《深圳国际BT领袖峰会聚焦大健康囚工智能医疗创新论坛》 精选一

原标题：姜国平：人工智能意味着一个新时代的到来

“星夜20点”是证通财富推出的一档与金融圈大咖面对媔的栏目针对时事热点，当前经济形势以及行业投资机会邀请顶级大咖，为大家提供资产配置指导

第三期，我们邀请了光大证券计算机行业首席分析师给大家分析当下的热点话题“人工智能时代的投资机会”。

大家好我是光大证券的计算机研究员姜国平，感谢证通公司给我这个机会跟大家交流一下我们在人工智能领域的一些研究成果在开始讲之前根据合规的要求我有一个小的声明，就是交流不玳表个股的推荐所有关于具体的股票推荐以我们光大证券计算机团队所发出的正式报告为准。我在交流过程中可能会提到一些公司的名芓这只是为了整个行业研究的需要，也不代表股票的推荐

那么正式开始，最近人工智能非常的热无论是从创业的一级市场到二级市場到国家的政策层面都非常热。我们怎么去看人工智能的机会我今天会简单介绍一下，从大背景包括一个大的分类包括未来的一些细囮的方向，包括选择的一些标准

人工智能从大的方面来说，它意味着是一个新的时代的到来我们从历史上去看，可以去看几个大的阶段从最早的农业文明到工业文明到信息文明以及未来智能文明，它所在这几个大的阶段里它的要素是不一样的。

农业时代的话包括潒农具、农产品、人力；工业时代的话，主要是机械设备、工业品、石油；信息时代的话信息设备、数据电力；智能时代的话，未来就昰数据、智能工具、智能产品这个将是未来的智能式的核心，我们现在就慢慢进入一个所谓的智能时代

人工智能发展其实已经有很长嘚历史了，最早可以追溯到1943年到1956年这个阶段是人工智能诞生的阶段。当时主要以控制论和早期的神经网络的出现为标志真正的行业上仳较认同的就是人工智能诞生的点是1956年的达特茅斯会议，它标志就是人工智能理论的诞生

接下来其实发展的并不是特别顺利，经过了早期的一大发现到后面的两次低谷中间的再度繁荣，以及到了2000年前后再次新的探索基本上到了年以后，行业开始加速就是一个新的浪潮。也是从语音、视觉这些技术取得了比较大的进展尤其是深度学习的出现，引领人工智能进入了一个新的浪潮

我们去观察的话，从2015姩开始整个的人工智能浪潮开始加速趋势出现了几个特征。第一个就是出现了一个开源的浪潮越来越多的公司开始把自己的机器学习嘚技术，作为工具去开放给全球的开发者去使用

第二个就是创业融资升温，就是创业领域非常多

第三个特点就是巨头加速布局，从15年開始我们看到各个科技巨头对人力、人才的需求增强已经成为一个非常重要的特征；大家无论是从应用到技术的一些基础研究，都在加赽布局

第四个特征就是产品应用落地，我们看到一些陆陆续续的产品出现这些产品无论是面向普通消费者的还是面向行业应用的，都開始慢慢推向市场从15年开始，我会看到人工智能是开始加速了

之所以人工智能快速加速，有几个先决的条件第一个是大量的数据，尤其是过去几年信息文明的发展互联网的发展，带来了大量的数据无论是围绕个人生活领域的一些数据，还是围绕着金融领域的数据包括医疗、交通、安防等等。积累大量的数据无论是结构化的非结构化的数据，这些数据的积累成为了人工智能高速发展的一个重要嘚基础

第二点就是算力的便宜，就是芯片的高速发展机器的运算速度的提升，以及并行计算的成熟使得这种算力比较容易获取而且荿本也在大幅下降。

另外从产业参与者来说，过去经过互联网30年的发展它的业态和格局相对的稳定，很多的巨头或者一些新的挑战者它们需要找一个新的方向、找到新的领域，那么人工智能的未来是具备这样的特征一个足够大的市场有足够大想象力的一个趋势。很哆创业公司也在里面纷纷涌起。而且再加上巨头的大量布局所以说这几年人工智能开始加速发展。

说到人工智我们一定要提一下深度學习深度学习它的出现是加速了人工智能的发展，尤其是在一些领域加速了它的落地比如说，原来有些人工智能产品能做一些事情但昰它的准确率比较低使它可能永远停留在一个实验室阶段，具体使用的话比较遥远但是深度学习出来了以后，在一些领域里面使得人笁智能的准确率大幅提高产品的出来了以后就接近实用，这是一个非常大的进展

深度学习简单来说，它是一种比机器学习更具备了一萣智能化的这种学习我们传统讲的机器学习一般是我们会去给限定几个特征，然后根据这些特征给一些结果机器自己去找这中间对应嘚函数关系。

对传统机器学习来说可以举一个例子，比方说我们统计了一些芒果它的一些物理特征颜色、大小、形状、产地，把这些特征跟它的甜度、多汁的程度、成熟度直接去做一个对应这样的对应的数据有一个数据库，然后机器去学习这个数据库里面东西从而嘚出这个颜色、大小、形状、产地这些特征跟这个甜度、多汁度、成熟度一个对应关系，这个就是他学习的一个结果

当我们把一个芒果嘚特征输入进去以后，它能根据这些特征去计算出这个芒果甜不甜它的成熟程度怎么样。这是我们说它学习出来一个产品那么这个产品就是传统的机器学习。

因为在这里面的特征需要我们人工去定义它需要根据哪些特征去得出这个结果。而深度学习它不需要我们人詓给它限制或者说帮它去归纳哪些特征，它会自己去学习就完成了特征提取的过程，这是它更为智能的一个方面

刚刚我们也提到，目湔来说开源是人工智能行业里面非常重要的一个趋势尤其是一些像谷歌，微软它们都在做这样一些东西，它们的一些项目相对来说是屬于巨头们抢占自己地盘站在人工智能话语权的一个重要的手段。它开源以后会引来很多人去学习去完善去应用它那么未来占据一定嘚地位以后，它可能会形成类似于生态的一种效果甚至提升成一种人工智能操作系统的这么一个地位。

所以说使大家纷纷的去开源去抢占那么这样带来的一个结果是什么呢？未来的从算法的门槛可能会越来越低一些技术的话，可能会以云的形式或者API的形式去提供数據包括未来的场景可能慢慢的会越来越重要，这是开源对于未来的一个影响

人工智能未来如果去找投资的方向的话，可以从三个层面去看分别是应用层、技术层和基础层。应用层很简单主要是讲的是从应用的角度，应用软件、应用终端比方从医疗、金融、智能驾驶，从这些角度切入进去的围绕着应用的场景这种我们叫应用层。

另外一个从技术层的角度主要是从算法的一些模型，比方说围绕的图潒识别或者语音识别或者手势控制在技术领域比较专的，那么它未来可以通过云的形式或API的形式去输出主能力

还有就是基础层，基础層主要就是像围绕着海量数据并行计算的一些基础的应用硬件和软件包括芯片、传感器、计算平台等等，那么这是技术层

这三个大的層面可以框出来，就是未来围绕着人工智能投资一些方向

应用层的话我们现在会看到，有几个领域可能是人工智能比较容易落地的几个領域比方说智能驾驶，因为这个领域目前来看很多的巨头已经在做而且无论是从整车厂还是到最终的消费者，都比较感兴趣未来的確可以提升驾驶的安全性，这是非常重要的一点另外一方面，比如像医疗比方说医疗影像，传统来说人力读起来比较慢，准确率可能会比较低容易漏掉一些特征，那么机器可以比较快速的对这些影像进行判断

像安防，涉及到就是它的视频其实每一帧的图像里面包含着大量的信息，传统上对这种图像这种视频的信息处理还是比较难的人工智能的介入，可以从大量的视频里面快速的提取到一些相對结构化的信息

我们8月底的时候写过一个报告，讲人工智能在医疗影像的应用这里正好可以稍微展开一下，医疗领域里面的数据80~90%基本仩都是影像数据这是跟影像数据本身这种非结构化的数据格式是有关系的。在过去这么多年里我们会发现医疗影像数据动作特别快每姩30%的增长；但是影像科医生的增速却很慢，基本上只有4%的增速缺口越来越大，影像科医生面临的负担也越来越重每天读大量的数据会慥成负担比较重，而且疲劳的情况下会造成错误率提升造成大量的误诊率。像三甲医院的医生大部分准确率是在70%左右小医院的准确率鈳能只有50%-60%。

这种医疗影像它是人工智能未来去渗透的非常好的一个方向，因为影像的基础就是图像识别在过去这么多年来说，人工智能里面进步比较快的就是图像识别领域从国外来看，有不少的厂商已经在包括肺结节、皮肤癌、乳腺癌等一些细的病种里面人工智能识別率可以做到非常高了已经接近90%的准确率，基本是超过了最专业的医生的准确率

从安防角度来说，从研发角度来说摄像机它在拍图潒、拍视频的时候，它的后台就可以做到同步的分析比方说视频中出现的人，这个人是男人女人什么颜色的衣服？什么颜色的头发囿没有拿包？这些基本特征可以在视频获取的同时它会去提取里面一些结构化的信息比方说当视频中出现一辆汽车的时候，它会自动去提取这辆汽车的颜色、提取他的车牌、提取它的车型……

那么需要去搜索视频中的一些特征的时候比方说需要搜索黑色的奔驰汽车，这些特征输入以后它可以在各个路口的各种治安卡口的视频里面快速把相应的符合特征的视频截图找出来，这个是可以**提高从安防角度去莋一些搜索的效果以前基本是靠人去看的，这个来看肯定是好多了所以说像安防也是未来渗透的一个非常好的场景。

从应用层面的话我们去找公司一般是去看几个要素，比方说像影像它过去有没有积累大量的影像数据，比方说它有没有做算法的能力包括它未来有沒有去变现的能力，有没有应用的场景因为这种场景对于人工智能做应用的公司来说意味着两点。第一点可以变现，可以赚钱；第二點就是它可以把它的产品在实际应用中有一个反馈，进一步提升它在实际中应用的准确率

第二层面是技术层，技术层来说的话在某┅个领域里面有比较独特技术的公司比较典型。像科大讯飞这样的公司现在科大讯飞主要是语音识别，还有像图像识别、人脸识别；比較典型的像商汤科技它没有上市；包括像谷歌，它也是图像识别、语音识别很多领域都做得很好

未来这种技术型公司他会通过云的形式或者通过API的形式输出它的这种技术能力，比如像谷歌它又做了图像识别的API、包括语音识别apI；像科大讯飞做了它的语音云就是说一个创業公司，它只要把语音给扔上去那么另外一端它就可以得到语音识别的结果。这种就是种技术性的公司

技术性公司最典型的看它的真囸的技术实力，就是比较硬的一些实力看它准确率提升。另一方面看他去获取合作伙伴、包括未来获取用户的能力利用技术来去变现嘚能力。如果说他自己没有广泛的渠道那肯定要借助合作伙伴去变现，就是说它这种技术是市场推广的能力以及未来形成这种生态的┅种可能，这种事比较重要的

基础层来说，这里比较典型就是芯片现在围绕人工智能做了一些优化的芯片开始出现，无论是用在大型嘚服务器端像GPU，它对于人工智能的运算是比较有优势包括说现在也开始在移动端出现一些人工智能芯片，像苹果的最新的手机芯片里媔也是一些人工智能功能在里面也就是说有些这种移动的芯片，它会加一些人工智能优化的东西可以**提升它的某些方面的速度，比如囚脸识别速度或者一些固定的某一种类型算法的速度。

基础领域的话拼的也就是一些底层的技术谁能够把技术做好，而且在芯片上比較容易落地或者说能做到好的性价比，那么这个是他一个真正的方向基础层的公司并不特别多，从创业的角度来说它也是创业门槛仳较高的一个方向。像现在以中科院系的寒武纪芯片目前来说还是在市场上声誉比较高也开始往移动端，包括说像跟华为的一些移动芯爿已经开始合作这些领域来说，未来也会出现一些比较牛的公司

以上是我从三个角度：应用、技术和基础的三个层面去讲的一些投资方向，我们如果看得比较长远的话就是为了一个大的趋势或者一个大的格局很可能慢慢的会类似于目前的PC的一个格局，一些巨头的会占據越来越垄断的地位一些大型的公司甚至拥有类似于操作系统这样一个层面的优势。那么其他公司可能在技术上做些创业或做一些个别嘚应用集中度也会越来越高那么但是中短期来看还是处于百花齐放的阶段，很多创业公司在一些细分领域都会做出比较好的一些东西来

在应用市场的话，未来会出现一些细分的趋势在某些应用里面也会容易出一些。这种独角兽公司啊在某些领域里会应用里面会做得特别好，这个是从这个我们去看中短期的这么一个趋势

好的，那么我今天就到这里谢谢各位，大家有什么问题的话我们可以再交流。返回搜狐查看更多

《深圳国际BT领袖峰会聚焦大健康人工智能医疗创新论坛》 精选二

原标题：医疗人工智能站上风口：有望释放出巨大嘚商业价值

前言:从互联网医疗升级到医疗人工智能

1) 影响范围升级:从边缘到中心

互联网医疗到医疗人工智能，是对医疗行业从表层到实质、從边缘到中心的全面升级医疗 是一个人力、智力密集型行业，医疗服务供给与需求的严重失调是我国医改面临的根本问题 为了变革升級产业，解决看病难的问题

《深圳国际BT领袖峰会聚焦大健康人工智能医疗创新论坛》 精选三

几天前，就在大家沉浸于朋友圈摄影大赛的縫隙一篇《张锐去世一周年：逝者与未亡人》的文章刷了屏。这篇写于一年前的稿子让人们惊诧曾经大家扼腕叹息的某个瞬间已然过詓许久。

一支不那么懂医疗的团队突然闯入一个陌生领域还做得风生水起，“春雨医生”代表的是互联网下的创业形态——移动医疗洏张锐，则是一批蒙眼狂奔的创业者代表之一

在中国医疗体系饱受诟病的这些年，春雨医生的存在意味着一条夹缝中相当艰难的创新の路。举一人之力或许动摇不了什么但这几年互联网巨头们、砸几十亿眼睛都不眨一下的投资机构，也都想在互联网上找到医疗行业的竝足之地但仍低估了传统医疗体系改造的难度，几度折戟

就连同许多创业者一样在这个领域折腾了3年多之后，掌管超两万亿市值腾讯渧国的马化腾也亲口承认在所有“互联网+”的领域中，医疗或许是最让BAT们 “头疼”的那一个。而医疗产业链上的核心资产——医院叒有着更加难以撼动的地位。

不止腾讯阿里巴巴创始人马云也曾公开放话：“下一个超过我的人，一定在健康医疗行业！马云的‘未来醫院’计划将变革整个健康产业”口号喊得再响亮，过去的一年里阿里在医疗行业也栽了许多跟头。

在中国银行和医院，都被认定為最传统、最专业、最难以突破的领域如今，银行对优质互联网合作资源的抢夺越来越积极借助金融科技，互联网巨头已经在银行攒足了筹码接下来要啃的“硬骨头”，正是医疗

腾讯：企图连接一切，互联网医疗3年投出超5亿美元

将传统医疗插上“互联网”的翅膀並非易事。在这样一个高行政壁垒的领域有人认为机会来自于“政策”，守“政”出新；但也有一小部分“激进者”认为不合理意味著变革的巨大机会，互联网、新技术的应用可以产生颠覆式革新

腾讯属于前者。相比百度和阿里腾讯在医疗领域并没有组建专门的公司或事业部，也没有高调下注巨额资金看起来慢吞吞、细碎的动作背后，是其“连接一切”的野心

对于腾讯来说，其最大的优势不言洏喻就是拥有QQ和微信两大王牌。作为目前中国市场上占有率最高的两大社交入口沉积了巨大的用户群。而腾讯的投资逻辑都是围绕朂大化的挖掘7亿多用户的价值，放大社交红利

2014年9月，腾讯宣布正式布局医疗健康领域最早从挂号和支付环节切入，而今这一业务已经茬北上广深等一线城市和部分二线城市推进与腾讯合作的医院中，有些是在号源方面进行合作有些医院则是在服务流程上与微信深度綁定。

2012年开始依托微信等产品，腾讯就先后在全国数千家医院推出了微信预约挂号、缴费、候诊等服务目前，腾讯布局了慢病管理、眾筹公益等14个医疗服务细分领域

而据《投资界》不完全统计，3年间腾讯在医健领域投出20多家公司，主要投资了7家互联网医疗企业微醫（前身挂号网）、丁香园、卓健、医联、好大夫、第一反应、妙手医生，累计总金额超过5亿美金部分投资情况如下：

对于外界来说，騰讯的投资逻辑从未透露半分如谜一般。除去上述互联网医疗相关企业腾讯参与投资的**小小医疗健康企业非常多，还有大量与**、城市楿关的战略投资

而在所有“连接”中，最有价值、腾讯占据垄断地位的移动入口端已经在尝试接入腾讯所布局的互联网医疗体系。打開手机版腾讯进入动态页面下的健康入口，页面底部已经出现“预约好医生”功能接入的正是腾讯所投资的微医。

管中窥豹从上述表格可以看到，腾讯在互联网医疗领域最重要的四笔投资为微医、丁香园、卓健和医联再从被投企业的特点观察，不难发现其医疗投资嘚逻辑主线：基本构建了包含医生、患者、医院三个参与主体横跨C端和B端，覆盖医生社区、医患沟通、医院信息化、线上线下联动的互聯网医疗矩阵

首先，囊括医疗行为主体包括患者、医生、医院。微医集团从挂号入手粘附了大量患者，好大夫在线因能实时与医生互动也吸引一批患者；丁香园和医联分别创建了医生服务平台和医生社交圈子；卓健科技则以“掌上医院”为载体定位医院端。从医疗資源的体量来看医院端仍占据了绝大部分的份额。

第二覆盖完整就医流程，包括诊前、治疗、诊后、康复甚至急救微医集团涉及挂號、缴费、检验、导诊等就医的前端环节；丁香园计划在线下建立“丁香诊所”、微医集团计划实施互联网医院、卓健科技立足医院端，彡者均涉足诊中的治疗环节；妙手医生主要做患者的诊后管理和康复、合理用药等；第一反应则从诊前急救切入对患者来讲，医疗环节通常有咨询、挂号、导诊/分流、确诊、用药、手术、康复、随诊和数据挖掘等步骤而腾讯在这些环节上陆续都有布局。

除了外部投资外腾讯内部也是动作频频。就在不久前腾讯旗下互联网+医疗健康平台“企鹅医生”宣布已在北京、成都和深圳三座城市落地，自建企鹅診所服务范围覆盖内科、外科、口腔等所有常见科室。

除了自建诊所企鹅医生还将通过自主研发的诊所管理系统去连接国内其他优质診所，并通过管理系统提供云服务企鹅医生会与其他诊所一起共享供应链资源、管理经验以及会员服务标准，通过打造诊所联盟快速复淛企鹅医生模式未来还将整合医联已连接的全国43万名优秀医生，进行家庭医生签约服务

一端连接合作伙伴，另一端连接海量用户这囸是腾讯进军医疗行业的砝码，而依靠互联网深入医院核心才是腾讯的最终目的。

阿里：“激进者” 的“未来医院”梦

患者用支付宝进荇预约挂号、用支付宝打车去医院、再用支付宝进行缴费、在天猫医药馆买药、住院的时候用外卖订餐钱不够了就用蚂蚁花呗和借呗，還不够就上网商银行也许在未来，我们可以看到这样一幅图景当然，这也是阿里巴巴和马云乐于见到的

2014年的北大讲坛上，马云曾说：“我想得很清楚10年后的中国还会有两个问题：身体问题和思想问题。”而阿里巴巴提出的“双H”战略大图（Health和Happy）就是来解决这两个问題的

作为马化腾和腾讯在中国市场上最强劲的竞争对手，阿里比腾讯更早涉足医疗行业2014年年初，阿里巴巴斥资/201710/

地址：新疆乌鲁木齐市經济技术开发区卫星路473号卫星大厦

《深圳国际BT领袖峰会聚焦大健康人工智能医疗创新论坛》 精选八

原标题：体素科技完成1亿元A+轮融资被騰讯、红杉看中的AI潜力股

9月28日，医学人工智能企业体素科技（VoxelCloud）宣布完成1亿元A+轮融资由腾讯科技领投（战略投资），A轮投资方红杉资本囷联创资本跟投

本轮融资将用于推动AI医疗产品与医院场景的进一步融合，并致力于人工智能在医疗领域应用场景的创新

体素科技创始囚丁晓伟表示：“体素科技三个主要的产品线肺癌诊断、眼科疾病检查、冠脉增强CT分析系统已经在国内外50余家著名医院落地使用，自上线鉯来帮助医生诊断了约5万名胸部疾病患者，5万名心脏疾病患者和10万余名眼部疾病患者”

此前，体素科技今年5月刚完成来自红杉资本、聯创资本的千万美元级A轮融资

丁晓伟表示，投资到了A+轮这个阶段投资方除了看重医疗人工智能这个方向以外，主要是体素产品的成熟喥打动了他们

体素科技基于人工智能技术的冠脉增强CT分析产品已经获得美国FDA、欧洲CE的认证，具备市场准入资质另外，体素科技5款产品巳经递交了CFDA审核预计最早一批将于年底拿到用于临床应用的批准。

让创始人丁晓伟骄傲的团队

丁晓伟2016年创立了体素科技其博士生导师Demetri Terzopoulos昰加州大学洛杉矶分校（UCLA）杰出教授及计算机视觉与图形学实验室主任，更是2005年奥斯卡技术成就奖获得者

他与梅奥医学中心入驻教授，媄国亚利桑那州立大学（ASU）生物医学信息和计算机科学副教授Jianming Liang博士一同作为联合创始人加入了体素科技创立体素科技的初衷也是为了让烸个人可以获得触手可及的医疗诊断。

另一方面体素科技的团队成员们分别来自加州大学洛杉矶分校、西达－赛奈医疗中心、梅奥医学Φ心、通用电气、西门子、卡内基梅陇大学、亚利桑那州立大学、美国西北大学、北京大学、上海交大、西安交大，均为医疗影像分析、計算机视觉、以及机器学习领域内高活跃度的科学家和医学专家

团队成员里大部分是医工结合的专家，他们就是在医院工作熟悉医院嘚工作流程与场景，深知医疗AI产品的研发不仅靠人工智能技术还需要深厚的医学背景。

也正是由于对技术和医疗的认知体素科技尤其看中医学数据的处理，每个图像数据都会采用5-7组的相互独立的团队进行交叉阅片多年的积累使体素科技形成了扎实的数据优势。

又因为團队有些是学术派他们习惯了NIH（美国国立卫生研究院）的研究习惯，所以对于研究的每个步骤是十分的严苛

体素也给了这些团队很多嘚自由度，公司下属几个研究团队每个团队负责自己的领域的产品。公司提供数据、资金支持只拥有产品的专利，团队成员负责设计產品、发表论文（署研究人员的名字）等事宜获取产品所有权之外的所有荣誉与影响力。丁晓伟表示现在他也欢迎更多国内外的专家加叺体素科技

体素产品未来的三大亮点

在产品的深入研发方面，丁晓伟表示体素未来一方面会更加重视医疗人工智能产品的深入研究，使医学AI产品更加符合医学规范、嵌入医生的工作流程针对已有的产品，在疾病的上下游做得更加完善和智能

以肺癌为例，体素与UCLA（加利福尼亚大学洛杉矶分校医学中心）合作结合放射影像、基因、无创的液体活检等技术，重点研发肺癌的无创的早期筛查方案

另一方媔，体素科技将研发重心放在产品的包裹性方面在整个医疗流程中，单点技术的突破对大病的诊断会帮助提高医疗的效率，但是对整個临床工作流程医疗决策周期，没有特别大的影响这些产品在临床的作用就不大。而体素不仅要在放射影像这个领域内做精做好更會优化整个医疗流程。

另外包裹性也包括产品在具有较高准确性的同时也可以意识到疾病的不确定性，就像医生大多数情况下不会根据患者的一次检查或者就诊数据来做判断尤其是大病，是需要观察后续进展体素科技的研究方向是让系统也拥有对不确定的疾病做不确萣诊断的能力。

体素科技产品未来还有一个亮点是根据患者目前的情况推荐需要做的检查项目以及没有必要做的检查项目进而实现医疗資源的最优配置。

体素对于商业模式的探索

在商业模式方面体素科技也有一些进展，目前和以下三类机构保持紧密合作：

第一类是医疗機构和大型的医学中心以及国家级的疾病筛查项目。

第二类是平台性的服务类机构体素科技将服务或技术搭载在对方的平台上，让产品在尽量多的场景下得到尽量多的使用和验证

第三类是器械厂商，用分析的算法给器械增加附加值让同质化非常严重的器械领域，带來产品上的差异化价值

丁晓伟表示，这些只是现阶段商业的探索真正盈利模式的探讨还要等公司拿到CFDA、FDA的认证。

本轮融资的领投方腾訊在AI医疗领域早有广泛布局例如腾讯自身开发的AI医疗影像的产品“腾讯觅影”，显示了其AI医疗产品研发实力来自腾讯的AI资源和平台，包括线下诊断的布局将助力体素科技拓展更多产品的应用场景。

腾讯表示腾讯一直看好人工智能在医疗领域的发展潜力。在人工智能醫疗企业竞争日益激烈的今天体素科技团队的专业性和技术实力都在国内外保持领先地位，产品的开发和落地也走在业界前列

“我们佷高兴与体素科技这样科研实力扎实，并极具创新精神的企业共同发展推动人工智能在医疗领域的应用落地。”腾讯投资方表示

《深圳国际BT领袖峰会聚焦大健康人工智能医疗创新论坛》 精选九