2017年9月，动脉网在举办《2017中国医疗大数据与人工智能产业实践论坛》时曾用“破晓”来形容当时医疗人工智能所处的状态。

短短三个多月过去，这个行业的发展似乎已经让行业的认识看到了黎明。

据动脉网数据库显示：

2017年，医疗人工智能行业一共发生27起融资事件，如果算上几家没有公布消息的公司，2017年该领域融资总额超过17亿人民币，行业领跑者也已经进入B轮状态。

2017年，医疗人工智能行业相关政策也在逐渐推进。据动脉网了解，自从7月20日国务院发布《新一代人工智能发展规划》，中检所、CFDA都在积极与行业人士接触，相关政策、监管方案都在紧锣密鼓的制定当中。

2017年，阿里、腾讯、科大讯飞等科技巨头相继发布医疗人工智能产品，并将产品落地医院，结束实践的检验，并且以人工智能技术为基础，共建智慧医院。

2017年，全球各地的医疗和人工智能大牛回到中国，参与这股医疗AI创业浪潮。斯坦福大学教授邢磊、Deep Genomics联合创始人熊辉远、原飞利浦医疗放射解决方案首席架构师陶晓东……

2017年，各个医疗人工智能公司落地的医疗机构加起来超过1000多家，因为参加医疗会议的院长曾表示今年哪个医院不谈人工智能，感觉就OUT了。

2017年，医学人工智能联盟逐渐行成，大家开始了抱团发展，共同落地……

2017年，医疗人工智能行业对外公布的融资事件一共有27件，如果算上几家没有公布消息的公司，2017年该领域融资总额超过17亿人民币。其中天使轮基本发生在6月份之前，下半年很多公司获得A轮或者A+轮的融资，行业领跑者也已经进入B轮状态。据动脉网了解的信息，国内还有几家的融资消息但是并没有公布消息。

这些企业中，推想科技、深睿医疗、图玛深维一年内获得两次融资，而且最新一轮融资金额都超过了1亿，振奋了行业。

这些融资事件也透漏了一些融资的规律，其中在13起首轮融资中，4笔融资是数百万人民币，9起融资在1000万到3500万之间，占比69.2%。

8起A轮和A+轮融资中，有6起融资额在数千万人民币，2起融资略微超过1亿。另外，这8起融资，除了推想和深睿的A轮是在上半年，其他的都是下半年产生的。

2017年9月份，推想科技开启医疗AI的B轮时代，随后汇医慧影、医鸣技术、图玛深维也公布B轮融资信息，都已破亿。

相比于2016年的8起融资事件，今年医疗人工智能发展神速。但是在最近几个月，各家公司的产品相继成熟，在落地过程中除了成立联盟、共同发展，产品类似企业之间的竞争也在所难免。过了2017年，产品有重合的公司之间的竞争会越来越明显，能否拿到B轮，扛到C轮，除了要看产品，市场数据也是重要的考量因素。

《新一代人工智能发展规划》

《新一代人工智能发展规划》与医疗相关的有四个方面：

1、2025年前初步建立AI法律、伦理和政策体系

2、建立新一代人工智能基础理论体系和关键共性技术体系

3、加快培养聚集人工智能高端人才

4、发展便捷高效的智能服务

这个信息对于法律还是一片“空白”的医疗人工智能领域来说，意义深远。由于医疗人工智能是新型产业，它不可能像传统医疗器械那样走审批流程，即使是拿去申报，鉴于医疗的严谨性，监管人员也会更加慎重。

另外，作为医疗人工智能的基础——医疗大数据目前还没有健全的法律来规范。数据的归属权、使用权、医疗数据的隐私标准、数据安全性、责任规范以及法律能否包容创新所犯的非恶的错误问题都没有明确的法律指示。

缺乏法律规范虽然可以让医疗人工智能出现目前的繁荣景象，但是无规矩不成方圆，这样发展下去并不一定是好事。如果2025年以前可以形成初步的法律规范，虽然有可能出现行业洗牌的情况，但是会促进医疗人工智能更加健全的发展。

《国家卫生计生委办公厅关于印发糖尿病视网膜病变分级诊疗服务技术方案的通知》

卫计委组织专家结合当前糖尿病分级诊疗要求，研究制定了《糖尿病视网膜病变分级诊疗服务技术方案》，希望通过分级诊疗制度的实施，做到糖尿病视网膜病变的早期发现、早期干预，降低群众的疾病负担。

在卫计委的分级诊疗服务方案中，说的很明确，眼睛的问题需要转诊，但是血糖，血压，血脂的严格控制，患者的定期随访和教育必须落实在基层。而判断眼科疾病的医生很缺乏，利用人工智能进行糖网病的筛查是一种重要手段。而且对筛查后的患者进行健康管理也会成为企业的重要收入来源。

9月4日发布《医疗器械分类目录》

按照最新的分类规定，若诊断软件通过算法，提供诊断建议，仅有辅助诊断功能，不直接给出诊断结论，则申报二类医疗器械，如果对病变部位进行自动识别，并提供明确诊断提示，则按照第三类医疗器械管理。

值得关注的是，第三类医疗器械是需要做临床试验的，第二类器械有临床试验豁免目录，诊断软件申报是否能够享受豁免，CFDA还没有做出具体的规范。

该规范将于2018年8月1日实施，如果各个医疗人工智能公司的想要走医院采购这条路，那么获得CFDA认证是必经之路，如果要认证三类医疗器械，或者诊断类软件没有享受豁免，那么大量真实的临床应用数据将会为公司的申请提供巨大的帮助，为此动脉网整理了各大医疗人工智能公司的临床数据，以此了解他们的发展现状。

科技部公布首批国家新一代人工智能开放创新平台名单

15日，科技部召开新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会，标志着新一代人工智能发展规划和重大科技项目进入全面启动实施阶段。会议宣布首批国家新一代人工智能开放创新平台名单：

　　①依托百度公司建设自动驾驶国家新一代人工智能开放创新平台，

　　②依托阿里云公司建设城市大脑国家新一代人工智能开放创新平台，

　　③依托腾讯公司建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台，

④依托科大讯飞公司建设智能语音国家新一代人工智能开放创新平台。

8月初，腾讯发布了一款AI医学影像产品——腾讯觅影。腾讯觅影是首款AI食管癌筛查系统，准确率超过90%；在肺结节方面，觅影可以检测出3毫米及以上的微小结节，检测准确率超过95%。未来腾讯觅影将与医学院和医疗结构合作助力更多病种检测。

11月17日，人工智能医学影像诊断项目“腾讯觅影”在温州市中心医院正式上线，通过该系统，将大幅提高早期食管癌的检出率。

中检院正在开展医用AI的质量评价工作

当前，人工智能技术在医疗领域的应用发展较快，以医学影像、辅助诊疗和疾病预测为主的医疗人工智能产品大量涌现，为医疗器械质量评价和监管提出了新的要求和挑战。中检院作为国家监管技术支撑机构，承担了医疗人工智能产品质量评价与研究工作。（中国食品药品检定研究院（简称中检院），是国家食品药品监督管理总局的直属事业单位，是国家食品药品医疗器械质量检验的法定机构和最高技术仲裁机构。）

光机电室凭借在医疗器械软件检测方面经验丰富的优势，专门成立AI小组承担此项工作，AI小组成员为计算机软件、医学图像处理和数据挖掘、生物医学工程等领域专业出身。

AI小组近期开展了如下工作：

        1、承接了数十个医疗人工智能产品。主要涉及糖网病变筛查辅助诊断、肺癌筛查辅助诊断、皮肤癌筛查辅助诊断、脑肿瘤辅助诊断、胸部X射线影像辅助诊断和骨折辅助诊断等领域。

        2、多次召开产品专题技术研讨会。针对每个产品，与企业工程师就数据组成、数据结构、算法框架、模型调优、临床使用等方面进行深入讨论。

        3、持续与审评中心、中科院及业内技术专家进行了产品质量评价方法讨论。医疗人工智能产品不同于传统医疗器械软件，以往的检测方法不能全面的评价产品质量，尤其是人工智能产品在训练用数据集质量、算法模型鲁棒性、算法框架实时迭代风险等存在焦点问题。研究小组与专家们正在形成初步共识。

大公司有能力独立研发新的领域。创业公司也有自己的思路：组建医学人工智能联盟。比如说从事眼底糖网筛查、智能语音录入、病理图像识别、放射影像识别、辅助诊疗系统研究的公司，产品成型以后，可以组成一个联盟，大家在平等互惠的前提下，达成一起落地医院、资源数据共享的合作，这样可以抱团行成更强竞争力和影响力。

目前行业已经存在两个比较知名的联盟，一个是中国医疗器械行业协会医疗人工智能专委会，专委会隶属中国医疗器械行业协会，协会的业务主管单位为国务院国有资产监督管理委员会，并接受国家食品药品监督管理总局（简称CFDA）的业务指导。

协会的发起单位一共有24家，包括谊安医疗、中科汇能、推想科技、医拍智能、经纶世纪、北京大学第三医院、郑州大学第五附属医院等。

另一个是由浙大发起的医学人工智能联盟。

这个联盟共有12个成员，除了浙江大学之外，还包含了10家医院和微医云。

作为联盟的副理事长单位，微医表示将微医云的云计算和云存储能力向全行业开放，联合联盟成员以及更多的医疗机构、医生团队、医药企业和研究机构多向合作，共同推动中国智能医疗的发展。

这个联盟同时也是产、学、研结合的良好体现。医院提供数据、场景、需求，浙江大学、医院、微医云共同研发，然后有微医云将研发的产品进行产业转化，以最快的速度将最先进的研究成果分享给大众。

另外，10月底，腾讯觅影联合包括西安第四医院在内的69家“西部眼科联盟”成立“人工智能医学影像联合实验室”，则展开了腾讯觅影在眼部疾病领域的筛查应用。

综合下来，医学人工智能合作研发的新形势有两种，一种是独立研发、另一种是组建联盟。他们的出发点不是像阿里、百度那样组建一个全面的平台，而是根据实际的临床需求、医院需求和公司需求自然行成的一种商业或研发模式。

“医学影像人工智能+”这种概念就像“互联网+”一样，虽然目前的合作领域是临床信息、基因检测、病理信息等，但是未来一段时间它可以和更多医疗人工智能领域合作。而且以后也不仅局限于以医学影像人工智能为中心的合作方式，也有可能是各医疗人工智能领域的交叉合作。

这种形式可以助力医学AI产品的落地，让医学AI产品更加的接近医院、医生的真实临床场景，做好医生的助手。

在医疗人工智能领域布局最全、成果最多的上市公司当属科大讯飞。

语音电子病历产品，随时口录，让医生不用熬夜写病历。通过讯飞领先的人工智能语音识别、自然语言理解技术，结合专业级的定向麦克风，让医生在进行诊疗的同时实现病历的结构化录入，提高医学文书工作效率和病历质量。

影像辅助诊断系统，让医生拥有一个懂医“孙悟空“，火眼金睛，明察秋毫。基于图像识别和深度学习技术，科大讯飞医学影像辅助诊断系统能够结合医学专家诊断经验和大量样本数据，自动从医学影像中检出病灶并对良恶性作出判断，辅助医生快速、准确地完成影像诊断。

智医助理，让每一个医生背后都有一个豪华的专家团队。基于深度学习技术，结合医学专业教材、临床指南和经典病例等资料，“智医助理“能够辅助基层医生问诊，提出诊疗建议。2017年科大讯飞与清华大学联合研发“智医助理”并参加国家临床执业医师资格考试综合笔试评测，日前测试成绩正式对外公布：“智医助理”以超过合格线96分的优异成绩通过评测，成为全国乃至全球第一个通过国家执业医师资格考试综合笔试评测的人工智能机器人。

科大智能通过定增配套募资方案，于2017年9月引入宿迁京东锦泉企业管理有限公司（公司实际控股人为刘强东）的4亿元资金。

科大智能面向医疗领域推出了健康顾问机器人和医疗影像分析机器人。健康顾问机器人通过“机器视觉+自然语言分析+可穿戴设备”的技术应用，获取用户健康信息，使用大数据分析对照相关指标，能够帮助医生提前发现健康隐患，实现预防关怀。此外，机器人还能够根据当前病症情况，结合大数据分析推进治疗方案。

另外，雅森科技的A+轮的投资方就是科大智能。

“在未来的十二年，我们将把集团所有的产品、业务、服务全面技术化，构建一个以云计算、人工智能、机器人技术为核心的智能化商业体。”刘强东表示。

今年阿里在医疗AI领域的探索让人赞叹

今年3月，阿里ET医疗大脑上线，在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、精准治疗方案、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”。

与正式推出ET医疗大脑同日，阿里云宣布，联合英特尔、linkdoc（零氪科技，一家致力于肿瘤大数据研究的创业公司）启动天池医疗AI系列赛，启动为期三年的医学AI算法众智比赛。第一季比赛，围绕全球第一高发恶性肿瘤——肺癌展开。

“Doctor You”的智能医疗系统可以提供医学影像云平台、肺结节智能检测、科研数据平台和医师能力培训平台四种解决方案。

今年8月，腾讯发布“腾讯觅影”，这是腾讯公司首个应用在医学领域的AI 产品。

腾讯觅影包含有6 个人工智能系统，涉及疾病包含食管癌、肺癌、糖网病、宫颈癌和乳腺癌。其中，其早期食管癌智能筛查系统最为成熟，实验室准确率在90%，9月12日，腾讯觅影食管癌早期筛查系统在广西壮族自治区人民医院上线。

11月15日，“腾讯觅影”入选人工智能“国家队”，这离腾讯觅影的诞生仅过去短短3个月时间。

2017年，百度医疗事业部裁撤，并永久关闭“百度医生”标志着百度退出移动医疗。但是基于人工智能技术的百度医疗大脑却依旧在发挥作用，今年4月，百度医疗大脑宣布与国内社区医疗服务领导者社区580合作，将人工智能赋能医疗社区，并上线“美乐医”为用户带来24小时医疗咨询服务。此次百度医疗大脑与社区580的签约合作，将为分级医疗注入人工智能的“技术大脑”。

最近，随着人工智能的火热，有些人开始讨论，这一波人工智能浪潮在医疗领域可以持续多久，会不会像上一次移动医疗那样只是热闹一段时间。

这些问题其实可以从一个侧面来回应。今年有很多人工智能技术大牛和GPS以及大型药企的高管进入医疗AI这个行业。

2017年3月，原飞利浦医疗放射解决方案首席架构师陶晓东掌舵讯飞“AI+医疗”，加强医学影像方面的研发；

2017年6月，国际知名基因+人工智能科学家熊辉远将加盟推想科技，推想试图引入基因数据并开拓海外市场；

2017年8月，斯坦福大学终身教授邢磊加盟，汇医慧影拟实施全球优才计划；

2017年10月，飞利浦、GE高管席渭龄、丁伟纷纷加入推想科技，负责市场营销工作；

另外，原百度深度学习研究院杰出科学家吴韧加盟希氏异构，西门子大中华区副总裁、医疗服务领域总裁乔昕创办深睿医疗……

这些牛对人工智能技术或者医疗市场有着充分的理解，正是看到了医疗人工智能无限的潜力，才决定重启一段新的旅程。

另外从人才加盟的时间，我们可以看到：上半年，各家公司都在深挖技术大牛，重心会在产品和技术上，到了下半年，医疗市场营销专家、尤其是拥有GPS背景的高管，受到公司热捧，这从侧面反映公司的重心已经开始往市场、法规验证和销售方面转变。

2017年，医疗人工智能领域可谓是喜事连连，前途是光明的，但是对于部分公司道路却很坎坷。

首先，中国大部分医疗人工智能企业的底层技术并不比美国的好，但是我们在这个领域的应用却不比美国差，其中一部分原因是我们在法规和监管方面相对于美国来说要弱很多，尤其是是医疗数据和市场准入方面，这在一定程度上加速了行业的发展。

但是，最近国家也意识到了这个问题，正在制定相关的政策，政策出来以后，行业会更加规范，有些事情就做不了了。企业要提前做好准备。

第二，目前该领域部分行业小巨头已经显现，在产品成熟的基础上，他们预计会在近期拿到CFDA的认证，这样他们的竞争优势会更加明显，对于刚起步的公司他们的竞争压力会越来越大。

第三，融资热潮过去以后，整合在所难免，下一波的融资会相对困难，尤其是B轮和C轮的融资。能否在拿到下一轮的融资之前，给医院和投资机构漂亮的产品和运营数据，关乎未来发展，毕竟AI人才的成本太高，A轮融资能耗多久企业自己心知肚明。

做好迎接暴风雨的准备，防范于未然，才能在下一步的竞争中存活。