1289亿，微软大手笔布局医疗

来源：器械之家

日前，欧盟在反垄断审查中无条件批准微软以197亿美元现金（约合人民币1289亿）收购语音技术公司Nuance Communications，为微软历史上的第二大收购（金额仅次于收购领英）扫清了最后一个主要障碍。 

此前微软对Nuance的收购提案已获得美国司法部（2021年6月）和澳大利亚竞争委员会（2021年10月）的批准。根据微软在其最近的季度文件中给出的时间表，此次收购预计将在本月底或明年初完成。   

Nuance是当之无愧的全球语音技术巨头，曾为著名的语音AI——苹果SIRI提供语音技术支持。据《全球语音助手应用程序市场研究报告 2021-2027》报告显示，全球语音助手应用程序市场中排名前 5 名的公司是：Nuance、亚马逊、谷歌、微软和苹果。   经过业务分拆和剥离，目前Nuance的主要业务是医疗语音转录，有77% 的美国医院和 85% 的全球财富 100 强企业都在使用 Nuance 技术。其领先的Dragon Medical医疗语音平台，在全球拥有约 50 多万名医生用户。   

01     

微软获5000亿医疗市场 

2019 年，微软就与Nuance建立了战略合作伙伴关系，双方将合作开发医学环境下的临床智能（ACI）技术，以实现查房时的临床文档自动记录。   去年秋天，Nuance 的 Dragon Ambient eXperience ACI 解决方案已经完成与微软的集成。   

去年12月微软开始就收购与Nuance接触，早期提出的报价大约为 160 亿美元，较当时的收盘价溢价23%。   

2021 年 4 月 11 日，双方签订了合并协议，微软同意以每股56.00美元的价格以全现金交易收购Nuance。合并完成后，Nuance 将成为微软的全资子公司，而不再是一家上市公司。 这家软件巨头指出，收购Nuance预计将使微软在医疗保健垂直领域的总潜在市场达到5000亿美元。微软表示，有近77%的医院利用了Nuance解决方案，美国超过55%的医生和75%的放射科医生都在使用Nuance解决方案。  

 Nuance 提供开创性的对话式人工智能工具，该公司的医疗保健服务产品，如Nuance电子健康记录（EHR）服务，Dragon Ambient eXperience（DAX），Dragon Medical Virtual Assistant，Dragon Medical One，让医生可以专注于同患者的对话，同时自动进行语音录入，免去医生的输入工作，把精力都放在治疗和有意义的沟通上。   

在以往的诊室中，医生不得不在与患者沟通的同时，把身体转向电脑进行人工录入，而这让医生显得不那么投入。另一方面，医生的工作强度很高，而他们花在文件处理的时间可能就有数小时。 为了促进与患者更好的交流，保证患者感受到自己是被倾听、被关注的对象，同时减轻医生的繁重负担，Nuance开发的一系列语音转录AI可以准确的识别对话中的医疗信息，透过手机或者麦克风自动录入，待医生确认后储存在云端。医生可以很容易的透过语音调取这些信息，大数据还会分析这些病历，给出一系列统计数据，协助医生进行诊断。   

除了面向医生外，Nuance还设计了针对护士、影像科、远程医疗等语音输入应用，有了语音AI 的帮助医生和患者都不必担心在繁忙的诊疗中关键信息的错失，医生不必在一天的工作完成后还要整理许多潦草的笔记，语音AI会把信息透过简介的界面准确的呈现出来。   

02     

人才大量被挖，公司专注医疗增长   

没落的语音巨头   Nuance公司最早名为PowerScribe，在1996年就推出了首个临床语音的文本应用，将杜克大学医学中心的报告周转时间缩短了87%。 2010 年，Nuance 与苹果达成合作，为Siri提供Nuance的语音技术，2011年搭载了全球首款智能语音助手Siri的iPhone 4s达到了几乎翻倍的销量，可以说Nuance就是幕后的英雄。   

然而2015年，苹果成立了语音技术研发团队，挖角了众多Nuance的技术人员，谷歌也不甘落后，甚至在2004年挖走了Nuance的联合创始人，于2016年向第三方免费开放了语音识别API。   

技术优势不再，让Nuance大受打击。   

专注医疗研发   

为了专注仍具有优势的医疗领域，Nuance开始了产线精简和业务剥离。   

2019年2月1日科法克斯宣布完成了对Nuance旗下的影像子公司Nuance Document Imaging 的收购。 2019年10月Cerence，正式从Nuance分拆成为了一家独立的上市公司。Cerence专注于汽车语音人工智能技术，据海通证券研究所统计，目前Cerence以超过70种语言为近3.25亿车辆提供服务，包括特斯拉、奥迪、宝马、丰田、吉利、上汽、福特、通用等几乎全部的主流汽车制造商。   

医疗业务目前占Nuance总收入的50%以上。11月公司发布了 2021年财报，总收入约为 14 亿美元，其中医疗保健部门收入为 8.061 亿美元，占比59.2%。   

在过去三年中，医疗部门的收入持续地增长，占比越来越高。在2021、2020 和 2019 财年，自持续经营业务的医疗保健部门收入分别为 8.061 亿美元、7.202 亿美元和 7.006 亿美元。医疗保健部门收入分别占2021财年，2020财年和2019财年总收入的59.2%，56.1%和55.0%。   

云平台创造增长   

据了解公司在过去一段时间内不断的将现有的用户转向云平台，而云平台的应用创造了公司收入的主要增长。 财报显示：2021财年医疗保健部门收入增长8590万美元，或11.9%，主要得益于Dragon Medical和CAPD云产品的增长。Dragon Medical云和DAX基于云的解决方案的收入从2020财年的2.801亿美元增长7，830万美元（28.0%）至2021财年的3.584亿美元，主要是由于持续的市场渗透和客户向DMO的过渡。   另外生物安全语音识别是公司的另一个主要增长点。   

2021财年企业部门收入增长540万美元，或1.0%，主要得益于我们的安全和生物识别解决方案的增长。   

未来公司会继续专注于云平台，和生物语音安全平台的开发。公司在财报中表示：我们定位为一家更简单，更以增长为导向的公司，这使我们将优先考虑和执行在医疗保健和企业中的对话式AI战略。 我们将继续扩大 Nuance Gatekeeper 的市场份额，Nuance Gatekeeper是一种云原生语音生物识别和身份验证解决方案。通过添加数字产品以及安全和生物识别解决方案来增加收入。 

03     

微软布局医疗AI 四大方向   

医疗行业一直是微软十分重视的垂直行业。在将与GE合资的医疗业务子公司恺恩泰（Caradigm）的股权售出后，微软无疑将重新加快挺进医疗行业的步伐。   微软全球合伙人、微软亚太研发集团工程院副院长于伟博士在接受采访时表示，AI在医疗领域充满了机会。微软AI正在重点发力医疗领域的四个方面：智能健康管理、智能诊疗、智能医院运营、智能新药研发。   

智能健康管理：比如，智能陪护机器人、基于大数据绘制拥护患病风险事件变化的归集、提醒用户按时用药、基于可穿戴设备的用户体征数据提供生活习惯干预和预警性健康管理计划等。  

智能诊疗：将AI用于辅助诊疗。微软研究院已经在病理切片和CT上的医疗影像诊断研究。   

智能运维：将人工智能用于医院运营及维护，提高病人就医体验、帮助管理者科学决策、提高医护人员的效率和工作质量。   

智能医药产品研发：利用AI研制新药。   

此次收购的Nuance就属于智能运维方向。   在智能诊疗方面，微软开发的混合现实眼镜HoloLens，被大量应用于VR游戏和视频节目，不过其在医疗行业的潜力也很大！通过现实和数字世界的融合，可用于医疗培训、教学和手术现实导航，实现革命性的突破。  

 比如国内公司维卓致远的基于MR技术（混合现实）的医疗可视化产品，就是将影像数据智能分析自动进行3D重建，随后将三维影像渲染至微软HoloLens眼镜。功能覆盖术前影像诊断、手术规划、术中导航和远程医疗等应用场景。 通过这些操作，医生可以更直观深入地了解病灶与周围组织的空间位置关系，有效提升空间感知能力，用户可在立体影像数据上验证手术路径、模拟放入植入体等操作，有利于手术方案的策划与执行。在培训教学中利用星影展示可交互的模拟场景，可以缩短医师成长曲线。 

04

Dr. Watson的失败启示   

医疗AI赛道在近年来吸引了无数科技巨头纷纷布局。关于医疗AI能否替代医生，曾经也引发过广泛争论。   

其中最有名的案例就是“沃森医生”（Dr. Watson）。   

Dr. Watson是一款IBM公司打造的医疗认知计算系统，是肿瘤学界的“阿尔法狗”。作为第一个战胜国际象棋世界冠军的人工智能“深蓝”的后裔，“沃森医生”在美国纪念斯隆凯特林肿瘤中心“受训”。   

Dr. Watson具有深度学习的功能。它可以在17秒时间内阅读3469本医学专著、248000篇论文、69种治疗方案、61540次实验数据，以及106000份临床报告，并最终提出三个最优选的治疗方案。而一名医务人员，平均每年最多只能阅读200至300份医疗文献著作。   

系统已在14个国家应用于肿瘤的治疗辅助，基因检测报告解读分析。只要输入患者的手术、病理、一般情况、基础疾病、治疗过程、复发转移等信息，Dr. Watson就能通过300种以上医学期刊、250本以上医学书籍、1500万页的论文的筛选，列出最符合当前条件的数个治疗方案，并按照优先级推荐给临床医生，同时注明各方案的循证支持和指南来源。   但这种AI工作模式的热度正逐渐褪去，原因主要集中于两点：   

1. 真实世界中，病历涉及个人隐私和医院知识产权，海量病历的获取是难以克服的障碍。  

2. 2. 这种AI只能输出结果，不能回溯推理过程，不能提供理论依据，很难获得医患双方的认可。  

3. 2021年2月18日，华尔街日报传出消息，国际商业机器公司（International Business Machines Corp）正在思考如何帮助IBM脱手Watson Health。接下来，Watson可能被出售给私募股权公司、医疗行业企业，或与一家特殊目的收购公司（SPAC）合并。  

4. 2017年为了培养IBM想象中的虚拟医生，MD安德森肿瘤中心全额支付了IBM6210万美元的研发费用，待海量资金烧尽之后，Watson仍然无法有效应用于临床，而本已存在资金问题的MD中心更是深陷财务泥沼。  

5. 至那以后，受挫的Watson便启动了多次大规模裁员，在衰落的道路上一去不复返。  

6. 目前大家的一致共识是：AI不是用来替代人类，而是更好地帮助人类提高效率。在“视、听”之外，“理解”是最重要的能力，目前AI所面临的最大挑战是模仿人类的情感和创造力。  

7. 关于医疗机构如何运用AI？于伟博士认为，首要的还是积累大数据，提供给机器学习，持续改进算法模型，最终形成可供医疗机构实用的产品。

8. 于伟博士表示：“人工智能在初期不一定能达到专家的水平，但是通过反复迭代，它可以不断积累的能力，在某些领域逐渐成为专家。而且它不会像人类那样感到疲劳。” 相信借助IBM失败的前车之鉴，沿着正确的发展方向，医疗AI还会走得更远，让我们继续期待吧！