傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)是建立在解剖和化學(xué)（有機(jī)化學(xué)、生物化學(xué)等）兩大基礎(chǔ)學(xué)科之上，但隨著科技的不斷進(jìn)步，單純醫(yī)學(xué)專業(yè)知識對行業(yè)發(fā)展的推動力持續(xù)減弱。未來的醫(yī)療行業(yè)將伴隨醫(yī)學(xué)與工程科學(xué)的結(jié)合（即醫(yī)工結(jié)合）而向前發(fā)展。

在醫(yī)工結(jié)合的大背景下，AI對醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的滲透，正在越來越深刻，并不斷創(chuàng)造新的應(yīng)用場景和商業(yè)機(jī)會。當(dāng)AI遇上醫(yī)療，醫(yī)生與患者是否能從這項(xiàng)技術(shù)中真正獲益？AI醫(yī)療公司打算如何商業(yè)化落地？人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域被資本的風(fēng)吹上九尺云霄，投資機(jī)構(gòu)到底如何看待這場狂歡？

針對上述問題，必杰進(jìn)行了深入的觀察和研究，并精心收集和整理一些專家學(xué)者的演講及報(bào)告。我們嘗試從醫(yī)院、AI公司、投資者等多個維度去解讀“AI+醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀及未來趨勢”，希望能對您有所啟發(fā)。

本文主要觀點(diǎn)如下：

從醫(yī)院角度出發(fā)：

①、目前國內(nèi)AI+醫(yī)療存在研發(fā)與應(yīng)用障礙：研發(fā)缺乏有效數(shù)據(jù)，應(yīng)用沒有反復(fù)的臨床實(shí)驗(yàn)進(jìn)行支撐；

②、政府最新出臺的AI類醫(yī)療產(chǎn)品評價(jià)監(jiān)管政策尚需要時間去進(jìn)行驗(yàn)證；

③、醫(yī)療臨床現(xiàn)場對AI最大的需求是改變基層醫(yī)療公共服務(wù)能力，本質(zhì)還是好醫(yī)生稀缺。

從AI醫(yī)療公司角度出發(fā)：

①、針對慢性病和傳染病的智能預(yù)測，以及針對影像科醫(yī)生的智能篩查有望最先實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地；

②、現(xiàn)階段，AI不是替代醫(yī)生，而是成為醫(yī)生、尤其是基層醫(yī)生的診療好幫手。AI的目標(biāo)不是自動駕駛，而是成為好的導(dǎo)航系統(tǒng)。

從投資機(jī)構(gòu)角度出發(fā)：

①、在AI+醫(yī)療領(lǐng)域，美國的領(lǐng)頭羊效應(yīng)明顯，未來發(fā)展方向可以緊盯美國市場；

②、影像篩查已然成為AI在醫(yī)療領(lǐng)域落地的主要突破口，AI+新藥研發(fā)很可能成為下一個爆發(fā)點(diǎn)；

③、當(dāng)細(xì)分行業(yè)龍頭融資達(dá)到億元級別時，必須要考慮解決商業(yè)化難題。

醫(yī)療行業(yè)究竟需要什么樣的AI

節(jié)選自胡盛壽院士在BT領(lǐng)袖峰會上的分享，經(jīng)必杰咨詢編輯

智慧醫(yī)療，離我們很近，也很遠(yuǎn)

過去幾年中，智慧醫(yī)療成為發(fā)表最重要論文的領(lǐng)域；美國FDA已經(jīng)審批通過12個泛AI醫(yī)療產(chǎn)品進(jìn)入臨床；蘋果、百度、阿里等大量的企業(yè)紛紛踏入這個行業(yè)。智慧醫(yī)療似乎離我們很近，但是我們要看到另外一面：它離臨床應(yīng)用還有很遠(yuǎn)的距離。

以智慧醫(yī)療先驅(qū)Watson為例，其腫瘤診斷技術(shù)在jeopardy節(jié)目上打敗人類，2016年Watson診斷罕見白血病只花了十分鐘，2018年Watson的股價(jià)持續(xù)下跌，健康部門裁員70%。

在智慧醫(yī)療領(lǐng)域，一方面是工具初步得到了認(rèn)可，一方面是產(chǎn)業(yè)自身發(fā)展艱難，形成了很大的反差。中國的情況也是一樣，醫(yī)療人工智能產(chǎn)業(yè)雷聲大雨點(diǎn)小，落地非常困難。到目前為止，國內(nèi)還沒有一款真正的智慧醫(yī)療的產(chǎn)品通過了FDA的認(rèn)證，用于到臨床。

產(chǎn)業(yè)鏈條中的三個重要環(huán)節(jié)

智慧醫(yī)療的產(chǎn)業(yè)鏈條中包括三個非常重要的環(huán)節(jié)：一是研發(fā)；二是應(yīng)用；三是評價(jià)監(jiān)管。從研發(fā)到應(yīng)用，應(yīng)用反過來促進(jìn)研發(fā)，而評價(jià)監(jiān)管始終貫穿研發(fā)到應(yīng)用的全生命周期。

智慧醫(yī)療研發(fā)的核心是對數(shù)據(jù)的要求。Watson與MSK腫瘤中心專家合作四年，完成60萬份臨床病例標(biāo)注，現(xiàn)在還有專家不斷更新數(shù)據(jù)。但數(shù)據(jù)的完整性和真實(shí)性在我們國家是堪憂的。

應(yīng)用需要反復(fù)的臨床實(shí)驗(yàn)去確定：什么是正確的使用？這個產(chǎn)品的合理使用范圍？應(yīng)用的流程和路徑應(yīng)該怎么樣確定？如何建立檢測手段和標(biāo)準(zhǔn)？只有解決了這些問題，才能促進(jìn)產(chǎn)品真正實(shí)現(xiàn)健康、有效率的應(yīng)用。

在評價(jià)監(jiān)管上，今年8月份發(fā)布的《醫(yī)療器械分類目錄》新設(shè)泛AI類產(chǎn)品注冊：不給出結(jié)論診斷的按照二類醫(yī)療器械管理；能提供明確診斷，對其風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行相對比較高的識別，把它列為三類醫(yī)療器械。但這到底適不適合我們國家的現(xiàn)狀？是不是正確審批的途徑？現(xiàn)在需要打一個問號。

現(xiàn)場需求：改變基層醫(yī)療公共服務(wù)能力

大家都知道大醫(yī)院人滿為患，但基層醫(yī)生其實(shí)可以診斷大部分的常見病，我們?nèi)绾翁嵘鶎俞t(yī)生的服務(wù)能力，還是對基層全科醫(yī)生進(jìn)行培訓(xùn)嗎？需要多久才能把家庭醫(yī)生、基層醫(yī)生培養(yǎng)成讓患者相信的醫(yī)生呢？

傳統(tǒng)的路顯然是有很多問號或是走不通，我們需要借助人工智能。比如說中國的高血壓患者已經(jīng)超過3個多億，難道所有的高血壓病人都需要到大醫(yī)院的門診就診嗎？

我們?nèi)绻萌斯ぶ悄苁占俑哐獕核幬?、患者個人信息、家庭信息、遺傳背景信息，②大量臨床實(shí)踐積累起來的《指南》，③對治療本身判斷效果得出的數(shù)據(jù)。把這三類數(shù)據(jù)集成，建立一個高血壓智能醫(yī)生，它的治療效果難道還不不過大醫(yī)院的高血壓主任嗎？在現(xiàn)場需求層面上講，這樣的人工智能在改變基層醫(yī)療公共服務(wù)能力方面是大有可為的。

AI是醫(yī)療領(lǐng)域的導(dǎo)航系統(tǒng)

節(jié)選自平安醫(yī)療科技智能公共健康部總經(jīng)理李響在2018年WISE大會上的分享，經(jīng)必杰咨詢編輯

以平安醫(yī)療科技為例，其在AI+醫(yī)療方面，主要開展了智能疾病預(yù)測、智能影像篩查，智能輔助診療等業(yè)務(wù)。

智能疾病預(yù)測

在智能疾病預(yù)測上，中國有3億的慢性病患者，同時傳染病的防控也面臨非常嚴(yán)峻的形勢。平安首先是采用深度學(xué)習(xí)和集成學(xué)習(xí)技術(shù)來構(gòu)建模型，預(yù)測性能相對傳統(tǒng)方法有明顯的提升。僅有疾病預(yù)測對于實(shí)際的應(yīng)用是不夠的，醫(yī)生更需要知道怎么去預(yù)防這些疾病。之后，平安又基于一些大數(shù)據(jù)分析，挖掘出來很多風(fēng)險(xiǎn)因素，并進(jìn)行一一標(biāo)注。

智能影像篩查

在智能影像篩查上，中國的影像科醫(yī)生平均一天要看上百個病人的片子，工作壓力非常大，因此這一塊人工智能也是大有作為的。此外，相對于基因、病理等的數(shù)據(jù)，獲取醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)更容易一些，且本身就是結(jié)構(gòu)數(shù)字化的，加之原來就有一些公開的標(biāo)注數(shù)據(jù)集，所以一大批創(chuàng)業(yè)公司蜂擁進(jìn)入影像領(lǐng)域。

智能輔助診療

在智能輔助診療上，中國三分之二的醫(yī)療服務(wù)是發(fā)生在基層的。但由于基層醫(yī)生的能力相對有限，容易產(chǎn)生了一些漏診、誤診的情況。平安建立了五大知識庫，包括藥品庫、疾病庫、處方庫、風(fēng)險(xiǎn)因子庫和醫(yī)療資源庫。并將知識之間建立關(guān)聯(lián)，構(gòu)建最大的中文醫(yī)學(xué)知識圖譜，形成一個完整的知識體系。現(xiàn)在整個平臺涵蓋了50萬的概念，500萬個關(guān)系。

AI是醫(yī)療領(lǐng)域的導(dǎo)航系統(tǒng)

在平安看來，AI做的不是醫(yī)療領(lǐng)域的自動駕駛，而是導(dǎo)航。我們基于醫(yī)學(xué)知識圖譜，也就是我們的地圖，建議醫(yī)生應(yīng)該怎樣預(yù)防、診斷和治療比較好，但是車究竟怎么開，還是要醫(yī)生來做最終的決定。

AI+醫(yī)療投資的機(jī)會與風(fēng)險(xiǎn)

節(jié)選自易凱資本在《財(cái)經(jīng)》雜志上的分享，經(jīng)必杰咨詢編輯

站在風(fēng)中的中國AI+醫(yī)療

對于中國的創(chuàng)業(yè)者和投資人而言，一切似乎可以變得相對簡單一些。在AI+醫(yī)療領(lǐng)域，美國的領(lǐng)頭羊效應(yīng)明顯，中國的行業(yè)起步可能比美國平均晚2年－3年。

這降低了國內(nèi)創(chuàng)業(yè)者和投資人在選擇方向上的難度——只需要緊盯美國市場，一旦某一領(lǐng)域首次出現(xiàn)千萬美元級別融資，那么這個方向在未來幾年內(nèi)很可能成為國內(nèi)風(fēng)口。

AI+醫(yī)療是技術(shù)驅(qū)動型行業(yè)，需要足夠多的數(shù)據(jù)作為支撐，中國在人口與數(shù)據(jù)上得天獨(dú)厚，這是中國產(chǎn)生后發(fā)優(yōu)勢的決定性基礎(chǔ)。

未來，不僅是國內(nèi)AI創(chuàng)業(yè)風(fēng)起云涌，更多國際化的力量都會往中國做聚焦，帶來技術(shù)的輸入和潛在的跨國合作機(jī)會。

對AI+醫(yī)療的三個觀察

隨著人工智能的風(fēng)起云涌，易凱資本發(fā)現(xiàn)如下觀察：

觀察一，影像已然成為AI在醫(yī)療領(lǐng)域落地的主要突破口。資金率先集中在影像應(yīng)用領(lǐng)域，在2017年該領(lǐng)域紛紛涌現(xiàn)億元左右融資，進(jìn)入B輪規(guī)模。

觀察二，變現(xiàn)依然會是終極大考。當(dāng)細(xì)分行業(yè)龍頭融資紛紛都達(dá)到億元級別后，這些領(lǐng)先企業(yè)融資最困難的階段已近在眼前。資本永遠(yuǎn)是逐利的，而且耐心往往有限。沒有解決商業(yè)化難題的企業(yè)就意味著還沒有長出翅膀，風(fēng)停就會非死即傷。

觀察三，AI+新藥研發(fā)很可能成為下一個爆發(fā)點(diǎn)。藥物研發(fā)的商業(yè)化路徑更加清晰，成功研發(fā)新藥或轉(zhuǎn)讓或售賣均可獲得動輒上億美元的回報(bào)。同時，新藥研發(fā)的科學(xué)性和邏輯性更強(qiáng)，對技術(shù)的要求更高，但也更純粹，有利于參與者通過技術(shù)建立有效壁壘。

結(jié)語：AI將賦能海量智慧醫(yī)療診斷基礎(chǔ)平臺，逐漸演變?yōu)樯鐣幕A(chǔ)能力

美國未來科學(xué)家EricTopol曾說，“未來的醫(yī)療不光是醫(yī)生一個人做決定，肯定要有社會、家屬，特別是病人要自主的參與到治療過程中來，這個時候要給他提供信息的平臺，應(yīng)該是非常尊重人的工具。”

必杰認(rèn)為，AI給未來醫(yī)療提供的最大附加值應(yīng)該是：打破門檻，讓患者、家庭、社會等多方共同參與進(jìn)來，最終實(shí)現(xiàn)人性關(guān)懷。

可以預(yù)計(jì)的是，隨著產(chǎn)業(yè)鏈條更多相關(guān)方的積極參與，部分實(shí)用化的AI技術(shù)如疾病預(yù)防、影像結(jié)果分析將賦能海量智慧醫(yī)療診斷基礎(chǔ)平臺，并逐步演變?yōu)樯鐣幕A(chǔ)能力。該領(lǐng)域也將成長出若干個提供這種基礎(chǔ)能力的平臺化公司。

與此同時，技術(shù)至上的探索型企業(yè)也將繼續(xù)研究生命的奧秘，用顛覆式創(chuàng)新改變現(xiàn)有診療手法，為人類健康而不斷奮斗。