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英途说:大数据和人工智能是2017年对医疗科技影响最大的新技术,将在新药研发、线上咨询、影像处理、医院管理和诊断诊疗等方面发挥日益重要的作用。4月16日,英途邀请汉王科技董事长刘迎建、京东方集团副总裁许朔、CTO沈晨音、健客网CEO谢方敏、华医网CEO王昆、欧应科技创始人兼CEO刘峥嵘、巨鼎医疗集团总经理赵志强、卡尤迪CEO李响等等20多位中国医疗领域知名投资人、企业家前往全美顶级医疗重地纽约,深度探访大数据与人工智能技术变革浪潮下的医疗行业。


以下内容来自英途考察团的一线报道。

 

一周考察已经过半,满满的行程让途友们颇感疲惫之余,更多的还是与10多家顶尖医疗科技公司深度对话带来的满足感和成就感,毕竟要在一周内看遍纽约的大牛公司,不能有丝毫懈怠。下面,小编选取了行程中几家代表性公司高管的现场分享,以飨读者。

1.IBM Watson Health-已经成功运用医疗AI

对话国际市场开发副总裁Zaher El-Assi

 

在前两天的交流中,IBM Watson就已经被高频提及,在考察的第三天我们终于来到IBM Watson纽约公司总部,并与Watson Health国际市场开发副总裁Zaher El-Assi进行了长达3个小时的深度交流和Demo展示。

 

Zaher介绍,Watson通过对认知领域的洞察,利用海量数据,提高医疗领域效率。目前一分钟可以消化40亿文本文件。数据来源主要是收购数据公司以及购买文献版权。

 

Watson有六大功能模块:

  • 肿瘤和基因遗传服务,IBM Watson Health拥有1500多万份文献、200种教科书和最新的研发数据,可谓癌症医生提供个性化解决方案。医院和大型基因组公司都是此项服务的目标客户。

  • 医疗成像服务,IBM Watson Health拥有数以十亿的数据,从而可以更好地评判医学影像结果。

  • 生命科学服务,来源于已收购的3家公司及其解决方案,主要功能是新药的发现、开发途径,以及相应临床试验,购买客户是制药公司、研究机构等。

  • 基于价值的护理,是帮助医生转变收费模式,从提供以收费为基础的服务转变为提供以价值为基础的服务,潜在客户是医院管理层,以便通过数据分析,更好地管理医院。

  • 政府,购买方是联邦政府、州政府等。

  • 消费者,购买方是大型企业雇佣方。

 

Watson的底层基础设施是IBM云端。目前IBM正与万达合作,把IBM云端引入中国。Watson进入中国市场的策略,首先是基础设施建设;第二步是和中国医疗机构探讨储存数据应用;第三步是找到合作伙伴,推向市场。随后,IBM技术人员以一个实际发生的9岁男孩发热就诊病例,讨论了Watson的临床应用潜在价值。最后通过一个乳腺癌病例,演示了Watson系统如何读取临床信息、推荐最佳治疗方案等。

来自途友的朋友圈截屏,对IBM Watson评价颇高


2.Valeet Healthcare-创新型医疗健康管理平台

对话CEO兼创始人Sima Pendharkar

Valeet Healthcare CEO兼创始人Smis同时也是纽约西奈山医院医生,她向途友透露美国医疗行业的种种浪费和弊端,“美国医疗行业有很多效率低下之处,据估计37%的医疗花费是无效的,每年可能有约9900亿美元医疗费用被浪费。具体来说,仅因为缺乏临床标准,估计每年浪费2260亿美元。如果没有标准,则很可能拖长治疗时间,浪费金钱,也可能程序太粗糙,治疗效果不好,患者利益受损。”

 

Valeet Healthcare通过数据分析、机器学习,提高诊治效率。比如调动5200个肺炎患者的历史数据,帮助医生提高对肺炎的诊治效率。这种做法的优点是可以让医生工作更便捷高效,甚至可以为50个患者在3小时内提供个性化治疗方案。另外也让患者更容易明白自己病情,积极配合,从而也节省费用。现在这种方法面临的主要问题是医院不愿分享患者数据、患者隐私以及相关法律的合规性问题。


3.RubiconMD-颠覆传统转诊流程

对话CEO兼联合创始人Gil Addo


RubiconMD创立于2013年,是一个人口健康管理解决方案,其开发的移动平台是对传统转诊流程的重新定义。该移动平台将初级护理机构与顶尖医疗专家联线,为用户提供快速的电子咨询服务,简化转诊流程,将已有咨询及回复保存,提高已有咨询利用率,提升病患体验。

 

Gil 向途友们介绍,RubiconMD服务是面向初级保健机构和专科医师的。目前其盈利模式是先向保险公司收取一定的费用,然后从中支付一部分给医师。RubiconMD平台上的专科医师来自于UCSF等大型的有合作关系的医学中心。目前,RubinconMD拥有200多个专科医师,服务已经涵盖了美国32个州。


4.Blueprint Health-智能健康医疗数据分析平台

对话总监David Friedman

 

Blueprint Health为40多家医疗科技创新公司、战略投资商、资金投资商提供12,000平方英尺的SoHo办公区。是一家关注健康科技领域的创业加速器,也是科技之星全球加速器网络成员之一。

 

Blueprint Health总监David Friedman向途友们分享,其选择入驻企业的标准有以下几点:1. 年轻的创业公司,2. 有至少两个创始人,3. 现在已有产品或者产品正在入驻市场,想要占有市场份额。David还带来了两家孵化的企业:Medmodular和E-Health。其中第二家创业公司是由一群美国年轻人为中国的癌症患者而组建的,方便中国人在美国治疗。这么有情怀,真是继承了白求恩的精神。


5.Pager-重塑医患体验,医疗服务Uber化

对话商务拓展副总裁Sander Duncan

 

Pager是一家面向非急救病人,为纽约市内患者提供早8点到晚10点的“按需医生服务”的远程医疗公司。通过Pager APP,患者可以把“Uber医生”叫到家里或办公室进行诊治。除治疗之外,患者在该平台上生成的电子病历可以实现线上和线下共享。

 

Pager的商务拓展副总裁还为途友们介绍了Pager的发展历程及发展前景:1.0时代是医疗领域的Uber;2.0时代是远程医疗发展时代;3.0时代也是现在正在进行的时期,是人工智能、机器学习、电子病历等技术整合的时代;4.0时代是人口健康分析时代;5.0时代是注重临床结果的时代,按照结果付费,进行风险管控。

 

6.Envisagenics-通过人工智能降低RNA序列复杂性

对话联合创始人兼CEO Maria LuisaPineda



Envisagenics办公地点位于Grand Central Tech,这里曾经是Facebook起家的地方,现在聚集了美国最新的创业团队。Envisagenics特别Open、热情,我们刚到就准备了红酒,还特别幽默的说,一天当中他们最喜欢的就是下午5点,因为5点以后就可以尽情畅饮了。

 

Envisagenics联合创始人兼CEO Maria是此次会议的主讲人。她介绍该公司从著名的分子生物学实验室冷泉港衍生出来,通过RNA剪辑技术开发药物,探索一些罕见病的治疗方法,冷泉港持有该公司部分股份。15%到20%疾病可能是由于RNA错误剪接导致的,因此RNA剪接技术具有很大市场潜力。

 

Maria首先通过录像展示了一个3岁半患有SMA(脊髓型肌肉萎缩症)的女孩病例。SMA的特征是脊髓和下脑干中丧失运动神经元,导致严重和退行性肌肉萎缩和虚弱。该女孩因患SMA导致只能爬行,注射该公司技术负责人参与研发的药物后明显好转,已能站立行走,疗效显著。

 

在没有计算机技术介入情况下,通常一种新药研发需要10年以上时间,花费数十亿美元。Envisagenics开发的软件,通过机器学习技术,可以加快新药研发速度。其典型研发流程为,通过分析外部数据,初步确定100万到500万个疾病相关的RNA靶点,通过软件技术把研究范围缩小到100到500个剪辑靶点,最后开始1到5个药物研发。

 

Envisagenics目前商业模式是与大的制药公司合作,每6个月收取25万美元软件使用费。该公司研究获得了美国国立卫生研究院的资助。微软也是该公司合作伙伴,对其研究给予了资金支持。

7.Oscar Insurance-人性化创业医疗保险公司

对话产品经理Tonia Sun

 

“美国医疗保险系统存在很多问题。保险机构、医院、患者三者交互性比较低,透明度差。”Oscar产品经理Tonia在现场介绍,“Oscar希望使用新技术改善这些问题。当然,美国医疗保险和医疗补助服务中心(CMS)也在积极做出改变。”

 

Oscar公司创建于2012年,是一家利用技术、设计和数据将医疗人性化的医疗保险公司,属于科技驱动型,主要产品是个人健康险以及面对员工少于100人的小型组织的保险。2013年该公司获得牌照,2014年有16000名会员,年收入7200万美元,2016年已经达到135000会员。

 

Tonia分享,目前Oscar有员工450人。团队分为销售团队、运营团队、投诉理赔团队和客服团队等。客服的特色是,任何一个客户打电话过来,是指定的4个员工服务,因此熟悉客户情况,与会员关系密切。打开公司APP页面,所有保险信息会展示出来。看医生时,从个人手机可以看到所有健康保险信息、处方药、检查结果。APP特色:有计步器功能,确定每天步行目标,达到标准给1美元优惠券,可以在亚马逊购物,每个会员每年最多发放240美元。

8.AllazoHealth-利用大数据改变患者用药依从性

对话CEO兼创始人 Clifford Jones

 

AllazoHealth致力于帮助患者更好的管理自身健康,减少因用药非依从性造成的大量医疗花费。公司开发的AllazoEngine面向医疗保险公司、美国医药福利机构、医疗问责机构等,将行为学研究、先进的预测分析方法、其它数据结合在一起以预测医药非依从性,之后为与这些机构相关的每一个患者提供最行之有效的干预策略。AllazoHealth对病患是否按时吃药的预测准确度高达97%。疗效、药厂是用药依从性的两个方面。那么如何在不干预的情况下知道用药依从性?Clifford Jones解释到,患者人口组成、过往治疗方案,开过哪些处方、治疗医生情况等可知,故此种情况下用药依从性准确性仍可达80%-90%。

 

到纽约第四天了,小编的时差还是完全混乱,内心OS:回国后应该发掘下能够帮助人们快速倒时差的医疗技术公司,看人工智能、大数据如何干预提供高效的时差解决方案。还有两天商务考察,和满满正能量的学霸途友们在一起,能量超乎你想象!一起期待吧!

 

特别感谢:途友华医网CEO王昆先生的分享

文来自于英途原创

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