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在多個(gè)研究中，人工智能已經(jīng)成功擊敗人類醫(yī)生,，但在大規(guī)模落地前,，醫(yī)療人工智能還有很多課要補(bǔ)。行業(yè)的狂歡和泡沫,，是任何一個(gè)新技術(shù)浪潮的必經(jīng)之路,。zui后勝出的,，必是那些創(chuàng)造了真實(shí)價(jià)值的技術(shù)和產(chǎn)品。

來(lái)源丨財(cái)經(jīng)雜志

在2017年那場(chǎng)史詩(shī)級(jí)的圍棋對(duì)決中,，人類戰(zhàn)力zui 強(qiáng)的棋手柯潔以0∶3敗于阿爾法狗,，人類終被自己的模仿品——人工智能（AI）超越。接下來(lái),，它會(huì)在哪個(gè)領(lǐng)域戰(zhàn)勝人類,？猜測(cè)落在醫(yī)療上,。

人工智能在多個(gè)醫(yī)療細(xì)分領(lǐng)域曾與人類醫(yī)生交手,，2016年5月至今，比分結(jié)果是AI 6勝,、3平,、2負(fù)。醫(yī)生已然落于下風(fēng),。

2017年歲末,，斯坦福大學(xué)教授吳恩達(dá)領(lǐng)導(dǎo)的機(jī)器學(xué)習(xí)小組開發(fā)出一種名為CheXnet的算法，能夠更敏銳地捕捉xong 部X光片中的肺炎跡象,，在診斷肺炎的比拼中,，也一舉擊敗四名放射科醫(yī)師。

這些火種足以讓產(chǎn)業(yè)界信心爆棚,。谷歌,、IBM、英特爾等*和國(guó)內(nèi)的“BATK”（百度,、阿里,、騰訊、科大訊飛）,，都加緊布局,，一大批初創(chuàng)公司也噴涌而出。

人口老齡化加劇,、慢性病患者群體增長(zhǎng),、醫(yī)療資源緊缺、公共醫(yī)療費(fèi)用攀升等多重壓力,，使AI入醫(yī)療被寄望成為這一性壓力的泄壓閥,。泄出的壓力也正是機(jī)遇的源頭。尤其在中國(guó),，人口數(shù)量成為優(yōu)勢(shì),，醫(yī)療數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)大，可以給醫(yī)療AI提供充沛的燃料,。業(yè)內(nèi)的普遍看法是,，在該領(lǐng)域,，國(guó)內(nèi)企業(yè)有彎道超車的機(jī)會(huì)。

然而,，AI的泡沫已然吹起,，醫(yī)療能否獨(dú)善其身？這將取決于研究成果能否盡快進(jìn)入臨床,，并獲得大范圍應(yīng)用,，給醫(yī)療帶來(lái)切實(shí)改進(jìn)，以撐起領(lǐng)域公司的估值,，沖破“C輪死”的魔zhou,。

向醫(yī)生的主場(chǎng)滲透

擊敗四名放射科醫(yī)師，CheXnet只經(jīng)歷了一個(gè)月的診斷學(xué)習(xí),。

AI已經(jīng)在預(yù)測(cè)中風(fēng)和心臟病發(fā)作,、預(yù)測(cè)嬰兒自閉癥的風(fēng)險(xiǎn)上表現(xiàn)出明顯優(yōu)勢(shì)；在外科手術(shù)和阿爾茨海默病預(yù)測(cè)中略勝*,；在治療腦腫瘤,、先天性白內(nèi)障診斷和皮膚癌診斷上，跟人類醫(yī)生打平,。“這些示范性的案例,，就是一輪又一輪大額度融資的信心來(lái)源。”億歐智庫(kù)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)分析師尚鞅告訴《財(cái)經(jīng)》記者,。過去一年,，資本對(duì)醫(yī)療AI的熱情展露得非常明顯，因?yàn)槁涞氐目赡苄员挥∽C了,。

此前的人機(jī)對(duì)戰(zhàn)都在研發(fā)階段,，直到一年前，美國(guó)批準(zhǔn)了*個(gè)用于臨床的醫(yī)療AI產(chǎn)品,，它可以分析心臟核磁共振圖像,，準(zhǔn)確度可與有經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)生相媲美。進(jìn)入臨床,，是AI向產(chǎn)業(yè)化邁進(jìn)的一大步,。

2017年，國(guó)內(nèi)醫(yī)療AI行業(yè)公布的融資事件近30起,，融資總額超過18億元,。融資額zui高的一筆是AI醫(yī)學(xué)影像公司匯醫(yī)慧影數(shù)億元B輪融資。

“能夠在如此短時(shí)間內(nèi)讓投資界集體高潮,，一定是出現(xiàn)了商機(jī),。”易凱資本有限公司健康產(chǎn)業(yè)組聯(lián)席負(fù)責(zé)人李鋼分析。

就醫(yī)，zui核心的部分是診斷,。替代醫(yī)生診斷,，是醫(yī)療AI的一個(gè)zhong 級(jí)目標(biāo)。現(xiàn)階段的小目標(biāo)是,，能夠讓AI為醫(yī)生的診斷及治療方案提供建議,，輔助診療。

如何讓人工智能和人類醫(yī)生一起,，實(shí)現(xiàn)任何單一方都無(wú)法提供的臨床效果,，才是關(guān)鍵。圖/視覺中國(guó)

AI輔助醫(yī)生做事,，先從那些繁瑣的,、重復(fù)性工作起步，提升診療效率,。企業(yè)和研究團(tuán)隊(duì)分頭趟開兩條路：一條基于自然語(yǔ)言處理,，根據(jù)病歷和癥狀診斷疾??；一條基于計(jì)算機(jī)視覺，通過識(shí)別醫(yī)學(xué)影像診斷疾病,。

IBM公司開發(fā)的“沃森”（Watson）,，是*條路徑代表。它四年學(xué)習(xí)了200本腫瘤教科書,、290種醫(yī)學(xué)期刊和超過1500萬(wàn)份的文獻(xiàn)后,，嘗試在14個(gè)國(guó)家的多個(gè)腫瘤治療中心臨床應(yīng)用。在輸入患者的年齡,、性別,、體重等基本情況和癌癥分期、局部復(fù)發(fā),、化療方案,、病理分期、癌癥轉(zhuǎn)移等具體內(nèi)容后,，短短十多秒,，沃森就會(huì)給出治療方案，在肺癌,、乳腺癌,、直腸癌、結(jié)腸癌,、胃癌和宮頸癌等方面為醫(yī)生提供診斷建議,。

腫瘤醫(yī)生的智能助手沃森落地中國(guó)非常迅速，其國(guó)內(nèi)代理商——百洋智能科技在去年5月曾透露,，一年內(nèi)將有150家地市級(jí)的三級(jí)綜合醫(yī)院引進(jìn)沃森,。然而,，沃森面臨的問題是，雖然速度快,，但給出的解決方案可能還不是Zui 好的,。

第二條路徑，AI可將復(fù)雜,、高維度的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù),，降維使其更易處理，因而可以快速,、準(zhǔn)確地從醫(yī)學(xué)影像中發(fā)現(xiàn)病癥的信息,，輔助醫(yī)生診斷。

醫(yī)學(xué)影像在醫(yī)療數(shù)據(jù)總量中占比約80%,，包括CT,、核磁、超聲,、病理,、內(nèi)窺鏡、眼底等,，因而,，醫(yī)學(xué)影像的計(jì)算機(jī)處理向來(lái)是一個(gè)龐大的產(chǎn)業(yè)。

風(fēng)投調(diào)研機(jī)構(gòu)CB Insights對(duì)美國(guó)106家醫(yī)療AI初創(chuàng)企業(yè)分析顯示,，影像和診斷成為資本熱涌的重點(diǎn)領(lǐng)域,。IBM和阿爾法狗的DeepMind都在推進(jìn)AI醫(yī)學(xué)影像的應(yīng)用，阿里,、騰訊也不甘人后,。

實(shí)際上，AI的觸角已無(wú)處不在,。運(yùn)用語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言理解,，醫(yī)生在診療過程中即可完成病歷編寫，能提高醫(yī)生工作效率,，美國(guó)大概有72%的醫(yī)院已經(jīng)實(shí)現(xiàn)用語(yǔ)音收集醫(yī)療信息,，科大訊飛、云知聲等均有此項(xiàng)業(yè)務(wù),。

一些初創(chuàng)公司,，還喜歡擠入慢性病管理，即運(yùn)用人工智能算法,，對(duì)慢性病患者進(jìn)行實(shí)時(shí)健康監(jiān)測(cè)及干預(yù),，甚至據(jù)此生成健康管理建議，主要針對(duì)糖尿病、心血管病等需要即時(shí)干預(yù)的慢性病患者,。

而一年多前,，很多一線醫(yī)生還不知道AI這個(gè)字母組合是什么意思。“在過去的12個(gè)月,，關(guān)于醫(yī)療AI的各種信息,，很多一線醫(yī)生都在聽和看，這是一個(gè)很好的趨勢(shì),。”上海長(zhǎng)征醫(yī)院眼科主任醫(yī)師魏銳利對(duì)《財(cái)經(jīng)》記者說(shuō),。

2017年11月，由獨(dú)角獸工作室等聯(lián)合發(fā)布的《醫(yī)療人工智能醫(yī)生認(rèn)知情況調(diào)研報(bào)告》顯示,，77%的醫(yī)生至少聽說(shuō)過一種醫(yī)療人工智能應(yīng)用,。

催逼AI箭上弦，本質(zhì)上還是好醫(yī)生稀缺,。

藍(lán)馳創(chuàng)投合伙人陳維廣,，在投了春雨醫(yī)生之后，他多次接到朋友的請(qǐng)求,，讓幫忙找好醫(yī)生,。對(duì)醫(yī)療的需求提升，是普適的驅(qū)動(dòng)因素,，而人口老齡化就是那塊巨大的背景板,。

像一副擺好的多米諾骨牌，人口老齡化加速,，老齡化社會(huì)之后就是醫(yī)療資源匱乏。美國(guó)人口普查局報(bào)告顯示,，至2015年,，65歲及以上人口超過6億。這一年,，中國(guó)65歲及以上人口約1.44億,。

英特爾醫(yī)療與生命科學(xué)部亞太區(qū)總李亞東介紹，目前約30%的醫(yī)療資源為65歲以上的人群所占用,，50%的醫(yī)療資源為55歲以上的人群占用,。

國(guó)內(nèi)對(duì)AIzui現(xiàn)實(shí)的期待是，紓解san 甲醫(yī)院爆滿的困境,，協(xié)助提升縣鄉(xiāng)鎮(zhèn)的醫(yī)療水平,，以免漏診、誤診,。

依然是數(shù)據(jù)為王

一個(gè)十分明顯的趨勢(shì)是,，AI往醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域扎堆。

動(dòng)脈網(wǎng)數(shù)據(jù)顯示，國(guó)內(nèi)83家醫(yī)療AI企業(yè)中,，一半涉足醫(yī)學(xué)影像,。“（這一領(lǐng)域）正處于黃金期，除提率之外,，它能找到人力無(wú)法找到的病征,，今后*取代醫(yī)生讀片是*可能的。”海銀資本創(chuàng)始合伙人王煜全向《財(cái)經(jīng)》記者分析,。

技術(shù)驅(qū)動(dòng)因素之外,，還有一個(gè)重要的底層邏輯在運(yùn)行。“離開臨床數(shù)據(jù),，AI沒法思考,。”北京大學(xué)腫瘤醫(yī)院信息部主任衡反修在很多會(huì)議上強(qiáng)調(diào)這一金句。

AI的開發(fā)很像教孩子,，需要花時(shí)間訓(xùn)練它,，給它喂大量數(shù)據(jù)，同時(shí)告訴它什么是錯(cuò)的,，什么是對(duì)的,。通過這種有監(jiān)督的學(xué)習(xí)，AI才能成長(zhǎng),。

就像早期阿爾法狗的訓(xùn)練一樣,，醫(yī)療AI的訓(xùn)練也得有“棋譜”——以醫(yī)學(xué)影像為例，就是大量由醫(yī)生標(biāo)注出重要信息的影像數(shù)據(jù)集,。不過,，圍棋有統(tǒng)一規(guī)則，而人的病例復(fù)雜得多,，因此,，獲得高質(zhì)量的、經(jīng)標(biāo)注的影像大數(shù)據(jù)集,，需要大投入,。

*云醫(yī)療信息科技（北京）有限公司CEO黃家祥認(rèn)識(shí)一位AI醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司的創(chuàng)始人，剛?cè)诘綆浊f(wàn)元投資時(shí)十分開心,，但不到一年就發(fā)現(xiàn),，差不多一半的資金得用在數(shù)據(jù)標(biāo)注上。

創(chuàng)意設(shè)計(jì)/黎立

相對(duì)于基yin,、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(lái)就有一些公開的標(biāo)注數(shù)據(jù)集,，所以一大批創(chuàng)業(yè)公司才蜂擁進(jìn)入影像領(lǐng)域,。

基于同樣的邏輯，在AI醫(yī)療技術(shù)的開發(fā)中,，zui重要的不是AI技術(shù)哪家強(qiáng),，而是看誰(shuí)能與醫(yī)院建立良好合作，因?yàn)獒t(yī)院手中既有醫(yī)療數(shù)據(jù),，又有能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注的醫(yī)生資源,。

實(shí)際上，中國(guó)的醫(yī)療大數(shù)據(jù)一直存在應(yīng)用障礙,，信息孤島現(xiàn)象明顯,，國(guó)內(nèi)95%醫(yī)院的電子病歷還未全院流通。換句話說(shuō),，醫(yī)療大數(shù)據(jù)的地基尚未打好,。

在醫(yī)療過程中，很多zui基本的醫(yī)療術(shù)語(yǔ)尚不能統(tǒng)一,，如闌尾炎和盲腸炎或食管癌和食道癌,，說(shuō)的是一個(gè)病，但錄入數(shù)據(jù)庫(kù)后,，計(jì)算機(jī)會(huì)把它分成兩種病,。

醫(yī)療數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確、不完整,，增加數(shù)據(jù)挖掘難度的同時(shí),，也降低了數(shù)據(jù)本身的價(jià)值。河南省安陽(yáng)市腫瘤醫(yī)院每年完成2200臺(tái)－2500臺(tái)的食管癌手術(shù),，穩(wěn)居世界 di一,。但該院院長(zhǎng)徐瑞平教授坦陳，“我們做了這么多手術(shù),，在國(guó)內(nèi)食管癌的（學(xué)術(shù)）地位并不高,。”原因就是數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，后期對(duì)病人的隨訪不夠,，導(dǎo)致數(shù)據(jù)不完整。

要想讓AI深入,，就需要協(xié)調(diào)電子病歷,、化驗(yàn)和影像系統(tǒng)、醫(yī)生記錄和醫(yī)療保險(xiǎn)索賠材料等多方的大數(shù)據(jù),，這明顯是個(gè)難上加難的任務(wù),。

即使在*美國(guó)，也有同樣困境,?！稊?shù)字美國(guó)》報(bào)告顯示,，美國(guó)有近四分之一的醫(yī)院和超過40%的醫(yī)生尚未采用電子健康記錄系統(tǒng)。即便有電子記錄系統(tǒng),，也沒有與病人或其他提供者無(wú)縫共享數(shù)據(jù),，因?yàn)檫@些系統(tǒng)無(wú)法互通操作,病人需要反復(fù)講述他們的病史。

況且,，醫(yī)療AI在都面臨著一些*的高難度障礙：醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性和嚴(yán)格的保護(hù)隱私規(guī)定,，限制了AI醫(yī)療所要求的高質(zhì)量聚合數(shù)據(jù)的收集。如美國(guó)醫(yī)院對(duì)患者隱私有很多保護(hù),，醫(yī)院數(shù)據(jù)不能輕易開放給AI公司,。

嘉御基金的創(chuàng)始人衛(wèi)哲注意到一個(gè)趨勢(shì)，很多國(guó)外從事醫(yī)療行業(yè)的公司在尋找中國(guó)的合作伙伴,，因?yàn)橹袊?guó)人口同樣眾多,，隱私的保護(hù)卻沒有那么嚴(yán)格，有機(jī)會(huì)讓醫(yī)療數(shù)據(jù)迅速地集中起來(lái),。

真正決定中國(guó)產(chǎn)生后發(fā)優(yōu)勢(shì)的,，依然是數(shù)據(jù)夠大。李鋼觀察到,，現(xiàn)階段中國(guó)醫(yī)療AI產(chǎn)業(yè)對(duì)美國(guó)風(fēng)向的跟從效應(yīng)明顯,。但未來(lái)，人口與數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)將可能使中國(guó)企業(yè)狂飆,。

醫(yī)療AI還沒有看上去那么美

AI公司多數(shù)都在幫醫(yī)生做科研,，或在提高診斷效率方面做嘗試，真正深入到臨床流程的很少,。對(duì)AI將會(huì)在多大程度上替代醫(yī)生,，業(yè)界有兩種不同態(tài)度：AI工程師雄心勃勃，認(rèn)為阿爾法狗的勝利就是Zui 好的證據(jù),；醫(yī)生們則疑慮重重,，至少還不擔(dān)心自己的飯碗會(huì)被AI搶走。

《醫(yī)療人工智能醫(yī)生認(rèn)知情況調(diào)研報(bào)告》顯示,，外科和影像科醫(yī)生對(duì)AI的知曉率高于平均水平,，但對(duì)AI的整體滿意度也低于平均水平。不滿意主要集中在AI未能減少醫(yī)生的工作量,，其次是對(duì)原理的質(zhì)疑以及準(zhǔn)確率不高,。

很多使用過閱片AI的影像科醫(yī)生，沒有體會(huì)到工作量降低,。魏銳利表示,，AI分析過的影像，醫(yī)生還得重新復(fù)核一遍,。因?yàn)閾?dān)心漏診,，也就是提示有患病可能的影像,，沒有被識(shí)別出來(lái)。

所有醫(yī)療影像AI公司都會(huì)宣稱自己的產(chǎn)品比醫(yī)生閱片速度快得多,，準(zhǔn)確率要高,，但沒有誰(shuí)敢說(shuō)能夠杜絕漏診問題。這讓醫(yī)生難以*信賴閱片AI,。一旦醫(yī)生覺得有風(fēng)險(xiǎn),，他就得審核AI看過的所有圖像。

漏診的產(chǎn)生,，問題很可能出在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上,。黃家祥介紹，很多AI創(chuàng)業(yè)公司都是靠公開的數(shù)據(jù)源起步的,，訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量非常有限,；還有些公司跟一兩家醫(yī)院合作，把服務(wù)器放到醫(yī)院去訓(xùn)練,，也能訓(xùn)練出一個(gè)AI模型來(lái),，而且對(duì)于單一病種，測(cè)試效果可能也不錯(cuò),。但如果換了另外一個(gè)不同的數(shù)據(jù)集來(lái)測(cè)試,，很可能就“水土不服”了。

一些AI創(chuàng)業(yè)公司會(huì)辯解稱,，自家的AI產(chǎn)品與醫(yī)生相比,，降低了漏診率。對(duì)這種說(shuō)法,，Wision AI的聯(lián)合創(chuàng)始人劉敬家不以為然,，中國(guó)目前沒有關(guān)于醫(yī)生漏診的準(zhǔn)確數(shù)據(jù)，如何得出AI的漏診率比醫(yī)生低的結(jié)論,？

所有醫(yī)療影像AI公司都會(huì)宣稱自己的產(chǎn)品比醫(yī)生閱片速度快得多,，準(zhǔn)確率要高，但沒有誰(shuí)敢說(shuō)能夠杜絕漏診問題,。圖/視覺中國(guó)

“目前來(lái)講,，AI所取得的成果還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒達(dá)到預(yù)想的目標(biāo)。”魏銳利說(shuō),。放眼看,，大多數(shù)公司的AI產(chǎn)品還處于研發(fā)階段。

華蓋醫(yī)療基金董事總施國(guó)敏曾撰文稱,，人們腦補(bǔ)的人工智能替代醫(yī)生，哪怕僅僅是輔助,，在產(chǎn)品層面也尚未出現(xiàn),。

現(xiàn)階段的AI都是弱人工智能,，其主流的深度學(xué)習(xí)方法存在一個(gè)明顯的缺陷，即它的過程無(wú)法描述,。換句話說(shuō),，AI算法的整個(gè)過程猶如一個(gè)的、無(wú)法打開的“技術(shù)黑箱”,，所謂可用不可見,。它既沒有普遍的適應(yīng)性，也無(wú)法拆解出具體的智能化業(yè)務(wù)規(guī)則,，而且高度依賴于參與訓(xùn)練的海量數(shù)據(jù),。

深度學(xué)習(xí)的特點(diǎn)是有問必答，只要有數(shù)據(jù)輸入,，就有結(jié)果輸出,。但劉敬家分析，如果沒有金標(biāo)準(zhǔn)對(duì)結(jié)果進(jìn)行校驗(yàn),，很可能輸出錯(cuò)誤的結(jié)果,，而且很容易蒙蔽人。

醫(yī)學(xué)是注重證據(jù)的學(xué)科,。ding 級(jí)醫(yī)學(xué)期刊《新英格蘭醫(yī)學(xué)雜志》去年發(fā)表文章,，對(duì)深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)預(yù)測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行了分析，認(rèn)為那些沒有探明的醫(yī)學(xué)邏輯支撐,，妄想通過堆砌更多維度的數(shù)據(jù)而有所發(fā)現(xiàn)的行為,，zui終會(huì)陷于蝴蝶效應(yīng)的困境之中。也就是初始條件的微小變化,，都可能累計(jì)出結(jié)果的巨大變化,。

“技術(shù)黑箱”中僅有數(shù)學(xué)公式推導(dǎo)，卻沒有明確的理論解釋其決策過程,。

醫(yī)生們擔(dān)心,，這種思維用于簡(jiǎn)單的類似于醫(yī)學(xué)影像標(biāo)準(zhǔn)等的工作尚無(wú)大礙，一旦涉及更為復(fù)雜的醫(yī)療決策輔助,，甚至醫(yī)療方案的整體評(píng)估建議,，不考慮決策過程*以結(jié)果為導(dǎo)向去輔助醫(yī)護(hù)人員，會(huì)讓醫(yī)護(hù)人員陷于被動(dòng),，甚至暴露在難以控制的決策風(fēng)險(xiǎn)中,。

美國(guó)醫(yī)療媒體STAT在2017年10月連發(fā)兩篇調(diào)查報(bào)道，分析沃森的“超級(jí)功能”中存在的技術(shù)缺陷,，并指出美國(guó)現(xiàn)有法律框架對(duì)于醫(yī)療AI監(jiān)管的疏忽之處,。

美國(guó)一些醫(yī)生和消費(fèi)者團(tuán)體認(rèn)為，正是因?yàn)锳I算法具備“技術(shù)黑箱”的特點(diǎn),，監(jiān)管方需要對(duì)像沃森這樣的醫(yī)療AI輔助診斷系統(tǒng)進(jìn)行更加仔細(xì)的檢查和監(jiān)管,。

這個(gè)新興領(lǐng)域*,，在中國(guó)還將面臨政府部門從不同的角度和方面來(lái)管制醫(yī)療健康領(lǐng)域，往往出現(xiàn)政策之間的不協(xié)調(diào),，或者部門之間的利益沖突和權(quán)力沖突,，使得這些創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)者難以應(yīng)付。中歐工商學(xué)院衛(wèi)生管理與政策中心主任蔡江南為《財(cái)經(jīng)》撰文稱,，由于缺乏對(duì)于制度和政策的了解,，許多創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目往往包含了制度風(fēng)險(xiǎn)和政策風(fēng)險(xiǎn)，一旦政策執(zhí)行過程中出現(xiàn)橡皮筋的上下波動(dòng),，這些項(xiàng)目就可能夭折,。

“C輪死”魔zhou

活過2018年，是很多醫(yī)療AI公司的決心,。

融資青黃不接,、技術(shù)迭代的瓶頸，以及商業(yè)模式斷裂,，哪一條都有可能拖垮靠技術(shù)吃飯的初創(chuàng)企業(yè),。

李鋼觀察到，當(dāng)細(xì)分融資紛紛達(dá)到億元級(jí)別后,，其中企業(yè)融資zui困難的階段就近在眼前了,。

這是因?yàn)椋?/span>對(duì)風(fēng)險(xiǎn)偏好較高的風(fēng)險(xiǎn)投資者而言，細(xì)分需要的融資額已經(jīng)超過他們能夠投資的體量,；而對(duì)于較大體量的私募基金而言,，這些依然處于商業(yè)化的探索階段，沒有亮眼的財(cái)務(wù)數(shù)字卻頂著*的估值,，實(shí)在無(wú)法下手,。由于億元級(jí)別的融資相當(dāng)于B輪融資，因此,，這個(gè)規(guī)律被稱為“ C輪死”魔zhou,。

現(xiàn)在，AI醫(yī)療影像行業(yè)的頭部企業(yè),，已經(jīng)進(jìn)入C輪的那道缺口之中,。

黃家祥也認(rèn)為，2018年對(duì)于很多醫(yī)療AI公司來(lái)說(shuō)都是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn),，“可能會(huì)淘汰掉一批,，不光是融資層面的，還包括一些成長(zhǎng)不上去的”,。

親身遇到的案例,，也加深了黃家祥這一判斷。一個(gè)人工智能團(tuán)隊(duì)用了約兩周時(shí)間，從一個(gè)公開的數(shù)據(jù)源,，訓(xùn)練出一個(gè)初步的AI產(chǎn)品,，這一團(tuán)隊(duì)找到*云求助一些脫敏的測(cè)試數(shù)據(jù)，黃家祥提供了一部分?jǐn)?shù)據(jù),，對(duì)方測(cè)出了90%的準(zhǔn)確率。

看上去技術(shù)門檻似乎并不高,，幫助了一些創(chuàng)業(yè)企業(yè)在短時(shí)間內(nèi)取得一定的成果,。然而，“沒法實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值,，就只是一個(gè)基礎(chǔ)的研究成果,，只能用來(lái)秀一秀。”黃家祥十分篤定,，這讓很多人錯(cuò)誤地判斷了形勢(shì),，*步好邁，但往后走還有沒有資源支撐更加重要,。

醫(yī)療AI跟阿爾法狗一樣,，需要不停迭代升級(jí)。這意味著,，要不停用數(shù)據(jù)去訓(xùn)練AI,，并且有醫(yī)生持續(xù)地參與，在真實(shí)的應(yīng)用場(chǎng)景中去支撐AI的持續(xù)成長(zhǎng),。

一位醫(yī)療AI公司創(chuàng)始人對(duì)《財(cái)經(jīng)》記者說(shuō),，一些公司遇到技術(shù)迭代的瓶頸，卡住了,，“干脆不繼續(xù)推進(jìn),，保持低投入、不推廣,，等著被收購(gòu)”,。

市場(chǎng)集中進(jìn)程在快速完成，是接受《財(cái)經(jīng)》記者采訪的多位資本分析師都認(rèn)同的醫(yī)療AI趨勢(shì),。“谷歌,、騰訊等*對(duì)初創(chuàng)企業(yè)甚至中型公司形成的壓制會(huì)越來(lái)越明顯，在接下來(lái)的一年,，競(jìng)爭(zhēng)會(huì)非常激烈,。”王煜全分析稱。

*的動(dòng)作有跡可循,。2017年8月才發(fā)布的騰訊覓影,，后發(fā)制人地進(jìn)入“國(guó)家隊(duì)”，在科技部公布的“*國(guó)家人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)名單”中，明確“依靠騰訊公司建設(shè)醫(yī)療影像國(guó)家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)”,，從發(fā)布成立到進(jìn)入“國(guó)家隊(duì)”的這三個(gè)月里,，騰訊覓影就與十多家san 甲醫(yī)院建立了聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，篩查目標(biāo)病種也從早期食管癌拓展到肺癌,、乳腺癌等多病種,。

*們從觀望轉(zhuǎn)變?yōu)槿嫱度耄」緜円粴⒊鲆粭l血路,，要不坐等被收購(gòu)或擠死,。“很多初創(chuàng)公司從創(chuàng)立之際就是坐等*開個(gè)好價(jià)的，‘大魚吃小魚’接下來(lái)會(huì)頻繁發(fā)生,。”尚鞅如此解讀2018年的醫(yī)療AI市場(chǎng),。

另一方面，管理也隨著市場(chǎng)發(fā)展開始“劃車道”,。2018年8月1日,，新版《醫(yī)療器械分類目錄》將開始實(shí)行，其中新增了與AI輔助診斷相對(duì)應(yīng)的類別,。

按照分類規(guī)定,，申報(bào)二類醫(yī)療器械，診斷軟件通過算法,，提供診斷建議,，僅有輔助診斷功能，可不直接給出診斷結(jié)論,；如果對(duì)病變部位進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別,，并提供明確診斷提示，則按照第三類醫(yī)療器械管理,。

醫(yī)療AI公司想走醫(yī)院采購(gòu)這條路,，必須通過相應(yīng)的認(rèn)證。這就需要公司獲得大量真實(shí)的臨床應(yīng)用數(shù)據(jù),，為申報(bào)提早準(zhǔn)備,。

多數(shù)醫(yī)療AI公司還處于打磨產(chǎn)品階段，商業(yè)模式并不清晰,，與醫(yī)院的合作多為提供產(chǎn)品試用,，收不到錢。阿里健康副總裁柯研告訴《財(cái)經(jīng)》記者,，現(xiàn)在市面上的很多AI公司單純?nèi)谫Y,，無(wú)論估值多高，沒有收入來(lái)源和場(chǎng)景,，商業(yè)模式是斷的,，“再過三年沒有商業(yè)模式,，會(huì)走向邊緣”。

在醫(yī)療人工智能領(lǐng)域,，zui核心的要素是場(chǎng)景,。場(chǎng)景大于數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)大于算法,。至于未來(lái)誰(shuí)埋單,，柯研說(shuō)，“我們相信,，只要有場(chǎng)景,，zui后一定會(huì)有人心甘情愿付這個(gè)錢。”

國(guó)內(nèi)的醫(yī)療AI公司,，主要與大城市的san 甲醫(yī)院合作，但醫(yī)療從業(yè)者密集的san 甲醫(yī)院,，沒有迫切需求,。真正需要AI緩解的，是資源緊張的中小型醫(yī)院,，這部分市場(chǎng)潛力還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有開發(fā)出來(lái),。

放眼整個(gè)行業(yè)，一個(gè)逐漸清晰的場(chǎng)景就是,，影像AI會(huì)支撐基層醫(yī)療,。基層醫(yī)院用影像AI篩查以后,，發(fā)現(xiàn)一些有問題或者看不準(zhǔn)的病例,，再交由上級(jí)醫(yī)院的醫(yī)生來(lái)確診。

再看遠(yuǎn)些,，醫(yī)療AI技術(shù)如果能夠突破應(yīng)用關(guān),，將ding 級(jí)醫(yī)生的診斷能力標(biāo)準(zhǔn)化后，交給基層醫(yī)院,，為基層醫(yī)生提供輔助診斷,，會(huì)在很大程度上改善醫(yī)療資源的緊張狀況。

麥肯錫研究所預(yù)測(cè),，大面積使用人工智能診斷疾病可能不會(huì)太快發(fā)生,，即使早已入局的*們，也不過是入門級(jí)水平,，這并不妨礙AI會(huì)成功滲入,，成為醫(yī)療的底層技術(shù)，就像之前的IT技術(shù)一樣,。

人工智能和人類醫(yī)生比誰(shuí)更聰明,，可能還會(huì)持續(xù)。《新英格蘭醫(yī)學(xué)雜志》認(rèn)為,，這種爭(zhēng)論沒有意義,，如何讓人工智能和人類醫(yī)生一起，實(shí)現(xiàn)任何單一方都無(wú)法提供的臨床效果,，才是關(guān)鍵,。

行業(yè)的狂歡和泡沫，是任何一個(gè)新技術(shù)浪潮的必經(jīng)之路,。zui后勝出的,，是那些創(chuàng)造了真實(shí)價(jià)值的技術(shù)和產(chǎn)品。

本文首刊于2018年3月5日出版的《財(cái)經(jīng)》雜志