離開象牙塔的AI醫療怎么規模化應用？
據相關數據表明，2018 年 AI 醫療市場規模有望達到 200 億元。這個數字似乎是在情理之中，也在意料之外。近兩年 AI 技術對在行業強勢滲透，最保守的醫療行業也為之動容。不過因為醫療系統的復雜性與日積月累的癥結，AI 醫療的發展之路相比于其他領域，較為緩慢、曲折。
不過令人欣慰的是，2017 年，AI 醫療市場經過一段洗禮，AI 醫療產品本身離開象牙塔般的實驗室走向了臨床實踐，而 AI 市場也漸漸淘汰了不適應市場的企業，生存下來的 AI 醫療企業也漸入佳境。那么，完成了落地醫院環節的 AI 醫療現狀如何，接下來又將面臨什么，該如何應對呢？在 7 月 2 日 TechCrunch 國際創新峰會杭州 2018 主論壇上，科大訊飛醫療副總裁劉洋、依圖醫療副總裁方驄、藥明明碼首席數字官顧延共同探討了答案。
科大訊飛醫療副總裁 劉洋
科大訊飛醫療劉洋：AI 醫療應用規模化前，先把內功做扎實
“這個世界上沒有什么事情是簡單的，人工智能和醫療結合是非常具有挑戰的領域。人工智能本身是技術含量非常大的技術，醫療又是人類歷史上非常悠久而且是有非常多的問題的行業。”談到 AI 醫療，劉洋感嘆這個行業的屬性決定了其艱難程度。醫療對失誤幾乎零容忍，這對 AI 技術的精確度要求就異常高。
不過，大部分 AI 醫療企業已經進入到醫院臨床似乎說明了有了一個好開頭。但是，劉洋認為這個“開頭”仍然在進行中，還需要持續的努力。接下來，對于 AI 醫療企業來說，選擇合適的切入點，提高技術的成熟度依然是必須堅持的事情。
“以訊飛為例，我們在選擇自己的商業模式或者是推廣過程中，會更好的選擇我們成熟的技術、選擇應用場景。”劉洋分享了科大訊飛在將其核心技術——語音技術在醫療領域的探索經驗。“人工智能和醫療結合有兩個方面要解決：第一，產品與用戶體驗層面上，如何讓醫生更好的運用你的產品？用戶體驗一定是作為產品設計層面上最重要的一點。第二，要讓醫生、合作伙伴們認可你的技術，你的技術一定要在你的專業垂直領域過硬。”
而在專業技術方面的表現，科大訊飛醫療一直非常耀眼。“去年我們系統參加了國家醫師考試，取得了不錯的成績，在影像方面，也在 Luma 比賽中獲得成績。但是基于這些成績和技術。我們是冷靜下來研發最成熟的產品，再做一些大規模的應用和推廣。”他說，“醫療是人命關天的行業，我比較在意的是走向規模化之前的醫療產品本身的質量如何保障。”
AI 醫療如何從目前的臨床實踐走向規模化應用，劉洋認為還有很多方方面面的路要走，不過首先，和行業內頂尖的醫學專家、醫療機構合作是最重要的。“向頂級老師學習，你的系統才可能（具備）優秀的能力。”他介紹道，科大訊飛醫療很早和頂級醫療機構，如協和、301 和許多安徽本地企業合作，是本著把醫療服務治療做好的原則再走規模化道路。“AI 醫療真正規模化以前，先把自己的內功做扎實，后面具體走產業化還是生態，還是做一個很好的服務提供商，各公司都有自己的打算。”他說。
對于未來，劉洋對 AI 醫療的發展充滿了信心，他說：“我們相信用頂尖的技術和最優質的專家，人工智能可以超過 90％ 的人力專家。”
依圖醫療副總裁 方驄
依圖醫療方驄：2018 年 AI 醫療發展的的四個關鍵詞
“醫療不是像一般的互聯網企業，不是跑馬圈地就可以了。”方驄很形象的把醫療的復雜問題簡單化說明：“醫療數據的產生以及獲取方式、質量控制等都不容易。而且作為買方市場的醫院擁有相當高的話語權。”醫療的特殊性質要求 AI 企業需要結合醫院的需求定制化產品。“這對技術、工程、落地、團隊都提出了非常高的要求。但是，這些特點恰恰是依圖醫療非常擅長的，我們做 to B 行業，可以說是得心應手。”方驄笑著說。
尋找需求是 AI 醫療規模化的第一道門檻，合適的市場才會有商業化的前景。“找應用場景一定是牽扯到整個醫療行業的痛點而不是癢點。我們做的是雪中送炭的事情，未必是錦上添花的事。”她解釋道： “過去比較火的互聯網輕問診和掛號，解決的是癢點，用戶不愿意買單。但是解決深入臨床問題的痛點，醫院是愿意買單的。這說明 AI 醫療的商業化和規模化是可期的。”
那 AI 醫療在前兩年已經從實驗室走向了臨床實踐，2018 年的 AI 醫療會是什么樣子的呢？方驄用四個關鍵詞描述：
一是“理性回歸”，醫療不是賺快錢的行業，AI 泡沫會消融，不適應的企業被淘汰，AI 醫療行業回歸理性。
二是“產品矩陣”，2018 年，隨著應用場景逐漸豐富，產品線會越來越豐富。
三是“國家力量”，政府在政策方針上會有產生更多的東風。一批靠譜的 AI 公司借助國家這股東風，更有效、安全地做大數據處理。“下半年大家可能也會陸陸續續聽到我們的好消息。”她說。據她介紹，近期美國 FDA 陸續批了好幾款人工智能的產品，中國的 CFDA 也在快馬加鞭。依圖醫療成為第一批 CFDA 認證的廠商之一。
四是“深入行業”，“這個詞每年都應該是醫療的關鍵詞，但是為什么 2018 年特別提出來？因為 AI 醫療的商業化和產業化，所有的基石都是在于對這個行業扎的有多深，能否和醫院的臨床工作流無縫銜接。”對于 AI 醫療的未來，方驄如果用一句話描述心中的想法：“AI 會成為未來醫院的基礎設施，5 – 10 年后，也許各科室都有 AI 的影子。” 據方驄介紹，目前，依圖醫療已經基本完成了對中國頭部醫院的覆蓋，接下來會開始覆蓋下一級醫院。
在 AI 技術上非常強勢的依圖科技技術團隊，加上一個曾任三甲醫院副主任醫師以上職位的醫療團隊，這個“豪華陣容”讓依圖醫療非常有信心。“AI 的未來是醫療，醫療豐富的應用場景可以讓 AI 技術從會下棋的弱 AI 成長為為可以解決讀片子等復雜問題的強 AI。”方驄解釋道。
藥明明碼首席數字官 顧延
藥明明碼顧延：AI 醫療路漫漫，“抱團取暖”是規模化關鍵
藥明明碼沒有在 AI 醫療最火的影像行業切入，而是選擇了去年在醫療開始火起來的基因行業。基因在過去可能更多的是娛樂性應用如測天賦、壽命、顏色，但是基因在醫學方面是很嚴肅的問題。“如很多罕見病是由單個基因的突變引起的。以前沒有基因篩查，醫生可能會誤診，出錯率比較高。加入基因檢測以后，這個問題可能很好的解決，這就是剛需。”
但是就像方驄說的那樣，醫療不像互聯網創業那樣簡單。所以，發現了需求以后還要對需求有足夠的理解能力。“我本人是做互聯網出身的，所以發現醫療難度遠超想象。”顧延說，與上述兩位醫療內行相比，做基因的顧延就像是“門外漢”，“開始我認為理解了基因就理解了全部，但并不是這樣的，一個人身體健康不僅和基因相關，還和生活習慣、環境等因素相關，全方位看待問題是一個難事，如何取得高質量的數據也是一個難題。”顧延認為 AI 目前是解決這個問題的唯一方法。
AI ＋ 基因是兩個黑科技的結合，這會讓很多人對于他們的發展給予太高的期望。我們都以為 AI 或者基因技術就像電影里的那樣酷炫，不過，目前已經處在行業內的顧延強調：“一個技術的發展在短期沒有想象中這么快，AI ＋ 基因現在沒有想象的那么無所不能。”不過同時，他也認為這個行業長期來看，其影響肯定會超過人的預期。
所以，顧延希望搭上 AI、區塊鏈、大數據的技術風口，“很多人問我是不是把當下最火的技術都融合一起了，我毫不忌諱的回答是。”顧延認為這不是盲目的追趕風口，而是這些技術在成熟，而基因的發展需要這些技術的驅動，這些技術其實是想相互協作的關系。“如 AI 最需要的醫療數據分散在各機構的手里，怎樣把他們整合在一起？這涉及到數據安全問題、個人隱私問題、國家法律法規問題、利益共享問題。而區塊鏈從某種角度上來說可以解決這些問題。”他解釋道。
“AI 在醫療界的發展是一個緩慢的過程，但是一旦嵌入進去了，證明自己的價值了，消費者會離不開你。”這是顧延對于 AI 醫療發展的想法，同樣也是藥明明碼的路線。“我們做罕見病診斷、罕見病治療以及用藥方面的指導。最理想的狀態就是，通過和很多醫院的合作，我們變成醫院不可缺少的一部分。這個過程可能比我們想象中要慢，不是一朝一夕的事。但潤物細無聲，很多改變都在悄悄地發生。”顧延說。同時他也補充表示，AI 技術在 2018 年、2019 年會回歸理性，對于基因這個談了這么多概念的行業，接下來市場會探索基因對消費者、對 B 端行業到底有什么意義。
醫療創業是一個長周期的事業，創業者要忍受長期的寂寞。顧延笑到，如果要想走到未來，大家需要“抱團取暖”。“就像我們是一個賦能平臺，希望和醫院，和 AI 公司、和數據公司合作共建一個生態，促進 AI、促進大健康行業向前發展。”
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