【本期導讀】

近期，國際上各大科技公司，包括HIT行業的巨頭公司紛紛布局AI領域，或是聯合醫療機構開發相關產品，或是將現有產品與AI融合，例如微軟聯合印度阿波羅醫院開發心臟病診斷產品；美國Epic公司和語音識別廠商Nuance公司的合作，Epic將在現有的HER產品中集成AI虛擬助手功能。

從投資情況來看，近期全球投資活動，主要集中在藥物研發、醫療影像、基因檢測等細分領域。基因檢測領域似乎正迎來策馬奔騰的春天，除了日新月異的技術和源源不斷的投資，近日又迎來一大利好，美國「醫保局」將晚期癌症患者使用新一代測序納入醫保覆蓋範圍，這種政府層面主導的政策支持，勢必將進一步推動基因檢測產業的發展。

在健康醫療大數據方面，以色列政府近日批准了一項國家數字醫療計劃，將建設國家醫療大資料庫，但此舉在以色列國內引發了大量反對聲音，批評人士指出此舉存在大量患者隱私泄露的風險，敦促政府放緩速度。數據安全問題同樣也是我國健康醫療大數據發展所遇到的難點，健康醫療行業因為數據涉及到個人隱私，且分散在各個不同醫療機構內，因此在數據共享與開放過程中存在諸多問題與障礙，本期大咖觀點中黃院士將區塊鏈去中心化、無法篡改、支持多簽名複雜許可權管理等優勢與人工智慧結合起來，構建以患者為中心的醫療服務新模式，或許是破解該難題的最佳方案。

在人工智慧探索實踐方面，廣州市婦女兒童醫療中心近日在基於深度學習診斷眼病和肺炎兩大類疾病的研究成果，登上了世界頂級期刊《細胞》的封面文章。這不僅是中國研究團隊首次在頂級生物醫學雜誌發表有關醫學人工智慧的研究成果,也是世界範圍內首次使用如此龐大規模標註好的高質量數據進行遷移學習，並取得高度精確的診斷結果，實現用AI精確推薦治療手段的突破。

一、行業動態

以色列斥巨資建設國家醫療大資料庫

3月25日，以色列政府通過一項健康醫療領域的「大資料庫」國家計劃，預計投資總額近10億新謝克爾（約合2.9億美元）。

以色列總理辦公室當天發表聲明說，根據這一計劃，以色列將在全國近900萬居民的健康醫療記錄數字化基礎上，建立該領域的國家級「大資料庫」。在保護隱私和信息匿名的前提下，血型、ＤＮＡ等數據將用於全球範圍內的學術研究和產業發展。

以色列總理本雅明·內塔尼亞胡當天在內閣例行會議上說，該計划具有「重要的、突破性的歷史意義」，數字健康產業將立足於大數據、人工智慧和互聯互通方面得以發展。

屆時，醫保基金、醫院和私人診所等所有數據來源都將實現「互聯互通」，以色列也將制定相關法律，規定數據使用許可權和保護個人隱私等。同時，以色列將激勵更多國內外的高科技公司投資數字健康領域，推動技術和產品出口，加強國際合作。

據悉，經過近２０年的數據收集，以色列目前大約９８％居民的醫療檔案都實現了數字化。以色列總理辦公室主任艾力·格羅納表示，以色列將進一步優化升級現有的數字醫療檔案，以便日後幫助醫生更好診斷病人。

不過業內人士表示，以色列政府的步子走得「有些超前」，對於該國整個醫療大數據的開放必須「慎重考慮」。他們擔憂商業公司可能會利用「大資料庫」開發出病人無力承擔的昂貴藥物和治療方案，賺取利益。同時，批評人士指出此舉存在大量患者隱私泄露的風險，敦促政府放緩速度。

（來源：新華網，NCG整理）

微軟發力醫療AI，聯合阿波羅醫院開發心臟病診斷產品

微軟和阿波羅醫院發表聯合聲明，表示雙方將結成戰略同盟，聯手設計新的機器學習演算法，用於預測心臟疾病的風險，並協助醫生迅速找到相關治療方法。

阿波羅醫院是印度首家被國際醫療衛生機構認證聯合委員會（JCI）認證的醫院。阿波羅擁有世界一流的心臟科學、骨科、神經科學、急診、癌症和器官移植中心。

「我們與阿波羅醫院的合作，將我們在人工智慧和機器學習領域的特長和阿波羅醫院在心臟病方面的專業知識和經驗結合到了一起」，微軟人工智慧研究中心副總裁Peter Lee說道。

目前雙方正在開發一個用於確定心臟健康狀況的人工智慧API。

除了與阿波羅醫院合作，微軟近日還宣布推出MicrosoftGenomics服務。MicrosoftGenomics服務通過利用和處理基因數據，來幫助醫學研究者發明更精準地治療癌症等疾病的藥物。比如，通過分析患者的健康和腫瘤細胞組織以及其他患者的醫療數據（包括治療方法和結果），醫生能夠選擇最有效的治療方案。

Microsoft Genomics服務是微軟Healthcare NExT的一部分，HealthcareNExT是微軟發起的通過人工智慧和雲計算來加速健康保健行業的創新。在擁有大量準確醫療數據的前提下，微軟希望通過部署在雲上的AI工具來幫助研究者更快地發現癌症等疾病的治療方法。而一個處理基因數據的通用流程，可以有效降低可能影響數據的偽影和噪音，有助於AI驅動下的精準醫療。

目前，Microsoft Genomics已經面向美國、西歐和東南亞的用戶提供服務。

（來源：雷鋒網，NCG整理）

Epic將Nuance AI虛擬助手集成到EHR中

在HIMSS18會議期間，美國EHR巨頭Epic公司與語音識別廠商Nuance公司（Nuance Communications, Inc. NASDAQ:NUAN）宣布達成合作，Epic將把Nuance公司AI驅動的虛擬助手集成到EHR中。

Epic Systems成立於1979年，是美國的一家私人控股的信息技術公司，主要銷售電子健康檔案，為客戶提供創新的醫學系統技術解決方案。近7年連續入選美國最佳醫療服務商。該公司的客戶很多都是美國醫療保健行業的傑出代表，例如克利夫蘭醫學中心（ClevelandClinic）、約翰·霍普金斯大學、悉達斯-西奈醫院（Cedars-Sinai）和健康維護組織（HMO）巨頭凱澤醫療集團（Kaiser Permanente）等。

該合作將包括三項產品創新，這三項創新工具都可以在iOS和安卓的移動設備上運行。

1、Epic Haiku將創建虛擬助手驅動的工作流程，例如詢問患者信息和實驗室結果；

2、通過Epic Rover，護士可以使用虛擬助手與流程圖進行對話交流，以輸入並確認患者生命體征；

3、Epic Cadence將為調度人員，特別是那些有殘疾的人員提供一個與虛擬助手交談的平台，以檢查提供者時間表，並通過語音和自然對話創建、查找和取消患者預約。

Epic總裁Carl Dvorak在一份聲明中表示，「Nuance虛擬助手具有會話式AI功能，可擴大醫生和護理團隊獲取和檢索患者信息的方式。期望這些工具成為改變醫生記錄內容和記錄方法的催化劑。」

（來源：HIT專家網，NCG整理）

美國「醫保局」將晚期癌症患者使用新一代測序納入醫保覆蓋範圍

美國癌症新一代測序檢測醫保覆蓋方案最終出爐。3月16日，美國醫療保險和醫療補助服務中心（以下簡稱CMS）敲定對晚期癌症患者使用新一代測序（以下簡稱NGS）診療的醫保覆蓋認定，其中涵蓋診斷性實驗室檢測。

CMS相信，當這些測試被用作伴隨診斷時可以幫助患者和腫瘤學家做出更明智的治療決定，從而使得某些基因突變的患者精準地接受美國食品和藥物管理局（FDA）批准的治療方案。此外，當已知的癌症突變不能與治療方案相匹配時，使用NGS的診斷結果可以輔助確定患者參與癌症臨床試驗的候選人。

此外，隨著NGS納入醫保，患者的經濟壓力或將有所改觀。CMS一名負責人Seema Verma說：「我們希望能夠為癌症患者拓寬獲取創新診斷方法的途徑，擴大醫保覆蓋範圍更好地幫助他們，這也是為什麼我們要建立清晰的醫保覆蓋路徑、同時支持提供測試服務實驗室的原因。」

從長遠來看，CMS決策將促進其他公司和醫院通過研究收集證據以驗證其新一代測序（NGS）測試並獲得FDA批准。預計幾年之內將有更多的公司和醫療中心獲得FDA批准提供全面的癌症測序。

（來源：財新健康點，NCG整理）

二、投資併購

雲勢軟體獲4000萬元+融資，加速AI輔助藥物研發

3月22日消息，生命科學領域雲解決方案提供商雲勢軟體完成2000萬人民幣+350萬美元的新一輪融資，本輪由東方富海領投，藍湖資本和老股東斯道資本跟投。該筆融資於2018年年初敲定，目前已全部到賬。

雲勢軟體是專註於生命科學領域雲解決方案的SaaS服務商，致力於運用先進的雲平台、大數據分析和人工智慧技術，為製藥、醫療器械、動物健康、作物科學、營養保健等行業公司及CRO醫院等臨床相關機構, 提供簡單、安全、高效、合規的信息自動化管理雲端解決方案。

雲勢軟體已經開發出全球首款人工智慧藥物發現引擎（AI Driven Drug Discovery Engine），致力於大幅提高新葯發現效率，不僅可以縮短新葯研發周期，而且可以通過機器學習得到葯與葯之間、葯與疾病之間、葯與基因之間等常規方法難於發現的關係，還可以解釋其內在的邏輯聯繫。目前這項技術在國內外醫療行業中均處於領先地位。

雲勢軟體創始人兼CEO張英男表示，2018年的工作重點是迅速將與美國康奈爾大學合作人工智慧輔助藥物研發產品落地，現在正在籌建紐約分公司，全力組建在新的產品領域，面向全球領先葯企的顧問團隊。

（來源：品途商業評論，NCG整理）

推想科技完成3億元B+輪融資，繼續深耕AI+醫療影像

近日獲悉，推想科技已在2018年2月獲得襄禾資本、尚珹基金、元生資本、紅杉資本、啟明創投投資的3億元新一輪融資。這是推想科技2016年2月獲得天使輪融資以來，兩年內的第4輪融資，總額為4.8億餘元。推想科技前3輪融資情況如下：

2016年2月，推想科技獲得1250萬天使輪融資，投資機構包括英諾天使基金、臻雲創投以及原快的CEO呂傳偉個人；

2017年1月，推想科技獲得5000萬A輪融資，本輪投資由紅杉資本中國基金領投，廣發證券直投部跟投；

2017年9月，推想科技宣布完成1.2億元B輪融資，由啟明創投領投，元生資本、紅杉中國聯合投資，泰合資本擔任獨家財務顧問。推想科技表示，新一輪資金將持續投入AI醫療影像產品的研發、生產以及國際化營銷。

肺部結節篩查是推想科技人工智慧輔助診斷產品最初的切入點，目前肺部AI產品相對成熟落地，並將增加新功能逐步投入醫院中。其研發的腦部AI產品系列的腦卒中方案也已經投入多個卒中中心。此外，心臟AI輔助篩查，骨折AI輔助篩查，腹部AI系列的肝臟產品，乳腺AI輔助篩查已進入單中心、多中心測試。

截至2018年2月統計，在復旦全國醫院的排行榜中，排名前10的醫院，推想AI已部署上線7家；前50的醫院推想AI已進入25家，為近45萬病患提供了輔助診斷。

2017年，推想科技在上海、武漢、大連、廣州等城市成立了執行點，拓展全國市場。此外，推想科技還成立了美國，日本、德國三處海外分部，開始用國際化布局來推進AI商業模式的落地。目前為止，推想在日本已完成1家醫院的正式裝機使用，考慮到美德的醫療環境差異，推想將嘗試多種合作模式，從而以中國為核心輻射全球市場。

（來源：36氪，NCG整理）

twoXAR獲1000萬美元A輪融資，用AI縮短藥物研發周期

通過AI平台研發新葯的生物製藥公司twoXAR宣布，他們已經獲得了由SoftBank Ventures領投的A輪融資1000萬美元，AndreessenHorowitz生物基金和OS Fund聯合參投。

twoXAR位於美國加州，由Palo Alto在2014年創建，公司致力於通過大數據、雲計算與AI的結合，可以實現「量級更快，更便宜，更準確」地選擇有潛力的候選藥物。

一般來說，傳統的藥物研發需要10 - 15年時間，並需要通過美國食品和藥物管理局複雜的製藥審批，而候選藥物極有可能在漫長的等待中產生不確定性。在藥物研發模式和策略上，該公司利用AI技術，大幅縮短從發現確定藥物新分子到完成臨床前驗證的周期，創紀錄地縮短至3個月，然後選擇與大型醫藥公司等合作夥伴合作，共同將臨床前先導候選藥物推向臨床開發。這對醫藥行業的潛在影響將是巨大的。

（來源：動脈網，NCG整理）

牛津納米孔新一輪融資1億英鎊，新型測序儀將投入市場

3月20日，牛津納米孔科技有限公司（OxfordNanoporeTechnologies Limited，簡稱牛津納米孔）宣布獲得1億英鎊（約1.39億美元）的新一輪融資。本輪融資的參與機構包括新加坡政府投資公司（GIC）、建銀國際（CCBI）、澳大利亞養老金管理機構HostPlus基金公司，以及部分現有股東。

牛津納米孔總部位於英國，是目前世界上唯一一家研發出攜帶型實時DNA/RNA測序儀的生物技術公司。牛津納米孔測序技術的獨到之處還在於它能夠對RNA進行直接測序，從而提供全長轉錄和對病毒基因組進行分析，它能夠精確量化基因表達分析、實時檢測修飾鹼基、以及簡化工作流程。

此次募得資金主要用於公司下一階段的業務擴張，公司將建一個全新的、高產能的生產基地，以滿足市場對牛津納米孔測序儀產品日益增長的需求。同時，公司將進一步擴大服務市場和銷售團隊，目前公司市場已覆蓋全球70多個國家。

另外一部分資金將用於產品的研發，以持續擴大公司納米孔測序儀產品家族。繼目前已投入市場的口袋測序儀MinION和台式測序儀GridION，高通量測序儀產品PromethION以及袖珍型、可用於單次檢測的Flongle也將會投放市場。

（來源：Businesswire，NCG整理）

三、大咖觀點

新加坡科學院院士黃銘鈞：如何用人工智慧＋區塊鏈促進智能醫療服務

黃銘鈞：新加坡科學院院士、新加坡國立大學傑出教授、浙江大學長江講座教授、ACM和IEEE會士、浙江省人工智慧發展委員會委員。

3月23日，黃銘鈞院士在杭州蕭山舉辦的「大數據、人工智慧、區塊鏈在醫療健康領域的應用和進展」高端研討會上發表了題為《數據, 區塊鏈, 人工智慧--引領醫療革新》的主題報告。

一、智能醫療：人工智慧技術＋臨床專業知識

黃銘鈞表示伴隨著硬體的快速發展，以及數據的爆髮式增長，人工智慧技術被廣泛應用。不可否認，人工智慧是一個強大的工具，但是其普遍適用仍為時尚早，仍有許多關鍵技術亟需突破。當前的人工智慧應用需要以大量的領域知識作為支撐。當前「人工智慧＋醫療」，面臨數據獲取困難、數據標準不統一、數據清洗標註成本高等諸多挑戰，其中在應用開發過程中臨床專業知識門檻高極大的限制了人工智慧技術在醫療領域的發展速度。好的醫療人工智慧產品，不僅僅需要以強大的人工智慧技術作為支撐，同時也需要結合、集成專業的臨床專業知識。

二、人工智慧即服務（AIaaS）讓醫生成為醫療人工智慧專家

不同於其他行業，醫學的專業知識門檻高，且不同科室的差異化大。通過醫生來進行人工智慧應用的探索是最高效的方式。然而，人工智慧涉及大量編程、模型優化等技術挑戰，這方面是醫生所欠缺的。因此，AIaaS的需求十分迫切。

通過降低人工智慧技術使用門檻，讓專業的人做專業的事是推進醫療服務智能化的必由之路。AIaaS通過將定義模型介面，實現函數封裝、參數自動化調優等功能，讓醫生通過友好的人機交互界面實現演算法的實現和結果的驗證。不僅如此，通過AIaaS平台，最先進的人工智慧模型和演算法可以很容易的集成並使用，可以很大程度上降低醫生的學習門檻，從而提升研發效率。黃院士團隊自主研發的基於分散式通用機器學習框架Apache SINGA為引擎的AIaaS平台Rafiki已經應用於新加坡國立大學醫院。

三、用區塊鏈技術構建以患者為中心的醫療服務新模式

區塊鏈技術吸引了越來越多的關注，正如它最原始的應用（加密貨幣）一樣，通過其去中心化和不可篡改的特性，區塊鏈為不同的應用在不可信任環境的中提供了透明和信任。

目前的醫療信息化建設仍然以業務為核心，以患者和醫囑為核心的服務模式仍然面臨數據可及性和數據可用性的挑戰。當前，不同的醫療機構維護各自獨立、封閉的資料庫，用以存放到訪本機構的患者醫療數據。病人進行跨醫院轉診過程中，往往會遇到病史數據不完整、數據準確性差等問題，並且醫療機構之間的病例數據往往難以共享整合。在當前的醫療體系中，患者作為病史數據的來源對象，往往並不是自身病史記錄的擁有者。理想的醫療數據共享體系應以患者為中心，患者擁有最高許可權管理自己的病史記錄，並且有權為不同的醫療服務提供方（包括醫院）設定不同的訪問許可權，並且可追蹤自身病史數據的使用情況。區塊鏈為構建以患者為中心的醫療服務新模式提供了基礎。

（來源：網易科技，NCG整理）

四、案例分享

廣州市婦女兒童醫療中心AI研究成果榮登世界頂級期刊，基於深度學習診斷眼病和肺炎兩大類疾病

近日，廣州市婦女兒童醫療中心基於深度學習開發出一個能診斷眼病和肺炎兩大類疾病的人工智慧系統，這項研究成果以封面文章登上了2月23日的世界頂級期刊《細胞》。

這不僅是中國研究團隊首次在頂級生物醫學雜誌發表有關醫學人工智慧的研究成果,也是世界範圍內首次使用如此龐大的標註好的高質量數據進行遷移學習，並取得高度精確的診斷結果，實現用AI精確推薦治療手段的突破。

這項人工智慧成果能夠根據影像資料，給醫生提出診斷建議，並解釋判斷的依據。比對實驗發現，該系統在診斷眼疾時的準確率達96.6%；在區分肺炎和健康狀態時準確率達92.8%，這種水平足以與有十幾年經驗的專家醫生相媲美。

此項跨病種、跨影像學數據類型並具有一定可解釋性的新一代人工智慧平台是人工智慧圖像技術在醫學影像領域的首個應用成果，既能基於「光學相干斷層成像(OCT)」數據實現黃斑變性和糖尿病視網膜黃斑水腫兩種常見視網膜疾病的識別和嚴重性定量評估，也能基於患兒胸部X線片數據實現兒童肺炎病原學類型的差異性分析和快速準確判定，從而促進疾病的早期治療和精準治療，改善病人的臨床預後。

研究團隊從黃斑變性和糖尿病視網膜黃斑水腫這兩種最常見、可導致不可逆失明的疾病切入，讓基於遷移學習演算法的新一代AI平台不停地學習OCT圖像數據。在學習了超過20萬病例的OCT圖像數據後，該平台診斷黃斑變性、黃斑水腫的準確性達到96.6%，靈敏性達到97.8%，特異性達到97.4%，檢測準確率達到曲線下面積99.9%。與5名眼科醫生診斷結果相PK，確認平台可以達到訓練有素的眼科醫生的水平，並在30秒內決定病人是否應該接受治療。

課題組在20萬張眼部圖像數據訓練出來的人工智慧系統基礎上，只用了5000張胸部X線圖像，就通過遷移學習構建出肺炎的人工智慧圖像診斷系統，實現了兒童肺炎病原學類型的差異性分析和秒級判定。經檢測，它在區分肺炎和健康狀態時，準確性達到92.8%，靈敏性達到93.2%；在區分細菌性肺炎和病毒性肺炎上，準確性達到90.7%，靈敏性達到88.6%。

與使用機器學習來研究醫學圖像的前期研究成果相比，新一代AI平台在一定程度上克服了「人工智慧模型架構本身是個『黑箱子』的局限性」。既往單純依靠深度學習技術的研究和產品，給出的報告中只有結果，而沒有列出判斷的理由與過程，這樣的結果即便精準度很高，卻並不適合醫生使用。

課題組創新性地使用了遮擋測試的思維，通過反覆學習、實踐和改進，平台可以顯示它從圖像的哪個區域得出診斷結果，在一定程度上給出了判斷理由，這也恰恰符合醫生的推導過程和診斷思維，「不僅能告訴醫生自己的判斷，還能告訴醫生自己為什麼這麼判斷。」研究者們認為這種創新方法使得新一代AI平台更有可信度。

NCG點評：目前市場上主流的使用機器學習來研究醫學影像的產品，給出的報告中只有結果，而沒有列出判斷的理由與過程，這種「黑箱子」式的診斷，即便精準度很高，醫生也不敢妄加使用。而這一人工智慧平台一定程度上克服了這種局限性，讓醫生能夠「既知其然，還知其所以然」，對其後續在臨床落地推廣將產生重大意義。

（來源：搜狐健康網，NCG整理）

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