回顾近期智能医疗领域的消息，巨头们动作不断。
去年7月，阿里巴巴发布了“DoctorYou”人工智能系统，主要应用于医学影像诊断；去年8月，腾讯发布了用于癌症早期诊断的AI医学影像产品“觅影”；今年9月，英特尔技术团队发布了全AI周期健康管理系统，有助于提高乳腺癌筛查的检测准确性和效率；不到一个月的时间，谷歌就开发出一款名为“淋巴结助手”的AI系统，利用癌症检测算法自动评估淋巴结活检…………在梳理巨头们的AI+医疗产品后，智相对论发现“癌症诊断”已成为许多产品的共同功能。
过去一年，BAT、谷歌、微软、苹果等科技公司不遗余力布局AI+医疗，而他们的第一步就非常默契地选择了“癌症诊断”。
“癌症诊断”为何成为巨头们的“宠儿”？外部驱动：时代的“召唤”是资本永远有利可图，有广阔的市场空间，有强大的社会和技术支撑。
这些外部环境带来的优势将成为AI+癌症诊断背后的有力支撑。
1、一方面，有需求。
一方面，我国人口老龄化严重。
工业化、城市化造成的环境污染和生活习惯的改变，显着增加了我国居民肿瘤的发病率和死亡率。
恶性肿瘤已成为我国居民的“第一杀手”。
”，死亡率超过25%。
根据国家癌症登记中心的数据，中国每年每10万人中就有1人患癌症，一生中患癌症的几率为22%；中国每10万人中就有1人患癌症另一方面，2019年很多行业都默认提到了“消费升级”的趋势，在医疗行业，“消费升级”现象也将成为未来患者消费趋势之一。
加强肿瘤早期发现和管理，人们早期筛查的意识将会增强，与人们迫切的愿望形成鲜明对比的是，医院的癌症筛查主要依靠血液检查肿瘤指标和B超、CT、MRI、PET-。
CT等检查方法的敏感性和特异性不高，因此，社会也呼唤更有效的早期癌症筛查的新技术和方法。
2、条件 首先，癌症治疗付费者的增加给人们带来了好处。
癌症人工智能产品市场。
目前，大部分恶性肿瘤均纳入职工医疗保险、城镇居民医疗保险、村合作医疗保险等不同类型医疗保险的报销项目。
2019年，抗肿瘤药物首次纳入国家基本药物目录。
26种化学药品（其中2种辅助药品、1种中药）纳入大病医保基金支付范围。
农村医疗保险也于2016年开始向大病医疗转移，肺癌、胃癌等20种疾病的治疗全部纳入大病医疗保险。
除了医疗保险之外，还有商业保险。
今年以来，在多方因素的共同作用下，国内癌症保险呈现出强劲的市场增长态势。
据中国保险行业协会发布的《人身险产品联盟老年防癌疾病保险分析报告》数据显示，截至今年6月底，老年癌症疾病保险累计参保人数??突破1万人，保费收入突破31亿元，累计提供超过1亿元为市场提供抗癌保障。
其次，计算机视觉技术的广泛应用可以支撑癌症AI产品。
无论是抖音、快手等短视频的崛起，还是微信表情包的泛滥，毫无疑问，人类社会已经进入了视觉信息的大数据时代。
视觉技术也被认为是推动当前经济进步的革命性技术。
已广泛应用于人脸识别、自动驾驶、安防监控、工业检测、美图、医学影像等多个领域。
在各种视觉数据的驱动下，计算机视觉技术与互联网相结合，可以不断深度交叉融合随着医疗服务的发展，逐渐形成新的前端变换形式，特别是基于特征选择的机器学习技术，可以基于多尺度的空间变换特征提取海量特征来提高癌症诊断。
内在驱动：巨头的“小算盘” 1、AI+癌症诊断，其实就是最大程度地满足社会期望。
在公众认知中，“癌症”基本上等于“死亡”（事实并非如此）。
与癌症作斗争就是与死亡作斗争。
在人与“神”的战斗中，只要有一种产品，甚至能够祝福人们带上小小的光环，这种产品就会被给予无限的赞誉。
此外，中国癌症患者的5年生存率在30%左右，远远落后于美国和日本的60%。
在这种情况下，人们对癌症预防和治疗的期望不高，相关技术产品也较低。
很难获得人们的充分信任和依赖。
在人们看来，癌症诊断的AI产品表现不佳很正常。
毕竟人类医生的能力也是非常有限的。
因此，新技术的一点点进步都可能得到人们的积极反馈。
这就相当于一个考试一直考30分的学生，突然就到了及格线。
即使他不是最好的，父母也会感到欣慰。
这也是为什么很多AI产品不断强调其准确率高于人类诊断的原因。
2、“押注”癌症诊断，实际上为医学影像诊断的降维攻击奠定了基础。
医学影像诊断是医疗救治的重要依据，也是临床数据最重要的诊断依据之一。
医学影像分为两部分。
一是医学影像，即图像重建，利用AI实现低剂量成像、快速成像等。
二是图像分析，利用智能图像识别技术，大大减轻医生的工作量。
抢占癌症诊断赛道的巨头们实际上正在采取“先抓贼先”的策略。
由于癌症种类繁多、病理复杂，人工智能技术被用于癌症诊断。
它可以整合更多的图像分析数据，让产品能够“学习”专家医生的医学知识，模拟医生的思维和诊断推理。
众所周知，癌症的预防和治疗是困难的。
仅从公众认知来看，如果癌症检测算法的准确率足够高，其他疾病的诊断是否也会成为问题？如果AI产品能够以癌症为切入点，进入整个医疗辅助诊断领域，患者也将拥有更多的治疗选择。
变现困难，AI+癌症诊断需要更多耐心。
巨头们的想象力很精彩，但“耳光”总是来得太快。
尽管IBM的Watson健康系统拥有完整的肿瘤系统，但在与知名肿瘤医院MD安德森的合作中也遇到了挫折。
沃森于2016年与MD安德森签署协议，共同开发“肿瘤学专家顾问”（Oncology Expert Advisor），仅四年后，德克萨斯大学审计办公室就该项目发布了长达48页的审计报告并终止了继续合作。
终止合作的原因有很多，但其中一个因素是，尽管MD安德森癌症中心在整个项目上花费了6200万美元，但很难成功地将肿瘤顾问项目扩展到其他医院。
理想与现实总是有太多差距，变现困难成为当今AI抗癌产品的难题。
这还只是医院的“大损失”。
如果放在中国，这6200万美元很可能就是巨头们要付出的账单。
探究其原因，主要有两个方面。
一方面，在医疗支付领域，正如我们上面提到的，保险机构正在加强对患者的保障，但这种保障本质上制约了医疗机构的发展。
医疗机构的收入取决于保险赔偿规则。
非患者自付费用让医疗机构很难找到有效的C端盈利方式和营销方式，这也制约了医疗机构产品和技术的更新迭代。
另一方面，人工智能仍然是一个新兴领域，进入医疗机构需要大量的人力、物力、资金投入。
但医院的公益性质决定了其需要面临长期亏损。
这一特点要求企业不要设定太强的退出期限。
在产品推出的过程中，需要长期的战略资本，而这种长期消耗也导致了该领域巨头频频受挫。
结论：“癌症”，这两个字太无情、太可怕了。
因此，当巨头们纷纷进军AI+癌症诊断时，其实是大家都乐见的一件好事——如果企业能够利用自己的技术和资本积累，生产出好的医疗产品，不仅能创造出良好的品牌知名度，还能带来一些好的医疗产品。
给许多饱受疾病折磨的患者带来了生命的希望。