騰訊AI醫(yī)療落入窘境
據(jù)網(wǎng)絡(luò)公開(kāi)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),騰訊投資輪次及次數(shù)分布情況如下:天使、Pre-A輪和小資金量戰(zhàn)略投資總共7次,A輪-C輪共31次,C+輪及之后為3次。投資范圍包含了丁香園、微醫(yī)、卓健科技、醫(yī)聯(lián)、好大夫等互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療獨(dú)角獸,還有以特殊人群行為管理和人工智能為基礎(chǔ)的健康科技公司量子健康QTC Care、提供醫(yī)療人工智能解決方案的森億智能等等。
在不斷進(jìn)行AI醫(yī)療產(chǎn)品研發(fā)和大規(guī)模的投資下,騰訊之于醫(yī)療大健康的成本投入也在持續(xù)增長(zhǎng)。
關(guān)于騰訊投資醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的數(shù)額,早在2018年就超200億元,騰訊整體營(yíng)收成本也處于上升態(tài)勢(shì)。騰訊財(cái)報(bào)顯示,2019年騰訊營(yíng)收成本持續(xù)上升,第四季度更是以近600億元?jiǎng)?chuàng)下歷史新高,盡管最近三個(gè)季度的營(yíng)收在保持增長(zhǎng),但毛利潤(rùn)卻基本持平。
至于騰訊AI醫(yī)療商業(yè)化何時(shí)成熟,騰訊副總裁丁珂曾答到:商業(yè)不是騰訊醫(yī)療的第一步。
或許從組建開(kāi)始,“騰訊覓影”就被指定在目前不考慮盈利的位置。但騰訊智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群為醫(yī)療、交通、教育等不同產(chǎn)業(yè)提供定制解決方案將會(huì)產(chǎn)生很大的銷(xiāo)售、開(kāi)發(fā)成本,勢(shì)必會(huì)影響其整體的利潤(rùn)。而且,第一步不考慮,那第二步呢?AI醫(yī)療前期的投入能否收獲同樣的回報(bào),還是個(gè)未知數(shù)。
綜上,騰訊通過(guò)自建和投資等方式在醫(yī)療大健康領(lǐng)域進(jìn)行了不少探索,在這過(guò)程中,付出了高投入的代價(jià)也遇到了一些挫折,但終歸有收獲。那年,騰訊覓影發(fā)布會(huì)當(dāng)天,馬化騰在朋友圈發(fā)了六個(gè)字:一小步,有希望。
AI抗疫,危機(jī)與轉(zhuǎn)機(jī)共存
騰訊醫(yī)療的“有希望”傳遞到了今年疫情的防控中。
2020年新冠肺炎疫情“黑天鵝”突襲,至今為止全球疫情還肆虐中,而在防控疫情的過(guò)程中AI的應(yīng)用非常廣泛,從大數(shù)據(jù)監(jiān)控、輔助醫(yī)療影像篩查到智能體溫測(cè)量如影隨形。
對(duì)于騰訊、阿里、百度等開(kāi)展AI醫(yī)療的企業(yè)來(lái)說(shuō),疫情是危機(jī)也是轉(zhuǎn)機(jī),AI醫(yī)療技術(shù)和產(chǎn)品在疫情得到了進(jìn)一步的檢驗(yàn)和普及。
疫情來(lái)勢(shì)兇猛,國(guó)內(nèi)外基礎(chǔ)防疫和應(yīng)急體系受到挑戰(zhàn),大量的防護(hù)物資出現(xiàn)供應(yīng)缺口、基層醫(yī)護(hù)人員緊缺問(wèn)題凸顯,困擾著醫(yī)療系統(tǒng)的高效運(yùn)營(yíng)。經(jīng)此一疫,人們看清了醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的薄弱點(diǎn)也看到了AI醫(yī)療帶來(lái)的希望。
阿里達(dá)摩院上線基因測(cè)序AI算法,提高效率的同時(shí)還可精準(zhǔn)分析病毒變異情況;同時(shí),達(dá)摩院的醫(yī)療影像AI在武漢火神山、鄭州人民醫(yī)院等168家醫(yī)院上線,診斷病例超過(guò)29萬(wàn),極大程度上降低了醫(yī)師的工作量。
騰訊則與鐘南山院士團(tuán)隊(duì)達(dá)成合作,共同成立大數(shù)據(jù)及人工智能聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室,目的是以大數(shù)據(jù)及人工智能攻堅(jiān)流行病、呼吸疾病和胸部疾病的篩查和防控預(yù)警。此外,“騰訊覓影”AI影像醫(yī)療和騰訊云技術(shù)的人工智能CT設(shè)備,也在湖北多家醫(yī)院部署協(xié)助醫(yī)生對(duì)新冠肺炎進(jìn)行診斷,提供輔助診斷參考,提升工作效率。
疫情期,AI影像醫(yī)療被委以重任是對(duì)AI醫(yī)療的肯定也是對(duì)其背后研發(fā)公司的認(rèn)可。
疫情爆發(fā)前,AI影像醫(yī)療技術(shù)已走過(guò)四、五個(gè)被市場(chǎng)檢驗(yàn)的年頭。一方面,AI醫(yī)學(xué)影像用于簡(jiǎn)化幫助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)微小病灶、快速得出量化指標(biāo)這一流程。另一方面,AI醫(yī)學(xué)影像與醫(yī)師協(xié)作的方式大幅提升檢查效率,縮短了醫(yī)師看影片的時(shí)間從而減輕其工作量。

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