mgm5808美高梅:智能医疗五大升高势头深入分析,2024年前整个世界医治生物识别集镇将达117亿英镑

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AI+医疗的热门,一方面来自越来越成熟的AI技术,另一方面来自越来越紧迫的医疗需求。

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美国领先的调查机构Grand View
Research近日发布了最新报告:《2013年-2024年从技术和细分预测角度分析医疗生物识别市场规模、份额及趋势》。报告显示,2024年前,全球医疗生物识别市场预计将达到117亿美元。卫生系统和医院对电子病历和电子医嘱输入的变革,在可预计的未来将推动市场对医疗生物识别的需求。

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“身份证网上副本”平台近日发布,未来或无需携带身份证,依靠“刷脸”就可完成身份认证。这标志生物识别的应用范畴进一步扩大。

为协调医疗护理,越来越多的医疗信息交换建立于网络基础上,伴随其发展,未来市场对打击数据腐败和未经授权信息访问的技术需求也将增加,从而有利于医疗生物识别市场的扩张。

mgm5808美高梅,AI+医疗正在成为资本新宠。最近,多伦多基于AI技术的医疗影像处理公司Analytics
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Life拿到了2560万美元的B轮融资。国内也有数据显示,2014到2016年每年新成立的人工智能医疗企业分别达到24、37和36家,与2013年的4家相比发展迅速。

从声纹、指纹、人脸、虹膜再到静脉,生物识别随着应用增加、应用场景丰富开启快速发展模式。业内人士表示,未来生物识别市场有望维持高速增长,预计到2020年,全球生物识别市场将突破250亿美元,国内市场突破300亿元。

生物识别技术的实施,有望提升患者、医生和护士的安全性。为保障患者信息的保密性和隐私性,医疗电子交换法案(Health
Insurance Portability and Accountability
Act,HIPPA)制定了严格的新法规。

本期,我们推荐来自CM
Capital的行业报告——《下一代医学:人工智能与深度学习》。报告从技术本质,市场的驱动力、挑战、影响、个人和家庭产品用例等角度盘点了AI+医疗的发展现状。

指纹识别业务大发展

这些法规也将成为生物识别技术在医疗领域应用的另一推动因素,从而有助于其在预测期内的增长。

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10月17日,硕贝德公布了靓丽的三季报业绩预告,前三季度归属于上市公司股东的净利润为6600万元-6900万元,比上年同期增长281%-289%。

现有技术的改进和多用途认证设备的开发,将有望加快先进产品的商业化。因此,在不久的未来,这些设备的使用,将有利于医疗空间的升级。

人工智能是受人类学习启发的一套信息系统,由大数据和计算能力的提高所驱动。AI技术主要覆盖机器学习、自然语言处理、模式识别、视觉感知等。其中,机器学习是最令人兴奋的一块,其分支深度学习的进展可以说是直接推动这两年AI商业化的主要原因,这是一种利用非结构化或无标签的数据进行无监督学习的算法,撑起了高效准确的神经网络。

对于业绩的增长的原因,硕贝德表示,子公司江苏凯尔生物识别科技有限公司指纹模组业务快速增长,前三季度整体销售收入同比大幅增长约186%,对应净利润同比大幅增长。

医疗消费的兴起及新兴国家可支配收入的增长,同时有望促进医疗系统生物识别等新技术的应用,从而在预测期内推动该市场发展。

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事实上,因指纹识别业务爆发而业绩大幅增长的公司不在少数。以近期登陆A股市场的汇顶科技为例,上半年,公司指纹识别芯片收入达到8.61亿元,已是2015年全年的3倍多。此外,欧菲光上半年指纹识别模组业务实现超预期增长,同比大增13621.86%,毛利率提升5个百分点,占收入比重达到23%。

全球人脸识别技术市场预计将于2024年前达到19亿美元,从2016年到2024年间的复合年增长
率为22.9%;

▲全球人工智能市场营收预测

智能手机的迅速普及,对生物识别行业的爆发起着很大的推动作用。自苹果5S使用指纹识别以来,指纹识别如今甚至已成为很多国产中低端手机的标准配置,包括魅蓝NOTE3、红米NOTE3、华为的荣耀畅5X、中兴的Blade
A1等均搭配上了指纹识别技术。

技术方面,预计DNA分析、视网膜分析和ECG分析等其它领域将获得最快的发展速度;

AI这个24亿美元的市场预计将在2025年发展成590亿美元,预计2030年将为全球GDP贡献15.7万亿美元。其中,医疗人工智能市场这一环节可谓增长最快的子行业,预计在2024年全球营收可达100亿美元,年复合增长率39.4%。

数据显示,2015年,指纹识别的渗透率达到25%。业内人士预计,2016年指纹识别渗透率将达到50%,而这一数据将在2020年达到75%。

技术方面,虹膜识别因有别于其它技术的独特性,也将展现出快速的增长;

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下游需求拉动指纹识别芯片产业快速发展。根据赛迪顾问的数据,2015年,全球智能终端指纹识别芯片的出货量达到47779万颗,市场销售额达到21.1亿美元。2016年上半年国内指纹识别芯片出货量达15600万颗,同比增长210%,市场需求高速增长。预计到2018年,全球智能终端指纹识别芯片市场规模将达到119889万颗,销售额将达到30.7亿美元。在此背景下,指纹芯片厂商、指纹识别模组厂商、指纹识别方案提供商均将获益。

预测期内北美洲将处于医疗生物识别市场的主导位置;

人工智能不仅能为现有的产业提供高效生产力,为民众、政府和企业带来巨大的改变,还能取代一些现有的人类工作,带来新的工种。美国劳工局认为,2016年的学龄儿童中,65%未来将就职于现在还没有出现的工作岗位。

“刷脸”时代将来临

预测期内亚太地区医疗生态识别市场有望获得最快的增长速度;

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随着生物识别产业的快速发展,“看脸”时代开始来临。近日“身份证网上副本”平台发布,即将在多个地方投入试点。通过这个平台,每个人都可以在网上生成唯一编号的“身份证网上副本”,并通过“刷脸”等技术手段读取和使用。

由于全球跨国公司的参与,该市场本质上具备一定的巩固性和竞争性;

▲2025年最会赚钱的AI十大用例

这是人脸识别在政务领域的一个规模化应用。此前,在平安城市战略的推动下,人脸识别已经广泛应用于视频监控和人员进出管理。今年上半年,公安部生物识别的采购金额达1471.08万元。其中,绝大部分在人脸识别领域,而去年全年仅为899.78万元。

该市场上已有的主要公司包括:NEC公司、富士通、3M、Morpho信托、Imprivata公司、Suprema、BIO-key国际、Crossmatch、Hitachi公司、Integrated生物识别公司、Genkey
Solutions B.V.、Agnitio、Nuance通信公司和高通技术公司(Qualcomm
Technologies, Inc)。

目前,人工智能技术及其商业用例尚处萌芽阶段,但投资时机已经成熟,吸引了大量投资者的强烈兴趣。几乎所有行业的现有业务模式都将受到人工智能的影响,以金融为例,AI优化的欺诈监测系统性能有着显着提高,预计将在2020年达30亿美元市场;基于算法的趋势预测被认为是2025年全球最会赚钱的AI项目。

2015年,人社部提出要紧密跟踪芯片技术的发展应用,生物识别技术开始入驻社保卡领域;在医疗健康领域,人脸识别已应用于智慧医疗。今年3月,全国首家“人脸识别”医保支付系统在武汉市中心医院上线,可以通过手机刷脸支付医疗费用。

原文来源:Market Watch

最大的AI子生态:医疗

在大众消费市场,人脸识别技术也在酝酿类似与指纹识别的变革。HTC推出后置双摄像头的HTC
M8后,华为、酷派等大厂商迅速跟进,双摄像头作为支撑人脸识别的重要工具成为很多产品的标配。

原文标题:The global healthcare biometric market is expected to reach
USD 11.7 billion by 2024

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根据市场研究机构Acuity Market
intelliGEnce发布的数据,2013年全球生物识别市场规模达到73.39亿美元。其中,指纹识别技术使用范围最广,产品市场份额约为58%;其次是人脸识别产品,约占18%,预计至2017年生物识别市场规模将达108.82亿美元。

▲AI技术在不同行业的渗透程度示意

人脸识别产业链主要分为人脸数据库的建立以及识别两个环节。“数据库的建立涉及隐私、对比,需技术、政策方面进一步完善。”业内人士指出,随着人工智能的深度学习能力不断提高,人脸识别技术近年来不断获得突破,算法准确率不断提升,进而推动应用的普及。

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在此背景下,相关上市公司也在积极布局生物识别领域,主要包括汉王科技、佳都科技、东方网力、科大讯飞,神思电子以及欧比特等,主要发展领域在智慧城市和智能交通建设、金融及公共安全等领域。其中,远程开户、身份认证以及考勤审核等应用落地方按较为成熟,并得到大量应用。

▲全球AI+医疗市场规模预测

多种技术组合运用

医疗保健是人工智能驱动的规模最大,增长最快的领域之一,涌入了大量的投资,相关的创新覆盖临床研究、机器人医疗助手、大数据分析、基于基因组学和精密医学的个性化治疗等。

“随着指纹和人脸识别应用的快速推进,声纹、虹膜、静脉等生物识别应用将紧随其后。”兴业证券分析师指出,未来多种生物识别技术将组合运用,守住安全大门。

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不同的生物识别技术各有优劣,人脸识别技术门槛较低,指纹则具有唯一性和终身性。多种生物识别方式组合运用将是未来产业的发展方向。

▲AI+医疗的关键驱动力

目前,人脸识别技术在发型变化、常规化妆、一定程度的胖瘦变化及老化方面都可以被识别出来。不过,如果变化过大,比如整容前后判若两人,人脸识别技术也无能为力。

AI+医疗的热门,一方面来自越来越成熟的AI技术,另方面来自越来越紧迫的医疗需求,包括对有效的医疗方案需求,以及来自管理成本和医疗支出的上升、庞大的医疗保健系统以及人口老龄化的压力。目前,创业公司们正试图利用机器学习来帮助减少药物研发周期,减少错误率;利用虚拟助手为病患提供服务,提高医疗影像诊断的准确性,优化诊疗程序。

继指纹识别技术应用后,虹膜识别有望成为智能手机的重要配置。据业内人士介绍,虹膜的纹理信息要远高于指纹的信息,理论上准确性更高。指纹识别误识率为十万分之一,而虹膜识别的误识率可以达到千万分之一;且干扰因素更少,安全性更高。

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目前,虹膜识别技术也已应用于金融、医疗、安检、安防等领域。根据美国智库Acuity的预测,虹膜识别技术占全球生物特征识别的市场份额,将从2015年的7%提升至2020年的16%,2020年总产值将达到35亿美元,对应复合年均增速为36.6%。

▲人工智能将满足未来的临床需求

由于生物识别各有优劣,上市公司方面则是广泛布局。以远方光电为例,通过收购维尔科技,公司在指纹、指静脉、人脸识别等领域均有布局。此外,蚂蚁金服已上线人脸支付技术。公司表示,将重点研究六大生物识别技术,包括指纹、掌纹、声纹、人脸四种生物特征及笔迹、键盘敲击两种行为特征。

尽管社会各界的关注度很高,但AI+医疗的市场发展还有几个主要问题需要面对:

不同的技术特点衍生出一个庞大的产业。兴业证券分析师指出,从传统的硬件销售、软件开发,到云服务模式的解决方案,再到未来可能实现的大数据变现,生物识别盈利模式多样。未来生物识别市场有望维持高速增长,预计到2020年,全球生物识别市场将突破250亿美元,国内市场突破300亿元。

2、可能造成的失业问题

4、医务人员的采用意愿不高

5、对于医疗软件的监管态度比较暧昧

6、缺乏精准的卫生保健数据

7、社会对于隐私和安全的担忧

8、AI解决方案之间却反互操作性

9、州法规和联邦法规可能的冲突

对于人工智能对医务人员职业的影响,推想科技创始人兼CEO陈宽认为,AI技术的目的是帮助医生简化工作内容,消除很多重复性工作,传递更快更准确的医疗报告,并且需要医生的授权来执行,因此不会取代医生的工作。

▲2024年AI+医疗不同子领域的份额

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▲AI+医疗的五个主要应用

人工智能和机器学习将主要在以下五个方面推动医疗保健的改进:智能诊疗、病患数据管理、基于先进分析的药物研发过程优化、医疗设备和机器人、家庭健康。

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▲智能诊疗的代表性方向(冠心病、癌症、神经疾病、一般医疗影像诊断、可穿戴)

每年约有1200万美国人在门诊中得到误诊,患者的病史、遗传倾向、治疗史等各种复杂的原因都可能导致误诊。在越来越严格的医疗法规下,从业人员面临着越来越大的误诊风险压力。而基于AI的诊疗系统可以利用大数据分析和患者数据库进行模式识别,从而给出最终的诊疗建议,医生只需要根据辅助做出关键决定。

在机器学习的加持下,智能诊疗的能力、可伸缩性、效率和准确性不断增强。事实上,IBM的沃森已经通过不断的电子健康记录学习,识别图像和文字,实现准确的乳房和心脏疾病诊断。研究预期,智能诊疗将帮助临床诊断结果准确率提高30%到40%,同时降低50%的医疗费用(尽可能的减少住院时间,避免不必要的检测和医疗费用)。

医疗影像诊断是智能诊疗最为活跃的项目之一,根据CB
Insights,2015年1月以来,智能诊疗完成首轮融资的创企已有50家,其中有三分之一专注于医疗影像诊断,其他热门项目包括神经疾病、冠心病、癌症甚至可穿戴设备等应用。

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2016年,全球电子健康记录的市场规模达210亿美元,基于大数据管理和新兴分析解决方案的AI+医疗重塑了整个行业。健康医疗数据除了电子病例之外,还来自医疗、制药公司数据库和可穿戴设备的传感器数据等,其中近80%是非结构化的,因此需要人工智能算法实现有效利用。有分析认为,人工智能和机器学习加持的医疗保健信息价值每年将超过280亿美元。

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研发过程本身和审批是药物研发成本高、周期长的主要原因,直接导致了部分疾病医疗费用高。德勤数据显示,2020年药物研发支出将达到1620亿美元。

根据加州生物医学研究协会的说法,目前的美国批准程序下,新药从研究实验室到病人平均需要12年的时间,平均花费3.59亿美元,只有5/5000的药物在临床试验前被批准用于人类。值得注意的是,药物研发不都是成功的,错误和低效都会给研发公司带来巨大的财务风险。

而人工智能和深度学习的迅速成长将为药物研发过程提高效率和准确性,并已经在全球各地的实验室初试身手。C轮拿了1.75亿美元,总融资3.13亿美元的Flatiron
Health就是干这个的,利用数字病例寻找癌症机理,计算模拟药物可行性,加速临床试验,推进个性化医疗。预计2025年,AI加持下的全球制药行业成本将降至270亿美元。

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▲以色列MST公司推出的图像引导的机器人腹腔镜定位系统AutoLap

基于传感器、机器视觉、图像分析和数据科学的人工智能还将引入外科机器人等领域,帮助提高自动化手术效率。

机器人技术已经在实践中证明其有效性,节约了医疗成本,减少了资源浪费,改善了病人护理。据统计,预计到2021年,医疗机器人市场规模将达128亿美元,年增长21%。而AI和机器学习的应用将帮助实现外科机器人的可编程性,能帮助减少治疗过程中近21%的停留时间,增强有效性、安全性、一致性和可及性。

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▲医疗建议咨询创企Your.MD

除了手术室,人工智能技术还将为家庭健康和临终关怀提供改进,为老龄化社会的人们提供伴侣或私人助理,应对医护人员短缺的压力。

过提供人工智能和机器人驱动的解决方案,私营部门可以重新定义医疗保健的方式,现有的创企包括提供医疗建议咨询的Your.MD和智能手机行为监测应用LifeGraph等。埃森哲认为,虚拟医疗助手将缓解20%的注册护士时间。预计到2020年,全球个人机器人市场的市场规模,包括智能“保健机器人”在内,将增长到174亿美元。

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2016年10月到2017年9月的AI+医疗并购活动

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智东西认为,AI+医疗是信息技术与医疗技术的深度整合,涉及了医药公司、医院、医务人员、患者等各个环节,发挥了数据科技和机器人技术的高效性和准确性,对于服务优化、技术发展、成本控制意义深远,缓解了老龄化社会和医疗资源有限的压力,且满足了精准医疗、个性化医疗的发展趋势,因此也是人工智能发展最快,规模最大的领域之一。目前,IBM、谷歌、亚马逊、苹果等科技大佬,以及传统医疗设备、制药巨头都给予了极大的关注,技术和应用虽在萌发期,但投资机会成熟,优秀创企也已经开始站队。

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