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　　编 | 十四

　　2月9日，原百度医疗事业部总经理李政如正式回应裁撤传闻：“我们在医药O2O领域探索后发现很难找到差异点，商业模式上院中数据、号源等优势不大，所以决定关停。”

　　从李彦宏在17届中国企业家论坛亚布力论坛的发言来看，裁撤的原因除了百度医疗事业部业绩不佳，医药O2O烧钱难盈利之外，更主要的是人工智能的大势，颇有种“神通广大，一统江湖”的味道。

　　裁撤之后，百度医疗事业部智能小e团队和拇指医生团队，转入AI体系，内容建设团队转入搜索公司， 其他业务将予以关停。押宝AI+医疗，解散整个医疗事业部，某种意义上也算是“梭哈”（Show hand）了。

　　本期的智能内参，我们推荐来自方正证券的互联网医疗深度报告，盘点AI+ 医疗产业链以及四类主要的创业模式。如果想收藏本文的报告全文，可以在智东西（公众号：zhidxcom）回复关键词“nc125”下载。

　　以下为智能内参整理呈现的干货：

　　互联网+难解决医疗痛点 AI+概念应运而生

　　2015 年 12 月诞生的乌镇互联网医院是第一家由互联网公司主导的互联网医院，此后的 2016 年多家互联网医院陆续上线。可以说，2016 年是互联网医院的发展元年。

　　从互联网改造医疗行业的角度来划分，中国互联网医疗发展经历了三个阶段：

　　1、信息服务阶段：互联网改造的是医疗的信息流，实现人和信息的连接；

　　2、咨询服务阶段：互联网改造的是健康咨询的服务流，实现人和医生连接；

　　3、诊疗服务阶段：互联网改造的是医疗的服务流，实现人和医疗机构的连接。

　　然而，互联网带来的模式创新没有根本上提升医疗供给端的服务能力，从而根本上解决医疗资源（尤其是医生）供不应求的局面。

　　与此同时，图像识别、深度学习、神经网络等关键技术的突破带动了人工智能（简称 AI）新一轮的大发展。“人工智能+医疗”概念应运而生。与互联网的不同，人工智能对医疗领域的改造是颠覆性的。

　　对人工智能医疗的需求主要基于几方面客观现实：一方面是优质医疗资源供给不足，成本高，医生培养周期长，误诊率高，疾病谱变化快，技术日新月异；另一方面，随着人口老龄化加剧、慢性疾病增长、对健康重视程度提高，医疗服务需求持续增加。

　　人工智能的核心能力实际上是人类自身已拥有的能力，但人类相比， 最大优势在于计算能力的高效，尤其在数据密集型、知识密集型 、脑力劳动密集型行业领。

　　在医疗领域，IBM Watson 可以在 17 秒内阅读 3469 本医学专著，248000 篇论文，69 种治疗方案，61540 次试验数据，106000 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在短时间内迅速成为肿瘤专家。

　　阿里云研究中心和BCG的最新合作报告指出，从技术突破和应用价值两维度分析，未来人工智能会出现服务职能、科技突破、超级智能三个阶段。基于数据的服务智能阶段将在接下来3-5年爆发：人工智能拓展、整合多个垂直行业应用，丰富实用场景。IDC Digital 预测，截止 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。

　　*AI+医疗发展的三大阶段

　　*2020 年人类产生的医疗数据总量预测

　　AI+医疗创企的四大门派

　　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。

　　AI+辅助诊疗：万亿级市场空间

　　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。

　　*医学诊疗模型

　　在AI+ 辅助诊疗的应用中，IBM Watson是目前最成熟的案例。