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医疗大数据人工智能领域诞生首个独角兽 赛道仍面临重重挑战

责任编辑:zsheng |来源:企业网D1Net  2018-07-05 21:14:58 本文摘自:搜狐科技

7月4日,有媒体披露称,零氪科技已经在上半年完成10亿元人民币D轮融资,成为医疗大数据和人工智能领域首个独角兽企业。

据零氪科技创始人兼CEO张天泽介绍,从2015年开始,零氪科技通过大量创新和技术研发,实现了数据处理量呈几何级增长。截至2018年上半年,零氪医疗大数据平台的肿瘤单病渗透率已经达到60%,超越美国。

证券时报·创业资本汇记者了解到,在完成数据治理和技术储备的基础上,零氪科技从2018年起开始从落地AI辅助诊疗应用、带动“互联网+医疗健康”升级、激活创新医药产业服务等多方面着手实现数据的价值交付与兑现。

目前,零氪科技已经与泰格医药、昆拓医药等CRO龙头达成战略合作,并为齐鲁、丽珠、沈阳三生、贵州益佰、罗氏、阿斯利康、诺华、强生等中国本土及全球Top级药企提供创新型RWS、医疗市场洞察、精准患者招募和患者管理等服务,以数据流+规模化服务,使临床试验成本降低30%,从而加速新药研发和更好地帮助药企完成上市后药品一致性和安全性评价。

业内人士指出,大数据及人工智能技术在医疗健康领域的应用场景包括辅助决策、健康/慢病管理、机构智能化管理、基因数据等。这当中,辅助决策类中的影响辅助诊断将首先落地,其较高的准确率可以快速为医生提供丰富的细节信息。

资本市场对这个细分领域也持续看好。根据IT桔子数据显示,2014年开始,医疗健康大数据投融资事件开始增多,2016年最多共66起,2017年略有下降。但进入2018年,仅在第一季度,该领域便有35起投融资事件,其中12件来自医疗信息化建设,多为利用AI、语义识别、数据模型、挖掘诊疗信息、连接院内外平台等类别的企业。

尽管中国医疗数据量庞大,可开采空间广阔。但业内人士指出,这当中存在针对不同病种的数据量和质量参差不齐,有些病种的训练数据缺乏、行业规范“真空”等问题。而在数据质量方面,因为AI数据处理中标注的准确性关乎结果准确性,药物研发中的数据质量对于研发效率的提升至关重要。在实际应用层面,近年来仍需要大量医生去标注,实际操作存在一定局限性。在他们看来,促进行业发展的核心仍是标注规范的落地。

据悉,零氪科技从标准度、互联度、更新度、丰富度、量度5个维度定义了高质量数据,建立了一整套智能化数据处理体系,并由此形成了行业领先的数据治理理念。经过几年的努力零氪建立的标准化医疗数据平台已经能够直接应用人工智能研究、临床科研、药品研发及评价等。

金准人工智能专家认为,假设2022年人工智能技术辅助决策应用应用落地,市场规模将达到55.86亿元人民币,其收费模式将包括软硬件解决方案、软件搭载、按次收取等多种方式。

其指出,医疗健康大数据快速发展的先决条件有三条:第一,政策支持,顶层政策推动的同时,各类细节管理办法也要及时跟上市场发展;如,CFDA需要就基于人工智能技术的临床应用,开发新的监管框架,为申请三类证开通通道。

第二,市场认可,医疗健康大数据及AI技术的临床及商业价值快速被市场认同,即企业客户与患者用户均具备一定的数据消费意愿与能力。

第三,资本支持,大数据及AI技术的应用研发需要大量资金支持,在产品尚未全面铺开时,市场需要资本不断的注入以维持研发能力。

不过这个赛道除了标准问题外,还可能存在其他隐忧。普华永道中国医疗行业咨询服务合伙人邢立萍判断,未来获取数据会越来越难。

她认为,首先,数据涉及患者隐私,数据的安全问题越来越被重视。她观察到现在数字安全已经备受国家的重视,上升到了一定的关注度。不过她认为,这其实是可以获取和解读的信号,数据安全越来越被重视。

与此同时,数据脱敏的标准化和认证方案等问题目前还没有很好地解决,在数据安全的重要性上升到一定高度时,邢立萍认为,如果短期之内不解决这一问题,数据获取就会变得非常困难。

关键字:智能数据

本文摘自:搜狐科技

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责任编辑:zsheng |来源:企业网D1Net  2018-07-05 21:14:58 本文摘自:搜狐科技

7月4日,有媒体披露称,零氪科技已经在上半年完成10亿元人民币D轮融资,成为医疗大数据和人工智能领域首个独角兽企业。

据零氪科技创始人兼CEO张天泽介绍,从2015年开始,零氪科技通过大量创新和技术研发,实现了数据处理量呈几何级增长。截至2018年上半年,零氪医疗大数据平台的肿瘤单病渗透率已经达到60%,超越美国。

证券时报·创业资本汇记者了解到,在完成数据治理和技术储备的基础上,零氪科技从2018年起开始从落地AI辅助诊疗应用、带动“互联网+医疗健康”升级、激活创新医药产业服务等多方面着手实现数据的价值交付与兑现。

目前,零氪科技已经与泰格医药、昆拓医药等CRO龙头达成战略合作,并为齐鲁、丽珠、沈阳三生、贵州益佰、罗氏、阿斯利康、诺华、强生等中国本土及全球Top级药企提供创新型RWS、医疗市场洞察、精准患者招募和患者管理等服务,以数据流+规模化服务,使临床试验成本降低30%,从而加速新药研发和更好地帮助药企完成上市后药品一致性和安全性评价。

业内人士指出,大数据及人工智能技术在医疗健康领域的应用场景包括辅助决策、健康/慢病管理、机构智能化管理、基因数据等。这当中,辅助决策类中的影响辅助诊断将首先落地,其较高的准确率可以快速为医生提供丰富的细节信息。

资本市场对这个细分领域也持续看好。根据IT桔子数据显示,2014年开始,医疗健康大数据投融资事件开始增多,2016年最多共66起,2017年略有下降。但进入2018年,仅在第一季度,该领域便有35起投融资事件,其中12件来自医疗信息化建设,多为利用AI、语义识别、数据模型、挖掘诊疗信息、连接院内外平台等类别的企业。

尽管中国医疗数据量庞大,可开采空间广阔。但业内人士指出,这当中存在针对不同病种的数据量和质量参差不齐,有些病种的训练数据缺乏、行业规范“真空”等问题。而在数据质量方面,因为AI数据处理中标注的准确性关乎结果准确性,药物研发中的数据质量对于研发效率的提升至关重要。在实际应用层面,近年来仍需要大量医生去标注,实际操作存在一定局限性。在他们看来,促进行业发展的核心仍是标注规范的落地。

据悉,零氪科技从标准度、互联度、更新度、丰富度、量度5个维度定义了高质量数据,建立了一整套智能化数据处理体系,并由此形成了行业领先的数据治理理念。经过几年的努力零氪建立的标准化医疗数据平台已经能够直接应用人工智能研究、临床科研、药品研发及评价等。

金准人工智能专家认为,假设2022年人工智能技术辅助决策应用应用落地,市场规模将达到55.86亿元人民币,其收费模式将包括软硬件解决方案、软件搭载、按次收取等多种方式。

其指出,医疗健康大数据快速发展的先决条件有三条:第一,政策支持,顶层政策推动的同时,各类细节管理办法也要及时跟上市场发展;如,CFDA需要就基于人工智能技术的临床应用,开发新的监管框架,为申请三类证开通通道。

第二,市场认可,医疗健康大数据及AI技术的临床及商业价值快速被市场认同,即企业客户与患者用户均具备一定的数据消费意愿与能力。

第三,资本支持,大数据及AI技术的应用研发需要大量资金支持,在产品尚未全面铺开时,市场需要资本不断的注入以维持研发能力。

不过这个赛道除了标准问题外,还可能存在其他隐忧。普华永道中国医疗行业咨询服务合伙人邢立萍判断,未来获取数据会越来越难。

她认为,首先,数据涉及患者隐私,数据的安全问题越来越被重视。她观察到现在数字安全已经备受国家的重视,上升到了一定的关注度。不过她认为,这其实是可以获取和解读的信号,数据安全越来越被重视。

与此同时,数据脱敏的标准化和认证方案等问题目前还没有很好地解决,在数据安全的重要性上升到一定高度时,邢立萍认为,如果短期之内不解决这一问题,数据获取就会变得非常困难。

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本文摘自:搜狐科技

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