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目前在基因检测下游,也出现很多结合大数据、
来源:网站管理员日期:2019-11-05 10:26

目前在基因检测下游,也出现很多结合大数据、人工智能技术的生物信息分析公司。该如何定义这些公司在未来行业中的位置
     东方富海合伙人陈华伟:从事生物分析信息类业务的公司,目前处于相对尴尬的位置。这主要由于基因检测公司通常具有基本的数据分析能力,只有在出现较为复杂、困难的问题时,才会将业务外包给数据分析公司。因此这类公司受上游制约程度较高,业务总量相对较少,营收提升空间有限。生物信息分析发展为独立板块的可能性较小,未来主要发展方向在于行业并购、整合,成为基因检测公司业务的重要组成部分,和基因检测的配套服务。
问:经历过互联网+医疗风口的大起大落,目前人工智能在医疗健康领域的应用成为新的热点。2019年人工智能+医疗的热潮接下来是否会持续?在产品同质化的情况下,还有哪些方向值得关注?
凯风创投合伙人文纲:人工智能的社会价值非常大,但如何实现商业化,中间存在不确定性。只不过与互联网医疗相比,人工智能+医疗商业模式的不确定性小一点。比如,较早落地的医学影像智能诊断产品,潜在埋单方是医院,看起来商业模式明确一些。
但目前基于影像的智能诊断产品,彼此之间差异不是很大,相对靠前的公司产品准确率可能只差很小几个百分点。当产品区分度不高的时候,就会出现用户为谁付费的问题,产品价格可能会被压低。另外要考虑影像智能诊断的市场有多大。假设智能诊断能长期替代放射科医生的阅片工作,我认为市场天花板就是放射科医生工资总额。未来基于患者院内、院外综合信息,给出综合性治疗方案,可能比较具有前景和价值,但还有很长路要走。
道彤投资合伙人孙琦:人工智能应用价值很大,但已经越来越接近红海状态。因此要寻找市场空白点。早期人工智能在医疗领域的应用扎堆在肺结节筛查、眼底影像筛查等产品,但后面越往深处走,遇到的问题越复杂,门槛就越高。比如脑部影像智能诊断产品的开发需要建立中国人脑部影像数据库,纳入海马体体积变化、灰白质厚度变化等多个维度数据指标。从这个角度看,做比较有特色的垂直领域智能诊断产品存在早期机会。
此外平台类的公司也值得关注。一个医院影像科,如果想获得不同类型的影像诊断产品,不可能跟几十家公司打交道,这就是平台的价值。平台如果能提供覆盖大部分类型的一揽子影像诊断产品或服务,未来可以赢者通吃。一般平台类公司不会很多,再贵也要看头部的团队。
从市场前景来看,早期开发智能诊断产品,需要和头部医院、头部机构合作,确保获得优质的样本数据。但未来大规模变现可能在基层医疗机构,基层存在大量未被满足的市场需求。渠道把控、市场营销等复合型能力,对人工智能+医疗领域的公司也会越来越重要。尤其2019年人工智能+医疗领域的公司要比拼的是收入变现能力。

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