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北极光创投邓锋:技术并非核心壁垒 如何变现才是关键

2018年07月04日 08:43
作者:张国锋
来源: 证券时报
编辑:东方财富网

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  邓锋表示,创业团队的产品要符合医疗路径,要能提供整体的解决方案。

  成立于2005年的北极光创投,早期专注于投资TMT领域。但从2010年开始,北极光创投开始投资医疗健康、生命科学领域,截至目前已经投了超过40家初创企业。

  从2015年开始,北极光创投在这个领域的投资加速明显,过去三年,北极光创投分别投资了7家、8家、9家领域内的初创企业。而到了今年上半年,北极光创投已经投资了超过10家领域内的初创企业,预计年底将突破20家。

  日前,在由北极光创投举办的“E-Health(智能医疗)发展与投资机会”大会上,北极光创投创始人、董事总经理邓锋阐述了自己对医疗领域的投资逻辑。在他看来,上述情况不仅仅是北极光创投一家的情况,从整个行业的情况来看,在医疗健康、生命科学领域,今年比去年还要热,特别是在药和E-Health方面。

  E-Health涉及多方面

  如果把整个大健康行业进行分类,邓锋认为可以分为五块:医药、医疗器械、医疗服务、体外诊断和E-Health。

  早在2014年,北极光创投就已经布局了医药领域,而这部分也在整个医疗健康行业中属于投资占比最大的细分领域。他指出,受到资本市场退出和估值高企的影响,加上不断有创新技术推出,让创投机构越发关注早期项目。

  医疗器械领域,在邓锋看来属于传统风投的范畴。他指出,医疗器械比较零散,企业的天花板可能较低,在这个板块北极光创投比较谨慎。

  医疗服务方面,邓锋表示,在中国提出医改后,无论从医院管理、专科医院还是消费型服务都存在比较多机会。不过他也指出,这个领域主要靠运营、服务、品牌来决定的,这方面PE(私募股权)机构有大量机会,但VC(风险投资)机构的投资机会并不像其他领域那么多。

  体外诊断在邓锋看来是一个很大的市场,包括传统和分级诊断技术。这个领域北极光创投在早期也有相关布局。

  而谈到大会主题的E-Health,他指出,E-health在国际上已经是很热的板块,从纯技术创新的角度来说美国仍处于领先地位,在中国则是刚起步,但北极光创投对这个细分领域的前景非常看好。他指出,人工智能+医疗诊断服务在目前看来是一个非常热的领域,北极光创投在这个赛道里面也投资了几家初创企业。站在北极光创投的角度来说,邓锋认为,目前人工智能+医疗领域确实存在很多泡沫,但这个方向肯定是对的。事实上,医疗健康和人工智能本身都是风口,两个风口的叠加必然会出现泡沫。同时他表示,当下各个企业的技术差异并不大,因此真正能成功的企业可能未必在于自己的人工智能技术有多先进。

  在他看来,E-Health可以涉及到很多方面,比如虚拟助理(语音电子病历/智能问诊/智能导诊)、影像处理(病灶识别与标注等)、辅助诊疗(基因测序与检测预测)、疾病风险预测、健康管理、医院管理、药物研发等领域。这些都是人工智能或大数据可涉及到的。

  未来迎接三大挑战

  邓锋指出,2018年是人工智能最火爆的一年。从政策角度看,近两年国家在审批、资金等环节给予人工智能和医疗行业很多红利,推动了整个行业的向前发展。地方政府也对人工智能方向给予了扶持。包括药物研发生产方面,国家的大方向也是促进新药的研发和尽快上市。

  从人才的角度来看,无论是“千人计划”还是医疗和人工智能方面的人才,海归在近些年特别多。

  除此之外,人工智能能够得到巨大的发展,还跟人工智能算力变化有关。但即便如此,邓锋指出,人工智能可以帮助中国在医生很缺乏的情况下提高治疗效率,帮助和辅助诊断,帮医生更好更有效做好诊断质量,而不能取代医生。

  邓锋指出,人工智能包括大数据、技术都很先进,但是如何变现是现在最关键的地方。对于人工智能+医疗产业发展的趋势,邓锋指出,2018年以来,无论是影像还是大数据分析的变现速度都在加快,各个细分领域也有类似的趋势,可以看到目前产品的成熟度已经到了落地的阶段。

  在智能问诊领域,尽管目前仍处于早期,但邓锋直言,知识图谱的建设是未来很大的趋势,长期是很大的机会。而药物研发仍属于风险很高的细分领域,但如果能够做出来也是一个不错的方向。

  谈到挑战,邓锋指出,首先,人工智能是一个非常先进的技术,但在今后来看,技术并不是最核心的地位。在当下很多技术都是开源的,所以行业内难和容易的点都一样。但他强调这并非认为技术不重要,而是一个必要但不充分的条件,不是技术好就能够投。

  其次,基于概率分析的关联推理无法判断疾病的因果关系。他认为,计算机的深度学习最主要特征是基于数据学习的概率分析,没有医学知识体系作为基础的深度学习数据分析,只是将结果压在训练数据上,训练数据的样本量和离散情况对于训练结果将产生直接影响。

  第三,在行业注册、准入、监管体系还在完善的同时,也出现了一些新的问题,比如高质量标注数据获得困难,这涉及到核心的资源,即高质量医生的时间和效率,很多情况下数据的标准比算法更难,因为需要好的数据好的标准。再比如人工智能辅助诊断结果评估缺乏统一标准,应用需要与学界达成共识,同一张影像图,标准及答案是什么?由谁来定义?盲标还是非盲标?这都是需要考虑的。

  而在判断创业团队上,邓锋指出,技术不是判断团队好坏的唯一标准,产品落地能力及变现能力、平台潜力以及团队综合行业背景都很重要。

  另外,邓锋表示,创业团队的产品要符合医疗路径,要能提供整体的解决方案。强的团队能够很敏锐的感到市场的变化、能够实时调整自己的步伐。“海外市场离商业变现会更近,因此我们也关注能‘走出去’的公司,我们曾经投过一些团队,他们不仅在中国本土能够发展,也能走向海外。”邓锋说。

(原标题:北极光创投邓锋:技术并非人工智能+医疗创业核心壁垒,如何实现变现才是关键)

(责任编辑:DF386)

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