2019年12月6日-8日，2019世界創(chuàng)新者年會（World Innovators Meet 2019, 簡稱WIM2019）在北京·國貿(mào)大酒店舉辦，由中國企業(yè)聯(lián)合會指導，億歐·EqualOcean、工業(yè)和信息化科技成果轉(zhuǎn)化聯(lián)盟聯(lián)合主辦，來自美國、英國、法國、澳大利亞、瑞士、以色列、俄羅斯、西班牙、葡萄牙、印度、新加坡等二十余個國家和地區(qū)的6000余名創(chuàng)新者齊聚一堂，共同總結(jié)2019年世界科技與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的成果，預測2020年最新創(chuàng)新趨勢。
本次年會以“科創(chuàng)4.0：共建全球化新未來”為主題，采取“1場創(chuàng)新領(lǐng)袖峰會+9場主題論壇”的會議結(jié)構(gòu)，圍繞當下最熱門的零售新消費、金融科技、投資新趨勢、智能硬科技、醫(yī)療大健康、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等六大領(lǐng)域，以及青年、女性和科學企業(yè)家等群體展開。
12月7日下午，在醫(yī)療大健康創(chuàng)新論壇下半場的圓桌論壇環(huán)節(jié)，英特爾醫(yī)療與生命科學事業(yè)部中國區(qū)負責人李健、元生創(chuàng)投合伙人高維鵬、安德醫(yī)智大中華區(qū)CEO李晶玨，與億歐大健康運營負責人梁永生共同就“AI崛起，探索醫(yī)療的發(fā)展邊界和可能”的話題展開討論。
圓桌對話的主要觀點如下：
1、李?。何矣X得慢性病管理+AI，在未來十分值得被挖掘。目前，在AI發(fā)展過程中有兩個領(lǐng)域被低估，一個手術(shù)機器人，一個是類似藥物發(fā)現(xiàn)。
2、高維鵬：在醫(yī)療AI這個組合詞語中，醫(yī)療是基礎(chǔ)，AI在是在可預見未來中的輔助性解決方案，未來醫(yī)療領(lǐng)域和AI領(lǐng)域?qū)I(yè)復合型人才是項目落地的關(guān)鍵。
3、李晶玨：真正的醫(yī)療應用場景應該是百花齊放，決不是千人一面。我相信將來，有特色和有技術(shù)護城河的醫(yī)學影像AI一定會被行業(yè)看好。
以下為現(xiàn)場討論速記（有刪減）：
梁永生：在醫(yī)療領(lǐng)域，人工智能已經(jīng)得到廣泛使用，包括藥物研發(fā)+AI、健康管理+AI，以及醫(yī)學影像+AI等。請三位站在自己的行業(yè)角色上，分享下目前市場中存在哪些被高估或者低估的技術(shù)。
李健：我分享一下自己的淺見，畢竟在這個行業(yè)這么多年。我覺得高估這個詞可能有點不太正確，因為目前AI其實沒有在任何一個醫(yī)學場景得到充分應用和發(fā)展。如果要選擇目前發(fā)展比較透徹或者比較全面的話，還是醫(yī)學影像領(lǐng)域。當然其中也有很多原因，比如說數(shù)據(jù)相對容易獲得，而且這些大機構(gòu)的數(shù)據(jù)質(zhì)量也比較高，算法分析起來也比較容易標準化。但另一方面，這也造成了該賽道白熱化、商業(yè)模式不清晰、行業(yè)競爭過于激烈的局面。我相信，未來肯定會有一批初創(chuàng)企業(yè)會由于技術(shù)或者模式的問題出現(xiàn)更替。
我覺得慢性病管理+AI十分值得挖掘。舉個例子，其實心臟很多異常反應很早就能通過體征檢測到。我們每個個體都是一個巨大的生物信號發(fā)射場，直到今天，我們對這個“發(fā)射場”的信號采集、利用和分析還是遠遠不夠。我覺得尤其是消費者端，像呼吸、心跳、睡眠、尿液等這類相對容易獲取的監(jiān)測信號，特別值得創(chuàng)業(yè)公司、投資機構(gòu)或者政府層面去推動。因為這是真正能夠保證我們疾病治療前移到健康管理的方面，而不是說等到我們身體出了狀況才想辦法去找產(chǎn)品。最近關(guān)于AED設備的討論很多，說我國該設備有效覆蓋率比較低，其實這還是治標不治本，真正的治本應該是前移，在身體出現(xiàn)這種危險信號的時候就能提前檢測到。
另外，我個人還覺得中國AI醫(yī)療市場有兩方面被低估，一個是手術(shù)機器人，早前我國醫(yī)院出現(xiàn)過一波采購浪潮，但我國此方面技術(shù)尚未跟上國際發(fā)展水平。手術(shù)機器人所涉及的技術(shù)雖然挑戰(zhàn)太多，但前景是非常好的。還有一個，則是類似藥物的發(fā)現(xiàn)，中國原研藥的開發(fā)方面還遠遠落后于美國，這是特別值得關(guān)注和呼吁大家來投入的。
李晶玨：身為醫(yī)學影像AI行業(yè)的創(chuàng)業(yè)者，我感受到過去幾年的“醫(yī)學影像+AI”確實得到包括投資人在內(nèi)的很多行業(yè)人士關(guān)注。其中我們也可以看到，大家對于相信醫(yī)學影像AI能夠落地、產(chǎn)業(yè)化的認可很多。正如剛才李博士說的，全球通用的TCIP協(xié)議使醫(yī)學影像數(shù)據(jù)更容易標準化，同時較為成熟的視覺圖像識別技術(shù)也使得醫(yī)學影像的AI能夠去做篩查和診斷。這使得無論是做企業(yè)，還是做投資，大家都認可醫(yī)學影像AI有可能會成為醫(yī)療AI里最早落地的項目。其實到現(xiàn)在我仍然這么認為，這是由行業(yè)數(shù)據(jù)和技術(shù)特點決定的。
但是在中國醫(yī)學影像AI過去發(fā)展的三年里，我們也遇到了一些波折和坎坷，其中最顯著的就是是絕大多數(shù)的醫(yī)學影像AI公司都集中于類似的應用領(lǐng)域。比如說，常說的肺結(jié)節(jié)和乳腺結(jié)節(jié)的篩查。真正的醫(yī)療應用場景應該是百花齊放，決不是千人一面。從醫(yī)學影像AI應用的疾病篩查方向來講，就有頭部神經(jīng)、心臟、胸部、腹部、盆腔、骨疾系統(tǒng)，以及慢病等領(lǐng)域。而從臨床流程上來講，還分為入院前的預防和篩查，入院后的急癥、重癥、疑難疾病、復雜疾病的診斷、預計、風險評估、病因分析等環(huán)節(jié)，其實這些都是醫(yī)學影像AI該涉足的領(lǐng)域。而大家的選擇之所以比較趨同的原因在于，技術(shù)門檻相對不高和應用場景相對局限。
但同質(zhì)化不免導致競爭變多，不利于創(chuàng)業(yè)公司的早期發(fā)展。但我相信將來，有特色和有技術(shù)護城河的醫(yī)學影像AI一定會被行業(yè)看好。比如安德醫(yī)智現(xiàn)在跟天壇醫(yī)院合作的神經(jīng)領(lǐng)域，應該是目前國內(nèi)唯一一家做全系統(tǒng)神經(jīng)領(lǐng)域的企業(yè)。天壇醫(yī)院是國家神經(jīng)系統(tǒng)疾病臨床醫(yī)學研究中心和國家神經(jīng)系統(tǒng)疾病醫(yī)療質(zhì)量控制中心所在地，從數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)質(zhì)量上就擁有“制高點”。在合作過程中，安德醫(yī)智不只基于影像，還延伸至臨床、服務于臨床，包括神經(jīng)影像，神內(nèi)、神外、神經(jīng)病理、神經(jīng)康復，都是以影像為基礎(chǔ)，因為醫(yī)學影像是所有疾病最早期的輔助診斷、風險評估、病因分析的基礎(chǔ)。
高維鵬：元生創(chuàng)投在生物醫(yī)藥、醫(yī)療器械、輔助診斷和精準醫(yī)療以及各醫(yī)療服務賽道，或多或少的都有一兩家企業(yè)跟醫(yī)療AI相關(guān)。從其中我們可以看到一些共性：第一是這些被投企業(yè)都結(jié)合了醫(yī)療人才和人工智能專家，我認為這是目前在醫(yī)療AI的創(chuàng)業(yè)和投資里面要重點關(guān)注的。在醫(yī)療AI這個組合詞語中，醫(yī)療是基礎(chǔ)，AI在是在可預見未來中的輔助性解決方案，未來醫(yī)療領(lǐng)域和AI領(lǐng)域?qū)I(yè)復合型人才是項目落地的關(guān)鍵。
第二是關(guān)于產(chǎn)業(yè)中AI落地的場景，不論是精準醫(yī)療，還是醫(yī)療服務，其實都有環(huán)節(jié)實現(xiàn)AI產(chǎn)品或AI服務的落地。這其中會涉及到具體的醫(yī)療政策問題，現(xiàn)在企業(yè)把醫(yī)療AI的解決方案單獨申請國家藥監(jiān)局注冊證難度很大，但把其作為一個整體解決方案去申請，相對來說，無論行政許可，還是醫(yī)院收費標準的落地都會比較方便。元生創(chuàng)投在醫(yī)療AI領(lǐng)域可以做的事情很多，包括像心血管的檢測治療、藥物的發(fā)現(xiàn)等，我們甚至希望未來AI能夠真正成為人工智能的代表，在人類生命秘密的解碼上扮演一定角色。
梁永生：其實現(xiàn)在醫(yī)療AI的盈利情況不是很樂觀，行業(yè)內(nèi)有消息稱，明年可能會有部分企業(yè)產(chǎn)品獲得三類器械證。從資本方的角度講，三類器械證是大家的救命稻草嗎？拿證之后真的可以解決企業(yè)的盈利問題嗎？要真正解決盈利問題需要具備哪些能力？
高維鵬：從醫(yī)療行業(yè)固有的規(guī)律和特點來看，醫(yī)療可能是所有創(chuàng)業(yè)和投資類型里最保守的領(lǐng)域，沒有唯二、只有唯一。原因在于一個創(chuàng)新醫(yī)療技術(shù)要列入醫(yī)療指南，可能至少需要10年時間，列入醫(yī)學院教科書，可能甚至需要20年時間。事關(guān)人命的性質(zhì)決定了醫(yī)療先天就是一個非常保守、非常嚴肅的事情。醫(yī)療本身的特點決定了，它跟所有事物發(fā)展的規(guī)律一樣，需要漸進式發(fā)展。
除此之外，醫(yī)療政策風險也是大家在議論的，像“4+7”帶量采購在內(nèi)這些政策都影響了醫(yī)療行業(yè)，包括醫(yī)療AI自身發(fā)展的速度。還有一點可能是很多年輕創(chuàng)業(yè)者沒有注意到的，就是當一個技術(shù)變成一個成功商業(yè)模式后，在醫(yī)院推行時要面臨很多同質(zhì)化產(chǎn)品競爭，這個過程不單涉及創(chuàng)新高地問題，還涉及客戶、醫(yī)院等方面是一個復雜的決策過程。拿到證這些事情也沒有發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變，只是說有證會更容易溝通，但距離產(chǎn)品真正走進醫(yī)院還是有差距的，包括教育臨床醫(yī)生使用先進AI解決方案來進行臨床診療，這些傳統(tǒng)醫(yī)療走過的路、趟過的坑，還是一個也少不了。
梁永生：總結(jié)來說證只是一個入場券，拿到證之后才有資格進入到這個戰(zhàn)場里，但要想真正實現(xiàn)盈利變現(xiàn)，還需要企業(yè)方不斷去豐富自己的產(chǎn)品形態(tài)，去真正解決醫(yī)生和患者的問題?，F(xiàn)有情況下，大部分企業(yè)是以三甲醫(yī)院為主，無論是獲取數(shù)據(jù)也好，還是行業(yè)背書也好，這是普遍存在的狀況，但三甲醫(yī)院外是否還有一些其他可以挖掘的落地場景，比如說非公醫(yī)療或者是一些體檢機構(gòu)，請兩位企業(yè)方代表為大家分享一下。
李晶玨：我們面向三甲醫(yī)院，并不是把它作為醫(yī)療AI的主要用戶，而是把它作為醫(yī)療AI的主要數(shù)據(jù)來源和戰(zhàn)略合作基地。因為AI醫(yī)生可以說是一個“數(shù)字醫(yī)院”，它需要數(shù)據(jù)去學習，然后服務臨床和醫(yī)生。數(shù)據(jù)水平?jīng)Q定了AI醫(yī)生的水平，所以在選擇合作醫(yī)院時，一定要選擇頂級的三甲醫(yī)院，這樣才能使我們訓練出來的AI醫(yī)生至少具有高齡主治醫(yī)生及以上水平，這是保證醫(yī)療產(chǎn)品質(zhì)量的重要點。但醫(yī)療AI服務的對象絕不僅限于三甲醫(yī)院。這就需要企業(yè)豐富產(chǎn)品形態(tài)，用更適合的臨床應用落地去滿足他們。比如現(xiàn)在對三甲醫(yī)院而言，第一需求是科研，第二需求是風險評估、病因分析等，但對于二級醫(yī)院，第一需求是要提高診斷效率，第二需求是提高診斷準確率。對于非公或者體檢機構(gòu)而言，篩查模態(tài)的產(chǎn)品可能是其更需要的。
李健：其實我聽到過很多創(chuàng)業(yè)者說AI醫(yī)療的市場應該是在社區(qū)場景或者是縣級醫(yī)院，而不是說在大三甲，某種程度上我是認可的。醫(yī)療行業(yè)很保守，創(chuàng)新醫(yī)療技術(shù)需要頂級意見領(lǐng)袖來宣傳、推廣，才能在醫(yī)院里普及開。以前在美敦力專門有一個臨床培訓中心，每周會安排外科醫(yī)生做手術(shù)，其實就是為了培養(yǎng)醫(yī)生對新技術(shù)的認可，所以這是需要時間的。AI作為一個全新的東西，我認為更重要的機會還是所謂的“沒有被滿足的需求”。我覺得存在兩方面，一是從市場層面來講，像縣級醫(yī)院或者社區(qū)衛(wèi)生中心，AI診斷方案或工具對提高醫(yī)生或醫(yī)護人員的診斷準確率是剛需。二是所謂的增量市場有可能不在這些縣級醫(yī)院或者是社區(qū)診所，而是在三甲醫(yī)院。我曾經(jīng)在美敦力做微創(chuàng)外科產(chǎn)品，舉個例子，如何把微創(chuàng)儀器精準的插入肝或者肺中，又不傷及旁邊的臟器，這就是沒有被滿足的需求，我相信像這樣在三甲醫(yī)院的需求是很多的，除了這種微創(chuàng)導航，還有剛才談到的手術(shù)機器人、遠程醫(yī)療等場景都是存在的。
梁永生：正如剛才李博士所提到的非公醫(yī)療體系以及基層醫(yī)療體系，已經(jīng)逐漸成為新技術(shù)落地的又一個應用場景。但是未來面對國際巨頭企業(yè)的競爭，國內(nèi)的創(chuàng)業(yè)公司應該怎么樣去構(gòu)建自己的核心競爭力，用新技術(shù)賦能新人才體系？
李晶玨：今年，國內(nèi)大型的醫(yī)學影像公司開始做醫(yī)學影像AI，這是前幾年沒有的，而這也恰恰說明它們也看到了醫(yī)學影像AI這個市場在逐漸落地，逐漸成為剛需，這對大家來說是一種機遇。越是在這個時候，市場尚處于無序搭建狀態(tài)，行業(yè)規(guī)則還未完全確定時，才是創(chuàng)業(yè)公司的機會。大公司有大公司的優(yōu)勢，小公司有小公司的優(yōu)勢，大公司在客戶量、數(shù)據(jù)量、資金規(guī)模和人員技術(shù)實力方面確實有優(yōu)勢，但是對于創(chuàng)業(yè)公司，它資源更集中、決策更快速。說回到技術(shù)壁壘，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的行業(yè)，大家都需要翻過兩座山，第一個是數(shù)據(jù)的山，第二個是臨床應用的山。
數(shù)據(jù)的山，任何公司的醫(yī)療AI醫(yī)生其實就是個數(shù)據(jù)醫(yī)生，不管什么類型的AI醫(yī)生，能夠拿到高質(zhì)量數(shù)據(jù)和優(yōu)質(zhì)醫(yī)療機構(gòu)去合作，就算是成功了一半。對于AI來講，算法、算力和數(shù)據(jù)是三大核心要素，從數(shù)據(jù)層面講，除了量以外，還有質(zhì)，而質(zhì)就體現(xiàn)在數(shù)據(jù)的質(zhì)控水平。此外， 公司對行業(yè)的號召，如醫(yī)院對企業(yè)多中心臨床試驗的響應；醫(yī)院對公司號召的執(zhí)行能力；試驗中數(shù)據(jù)質(zhì)控標準能否統(tǒng)一，這些都會給公司在實際落地時造成困擾。話說回來，如果有相應的國家醫(yī)療機構(gòu)，比如國家級疾病臨床研究中心去牽頭、做質(zhì)控，那么這樣數(shù)據(jù)量和質(zhì)就具有了技術(shù)壁壘。無論是創(chuàng)業(yè)公司，還是GPS（GE、飛利浦和西門子）這類巨頭公司，都要想辦法和這樣的“巨人”合作，站在巨人的肩膀上才能打造自身數(shù)據(jù)壁壘。
臨床應用的山，每個公司的特點不同，對醫(yī)學影像AI不能只做影像判讀，一定要源于影像，服務于臨床，這是未來醫(yī)學影像發(fā)展的重要方向。未來，創(chuàng)業(yè)公司可以去抓住在單一應用場景里，去突破影像和臨床壁壘的機會。
梁永生：從2016年年底至今，醫(yī)療AI成為風口已有三年，各位可以站在自己的角度上暢想一下，未來三年醫(yī)療AI將會發(fā)生哪些格局的變化？
高維鵬：我想預測三年比較容易被打臉，所以我大膽預測一下三十年后。未來三十年醫(yī)療AI肯定會像我們喝的水、呼吸的空氣一樣，成為每個人生命中不可或缺的一部分。但這個路非常漫長，我們要記住AI永遠是為醫(yī)療服務的，把AI和醫(yī)療的“輕重緩急”擺在正確的位置。希望更多創(chuàng)業(yè)者能夠在AI賽道上找到自己適合的方向，永遠把臨床需求放在第一位，謝謝。
李晶玨：我來談一下前三年和后三年。前三年是醫(yī)療AI投資熱的三年，當時醫(yī)療AI確實贏取了很多投資人的目光和關(guān)注，也誕生了無數(shù)企業(yè)；未來三年，我覺得應該是醫(yī)療AI優(yōu)勝劣汰和產(chǎn)業(yè)化的三年?，F(xiàn)在投資熱潮看似減弱，但從另一個角度來講是更加理性，不在盲目講故事、聽故事，而是更關(guān)注商業(yè)化落地，給企業(yè)踏踏實實沉下心去做產(chǎn)品和開發(fā)市場的機會。如果再往后看三十年，我相信不只是醫(yī)療AI，應該說整個社會都可能分成前人工智能時代和后人工智能時代，我相信30年后人工智能，包括醫(yī)療AI會遍布于我們生活和醫(yī)療的各個領(lǐng)域，我也期待到時可以成為這個領(lǐng)域的先行者和探路者。
李健：我預測醫(yī)療AI三年以后會同時向縱和深兩個方向普及。去年美國FDA批準了第一款三類的醫(yī)學影像AI設備，一整年大約批了幾十款。對此，我們可以預見接下來三年以后，整個全球的AI設備將有可能無所不在，像醫(yī)療設備、醫(yī)療服務、醫(yī)藥研發(fā)里面都可能用到，AI會變成一種泛在東西，不再是單一品類，而是最新醫(yī)療設備或者醫(yī)療產(chǎn)品中都會有AI這樣一個功能。從縱方向上講，AI會貫徹到所有醫(yī)療設備的開發(fā)和利用過程中間，同時我不認為這只是醫(yī)療領(lǐng)域獨自存在的現(xiàn)象，整個大健康領(lǐng)域都要擁抱AI。未來，AI將不單停留在院內(nèi)，或是現(xiàn)在主流的醫(yī)學場景，比如說醫(yī)學影像，而是會貫穿到醫(yī)院里面的護理、診斷、治療等領(lǐng)域。
梁永生：再次感謝三位嘉賓的精彩分享，今天的圓桌討論環(huán)節(jié)到此結(jié)束，感謝。
作者：WIM項目組
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