AI醫(yī)療迎來商業(yè)化元年。今年7月，國家藥監(jiān)局發(fā)布了AI醫(yī)用軟件分類新規(guī)。新規(guī)的發(fā)布優(yōu)化了審批環(huán)境，也反映出相關(guān)機(jī)構(gòu)對行業(yè)發(fā)展的支持態(tài)度。近年來隨著審批流程逐漸清晰，AI醫(yī)療器械的審批進(jìn)程也在提速：去年全年共有9個(gè)AI醫(yī)療器械獲批，今年國家藥監(jiān)局已累計(jì)批準(zhǔn)了6張AI醫(yī)療器械注冊證，全年獲批數(shù)量有望創(chuàng)下新高。
而那些深耕AI大健康領(lǐng)域的巨頭和創(chuàng)業(yè)公司近年來也一直在加碼加速。既有像蘋果、IBM這樣的巨頭，又有如依圖科技、科亞醫(yī)療、鷹瞳科技這樣的創(chuàng)業(yè)型公司。新技術(shù)新產(chǎn)品屢屢出現(xiàn)，資本對AI醫(yī)療的熱情也空前高漲。
從目前的情況來看，大數(shù)據(jù)已經(jīng)積累到了一定程度，與AI結(jié)合會(huì)使算法的價(jià)值更大，在疾病的預(yù)防、診斷、監(jiān)測及長期管理等各個(gè)環(huán)節(jié)都能更好地輔助醫(yī)生診斷與治療。而且隨著人們對于大健康的關(guān)注度逐年提升，加之疫情造成的影響，未來AI醫(yī)療的前景會(huì)更加廣闊。
然而如同從前許多火熱的領(lǐng)域一樣，想謀求更好的發(fā)展，燒錢是不可避免的，尤其是AI醫(yī)療這種科技屬性極強(qiáng)的領(lǐng)域更是如此。況且即使有錢可燒，方向也未必是正確的，如果方向錯(cuò)誤，反而會(huì)讓AI醫(yī)療陷入到一種尷尬的境地。所以AI醫(yī)療這塊蛋糕，要是沒有足夠的“綜合實(shí)力”，想分到也絕非易事。
一、AI醫(yī)療受巨頭與資本青睞，推動(dòng)傳統(tǒng)醫(yī)療加速發(fā)展
AI醫(yī)療賽道的火熱，是當(dāng)前醫(yī)療環(huán)境下所產(chǎn)生的必然結(jié)果。
多年以來，醫(yī)療健康行業(yè)的供需關(guān)系嚴(yán)重失衡，優(yōu)秀的醫(yī)療資源稀缺。大城市醫(yī)院多，質(zhì)量優(yōu)秀，很多小城市及村鎮(zhèn)地區(qū)則完全相反。由于這些因素，普通醫(yī)院的醫(yī)療效率不如大城市的醫(yī)院更高。故而醫(yī)療需求增加，對高效治愈期望強(qiáng)烈，因而急需AI醫(yī)療解決供需矛盾。
從AI醫(yī)療本身來看，它以互聯(lián)網(wǎng)為依托，通過搭建基礎(chǔ)設(shè)施和收集數(shù)據(jù)，將AI技術(shù)與大數(shù)據(jù)服務(wù)應(yīng)用于醫(yī)療行業(yè)中，從而切實(shí)提升醫(yī)療行業(yè)的診斷效率與服務(wù)水平，有效解決醫(yī)療資源短缺問題。簡而言之，即人工智能技術(shù)對醫(yī)療相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用場景賦能，包括醫(yī)學(xué)影像診斷、慢性病管理，以及生活方式指導(dǎo)、疾病排查等大健康方向。
AI醫(yī)療的應(yīng)用在影像診斷方面非常給力。例如做胸部和肺部CT診斷，每一位患者做一次檢測都會(huì)產(chǎn)生數(shù)百張切片圖像，影像科醫(yī)生每周平均需要看幾百位患者的CT圖像，這些圖像加起來能達(dá)到10萬張，每張影像解讀大約要10分鐘左右，醫(yī)生的工作壓力可想而知。
而AI技術(shù)的介入可以有效解決該問題。例如AI肺結(jié)節(jié)輔助診斷系統(tǒng)能夠識(shí)別出肺部CT片中的全部結(jié)節(jié)，甚至還能夠給出它們的性質(zhì)。
當(dāng)然這種系統(tǒng)一開始還不夠完善，醫(yī)生和提供AI系統(tǒng)公司的技術(shù)人員會(huì)一起解決，醫(yī)生會(huì)標(biāo)注出當(dāng)時(shí)AI系統(tǒng)未能識(shí)別的結(jié)節(jié)，公司會(huì)將這些信息注入到AI系統(tǒng)的訓(xùn)練庫中做出更新。通過這種相互“幫襯”的方式，到今年為止，系統(tǒng)輔助診斷的準(zhǔn)確率基本達(dá)到了95%左右。
從醫(yī)療行業(yè)的整體情況來看，放射學(xué)科掌握的醫(yī)療大數(shù)據(jù)占八成以上，是診斷疾病的關(guān)鍵入口。AI介入之后也可借助其中積累多年的大數(shù)據(jù)，為后續(xù)的AI醫(yī)療產(chǎn)品的持續(xù)優(yōu)化提供源動(dòng)力。
AI醫(yī)療賽道的火熱，和企業(yè)與資本的“熱炒”也不無關(guān)系。
許多投資人和業(yè)內(nèi)專家認(rèn)為，醫(yī)療影像已成為中國AI醫(yī)療最為成熟的細(xì)分領(lǐng)域。2020年，中國人工智能醫(yī)療公司共計(jì)129家（不包含以基因檢測技術(shù)為主的企業(yè)），其中醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的公司有55家，占人工智能醫(yī)療公司總數(shù)的42.6%。
隨著AI醫(yī)療行業(yè)愈發(fā)規(guī)范，商業(yè)化進(jìn)程也在加快。鷹瞳醫(yī)療和科亞醫(yī)療已向港交所提交了IPO招股書，聯(lián)影醫(yī)療、推想醫(yī)療正尋求科創(chuàng)板IPO，中國AI醫(yī)療領(lǐng)域的首家上市公司或許會(huì)由此誕生。
不僅是相關(guān)企業(yè)在尋求上市，現(xiàn)在還有許多已經(jīng)在A股上市的企業(yè)也對進(jìn)入AI醫(yī)療賽道躍躍欲試。
根據(jù)樂普醫(yī)療2020年的年報(bào)來看，公司有4個(gè)人工智能醫(yī)療產(chǎn)品獲得了境內(nèi)外監(jiān)管部門的批準(zhǔn)注冊，其人工智能AI-ECG Platform系統(tǒng)在2018年11月獲得美國FDA批準(zhǔn)注冊和歐盟CE認(rèn)證，2020年2月獲得NMPA注冊批準(zhǔn)，準(zhǔn)確性超出95%。
科大訊飛的“智醫(yī)助理”系統(tǒng)則能夠完成95%的基層病種輔助診斷，有效提升基層醫(yī)生的工作效率。如今該系統(tǒng)已覆蓋超出30000個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院和村衛(wèi)生室，診斷總數(shù)超過2.3億次，平均每天給出數(shù)萬次輔助診斷建議。
還有祥生醫(yī)療的“乳腺疾病人工智能超聲診斷軟件”已經(jīng)完成了注冊前的檢測工作，是中國首個(gè)取得國家級(jí)三類醫(yī)療器械檢測報(bào)告的超聲人工智能產(chǎn)品，目前正在臨床試驗(yàn)中。
馬云曾說：“下一個(gè)可以超越我的人必須在大健康行業(yè)”，足見其對大健康行業(yè)的前景充滿信心。而蘋果、谷歌、IBM，以及上述創(chuàng)業(yè)公司加上諸多資本都在進(jìn)入AI醫(yī)療賽道，這對AI醫(yī)療無疑是最好的“造勢”。
然而以往的經(jīng)驗(yàn)告訴我們，行業(yè)大熱不代表沒有問題，相反越火熱的行業(yè)越容易出現(xiàn)阻礙。
二、燒錢虧損也未必找對方向，想吃AI醫(yī)療這塊“蛋糕”不容易
AI醫(yī)療雖然走在科技最前沿，但從實(shí)際的商業(yè)化情況來看并不樂觀。除了燒錢，AI醫(yī)療尚未找到其他有效的商業(yè)化途徑，看看IBM和谷歌就可略知一二。
當(dāng)年IBM沃森健康推薦的許多癌癥治療方案不靠譜。不少專家和客戶表示“沃森做出了不安全或不正確的治療推薦”?！度A爾街日報(bào)》也發(fā)表了類似的觀點(diǎn)，沃森不僅沒給醫(yī)生提供太多幫助，甚至有些結(jié)果是完全錯(cuò)誤的。這是由于沃森訓(xùn)練度不夠，以及更新趕不上治療方案改良的速度。
眼看著投入越來越多，卻收不到成正比的效果，IBM沃森健康在2018年5月裁掉了約50%~70%的員工，包括美國本土和其他一些國家的員工，有金融分析師稱IBM此舉是削掉了“燒錢的無底洞”。沃森健康成立6年，年收入僅10億美元，還不到IBM總收入的2%，要知道IBM當(dāng)年僅收購沃森就用了超過40億美元，從來沒回過本。
無獨(dú)有偶，另一家巨頭谷歌也在AI醫(yī)療的賽道上遭遇了類似的窘境。
2018年11月，谷歌成立了“谷歌健康”部門，當(dāng)時(shí)各界對此業(yè)務(wù)都非?？春茫吘构雀柙贏I方面本身就很有實(shí)力，又是全球范圍內(nèi)的巨頭，谷歌自己也是信心十足。然而直到今天，谷歌的AI醫(yī)療業(yè)務(wù)也沒有真正崛起，根據(jù)谷歌2021年的Q1財(cái)報(bào)來看，谷歌人工智能DeepMind、智能醫(yī)療Verily等業(yè)務(wù)仍處于虧損狀態(tài)。
以谷歌一項(xiàng)名為“糖尿病視網(wǎng)膜病變篩查”的業(yè)務(wù)為例。去年泰國公共衛(wèi)生部門在11個(gè)診所引進(jìn)了該業(yè)務(wù)，結(jié)果準(zhǔn)確率不如預(yù)期，加之當(dāng)?shù)蒯t(yī)院的網(wǎng)絡(luò)信號(hào)不好，從上傳照片到出結(jié)果時(shí)間很長，還不如直接找醫(yī)生來得快。
技術(shù)不到位還不賺錢，看來AI醫(yī)療這門生意遠(yuǎn)沒有表面呈現(xiàn)出的那般風(fēng)光。 連巨頭都扛不住，普通公司恐怕更是難以為繼。盡管資本熱情高漲（2020年，AI醫(yī)療領(lǐng)域的投資高達(dá)64億元），但是整個(gè)領(lǐng)域仍未探索出一條十分成熟的商業(yè)化路徑。
之所以出現(xiàn)這樣的問題，除了行業(yè)特質(zhì)所限與發(fā)展程度不夠成熟，還有就是行業(yè)中有急功近利的傾向。
一些產(chǎn)品剛剛開發(fā)出來，一些AI醫(yī)療公司就急著將其送入醫(yī)院。就互聯(lián)網(wǎng)思維而言，這是希望盡可能多地占領(lǐng)市場，以便在未來的競爭和商業(yè)化過程中占據(jù)優(yōu)勢。然而這種“求快”的特質(zhì)和醫(yī)療本身“嚴(yán)謹(jǐn)、精確、坦誠”的天然屬性有沖突，任何熱火朝天的資本游戲進(jìn)入醫(yī)療行業(yè)，都必須遵循準(zhǔn)確、高效并且具備成本優(yōu)勢的規(guī)則，否則不大可能從醫(yī)院得到更多的利潤。
從現(xiàn)在的情況來看，一些公司想要用AI醫(yī)療做噱頭，達(dá)到撈金的目的。另一些公司是真心想做AI醫(yī)療，無奈燒不起錢。不過話說回來，就算是那些“巨無霸企業(yè)”，也不一定能經(jīng)得住這樣的燒錢方式，更何況普通企業(yè)呢？
可見AI醫(yī)療這塊蛋糕沒那么容易吃到，想掙快錢基本是沒什么希望了。 在人工智能領(lǐng)域，獨(dú)角獸時(shí)代已經(jīng)接近尾聲，人工智能2.0時(shí)代即將來臨，如何推動(dòng)AI產(chǎn)品走進(jìn)各行各業(yè)實(shí)現(xiàn)應(yīng)用才是關(guān)鍵。
三、AI醫(yī)療前途光明但也荊棘叢生，仍需繼續(xù)探索
從整體來看，AI醫(yī)療已經(jīng)進(jìn)入了下半場，擺在從業(yè)者面前的挑戰(zhàn)非常多，想要在這個(gè)賽道里分一杯羹，并且讓其對推動(dòng)醫(yī)療行業(yè)起到實(shí)際作用，可能需要探索更多的渠道。
如今AI醫(yī)療行業(yè)中大致有兩種模式：
一類是巨頭與獨(dú)角獸“優(yōu)勢互補(bǔ)”，例如去年9月，GE發(fā)布了Centricity Open PACS AI智能影像平臺(tái)，許多創(chuàng)業(yè)公司加入其中，形成完整的生態(tài)圈。
另一種是小廠商深耕細(xì)分領(lǐng)域，建立獨(dú)特的品牌優(yōu)勢，以此作為在AI醫(yī)療賽道中不被淘汰的籌碼。
但是這都只是自發(fā)探索的模式，尚未經(jīng)過足量的市場驗(yàn)證。
不可否認(rèn)，AI醫(yī)療是一條“康莊大道”。但前進(jìn)的道路上荊棘叢生，仍需各方持續(xù)努力，才能推動(dòng)AI醫(yī)療行業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展。文/東方亦落
申請創(chuàng)業(yè)報(bào)道，分享創(chuàng)業(yè)好點(diǎn)子。點(diǎn)擊此處，共同探討創(chuàng)業(yè)新機(jī)遇！
