一文详解森亿智能、开立医疗与腾讯觅影代表的AI医疗三足鼎立模式

算力大爆炸

“金九银十，吃药喝酒”，九月A股市场健康中国概念表现亮眼，截至昨日收盘，健康中国概念月涨幅高达7．50％，而同期上证指数涨幅仅为3．43％。

A股市场的资金都是睿智的、理性的，之所以选择健康中国进行配置，必然是因为看好中国医疗行业和企业的发展。

而AI+医疗是医疗行业未来发展趋势，目前我国AI医疗已形成以传统医疗相关企业、AI医疗创业公司及互联网平台巨头三类企业为主的布局，那么如今我国AI医疗发展的底气如何呢，算力智库将通过三类企业的案例视角进行分析挖掘。

传统医疗企业：

赋能设备，数据的挖掘机

传统医疗器械企业是AI医疗领域一股重要力量，因为深耕医疗领域，这类企业对医疗行业痛点与用户需求更加了解，且AI医疗也可以作为器械产品附加值产生效益。有设备就更容易获取数据，且更容易接触到医疗数据的获取渠道，所以堪称AI医疗领域数据的挖掘机。

开立医疗（300633．SZ）主营业务为医疗诊断设备的研发、生产与销售，主要产品包括医用超声诊断设备（主要为彩色多普勒超声诊断设备与B型超声诊断设备）以及医用内窥镜设备等。

据2018年年报显示，公司医疗器械行业库存量（台）3660台，累计1．44万台，依托各类产品型号设备，获取了医学影像领域较多数据。

开立医疗主要AI医疗设备如下：

高端智能彩超S60

资料来源：公开资料

据公司官网显示，S60搭载Wis＋平台，基于80万张三甲医院高质量超声图像及专家标注的标准切面图像，将这些高质量图片融入人工智能系统进行不断训练，在经历大数据采集、专家标注、智能学习等过程后，Wis＋平台最终得到智能、准确、高效的诊断结果。

高清电子内镜HD－550

资料来源：公开资料

据公司公告，iEndo是基于人工智能的内镜诊断平台，具有原生数据、开放平台、融合显示三大特点。HD－550是搭载iEndo智能平台的全高清电子内镜系统，采用GPU架构，结合数字化图像算法处理，形成多光谱成像、多种特殊光照明模式，突显粘膜血管微细结构，全面提升早癌诊断准确率。

以智能超声为例，公司依托智能设备从前端信号处理每一环节采集无损声学数据。

资料来源：公开资料

目前，除开立医疗外，万东医疗、乐普医疗等传统医疗器械企业也纷纷进军人工智能医疗领域，并推出了AI医疗设备产品。

资料来源：算力智库整理

相对初创企业和互联网企业而言，传统医疗器械公司依托自身设备在各自专业领域获取数据上较为容易，且渠道较广。但实际上国内大部分的医疗数据都掌握在医院等医疗机构手中，传统医疗器械企业通过产品设备和合作医疗机构渠道获取的数据仅仅是冰山一角。

初创AI医疗企业：

B端合作，技术的桥头堡

初创AI医疗企业深耕技术研发及相关垂直领域，通过与B端医疗机构合作，向医院提供医院管理、辅助诊疗等服务，虽然商业模式及变现能力略显不足，但是其在技术开发上优势明显，堪称AI医疗领域技术的桥头堡。

医疗大数据平台森亿智能主营业务为数据治理、临床科研、辅助诊断。其中，在辅助诊断方面表现突出，与其达成合作的医院已超数十家。

2019年七月，森亿智能完成2．5亿元的C级融资，据悉，本轮融资是由腾讯领投，国药资本跟投。从2016年4月成立，到同年11月获得真格基金、华岩资本、树兰医疗近千万天使轮融资，再到完成A轮、B轮、C轮融资，森亿智能仅用了三年时间。

从纸面实力来看，森亿智能这个初创企业已构建了多达300多人的团队。其中医学背景超过百人，硕士、博士占30％，研发团队发表SCI论文40余篇。首席科学家王飞博士在AI以及医疗信息学相关的顶级会议与杂志上发表了超过200篇论文，引用超过7000次。据公开资料显示，在研发的投入上，接近总营收的7成。

资料来源：公开资料

森亿智能主要AI医疗技术：

VTE预测系统

静脉血栓栓塞症（VenousThromboembolism，VTE）是第三大常见的血管疾病，其特点是预警难，致死率高。在AI介入之前，医院通用的方法是护士基于一张评分量表，在出入院和手术前后分4次对病人进行打分。这样的做法一是实时性与准确性不足，二依靠传统的人工统计分析和判断会耗费大量医务工作者的时间精力，且易产生误诊、漏诊。

森亿智能通过医学自然语言处理与机器学习方法，整合医院内部病历、检查、检验等各个信息系统，采集VTE的风险关键指标，通过大数据机器学习，形成一套智能化的静脉血栓栓塞风险预测工具、推荐个性化治疗的辅助诊疗工具。该预测工具嵌入到医院的电子病历系统，可实时监控、预测每例患者的VTE发生风险，从而降低VTE的发生率，有效提供有价值的解决方案，降低不必要的医疗成本。

据悉，医生借助森亿智能的VTE预测系统，VTE的识别率比纯人工提高了20％－22％。该系统在上海第十人民医院的应用被国家卫健委评为人工智能应用落地30最佳案例，并已同步在江西、四川等地的部分医院进行了部署。仅以辅助诊断为例，类似的解决方案还可以拓展到其他病种，通过AI临床辅助进行优化。

资料来源：公开资料