随着计算和存储的成本大幅下降，计算能力的显著增长，以及IT巨头所搭建的人工智能生态逐渐完善，人工智能初创企业的难度在降低。可喜的是，近两年人工智能也深受资本的青睐，2017年第一季度就有30多家人工智能企业获得融资，落实到具体行业中，医疗健康领域的人工智能创业公司表现尤为突出，关注度和融资量最高。

在虚拟助理、医疗大数据、医学影像、等医学领域，人工智能已经不再仅仅是探讨、研究了，大多数产品已经在服务我们普通大众。对此，动脉网对中国的医疗人工智能企业进行了盘点，了解一下中国医疗人工智能企业的发展现状。

此次，动脉网收集的医疗人工智能企业合计55家，共分为9个领域：虚拟助理、医疗大数据、医学影像、智能语音、健身生物技术、健康生活方式管理、医疗搜索、癌症早筛、人工智能芯片。

其中，上市公司有5家，获得融资的有24家，不包含上市公司，医疗人工智能创业企业共融资22.355亿人民币（数千万、数百万按照1000万、100万计算），未透露的有26家，参与医疗人工智能投资的机构和企业一共有59家（由于时间和信息量的关系，相信我们收集的数据并不全面，未收录到的企业和机构请与我们联系）。

>>>>医疗人工智能相关企业扫描

数据来源：动脉网，蛋壳研究院数据库

在动脉网统计的55家企业中，动脉网将其划分为9个领域。从事虚拟助手、医疗大数据、医学影像的企业最多。其中虚拟助手包括ET医疗大脑、百度医疗大脑、科大讯飞这些通用性医生助手，可在疾病风险预测、医学影像诊断、精致治疗方案、药效挖掘、新药研发、疾病监测及健康管理等多个领域，担当“医生助手”，当然虚拟助手也包含有若水医生、半个医生、多美小壹等这样的服务、导诊机器人。

当然从事智能语音的企业不仅仅只有2家，但是云知声和中科汇能，科大讯飞也将智能语音应用在了医疗，但是科大讯飞在医疗领域有三大业务，目标不仅仅是智能语音录入，所以将其归入虚拟助手。

值得一提的是西井科技，唯一一个从事人工智能芯片研究的公司，公司模拟人脑神经元工作原理而制造出的芯片，它既具备人脑的学习能力，又具备强大的特定运算能力，仅需一块邮票大小的芯片，就能模仿人类大脑在短时间内处理海量的感官信息。

数据来源：动脉网，蛋壳研究院数据库

从融资轮次来看，大部分医疗人工智能企业都处在A轮以前，最多也就是做到B轮，几家上市企业是将人工智能技术应用在医疗而不是依靠人工智能技术发家的。在统计的50家创业公司中（不包含上市公司），获得融资的24家，几乎占据一半，医疗人工智能创业企业共融资22.355亿人民币（数千万、数百万按照1000万、100万计算），融资最多是碳云智能A轮10亿人民币。

动脉网所搜集到的数据仅仅是公布出来的，很多企业很厉害，但是融资信息并没有公布，比如医渡云、旗瀚科技等，他们都很有实力，但是融资金额并未公布，加上这些“隐形富豪”，资本在医疗人工智能领域的投资辉增加8-10亿。

>>>>虚拟助理

前文提到，我将虚拟助理分为两类：通用性虚拟助理和服务、导诊型虚拟助理。通用型虚拟助理主要定位于做医生的助理，业务其实涵盖很广，几乎可以从事了人工智能在医疗领域的所有应用。

比如阿里云的人工智能规划布局中，ET将具备多项医疗能力，可在疾病风险预测、医学影像诊断、精致治疗方案、药效挖掘、新药研发、疾病监测及健康管理等多个领域，担当“医生助手”。

再比如科大讯飞在医疗上的布局，我们通常的理解因该是智能语音，其实除了这些还有医学图像辅助诊断、辅助诊疗系统，他们立志做的事情也是做好医生的助理，我们不要被标签化了！

另一种我以万物语联为例，作为一款工具型产品，医生实名机器人集合了人工智能、认知物联网、大数据、云计算等互联网3.0核心技术，以“机器人”的形式，提供对话、看护功能和设备辅助方案，帮助医生完成院前和院后90%以上重复性强、可替代的工作。

>>>>医疗大数据

医疗大数据的公司做的工作也不尽相同，奇云诺德，构建了一站式生物信息大数据平台，包括基因数据发动机、大数据挖掘软件、数据可视化工具以及订制化流程。想在基因数据解读行业做出一番事业。

医渡云利用医疗大数据解决方案帮助医院跨系统、跨业务进行医疗数据的高效存储、处理和分析，对非结构化数据进行结构处理，并帮助医院和医生提高临床服务质量、科研转化率和管理效率，这种医院数据的利用和结构化是现在很多公司在从事的事情。

还有一种是实际应用型的，比如说康安途，我们都知道这是一家做跨境医疗的公司，公司搭建全球医疗资源大数据库，通过深度挖掘约2700万篇科研论文和各类资料，康安途正在将各国的新药进展、医疗价格、发病率、医保覆盖等指标进行分析，建立全球医疗信息大数据库，搭建人工智能平台，为患者筛选出性价比最优的跨境医疗咨询方案。

这就是人工智能实实在在的应用，也许康安途技术，算法并不是最厉害的，但是利用人工智能确实帮助了公司的发展。

标准的医疗大数据是人工智能研发的基础，这些大数据公司很多也是未其他的人工智能公司合作，向他们提供数据服务。

>>>>医学影像

人工智能在医学影像中的运用估计是我们最为熟悉的。我们经常在网上看到相关信息，比如：人们有望通过手机诊断皮肤癌，准确率已经超过91%；FDA首次批准了一款心脏核磁共振影像AI分析软件；谷歌用深度学习协助病理学家检测癌症，准确率在89%等等。这些都是人工智能在医学影像上的应用。

在这次统计的10家融资企业中有9家都获得融资，当然从事医疗影像的公司不仅仅这10家，还有百度、阿里云、科大讯飞等上市企业，这里就没有计算在内。

人工智能在医学影像中的应用，主要是辅助医生做诊断，让医生做诊断的时候做到有理有据，从而减少误诊、漏诊率。在动脉网的调查中，医生反馈减少漏诊是目前人工智能对他们最大的帮助。

我们对比了中国和美国的医学影像现状，从影像方面的误诊人数来看，美国每年的误诊人数达到了1200万，而中国因为人口基数庞大，达到了惊人的5700万/年，这些误诊主要发生在基层医疗机构。

目前中国的医学影像正在从传统的胶片向电子胶片过渡，而美国传统胶片已经成为历史。电子胶片的广泛使用使得医学影像数据大幅度增长，美国的数据年增长率达到了63.1%，在中国也达到了30%。