12月22日，“AI＋云＋医疗大数据＆医疗器械“发展研讨峰会在北京举行。北京市科委、卫健委等领导出席，来自中国科学院等高校的教授、来自阿里健康等企业代表以及软银资本等资本方也参与研讨，就AI、RT、云服务颠覆性技术本身、落地应用和产业投资话题进行了讨论。
技术缺口：医生为什么“不信”AI
近年，AI、RT（机器人技术）、云服务等新科技在医疗健康行业掀起一阵风暴，尤其是在医疗图像分析与识别近年来有了实质性突破进展，但若回归理性分析与思考，AI本身还存在着许多关键基础性与实际应用的问题，这些问题制约着AI在医疗健康的应用落地。
宏观来说，新技术带给医疗行业的价值，最终需要落地到是否提升了临床研究水平和医疗服务水平、效率、质量，是否给医生提供更好的辅助手段，但当下许多医院面临的问题是：医生并不信AI技术。
中日友好医院医务处主任、国家卫健委远程医疗中心主任卢清君作为“局中人”，提出了这个结论的两点支撑。首先，AI医疗技术的应用首先要基于海量医疗大数据，而医生常常对数据怀着“过度期待”的态度。“医疗数据是历史的记录，却要去演化出未来的产品，这些产品对于未来医疗行为的指导性有多大？医生是存疑的。”卢清君说。
其次，AI医疗产品一般是基于数学模型和人工智能技术，而开发算法的工程师并不懂“医”，医生给出的诊断结论是基于经验、伦理和实践，但人工智能目前还不能做到“推理”。
在AI医疗刚刚遍地开花时，业内广泛讨论的是伦理性问题，但中国科学院院士、清华大学人工智能研究院院长张钹认为，从功耗比，人工智能与人脑先进几十万倍，但无论从鲁棒性、推广性、犯错率、学习样本的数量还是可解释性，基于深度学习的识别系统与人脑都无可相提并论，这是当下AI应用于医疗存在的最大的技术缺口。
落地思考：医疗与大数据的结合“姿势”
在AI＋医疗大数据落地服务环节里，器械是至关重要的一个角色。从最早的听诊器到现在的CT、MRI，作为医疗数据载体的器械产生了两个本质变化。首先是医务人员和器械的关系，从单线沟通变为了双向表达，此外，患者和器械的关系也产生了变化，由原本的弱关系乃至无关系，变为强绑定的联系。
加上可穿戴设备、智能器械的铺开，医疗数据的作用变得愈发重要。在院内，横向至全国范围内三甲医院的连接，纵向到覆盖基层医疗的三级诊疗服务体系，云服务和大数据都是重要支撑；在医疗器械和医药研发环节，医疗大数据对于器械企业和药企变得越来越重要；放大至人类，由于人们的医疗健康管理需求产生了重大迁移，也反向带动了AI技术发展和医疗大数据的涌动和沉淀。
那么医疗数据究竟要怎么用？中科院自动化所所长徐波认为，医疗大数据最终要落到以人为核心的个性化解决方案。“以往医疗健康的数据流向都是B2C，而这种方式由于法律和安全的限制发展缓慢，当下C2B数据获取模式正处于前所未有的爆发阶段。”他说，“老百姓通过智能设备上传的数据量大、速度快。在国家层面，可以以区或市级为单位推行更高效的统一数据管理，在企业层面，基于海量数据的个性化解决方案或成为发力方向之一。”
徐波透露，中科院正在筹备智能医疗与主动健康研究中心，在该中心将具备多模态病例生成、多模态诊疗知识图谱、诊疗智能服务和分布式数据管理的能力，这些能力的底层都需要AI和医疗大数据的支撑。
在应用场景上，国家康复辅具中心、北京市生物医学工程高精尖中心教授樊瑜波、阿里健康集团大数据中心总经理王海强等嘉宾纷纷看好智能康复器械、AI全科医生助手、智能互联网医院以及远程医疗与AI的结合。
资本风向：智能时代，什么项目够“值钱”？
2018年，寒冬影响下的资本市场一度呈颓态，软银资本合伙人刘缨坦言，医疗投资在今年整体下滑，但近年接连颁布的新政策仍然让投资界看见了曙光。
2016年6月，国务院公布了《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，明确指出健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源，需要规范和推动健康医疗大数据融合共享、开放应用；2017年7月20日，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，要求推广应用人工智能治疗新模式新手段，建立快速精准的智能医疗体系。
软银资本看好高科技技术在基层医疗市场的应用。“中国医学技术市场规模由2011年的200亿美元增长至2017年近600亿美元，核心驱动力便是社区和基层市场对本土产品增长的需求。”刘缨说。
介于数字医疗正变得更加智能，移动电子设备将医疗机构跨地区、跨时空连接，在人工智能云平台的“天空”下，是无可估量的医疗大数据市场。“如果说原来的互联网医疗打造的是半闭环，如今的AI＋医疗能真正有望实现闭环。”刘缨表示。在技术赋能下，医疗大数据所贯穿的医疗服务，也将成为新一波投资热点。
