每經(jīng)記者 張蕊    每經(jīng)編輯 廖丹    

圖片來源：每經(jīng)記者 張蕊 攝

近年來，醫(yī)療AI獲得了資本的高度關注。據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《中國醫(yī)療人工智能行業(yè)市場前景預測與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》數(shù)據(jù)統(tǒng)計，2013~2018年，我國人工智能醫(yī)療行業(yè)融資額整體走高，2018年前三季度，共有39家企業(yè)披露完成融資，其中18家企業(yè)披露融資金額，合計約26.2億元，同比增長128.42%，行業(yè)正處于風口上。

那么，目前的醫(yī)療AI主要集中在哪些應用場景？哪些是被高估的？哪些又被低估了？近日，在由億歐主辦的“2019年世界創(chuàng)新者年會——醫(yī)療大健康創(chuàng)新論壇”上，業(yè)內(nèi)專家、從業(yè)者、投資人等對這些問題進行了探討。

醫(yī)療機器人和藥物發(fā)現(xiàn)領域被低估

據(jù)億歐智庫不完全統(tǒng)計，截至2019年7月，在中國市場活躍的醫(yī)療AI企業(yè)共126家。其中，開展醫(yī)學影像業(yè)務的企業(yè)數(shù)量最多，共57家；開展疾病風險預測業(yè)務的企業(yè)數(shù)量為41家；醫(yī)療輔助、醫(yī)學影像、藥物研發(fā)企業(yè)較2017年統(tǒng)計數(shù)據(jù)有增加；健康管理、疾病風險預測企業(yè)較2017年統(tǒng)計數(shù)據(jù)有減少。

投融資數(shù)據(jù)方面，2012年至2019年5月獲投的醫(yī)療AI企業(yè)中，智能影像領域占比最高，醫(yī)學數(shù)據(jù)挖掘領域及健康管理領域分列第二、第三位；語音電子病歷投資事件數(shù)最少，僅2017年出現(xiàn)一例。

AI在醫(yī)療領域里的多個細分領域已經(jīng)得到了應用，而在這些領域中，哪些技術是被高估的，哪些是處于低估狀態(tài)的？

在英特爾醫(yī)療與生命科學事業(yè)部中國區(qū)負責人李健看來，中國市場上醫(yī)療機器人和藥物發(fā)現(xiàn)是比較低估的兩個方面?，F(xiàn)在AI的應用得到了充分的發(fā)展，目前發(fā)展比較全面還是醫(yī)學影像。

安德醫(yī)智大中華區(qū)CEO李晶玨也表示，過去幾年醫(yī)療影像AI確實得到了這個行業(yè)包括投資人非常多的關注，相信它能夠落地化、產(chǎn)業(yè)化的認可最多。

“但是醫(yī)療影像AI也遇到了一些波折和坎坷，其中最顯著的是中國的醫(yī)療影像AI公司過去三年80%都集中于類似的應用領域，比如我們常說的肺結節(jié)和乳腺結節(jié)的篩查。”李晶玨說。

她認為，醫(yī)療影像AI在醫(yī)療的應用場景應該是百花齊放的。從應用的疾病來講，就有頭部神經(jīng)的、心臟的、胸部的、腹部的、盆腔的等等。從臨床流程上來講，有入院前的預防和篩查，入院后還分為急癥和重癥、疑難疾病，復雜疾病的診斷包括急癥的預計、風險評估、病因分析等等，其實都是醫(yī)療影像AI該涉足的領域。

過去幾年，大部分的AI公司選擇了相對來說比較同質化的，門檻比較低的肺結節(jié)篩查的領域。“過于集中于同一個領域，一是技術門檻并不高，二是應用的場景相對局限，三是同質化的競爭就會多，這不利于一個創(chuàng)業(yè)公司早期的發(fā)展。”她說，醫(yī)療影像AI應該有特色和技術瓶頸，有技術上的“護城河”。

相較于醫(yī)療影像AI，李健認為慢性病的AI是最重要的，是最值得挖掘的。“其實我們每個個體都是一個巨大的生物信號發(fā)射場，可是到今天為止，我們對這個發(fā)射場信號的采集、利用和分析是遠遠不夠的。”

他認為，基于像日常的呼吸、心跳、睡眠、尿液等這些很容易獲得的信號的監(jiān)測，尤其是消費者端的這些信號的分析是特別值得創(chuàng)業(yè)公司、投資公司或者政府層面去推動的。“這是真正能夠保證我們對疾病的治療往前移，移到健康管理層面，而不是等到出了狀況才想辦法去找產(chǎn)品。”

在產(chǎn)業(yè)里找AI落地的場景

盡管近年來醫(yī)療AI發(fā)展迅速，但仍然遇到了一些問題，從資本角度上來說，現(xiàn)在醫(yī)療AI的盈利情況依然不是很樂觀，仍然存在產(chǎn)業(yè)化困難等情況。

在元生創(chuàng)投合伙人高維鵬看來，醫(yī)療是所有創(chuàng)業(yè)和投資類型里面最保守的一個領域。一個創(chuàng)新的醫(yī)療技術能夠寫到醫(yī)學院的教科書里，要20年時間。因為這是一個人命關天的事，它先天就是一個非常保守、非常嚴肅的事情，所以從這點上來說，它跟所有事物發(fā)展的規(guī)律一樣，不能跨越式發(fā)展。

在簡單介紹了所投資的醫(yī)療AI企業(yè)的相關情況后，高維鵬提到這些企業(yè)的共性，一是都結合了醫(yī)療的人才以及人工智能的專家，他認為這是目前在醫(yī)療AI的創(chuàng)業(yè)和投資里面，需要重點關注的。

“醫(yī)療AI這個詞語的組合，醫(yī)療仍然是基礎，AI在可預見的未來還是一個輔助性的解決方案，我們一定要能找到在醫(yī)療領域非常資深的專業(yè)人士以及人工智能領域專業(yè)的資深人士這樣復合型的組合，才能很好的實現(xiàn)這個項目的落地。”他說。

二是要在產(chǎn)業(yè)里面來找AI落地的場景，不論是精準醫(yī)療還是服務，其實都有一些環(huán)節(jié)能夠把AI在具體的產(chǎn)品、服務中來落地。這實際上又涉及到醫(yī)療的一些政策性問題，包括4+7帶量采購，這些都影響了醫(yī)療行業(yè)，包括醫(yī)療AI自身發(fā)展的速度。

“現(xiàn)在大家都要去把AI的解決方案申請國家的注冊證，單獨申請難度很大，但是作為一個整體的解決方案，相對來說，無論是行政的許可，還有在醫(yī)院的收費標準上，都會有一些落地的方便。”

不過他也指出，當從一個技術變成一個成功的商業(yè)模式真正往醫(yī)院推的時候，跟其他產(chǎn)品面臨同樣的競爭，醫(yī)療產(chǎn)品要進入醫(yī)院不光是產(chǎn)品創(chuàng)新高低的問題，還涉及到客戶、醫(yī)院，它是一個復雜的決策過程。

“所以拿到了國家的一些注冊證肯定比沒有拿證好一些，但離真正能夠走進醫(yī)院，包括教育臨床的醫(yī)生能夠用先進的AI解決方案來進行臨床的診療，傳統(tǒng)醫(yī)療所走過的路，所趟過的坑，一個也少不了。”高維鵬說，應當說是前途光明，但是道路還是挺曲折。

此外，李晶玨提到，無論是行業(yè)巨頭公司還是創(chuàng)業(yè)公司，想涉足醫(yī)療AI行業(yè)，大家都需要翻過兩座山，一是數(shù)據(jù)的山，二是臨床應用的山。

她進一步闡釋，首先要去搭建數(shù)據(jù)壁壘，要能夠拿到高質量的數(shù)據(jù)和優(yōu)質的醫(yī)療機構進行合作，這就先是成功了一半。第二是臨床應用的落地，對醫(yī)療AI、影像AI不能只做影像判讀，源自于影像，服務于臨床，這一定是未來影像發(fā)展的一個重要方向。“翻過大山，就有機會走到最后、笑到最后。”