智能影像、健康管理、醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘……資本青睞醫(yī)療AI哪些領(lǐng)域？業(yè)內(nèi)：醫(yī)療機(jī)器人、藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域被低估，慢性病AI值得深入挖掘

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(guān)注。據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《中國(guó)醫(yī)療人工智能行業(yè)市場(chǎng)前景預(yù)測(cè)與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報(bào)告》數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，2013~2018年，我國(guó)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(jì)約26.2億元，同比增長(zhǎng)128.42%，行業(yè)正處于風(fēng)口上。

那么，目前的醫(yī)療AI主要集中在哪些應(yīng)用場(chǎng)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(huì)——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(duì)這些問題進(jìn)行了探討。

醫(yī)療機(jī)器人和藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域被低估

據(jù)億歐智庫不完全統(tǒng)計(jì)，截至2019年7月，在中國(guó)市場(chǎng)活躍的醫(yī)療AI企業(yè)共126家。其中，開展醫(yī)學(xué)影像業(yè)務(wù)的企業(yè)數(shù)量最多，共57家；開展疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)的企業(yè)數(shù)量為41家；醫(yī)療輔助、醫(yī)學(xué)影像、藥物研發(fā)企業(yè)較2017年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)有增加；健康管理、疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)企業(yè)較2017年統(tǒng)計(jì)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(lǐng)域占比最高，醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域及健康管理領(lǐng)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(lǐng)域里的多個(gè)細(xì)分領(lǐng)域已經(jīng)得到了應(yīng)用，而在這些領(lǐng)域中，哪些技術(shù)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(xué)事業(yè)部中國(guó)區(qū)負(fù)責(zé)人李健看來，中國(guó)市場(chǎng)上醫(yī)療機(jī)器人和藥物發(fā)現(xiàn)是比較低估的兩個(gè)方面?，F(xiàn)在AI的應(yīng)用得到了充分的發(fā)展，目前發(fā)展比較全面還是醫(yī)學(xué)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(shí)得到了這個(gè)行業(yè)包括投資人非常多的關(guān)注，相信它能夠落地化、產(chǎn)業(yè)化的認(rèn)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(guó)的醫(yī)療影像AI公司過去三年80%都集中于類似的應(yīng)用領(lǐng)域，比如我們常說的肺結(jié)節(jié)和乳腺結(jié)節(jié)的篩查。”李晶玨說。

她認(rèn)為，醫(yī)療影像AI在醫(yī)療的應(yīng)用場(chǎng)景應(yīng)該是百花齊放的。從應(yīng)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(yù)防和篩查，入院后還分為急癥和重癥、疑難疾病，復(fù)雜疾病的診斷包括急癥的預(yù)計(jì)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、病因分析等等，其實(shí)都是醫(yī)療影像AI該涉足的領(lǐng)域。

過去幾年，大部分的AI公司選擇了相對(duì)來說比較同質(zhì)化的，門檻比較低的肺結(jié)節(jié)篩查的領(lǐng)域。“過于集中于同一個(gè)領(lǐng)域，一是技術(shù)門檻并不高，二是應(yīng)用的場(chǎng)景相對(duì)局限，三是同質(zhì)化的競(jìng)爭(zhēng)就會(huì)多，這不利于一個(gè)創(chuàng)業(yè)公司早期的發(fā)展。”她說，醫(yī)療影像AI應(yīng)該有特色和技術(shù)瓶頸，有技術(shù)上的“護(hù)城河”。

相較于醫(yī)療影像AI，李健認(rèn)為慢性病的AI是最重要的，是最值得挖掘的。“其實(shí)我們每個(gè)個(gè)體都是一個(gè)巨大的生物信號(hào)發(fā)射場(chǎng)，可是到今天為止，我們對(duì)這個(gè)發(fā)射場(chǎng)信號(hào)的采集、利用和分析是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。”

他認(rèn)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(hào)的監(jiān)測(cè)，尤其是消費(fèi)者端的這些信號(hào)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(dòng)的。“這是真正能夠保證我們對(duì)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(chǎng)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(gè)領(lǐng)域。一個(gè)創(chuàng)新的醫(yī)療技術(shù)能夠?qū)懙结t(yī)學(xué)院的教科書里，要20年時(shí)間。因?yàn)檫@是一個(gè)人命關(guān)天的事，它先天就是一個(gè)非常保守、非常嚴(yán)肅的事情，所以從這點(diǎn)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(jiǎn)單介紹了所投資的醫(yī)療AI企業(yè)的相關(guān)情況后，高維鵬提到這些企業(yè)的共性，一是都結(jié)合了醫(yī)療的人才以及人工智能的專家，他認(rèn)為這是目前在醫(yī)療AI的創(chuàng)業(yè)和投資里面，需要重點(diǎn)關(guān)注的。

“醫(yī)療AI這個(gè)詞語的組合，醫(yī)療仍然是基礎(chǔ)，AI在可預(yù)見的未來還是一個(gè)輔助性的解決方案，我們一定要能找到在醫(yī)療領(lǐng)域非常資深的專業(yè)人士以及人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)的資深人士這樣復(fù)合型的組合，才能很好的實(shí)現(xiàn)這個(gè)項(xiàng)目的落地。”他說。

二是要在產(chǎn)業(yè)里面來找AI落地的場(chǎng)景，不論是精準(zhǔn)醫(yī)療還是服務(wù)，其實(shí)都有一些環(huán)節(jié)能夠把AI在具體的產(chǎn)品、服務(wù)中來落地。這實(shí)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(qǐng)國(guó)家的注冊(cè)證，單獨(dú)申請(qǐng)難度很大，但是作為一個(gè)整體的解決方案，相對(duì)來說，無論是行政的許可，還有在醫(yī)院的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)上，都會(huì)有一些落地的方便。”

不過他也指出，當(dāng)從一個(gè)技術(shù)變成一個(gè)成功的商業(yè)模式真正往醫(yī)院推的時(shí)候，跟其他產(chǎn)品面臨同樣的競(jìng)爭(zhēng)，醫(yī)療產(chǎn)品要進(jìn)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(gè)復(fù)雜的決策過程。

“所以拿到了國(guó)家的一些注冊(cè)證肯定比沒有拿證好一些，但離真正能夠走進(jìn)醫(yī)院，包括教育臨床的醫(yī)生能夠用先進(jìn)的AI解決方案來進(jìn)行臨床的診療，傳統(tǒng)醫(yī)療所走過的路，所趟過的坑，一個(gè)也少不了。”高維鵬說，應(yīng)當(dāng)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(yīng)用的山。

她進(jìn)一步闡釋，首先要去搭建數(shù)據(jù)壁壘，要能夠拿到高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療機(jī)構(gòu)進(jìn)行合作，這就先是成功了一半。第二是臨床應(yīng)用的落地，對(duì)醫(yī)療AI、影像AI不能只做影像判讀，源自于影像，服務(wù)于臨床，這一定是未來影像發(fā)展的一個(gè)重要方向。“翻過大山，就有機(jī)會(huì)走到最后、笑到最后。”