所以，依靠已有公开数据的模式可能不会产生重大突破，也就是无法赋能药厂的新药研发能力与效率。大药厂更需要基于某一个特定的目标，或临床上一个重大未被满足的临床需求而来的算法或技术，也就是，能自己产生数据的人工智能团队更具有竞争性。
硅谷发展的特征之一就是，大公司为了避免竞争，通常在早期就以并购的方式对有可能威胁其未来发展的创业公司进行“团灭”。但医学人工智能领域似乎还没有表现出硅谷“赢者通吃”的这一基本特性。医学人工智能有细分领域特点，不同的需求只覆盖一定的人口基数并要求相应的技术和算法；而不像社交网络公司，一个APP就可以覆盖足够多的人口基数和市场份额。
所以，也不必因为没有互联网巨头对其感兴趣就因此而低估创业公司的潜能，关键还是要有慧眼，也就是判定该团队的核心技术或算法是否与其研究的应用领域相匹配，比如Deep Learning，如果用于对海量的病理切片进行模式分类的话，可能会更高效。
目前国际医学人工智能领域资本流向特点是，20%的初创公司吸引了近80%的风险投资。大多数初创公司还是举步维艰，要么创始人自己注资，要么天使投资。目前，医学人工智能领域虽然还没有出现“公司破产”的情形，但已有“僵尸初创公司”出现了，没有活力，缺乏资金等。
当然，虽然也有一些交易，但由于行业仍处于培育期，仍难以判断真正好的有发展潜力的初创公司，即便是那些已经获得大药厂投资的医学人工智能公司的发展潜力也需要时间才能做出判断。
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