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預防性醫療將成大健康産業領跑,這家公司要用AI技術打造數據“永動機”

来源:i黑马    时间:2018/1/17    已阅读11254次

預防性醫療將成大健康産業領跑,這家公司要用AI技術打造數據“永動機”

文 | 杨洁 编辑 | 黑智

一個大數據驅動的人工智能時代的輪廓,已經日漸清晰。

“數據”正在成爲企業越來越重要的資産。智能時代的到來,不僅並未意味著大數據的退潮,反而,數據量的持續增長,人工智能技術的應用,推動了大數據分析應用也在不斷改善。通過使用AI、機器學習和數據挖掘來進行數據的預測、分析,正在幫助企業在優化各個業務鏈條。

現在我們所看到的還是冰山一角。AI和數據正在改變著我們的工作方式,以及在未來,革新更大的商業價值體系。

2017年,王晓梅离开了IBM,创立了知盛数据集团。在短短的时间里,知盛聚集了包括IBM Waston科学家、北美常春藤和英国伦敦大学的专家组成的研发团队,申请了80多项全球专利;在纽约、伦敦、杭州已经开设了办公室,今年1月知盛在中国的研发中心也落地西安……

一系列的快速發展,王曉梅和知盛想要解釋的,還有AI創業應該如何建立商業化路徑的問題。

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知盛數據集團創始人王曉梅

從IBM數據科學家到創業者

2016年,时任IBM大数据与分析全球总监的王晓梅,在美国IBM Waston 大会演讲结束后,见到了一位专程飞过来找她的投资人。

在那段時間,有很多人來勸王曉梅創業。人工智能和大數據,在近幾年,可謂是風口上最強勁的概念。而大數據驅動的人工智能時代的輪廓,也漸趨清晰。越來越多的企業,正不斷將資源投入自己的數據資産,也推動了大量AI和大數據生態中的創業公司出現,用全新的解決方案來替代傳統的企業數據分析系統。

這是一個甚至能夠超過互聯網的巨大市場。但是問題仍然存在:如何讓市場算力的供給和行業場景需求相匹配?即使技術實力達標,對于廣大創業公司而言,實現AI應用場景落地和建立商業化路徑,始終是個難題。

而人工智能、大數據技術和商業化,都是王曉梅的強項。作爲IT行業裏爲數不多的女性專家,她一向爲人熟知的身份,是IBM的大數據和分析業務負責人。此前,她已經在IBM工作了18年,2012年,IBM大數據中心在她的主導下,在北京落地,王曉梅擔負起引領北京和位于亞太、非洲、拉美等地的四個衛星城市在內,新興市場的大數據與分析業務拓展。他們要做的,不僅是幫助企業應對技術層面的挑戰,還有對業務模式的創新、行業場景需求的探索、商業價值的認識推動以及教育市場。包括IBM在2014年針對國內人工智能市場的首次發布,也是出于王曉梅之手。

正處于職業上升期的王曉梅,卻在那一次談話中被觸動了。對方講,在這個變革的時期,把你的經驗、影響力和資源拿出來,可以改變更多的人和事,尤其是你自己的人生,也將打開完全不一樣的格局。

據說,從大公司出來創業的人都有一些共性,除了對商業模式和行業趨勢具有的“大局觀”之外,他們還都對“情懷”,具有獨特的感受。王曉梅也不例外。“這是一種使命感。”

但是,對于創業,王曉梅並不想做風口上追逐“流行”的公司。在創立之初,知盛的聯合創始人中,就包括了來自美國哥倫比亞大學和英國倫敦大學關于人工智能和機器學習領域的教授,爲公司在人才和研發端,提供了堅實的後方支持。

可以說,從創立起,知盛就規劃了未來5-10年發展的准備。但其中最重要的,是與行業結合的方向選擇,以及公司商業模式的確立。

在業內將近20年,王曉梅的認知是,能夠成功的企業,一定是“和行業深度結合,以業務價值爲引領”的。“數據分析已經幾經潮起潮落,最後能夠成功的,一定是業務價值和行業深度結合的企業”。

數據在哪裏,盈利點就在哪裏

王曉梅很快鎖定了知盛的AI和大數據分析能力落地的第一批種子行業:預防性醫療、數字傳媒和電子商務。

之所以選擇它們作爲AI落地的最初方向,王曉梅主要的依據是兩個因素:業務場景,以及AI或數據分析的場景。“也就是說,深度的行業認知,以及相關數據。”

“醫療行業是人工智能數據分析采納最廣泛、最有潛力的行業。”王曉梅說。但和傳統的主要針對疾病診療的市場不同,知盛集團把行業切入點,放在了預防性醫療上。

“醫療行業其實可以分爲兩大塊,一塊是我們熟知的疾病市場,但它只占整個醫療市場的20%而已。”王曉梅說,“這個領域發展已經非常成熟,玩家也很多。包括IBM,在其中都有長期的技術和數據沈澱。而對于另外一塊更大的市場,則有很多人還沒有意識到,那就是占了醫療健康市場80%份額的預防性醫療(非疾病市場)。”

在不久前的第十屆創業家年會上,美年大健康董事長俞熔表示,2017年國內健康行業的一大趨勢,就是國人用于預防性、保健性的支出越來越高了,健康的關口已經從“雪中送炭”前移到了“錦上添花”。這一判斷,和王曉梅的觀察不謀而合。

預防性醫療囊括了衆多的細分領域,包括功能性醫藥、集成性醫藥,以及健康行業,都是其中的一部分。在各個城市,已有大量的預防性醫療機構和診所誕生,在王曉梅看來,國內預防醫療市場已經悄然崛起,市場時機到了,但是大量玩家卻仍對“如何做”尚無頭緒。而這也是知盛進入市場最好的契機。

傳媒行業對數據的貢獻和需求,則是王曉梅在IBM工作期間就關注到的。移動互聯網正在深度改變著傳媒業,而新型傳媒形式、手持終端的快速普及、各種新應用的不斷開發,也在加快著數據增長的速度。“根據兩年前的全球大數據分析報告,到2019年,全世界80%的數據,都將是和傳媒業相關的視頻以及語音數據。”王曉梅告訴黑智。整合數據、運用工具分析數據,成爲傳媒領域的共性需求。

電子商務相應的解決方案和應用,已經非常成熟了。但在王曉梅看來,這反而意味著,這個領域在分工智能和大數據分析方面,有著巨大的缺口。“多年前開發形成的應用系統,對AI和大數據分析的采用是不足的。”而現在,正是它們升級的契機。

這和王曉梅在IBM期間就建立的對數據的敏感度一脈相承。“數據在哪裏,商機就在哪裏,盈利點就在哪裏。”

商業模式:打造數據的永動機

預防性醫療,是知盛數據落地速度推進最快的領域。2017年,知盛數據集團成立,當年,知盛的預防性醫療子公司在杭州注冊。這家公司是由知盛集團,和新加坡一家有著十幾年預防性醫療經驗的機構合作成立,提供對該領域的人工智能數據分析能力。

實際上,AI落地醫療第一步,最大的命題,就是如何打破數據的壁壘。電子病曆的普及,以及移動設備、可穿戴設備的廣泛應用,收集了大量的醫療健康數據,但是智能化醫療,仍然有無法回避的兩大痛點:隔離的數據無法實現互聯互通;以及數據的隱私保護問題。如果國內醫療數據還有什麽特殊點,那就是數據的還如何實現數據規範化的問題。“知盛的數據平台,可以說,是在解決第一大問題。”王曉梅說。

知盛在預防性醫療領域的業務,包含了檢測、診療、個性化醫藥、醫療教育等,後端是打通的AI和大數據平台,作爲技術支撐。而在這背後,則是合作雙方的深度合作:新加坡機構提供了預防性醫療的各項醫療業務,收集基礎數據,以及基于自身的經驗,提供具體分析維度:營養、免疫、荷爾蒙等。

知盛則基于各項醫療健康數據,用AI和大數據能力,根據業務場景和商業模式,提供相應的數據分析算法模型等相關産品,覆蓋了預防性醫療的“五步走”——健康檢測、身體清洗、強化、優化、維持,構建起一個對個人健康的全方位認知平台。

可以說,這是從具體醫療健康業務、數據,再到平台,形成了一整個行業鏈條,能夠爲外界整體提供各項能力。據王曉梅透露,知盛已經和相關的醫療機構建立了合作,把醫療業務能力連同AI能力,整體輸入。

這是一個獨特且大膽的業務模式。因爲在王曉梅的認知裏,企業必須有建立一個完整的價值鏈的能力,才具有真正的生命力。而在AI和大數據領域,這個商業價值鏈能力,可以分解爲三項:Data,Analytics&AI,Action。Data就是數據;Analytics即分析,而AI(人工智能),則是分析領域裏不可或缺的最高形式的能力;最後一步,是將之付諸實施的行動。“基于數據資産,我們來進行分析,獲得洞察力,然後通過各種商業應用,産生了價值,這個價值鏈才整體形成。”王曉梅說,“數據管理、數據分析,只是做了其中一個點,而我想嘗試下和別人不同的模式,做成這樣一個閉環。”

這固然大膽,但王曉梅並不冒進。在創業之前,她謹慎地向多位垂直領域與咨詢管理行業的專家請教,將公司的整體戰略、商業模式以至于資本結構,都做了整體的規劃。

之所以選擇這樣一種商業模式,也是出于王曉梅“深入行業”的認知。“人工智能要和行業結合,作爲技術人員不能閉門造車。人工智能的落地,需要兩方面:一個是業務場景,一個是相關的數據。不管我們要在任何一個行業紮根,這都是最基本的方法論。”王曉梅告訴黑智。而要和行業深度結合,需要對各個行業的深度了解,而這又談何容易。“專業的事,要由專業的人來做。”王曉梅說,“要找這個行業的領軍者。我們要有開放共贏的思維。”

在合作夥伴的選擇上,知盛也做了仔細的評估。“我們要找到的,一定是理念一致的,而且對于人工智能技術能夠提升業務,是認可且具有需求度的。”

形成這樣完整商業鏈條的模式,也是知盛爲自己命名爲“數據集團”的原因。一開始,王曉梅就計劃構建一個軍團作戰的格局。“這是個真正深度融合的過程。”王曉梅對公司運作模式如此總結,“和以投資作爲聯系的公司不同,我們和合作夥伴是每一天並肩作戰的同一支團隊。而通過這種方式,我們也建立了獨特的一個壁壘。”

目前,知盛集團從最初2017年年初2月成立時的20人左右的團隊,已經擴展達到近百名員工,在美國和中國建立了雙總部。

“人工智能領域,目前由于高端人才的稀缺性,全球範圍內,大家的核心競爭力的差異點還是集中在算法和模型上、AI技術能力的高低上。但幾年之後,我們可以預見的是,AI能力將變得更加普遍化和大衆化,獲取也將更爲便捷、價格也會更低,這將是必然的趨勢。所有的技術的産生和發展,都將是這樣一個過程。那時,AI領域競爭的核心點,將是數據。”王曉梅總結。“我爲什麽會做這樣的模式?因爲,我們需要擁有一個,屬于自己的數據永動機。”

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