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分享投资黄反之:未来是精准医疗的时代,医疗大数据投资机会不可错失
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2017-01-22 分享投资黄反之:未来是精准医疗的时代,医疗大数据投资机会不可错失

大数据会决定未来精准医疗能走多远。

猎云网注:分享投资管理合伙人黄反之发表了对未来医疗、医疗健康大数据行业的看法。在他看来,过去几十年人类每年花上千亿、上万亿资金去研究肿瘤药物,但是这些肿瘤药物对人类肿瘤或者生命的提高并不那么明显。精准医疗的出现使得人类能够对致病因子进行非常深入准确的了解,从而可以采取个性化、精准化的医疗方案,达到更好的治疗效果。本文转自分享投资(ID:fxtzvc)。

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黄反之认为,精准医疗不仅是近一两年非常热的话题,未来也是精准医疗的时代。而大数据会决定未来精准医疗能走多远。“我们现在每天产生的医疗和生物大数据是海量的东西,如果说没有人把它变成可视化且不能提供给医生、研发机构成为可利用的产品,每年产生的就是垃圾”。

关于医疗大数据的投资机会,黄反之也表示将体现在六个方面上。第一,早期筛查诊断;第二,大病预警;第三,机器学习/人工阅片;第四,自我诊疗;第五,保险控费;第六,疗效评价。

以下为黄反之在“中国股权投资年度峰会暨2016投资家网年会”上的精彩发言。

医疗健康大数据的投资逻辑

大家好,很高兴能在投资家网年会与大家进行分享,我今天选的题目叫“医疗健康大数据的投资逻辑。”为什么选这个题目?因为分享投资是一家VC机构,VC总是面向未来。

马云说未来的首富一定会出现在医疗大健康领域,另外他说,现在已经从IT时代进入到DT时代。他说的这两点都代表着未来方向,所以我们今天就结合这两点谈一谈医疗的未来。

首先,什么叫未来医疗,可能还是要先谈一谈精准医疗。精准医疗是这一两年非常热的话题。我们今天重点是要对比一下,为什么未来是精准医疗的时代。

过去这几十年是循证医疗的时代,循证医疗相对于几十年前我们说的经验医疗,循证医疗被认为是代表科学发展的,相比中医来说有了很大进步。但是循证医疗也出现了一些问题,而且很多问题难以逾越。比如说,循证医疗就是以发病的部位、症状,结合一些检测手段,包括一些影像、病理、检测数据,辅助医生对疾病进行判断,给出治疗方案。

但是我们看到的,很不幸的是,很多人虽然在相同部位患了相同的病状,出了相同的治疗方案,但是效果迥异。人类花上千亿、上万亿资金去研究肿瘤药物,但是这些肿瘤药物对人类肿瘤或者生命的提高并不那么明显,平均下来对患者生命的延长也就是2—3个月之间。

为什么循证医疗发展了这么多年,面临着这么大的问题?实际上它用这种部位、症状来进行判断、治疗是有问题的,问题就在于他没有发现疾病真正的致病因子是什么。所以大家采取了同样的方案,但是因为每个人致病因子不同,所以得出来的效果是迥异的。

如果你是那个幸运者,你用了这种药百分之百被治好了,如果不是针对这个致病因子的,最后的结果是浪费了很多钱,也不能挽救生命。

未来医疗的四个特征

精准医疗使得我们能够对致病因子进行非常深入准确的了解,从而可以采取个性化、精准化的医疗方案,能够达到更好的治疗效果,所以我稍微讲一下未来医疗。

未来医疗有几个特征:第一,是可以预测的,我们通过基因,通过各种组学检测,可以知道未来你得各种疾病的可能性。第二,可预防。第三,个性化。我们实施的治疗方案应该是因人而异、差异化的。第四,可参与。未来医疗会从过去传统医疗,由医生主导转变为我们的患者可以深度参与,甚至自我作主这样的模式。

我推荐大家看两本书,这都是美国著名心脏病医生埃里克写的《颠覆医疗》和《未来医疗》,他本人也曾担任过美国医生协会主席。他认为未来医疗实际上就是医疗数据的革命,通过医疗数据的革命,从而构建未来新兴的服务模式。

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大家看这个图的圆圈中心就是“医疗数据革命”,圆圈上端写的是人体的GIS,就是人的生命信息系统,怎么获得?跟大数据有关。另外通过基因检测、电子病历、人工智能、医疗数据库等手段和方法,从而实现医疗数据革命,达到未来全新的医疗服务模式。

贯穿《未来医疗》的主线是医疗民主,即未来将从医生主导的、家长式的医疗模式进入患者深度参与、甚至自主的医疗模式。而如何产生这样的数据革命和服务模式改变呢?

大数据与精准医疗的关系

我们要说一说大数据到底跟精准医疗是个什么关系,首先我要说两点。

第一点,各种组学的发展催生了精准医疗时代的到来。大家经常说的是基因检测,比如说NGS,但实际上生物组学发展远远不止基因,还包括蛋白、微生物各种族学发展,推动了精准医疗时代的到来。

第二点,精准医疗起源于生物组学的发展,但是未来精准医疗时代到底能走多远,精准到什么程度?实际上是取决于对大数据的处理。这两点是论断性的东西,有人未必同意。

我们为什么说大数据会决定未来精准医疗能走多远,能达到什么样的精准程度,是因为我们现在每天产生的医疗和生物大数据是海量的东西,如果说没有人把它变成可视化的,没有人能提供给医生、研发机构可利用的产品,我们每年产生的就是垃圾。我们说的精准医疗,可能就是建立在一个理论之上,而现实中十分遥远的东西。

我们谈医疗大数据,要先看看大数据共性的特征。大数据有四个V:

Volume海量,这个不用解释了,一个病理图像就有5G数据。

Variety多样化,特别是体现在生物数据中非结构化,影像数据,实际上比商业大数据处理更加困难。

Velocity快速性,我们的智能手机、可穿戴设备其实都实时的产生大数据,这个变化是非常快的。

Value价值性,这个很好理解,你要产生价值,必须要对前面三个V很好的处理,能带来真正的价值。

医疗和健康大数据还有自身的特点,这些特点都决定了它比处理一般的商业大数据更加复杂。

医疗大数据的特点

我们在过去两年产生的大数据总和,相当于人类历史产生数据的总和,也许未来一年我们就可以产生人类有史以来数据的总和。

我们看关于生物大数据,比如说我们自身,一个人体有10个14次方的细胞,每个细胞携带的基因数,四种碱基是6乘10的9次方。一个人全基因的测序数据量是大约是4TB。如果我们把它对应成汉字,大概是200亿汉字,一辈子什么都不干,一个人也读不了这么多文字的书,何况这个数字像天书一样,不光你看不懂,医生也看不懂,非专业人员更看不懂。所以谁能把它解析为可视化产品,就变得非常重要。

15年前,美国政府牵头做人类第一个基因组,当时花了30亿美金。5年前再做同样的基因组,只需要几百万。而到今天,你到华大测一个全基因谱的数据,不到一万块钱。大家可以想一想,现在获取数据,产生数据这一块,实际上已经带来了超摩尔效应。现在数据产生的速度,已经在大大加速了,但是我们对数据处理的成本实际上还是居高不下的。

通常来说,1TB数据处理我们需要花1—5万块钱,这么海量的数据要把它全部处理,就意味着极高的代价和难度。

关于医疗大数据,我觉得它有一些特点,大数据一定是连续产生的,一定不是某一个时点的。另外大数据不是一个医院或者几个医院的数据,一定是区域性的数据。大数据一定是自动产生的,而不是我们手工输入这样的东西。

对数据的获取固然很重要,但是对数据的解析处理更重要。大数据处理并不是简单的软件分析,不是一个软件公司编程就可以的。大数据处理需要复合型人才,比如说计算机、生物组学、人工智能多方面的人才,这也是我们虽然非常看好大数据的原因,但是真正好的大数据投资标的并不那么容易获得。

大数据的主要来源有几个方面,包括院内、院外、研发机构、职能设备、公募机构等等。我这里有一个曲线图,它会对未来20年科技趋势发展有一个测试。2014年,大数据还处在预期过热的状态,没有回归到现实可以应用的状态。但是到2015年,大数据已经从这个曲线上消失了,就意味着它已经开始进入商业化、成熟化运营的阶段。

屏幕快照 2017-01-22 上午9.27.04 屏幕快照 2017-01-22 上午9.27.12

曲线最左部是代表新科技的萌芽期,顶部代表人对它期望的最高峰,就是泡沫最大的时候。回到谷底的时候,意味着这个技术真正开始脚踏实地的应用。2015年,我们已经看不到大数据了,无论是商业领域还是医疗领域,都开始走向真正的应用了,所以我们说现在投医疗大数据是正当其时的。

比较成功的医疗大数据公司在中国很少,我们还是看看美国的一些标杆公司:

美国安德森中心OEA,实际上就是给医生提供一个肿瘤辅助系统,可以把全球最新的所有肿瘤治疗药物,及时进到系统里。医生也在不断学习,以个人的能力,他是跟不上全球新药发展的,这个系统就可以帮助医生获取最新资讯,最新药物、治疗手段和方案,对癌症患者进行有效治疗。

ATIENT LIKE ME是患者社交平台,很多医生和医院都没见过的病例,通过这个平台病友分享,可以找到最佳的治疗方案。

PRACTICE FUSION是美国最大的共用电子病历,有几百万患者、几十万医生在用这个电子病历,这样可以获得大量结构化的大数据。

还有像23AndME,针对个人基因检测,3年前花299美金只能检测44种疾病,今天花99美金就可以检测200多种。

此外NEXTBIO是针对药物研发的大数据公司,FLATRION HEALTH是癌症大数据公司,WELLDOC是糖尿病大数据公司。

大数据我们还是要对标美国看的,但上述这些标杆医疗大数据公司成立时间并不久,基本上都是2013年、2014年成立,但是估值现在基本上都是十亿美金以上。

国内的典型代表碳云智能是2015年10月份成立的公司,首轮估值达到60亿,创了全球最高纪录。它是不是值得的?我们看它要做什么。实际上它就是要解密我们的生命密码,利用人工智能对生物大数据进行处理,结合互联网、物联网,把它的效率发挥出来,它要搭建的就是大数据平台,构建数据库、知识库,能把大数据变成直接可视化的产品。

碳云的在底层利用云服务构建一个知识库平台和数据平台,通过知识库和数据库的匹配,把对应的疾病与致病因子关联起来,使我们能使利用大数据进行疾病筛查、预防、治疗,进行个性化的健康管理。

能够把我们已知的疾病和治病因子能对应起来的还非常少,不到1%,未来空间巨大,要走的路非常长。如果碳云成功,它的价值应该不低于华大基因。碳云的价格确实不低,但如果搞清楚这些投资逻辑,就会知道投资它是否值得了。

医疗大数据的投资机会在哪?

大数据的投资机会,我个人认为是在这些方面:

1.早期的筛查诊断。目前像华大等一大批基因测序公司基本上都聚焦在这个环节。

2.大病预警。比如说脑卒中、心脏病的预警,有人试图把它提早到24小时预警,其实能提前2小时就有很大的意义了。

3.机器学习/智能阅片。像胶囊胃镜、肠镜,已经出来很多年了,为什么一直不能大规模应用?我认为就是没做到智能阅片。你想它发出了那么多图片谁来阅读?如果医生来阅读,不但没有给医生带来便利,没有提高效率,反而加大了医生的工作量,还不如医生花20分钟人工检查看完。但是未来智能阅片的发展,可以促进这个过程的发展。

4.自我诊疗。像PATIENT LIKE ME就是这样资格自诊系统。

5.保险控费。美国的WELLDOC是做糖尿病管理的,但它主要的用户是保险公司。我们最近投资了国内的健医科技,也是通过帮助商业医保控费、提高效率切入,利用医疗大数据帮保险公司设计产品。提供金融服务。

6.疗效评价。美国有一家疗效评价平台,是由医生、患者自发对药物的治疗情况进行反馈。去年曾经因为患者和医生对一个心脏病大药普遍给出了负面评价,所以FDA把这个药下架了,这个药每年全球销售上百亿美金。

最后稍微总结一下,我们今天是谈大数据的投资逻辑。医疗大数据在中国还是新的东西,即使对我们这样的早期投资机构来说,也不能说我们形成了完整的,很清晰的投资策略和逻辑,我试着把这个逻辑展示给大家。

我个人认为医疗大数据的投资逻辑就是通过对大数据的解析和处理,从而使它达到开放、分享、精准、高效、民主的属性,从而实现未来医疗要具备的个性化、可预测、可预防、可参与这样的效果。

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