据相关数据表明，2018 年 AI 医疗市场规模有望达到 200 亿元。这个数字似乎是在情理之中，也在意料之外。近两年 AI 技术对在行业强势渗透，最保守的医疗行业也为之动容。不过因为医疗系统的复杂性与日积月累的症结，AI 医疗的发展之路相比于其他领域，较为缓慢、曲折。
不过令人欣慰的是，2017 年，AI 医疗市场经过一段洗礼，AI 医疗产品本身离开象牙塔般的实验室走向了临床实践，而 AI 市场也渐渐淘汰了不适应市场的企业，生存下来的 AI 医疗企业也渐入佳境。那么，完成了落地医院环节的 AI 医疗现状如何，接下来又将面临什么，该如何应对呢？在 7 月 2 日 TechCrunch 国际创新峰会杭州 2018 主论坛上，科大讯飞医疗副总裁刘洋、依图医疗副总裁方骢、药明明码首席数字官顾延共同探讨了答案。
科大讯飞医疗副总裁 刘洋
科大讯飞医疗刘洋：AI 医疗应用规模化前，先把内功做扎实
“这个世界上没有什么事情是简单的，人工智能和医疗结合是非常具有挑战的领域。人工智能本身是技术含量非常大的技术，医疗又是人类历史上非常悠久而且是有非常多的问题的行业。”谈到 AI 医疗，刘洋感叹这个行业的属性决定了其艰难程度。医疗对失误几乎零容忍，这对 AI 技术的精确度要求就异常高。
不过，大部分 AI 医疗企业已经进入到医院临床似乎说明了有了一个好开头。但是，刘洋认为这个“开头”仍然在进行中，还需要持续的努力。接下来，对于 AI 医疗企业来说，选择合适的切入点，提高技术的成熟度依然是必须坚持的事情。
“以讯飞为例，我们在选择自己的商业模式或者是推广过程中，会更好的选择我们成熟的技术、选择应用场景。”刘洋分享了科大讯飞在将其核心技术——语音技术在医疗领域的探索经验。“人工智能和医疗结合有两个方面要解决：第一，产品与用户体验层面上，如何让医生更好的运用你的产品？用户体验一定是作为产品设计层面上最重要的一点。第二，要让医生、合作伙伴们认可你的技术，你的技术一定要在你的专业垂直领域过硬。”
而在专业技术方面的表现，科大讯飞医疗一直非常耀眼。“去年我们系统参加了国家医师考试，取得了不错的成绩，在影像方面，也在 Luma 比赛中获得成绩。但是基于这些成绩和技术。我们是冷静下来研发最成熟的产品，再做一些大规模的应用和推广。”他说，“医疗是人命关天的行业，我比较在意的是走向规模化之前的医疗产品本身的质量如何保障。”
AI 医疗如何从目前的临床实践走向规模化应用，刘洋认为还有很多方方面面的路要走，不过首先，和行业内顶尖的医学专家、医疗机构合作是最重要的。“向顶级老师学习，你的系统才可能（具备）优秀的能力。”他介绍道，科大讯飞医疗很早和顶级医疗机构，如协和、301 和许多安徽本地企业合作，是本着把医疗服务治疗做好的原则再走规模化道路。“AI 医疗真正规模化以前，先把自己的内功做扎实，后面具体走产业化还是生态，还是做一个很好的服务提供商，各公司都有自己的打算。”他说。
对于未来，刘洋对 AI 医疗的发展充满了信心，他说：“我们相信用顶尖的技术和最优质的专家，人工智能可以超过 90％ 的人力专家。”
依图医疗副总裁 方骢
依图医疗方骢：2018 年 AI 医疗发展的的四个关键词
“医疗不是像一般的互联网企业，不是跑马圈地就可以了。”方骢很形象的把医疗的复杂问题简单化说明：“医疗数据的产生以及获取方式、质量控制等都不容易。而且作为买方市场的医院拥有相当高的话语权。”医疗的特殊性质要求 AI 企业需要结合医院的需求定制化产品。“这对技术、工程、落地、团队都提出了非常高的要求。但是，这些特点恰恰是依图医疗非常擅长的，我们做 to B 行业，可以说是得心应手。”方骢笑着说。
寻找需求是 AI 医疗规模化的第一道门槛，合适的市场才会有商业化的前景。“找应用场景一定是牵扯到整个医疗行业的痛点而不是痒点。我们做的是雪中送炭的事情，未必是锦上添花的事。”她解释道： “过去比较火的互联网轻问诊和挂号，解决的是痒点，用户不愿意买单。但是解决深入临床问题的痛点，医院是愿意买单的。这说明 AI 医疗的商业化和规模化是可期的。”
那 AI 医疗在前两年已经从实验室走向了临床实践，2018 年的 AI 医疗会是什么样子的呢？方骢用四个关键词描述：
一是“理性回归”，医疗不是赚快钱的行业，AI 泡沫会消融，不适应的企业被淘汰，AI 医疗行业回归理性。
二是“产品矩阵”，2018 年，随着应用场景逐渐丰富，产品线会越来越丰富。
三是“国家力量”，政府在政策方针上会有产生更多的东风。一批靠谱的 AI 公司借助国家这股东风，更有效、安全地做大数据处理。“下半年大家可能也会陆陆续续听到我们的好消息。”她说。据她介绍，近期美国 FDA 陆续批了好几款人工智能的产品，中国的 CFDA 也在快马加鞭。依图医疗成为第一批 CFDA 认证的厂商之一。
四是“深入行业”，“这个词每年都应该是医疗的关键词，但是为什么 2018 年特别提出来？因为 AI 医疗的商业化和产业化，所有的基石都是在于对这个行业扎的有多深，能否和医院的临床工作流无缝衔接。”对于 AI 医疗的未来，方骢如果用一句话描述心中的想法：“AI 会成为未来医院的基础设施，5 – 10 年后，也许各科室都有 AI 的影子。” 据方骢介绍，目前，依图医疗已经基本完成了对中国头部医院的覆盖，接下来会开始覆盖下一级医院。
在 AI 技术上非常强势的依图科技技术团队，加上一个曾任三甲医院副主任医师以上职位的医疗团队，这个“豪华阵容”让依图医疗非常有信心。“AI 的未来是医疗，医疗丰富的应用场景可以让 AI 技术从会下棋的弱 AI 成长为为可以解决读片子等复杂问题的强 AI。”方骢解释道。
药明明码首席数字官 顾延
药明明码顾延：AI 医疗路漫漫，“抱团取暖”是规模化关键
药明明码没有在 AI 医疗最火的影像行业切入，而是选择了去年在医疗开始火起来的基因行业。基因在过去可能更多的是娱乐性应用如测天赋、寿命、颜色，但是基因在医学方面是很严肃的问题。“如很多罕见病是由单个基因的突变引起的。以前没有基因筛查，医生可能会误诊，出错率比较高。加入基因检测以后，这个问题可能很好的解决，这就是刚需。”
但是就像方骢说的那样，医疗不像互联网创业那样简单。所以，发现了需求以后还要对需求有足够的理解能力。“我本人是做互联网出身的，所以发现医疗难度远超想象。”顾延说，与上述两位医疗内行相比，做基因的顾延就像是“门外汉”，“开始我认为理解了基因就理解了全部，但并不是这样的，一个人身体健康不仅和基因相关，还和生活习惯、环境等因素相关，全方位看待问题是一个难事，如何取得高质量的数据也是一个难题。”顾延认为 AI 目前是解决这个问题的唯一方法。
AI ＋ 基因是两个黑科技的结合，这会让很多人对于他们的发展给予太高的期望。我们都以为 AI 或者基因技术就像电影里的那样酷炫，不过，目前已经处在行业内的顾延强调：“一个技术的发展在短期没有想象中这么快，AI ＋ 基因现在没有想象的那么无所不能。”不过同时，他也认为这个行业长期来看，其影响肯定会超过人的预期。
所以，顾延希望搭上 AI、区块链、大数据的技术风口，“很多人问我是不是把当下最火的技术都融合一起了，我毫不忌讳的回答是。”顾延认为这不是盲目的追赶风口，而是这些技术在成熟，而基因的发展需要这些技术的驱动，这些技术其实是想相互协作的关系。“如 AI 最需要的医疗数据分散在各机构的手里，怎样把他们整合在一起？这涉及到数据安全问题、个人隐私问题、国家法律法规问题、利益共享问题。而区块链从某种角度上来说可以解决这些问题。”他解释道。
“AI 在医疗界的发展是一个缓慢的过程，但是一旦嵌入进去了，证明自己的价值了，消费者会离不开你。”这是顾延对于 AI 医疗发展的想法，同样也是药明明码的路线。“我们做罕见病诊断、罕见病治疗以及用药方面的指导。最理想的状态就是，通过和很多医院的合作，我们变成医院不可缺少的一部分。这个过程可能比我们想象中要慢，不是一朝一夕的事。但润物细无声，很多改变都在悄悄地发生。”顾延说。同时他也补充表示，AI 技术在 2018 年、2019 年会回归理性，对于基因这个谈了这么多概念的行业，接下来市场会探索基因对消费者、对 B 端行业到底有什么意义。
医疗创业是一个长周期的事业，创业者要忍受长期的寂寞。顾延笑到，如果要想走到未来，大家需要“抱团取暖”。“就像我们是一个赋能平台，希望和医院，和 AI 公司、和数据公司合作共建一个生态，促进 AI、促进大健康行业向前发展。”
