从技术缺口、落地应用和资本风向，看AI医疗大数据“罗马路”

亿欧大健康12月22日消息，“AI+云+ 医疗大数据 &医疗器械“发展研讨峰会今日在北京举行。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。

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