原文出自品途，作者：王航

“AI医疗这个事儿怎样才能成功？”一位记者问到。

“医疗是一个庞大的综合体，再加上AI，让你推进的每一步都是坑，什么时候你把该踩的坑踩完了，也就走的差不多了，该成功了”。这是经纶世纪创始人兼CEO余中博士给出的答复。

这个画面产生在2017长江产业论坛（秋季）暨医疗健康大数据与人工智能大会上，参会的余中博士是前美国通信巨头AT&T首席架构师、空气动力学专家、大数据应用领域专家，曾经参与过“拯救伽利略卫星计划”，回国后创办经纶世纪深耕8年，研发专家系统，踩过了太多的坑，死磕了太多的困境。

同余中博士一样，还有更多的AI医疗的创业者的经历如此，有人刚开始，有人在途中，有几个人庆幸可以跑的快，已经有了点“江湖地位”，但仍旧远远没到头。“江湖”之中，有人“快刀无影”，也有“重剑无锋”。

医疗这件事，是国家、企业、个人多层的平衡关系。原有构建的医疗架构没有平衡个人的医疗需求，是因为庞大的医疗结构层级化严重以及我们国家落后的医疗水平。解决问题的分级诊疗和智慧医疗的概念提出相对较晚，但比较有希望的是在过去的十年间我们可以看到医疗能力有明显的提速。

据SCI的期刊数据统计，从1996年到2016年中国发表关于人工智能的文章是21万篇，而美国是8万篇，中国大部分的文章来自2007—2016年，这当中占了90%，这个数字上讲，中国目前在人工智能方面发表的学术文章已经超过美国了，代表了从能力上有了质的飞跃。

能力之外，中国的人口优势带来了超过任何国家的医疗数据获取，人工智能对于中国医疗现状的改变将是空前的。

目前人工智能更多的在帮助年资浅的医生训练提高整体诊疗的准确率，降低培养医生的成本，整体提升中国整体诊疗水平、判读水平，这不仅仅是AI在医疗领域应用的一点点思考，也是对AI医疗终局思考的预测。

AI医疗，也可以被称作为智慧医疗。核心是充分利用信息化、智能、自动化的功能，提前预防，准确诊断，快速治疗，指导康复，这是医疗模式的转变。

信息化和智能化以及自动化都与现有医院体系中的设备系统或是科室的不同有关联。影像是医院重要的信息化的内容，影像科室的医生也具有较好的智能适应能力，因此，智慧影像似乎成为了AI医疗一个重要的能力提升点，大部分重点提升AI诊断能力的突破都是着力于此，另外就是在治疗层面的AI探索，目前市场上存在较多的是AI放疗系统。之后就是实时随访、指导康复的AI产品，这一类产品目前还较少。

以医疗行业的生态去考虑，不难发现，相关AI医疗产品的出现还较慢较少，证明了医疗创业存在了较深的壁垒，简单来说，在医疗领域不会存在赢家通吃的局面。从医疗公司的业务属性上看，完全C端的产品似乎难以做出规模，最大的支付方仍旧是医院等B端角色。从产品上看，将一款产品用同一标准的数据系统等拓展大规模市场是不可能实现的，这就更加确认了整个医疗产业层次化的基因。

医疗行业，特别是AI医疗的终局，极大可能是方正证券产业金融部董事医疗产业投资并购负责人姜天骄所提及的“是细分的数家大规模企业，更多家中小型企业的寡头布局结构”。

在这一次大会上，动脉网蛋壳研究院公布的AI医疗行业报告中，大概预测了未来会分类的方向，分别为虚拟助手、疾病的风险诊断与预测，医疗影像、病历、文献分析、医院管理、智能器械、新药研发、健康管理、基因等。目前，在分类的方向上，都有企业在探索前进。

让企业成为行业里的快刀手，可以用速度优势迅速崛起，得到市场的反馈，确定市场的地位。最快速的把医疗能力输出就能成为快刀手，最高效的就是切入适合快速整合的方向，医学影像和放疗正有这样的特质。

翼展科技就是一家“快刀手”的企业，方向准确，效果显著的市场表象使翼展未来有很大的希望成为医学影像中的头部企业。

从发力人工智能至今，翼展实则仅推进了2年时间，在推进人工智能和医学影像融合之前，翼展拥有高度互联网化信息化的平台能力，同时翼展还是国际医疗设备厂商GE的中国区总代理，加之翼展拥有强大的资源整合能力、拓展能力，快速的落地自然成为结果。

记者向翼展科技负责人更深入的了解了翼展的模式，在翼展整个生态中，可以达到一个完善的能力闭环，这套生态会随着快速落地的第三方医学影像中心不断的增强输出的处理能力。

整个生态以优秀的算法为运算的基础，配合各优秀医院科室的数据，高度信息化管理的系统作为应用方式，快速的解决了基层医疗能力弱的问题。同时，翼展联合影领共同搭建了最大的影像医生平台，不断的为生态闭环中提供数据、增加标注能力。 翼展的团队给这个模式命名为“飞轮效应”，所有生态中的元素都代表一个飞轮，齿齿相扣的飞轮没增加一个新的AI算法或影响中心的数据，整个生态运转的速度更快、动力更强。

翼展是AI诊断方向的探索企业，全域医疗则是AI治疗方向上的探索企业。

全域医疗在近两年内深耕在放疗领域，为什么选择放疗领域？其中就有快速高效的因素。肿瘤治疗的三大方法是手术、化疗、放射治疗。手术，本身很难与人工智能和互联网相结合的。化疗，中国的化疗环境比较混乱。最后，放疗就成为了中国肿瘤治疗的发展方法。

国外第三方独立放疗中心很常见，但国内的情况是设备严重不足、人员严重不足。放射治疗实则是和互联网、IT信息技术联系最紧密的治疗方法，信息化之上，可以再加入AI的能力。

放疗的过程是保证电子设备非常准确地切割不规矩、个性化的肿瘤，需要有进行放射治疗的完整计划，AI很擅长这件事。另外放疗的设备基本是大部分医院都配备的，只不过利用率过低，要快速的落地推进，还需要远程协作系统来完成，让上级医生支持下级医生，在自己的医院像用自己的设备一样，指挥下面的医院。

除了这个系统外，全域开发了云智控设备，并完善了远程培训系统。这三个系统立足，基本可以保证各级医院都可以相当高水平的治疗计划并被很好地实施，AI负责解决环节中能力不足的部分。这样，科室放疗数据和治疗计划都在这种快速推进的模式下盘活了。

整合优势能力和资产，适应最合适的方向，是从需求、痛点的角度使劲，快速发展后必将站的一片“江湖地位”后崛起，不过还有很多求重的企业，远景更大。

互联网时代，一直有做重和做轻的模式区分，将这样的理解对应到AI医疗的企业。因病理数据的获取较难，去设计专家系统就变成了是一个非常“重”模式的方向，经纶世纪就是在专家系统上深耕八年的企业，除专家系统外更加“重”模式，就是目标做平台接入模式的讯飞医疗。

“重剑无锋，不快也攻”，用这句话形容“重模式”AI医疗创业者的目标再形象不过了，打造重模式是一种沉淀壁垒的过程，这样的过程符合医疗的行业特性却一定程度上得不到商业或者资本的期许。

经纶世纪一直在做的事情，可以总结为智能医学，将智能和医学两件事中包含的内容作出深度融合。在与很多医学专家探讨并帮助他们清洗数据、规范数据后，经纶世纪形成了一个站在专家角度解决问题的模式，就是询问医生“您是专业的，您从业中间肯定有一些问题，您特别想解决的问题是什么问题？”通过医生的“问题”我们给予解决能力的输入，例如基于一个诊断的过程，引申到世界水平是什么样的，是否有没有解决的医学问题，在这样一个医学问题的前提下中国目前怎么做？国外是怎样做？欧美是怎样做的？然后获取解决这样的问题需要的数据、设计、数据整理、机器学习、预测模型等一系列问题。这是一个具有相当高度和规模的工作。深耕8年，目前的专家系统还未得到非常大规模的应用落地，这样的结果对于企业来说是很熬人的，不过，很有希望的是国家卫计委在落地上给予的举措，让AI医疗重模式的创业看到了希望，刚采完坑，又拿到了一个“甜枣”，这也不仅仅是对产品和模式的打磨，也是对创业者心智的打磨。

专家系统的“重”在于技术难度和数据需求过于庞大，而另外一种“重”的模式在于平台模式要整合市场，规划渠道，还有有比较强的基础技术能力。从语音技术突破并被大家熟知的科大讯飞就是在做这样的布局。

日前，科大讯飞刚刚跟安徽省立医院发布了首家人工智能医院，在人工智能医院里面讯飞会把各类技术应用在医院方方面面的环节中，讯飞首先去做的事情是构建人工智能辅助诊疗中心，目标是人工智能开始向基层医院去赋能，这一次讯飞和安徽省立医院合作，对接了安徽省的41家县级医院。在中国，基层医院最需要。

在讯飞的目标中，这套人工智能辅助诊疗中心将成为开放平台，很多技术是讯飞在研发的，也会应用在这个平台中，但讯飞秉持的方向是，医疗这个行业存在着多兵种、多检查手段的现象，在开放平台中，希望接入更多公司的技术能力，做成一个包容性的平台输出能力。这实则意味着，讯飞将投入庞大的人力物力财力推进医疗能力落地，提升AI能力，目前科大讯飞人工智能的研究团队有近千人，在医疗的各方向上均有显著的探索结果。如果讯飞的开放平台模式可以快速落成，一是可以让讯飞成为医疗头部企业，再者，也将是众多AI医疗创业者应用落地的福音。

AI医疗已经纳入了新一代人工智能发展规划的重点中，成为风口让资本都争相布局产业，抢占高地，但AI医疗一定不是像互联网公司创业一样，资本和环境推动奇快。医疗行业本身难商业化的特质，让资本非常清醒。

方正证券产业金融部董事医疗产业投资并购负责人姜天骄在2017长江产业论坛上做出了资本对AI医疗的解读：“能将AI医疗分类理解的角度非常多，例如医疗健康产业角度、工业价值链角度、服务价值链角度等。但综合考量AI医疗这件事，存在着诸多问题。“远近难辨、真假难分”可能是看到的真实情况”。

并且，姜总还提出了些许思考，人工智能的产品和技术是不是绝对的驱动因素？例如说健康管理、智能可穿戴设备、智慧医院管理、智能分诊、疾病风险预测等等，商业角度来看定义是否清晰？有没有伪需求的可能，场景频次、支付的意愿，都是落地应用的致命之处。如果产品在低频的情况下又低客单价，已经有待考究，还有数据的获取难度、落地周期的问题、资本的耐心问题。

商业角度需要解决问题的流程是产品落地、商业模式落地、盈利能力落地。产品落地需要真实需求和技术能力实现。接下来是商业模式的落地，测试收入流水与规模复制收入。最后盈利能力的落地，但目前还未曾有非常完善的盈利模式，AI医疗领域的创业者都还在向前不断尝试。一个资本风口的耐心周期大约两年，前两年需求确认、技术实现，过两三年测试收入流水、规模复制，再过两三年产生净利润、延伸盈利模式，这样的项目才是资本推崇的成功项目，显然AI医疗没办法这样推进。

足够欣喜的是，政府对于AI的需求觉醒也会让资本看清楚AI医疗的发展过程。以卫计委发起的各类AI医疗产品落地的动作可以看出，国家希望用市场化的经济驱动方式去解决现有的医疗问题，前文提及的经纶世纪、翼展科技、全域医疗都在卫计委的某些落地计划之内。

AI医疗的江湖还没成型，创业者共同奔跑的现状还要维持许久。有些创业者形容在医疗行业的探索就像闯关打怪兽，快刀手和重剑侠，无论目前闯关的速度、成绩如何，都是在为了解决医疗症结而战。

就像动脉网创始人李大韬所说：”我们正处在新医疗生态系统建构的起点，未来的医疗将以人工智能为代表，在人人机交互和新的社会文化不断融合的情境下获取医疗服务。”

 目前，人工智能还远远没有达到改变医疗模式的能力，仅仅还在辅助阶段。减缓问题和改变问题还是两个概念。目前最有效、最方便落地的远程医疗模式可以担负改变现有的诊疗模式，但切入医疗的未来猜想，可能还需要技术能力的再完善，国家相关政策的再完善。

AI时代带领着医疗创业者不断尝试，不断的重新连接技术、数据、设备、人等等，重整架构，不断的组合。相信新一代人工智能计划中，抢占人工智能的制高点这项任务我们可以出色完成。

不过AI医疗的基础始终是商业，最终还要回归商业本质的思考，在这一次关系社会的巨变中，一定还是大浪淘沙，刀光剑影，淘出真英雄。