医学数据和图像（CAT扫描、乳房摄像），还有世界顶尖的技术平台。该平台可以帮助医生和医院存储并分析医学图像。IBM相关负责人此前曾表示，Watson与Merge的结合可以提供对影像的深度解读，帮助医疗提供者和研究人员节省时间。出售这种医学影像的深度解读便是其盈利方式。
　　顺为资本合伙人李锐认为，图像智能识别可以降低医生的工作量，这是业界已经达成共识的，但是在综合诊疗上人工智能是否能给予医生很好的建议和意见？IT和互联网出身的人对此有很大的信心，但医生背景的人目前还有很多疑虑。“我也比较保守，去年投的几个公司都是医生加互联网的团队，或是创始人既干过医生也干过互联网。”李锐说。
　　乔继英认为，无论是治疗皮肤病还是癌症，图像可能只是一个参数，而治疗疾病需要多个参数。“从投资人角度来说，光看图像还不足以让我做出判断。我们更希望至少能解决一个小的问题，能做出一个临床辅助诊断。”
商业化挑战
　　IDC Digital预测，截至2020年，医疗数据量将达40万亿GB，预计约80%数据为非结构化数据。显然，人工智能在医疗领域有无限想象空间。
　　但是，人工智能在医疗领域实现商业化依旧面临诸多挑战。即便是在医疗领域渗透最广的Watson，其商业化路径仍在探索。“AI+医疗”的商业化还会面临一个医疗行业从业者都无法回避的问题，那就是医疗行业的公益性。“医疗行业不纯粹是商业行为导向，当医生应用人工智能来做辅助诊断的时候谁来付费？”邓侃表示，这个问题他经常被投资人问到。
　　互联网医疗创业大浪中，糖尿病领域的企业多如牛毛，利用人工智能做糖尿病管理，也是不少创业公司正在尝试的事情。慧控糖就是其中一家。慧控糖创始人杨枫认为，人工智能做糖尿病管理，个性化数据特别珍贵。“我们的经验是先从个性化数据这样的小数据着手，服务好每一个患者，这样患者更容易买单。患者愿意买单，你已经活下来了，等到数据大的时候再去发现规律。先有服务，后有数据，再有大数据。”
　　乔继英认为，AI适合解决的商业问题特征包括“行业存在持续痛点、流程重复、可进行数字化信息输入，问题可以细分并且有边界。”如果能为之提供解决方案，自然有人愿意买单。“医疗里的付费方包括保险、药企、医院等医疗服务机构、医生、患者。其中，医生是用户和决策者，患者是使用者，付费方是保险机构，整个链条比较长和复杂，不过把链条挖到底，总能找到愿意付费的那一方。”
　　“现在全世界都要做人工智能，国内的数据基础大，可能我们的速度更快，所以在人工智能领域国内企业有弯道超车机会。”杨枫对未来很乐观。
作者 | 卜艳
微信号 | angelyaya121
作者 | 李家辉
微信号 | lijiahui86
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