[ 导读 ] 当人工智能医疗成为一种新的业态，它对于传统的医药、医疗器械、医疗服务等领域都提出了新挑战，质量保证、资源共享与有效监管等问题都成为了无休止的辩题。

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　　人工智能的应用，将医疗再一次拉到革命的边缘，且进展迅速。

　　从上世纪70年代起，便接连不断有人在医疗领域进行人工智能探索。1972年，由利兹大学研发的AAPHelp是资料记载当中医疗领域最早出现的人工智能系统。我国人工智能领域的开发研究始于20世纪80年代初，起步虽然较发达国家晚，但是发展速度迅猛。

　　前两年，医疗人工智能进入“高潮期”，从较早试水的IBM Watson，再到诸多初创型企业，勇敢入局的“创新者”不断。

　　雄心勃勃的创业玩家们，在医药、医疗器械、医疗服务等各大领域纷纷制造变局。但2017年开始，商业化变现、政策审批等诸多问题将诸多实力不足的企业逼到绝境。对于已经走入价值验证的医疗人工智能来说，对于医疗大健康行业有何变化？各大医疗人工智能企业又是如何“接招”？

　　告别“野蛮”增长，人工智能医疗影像路在何方？

　　人工智能在医疗影像领域的热度与疯狂有目共睹。2015年，IBM出资10亿美元将医疗影像公司Merge Healthcare收之麾下，成为了人工智能医学影像领域的标志性事件。短暂两年后，2017年，国内多数初创类的人工智能医学影像公司获得大笔融资，总金额超过40亿元；互联网巨头也开始不甘落后，纷纷成立医学影像部门。人工智能医疗影像的热度彻底被“点燃”。

　　2019年8月30日，在由国家卫生健康委医疗管理服务指导中心、中国信息通信研究院、上海市经济和信息化委员会、徐汇区人民政府和互联网医疗健康产业联盟承办，中国信通院华东分院协办的“2019全球人工智能健康峰会”上，英国皇家科学院院士、体素科技首席科学家Demetri Terzopoulos表示，人工智能在医学影像中，它能够从海量的医疗数据中提取更有用的信息，提供自动化、精确和及时的洞见，尤其是当医生工作量很大的时候。AI和深度学习的未来是非常光明的。

　　中国工程院院士、上海交通大学医学院附属瑞金医院副院长宁光表示：“作为一个医生，我深刻意识到AI在医学中的重要性，生命将来肯定也是要用数字去注释的。现在大家看病的时候，医生问你头痛吗？你说痛。将来可能会变成痛几分，把主观感觉进一步客观化，而客观的事情能够进一步数字化，诊疗也更为精准。”

　　人工智能医学影像的前景的确极为光明，但是新兴产业的演化路径往往比预想的更为复杂。随着资本市场的冷却，这一行业开始告别“野蛮式”增长，开始迎来对于产品落地、三类医疗器械注册审批等问题的探讨。

　　对于人工智能健康医疗在资本市场上的挑战与机遇，普华永道医疗及医药行业大中华区主管合伙人Mark Gilbraith谈到，最近资本市场的确遇冷，但过去两三年的医疗投资，比如人工智能+健康领域，2017年大概有20亿的美金，2018年大概有30亿美金的投资，很多年都保持这样的上升趋势。

　　不过，他补充道，医疗行业本身就是非常谨慎、需要专注的行业，所以一定要保证其准确性和安全性。在美国，监管部门希望能够站在行业的前端，所以美国FDA有专门的突破性渠道，比如说有糖尿病人工智能设备审批通过，其实可以有更好的行业支持性政策，所以要确保相关部门能够理解人工智能现在的进展，帮助监管者加强他们的工作、提高效率，这样也可以让投资者有一定的信心。

　　而对于我国三类医疗器械审批，由于人工智能产品涉及到数据质量、算法泛化能力、临床使用风险、伦理等方方面面，我国药监局直到今年6月末，才正式向AI企业发布了审批相关文件《深度学习辅助决策医疗器械软件审批要点》。也因此，目前我国还未真正有企业拿到三类的医疗器械经营许可证。

　　中国卫生信息学会健康医疗大数据基层应用专业委员会主任委员许速指出：“目前很多人工智能都还处于探索的阶段，但我觉得应该更多的去应用、探索，去解决实际问题，在这个过程当中再不断的去形成一些标准和规范，之后再规范应用。在没有道理的时候，我认为我们的方法不要太讲道理。实际上，不讲道理起步比讲道理更为科学，在不讲道理的过程中逐步形成规范和法律，这就是道理。”

　　在圆桌《医疗AI不断进步，如何监管成难题》的议题中，国家药监局医疗器械技术审评中心部长贺伟罡表明，人工智能医疗器械是一个新兴的领域，在研发的过程中，很多的产品、想法和思路确实遇到了一些技术的难点，但是对于器械的研发，企业单独靠自己解决的挑战比较大。因此今年7月17号成立了人工智能医疗器械创新合作平台，服务企业的审评审批，服务产品的技术创新，促进产品转化。

　　对于人工智能医疗影像未来的发展趋势，联影医疗董事长兼CEO薛敏认为，总体来说，目前还是刚刚起步，现在的应用还比较单一，未来有更大的潜力。在很多医院应用的早期产品，大部分都是跟肺结节筛查、X光芯片等AI诊断相关的产品，真正能解决更多、更复杂的临床疾病的AI产品还没有出现或成熟。实际上，医疗的疾病种类是非常多且复杂的，人工智能用武之地还有很多，包括人体的大脑结构、神经系统疾病、心血管系统疾病和肿瘤疾病等比较复杂的科学问题和重大疾病的病因解决问题方面。

　　“人工智能在进入新一代的时候，将对医疗仪器和人类医疗保健的方式产生巨大的变化，也对医疗、药物和医疗保健的整个系统的构成产生一个巨大的变化。在这个变化中间，医疗的水平一定会取得极大的提高，关键要在医院、医生和病人以及政府之间形成一个多赢的模式，如此才能把医疗的智能化迅速的推向一个高潮。”中国工程院院士潘云鹤表示。

　　打破“传统”思路，利用大数据驱动未来药企转型

　　人工智能的来势汹汹，同样也攻入了医药这座较为封闭的城池。

　　过去，对于传统药企来说，以产品为主，将产品打包销售给患者即可。但在药品销售过程中，决策者、使用者、接收者的需求日益多元，这就致使原来的简单思路在目前的大环境下已经“失效”，药企必须利用人工智能、大数据技术进行企业内部结构革新。

　　会上，阿斯利康中国副总裁徐晶发表了《科技向善——围绕患者福祉的药企数字化转型》的主题演讲。

　　她提到，为应对时代的发展变化，关注数字化，实施信息化管理，用信息化去提升管理效率，降低成本，增加利润将会是未来药企的重要转型方向。而对于阿斯利康中国来说，打造以患者为中心的创新医药平台已经成为阿斯利康中国数字化与创新转型的重要航向。

　　除了阿斯利康外，罗氏也是这场药企数字化浪潮的典型案例。近几年，罗氏在医疗大数据方面已经进行了一系的探索与实践。本次大会上，罗氏信息技术部总监徐兵发表了《医疗大数据与人工智能探索与实践》的主题演讲。他提到，如果“诊断+制药”是模式上的创新，那么加入AI之后，药企对于靶点、晶型、苗头化合物等方面的筛选效率将大大提高，从而缩减了时间和开发成本。

　　大数据对于药企内部转型起着事关重要的作用。尤为一提的是，大数据在医药研发上的“功劳”。新药研发历来贴着风险大、周期长、成本高的标签。国际上甚至有“双十”的说法：10年时间，10亿美金投入，才能成功研发出一款新药。

　　本次大会上，中国中医科学院青蒿素研究中心、专家委员会副主任廖福龙概述了Al在传统中医药中的研发应用。

　　中医药有着悠久的发展历史、丰富的实践经验和海量的文献，但资源挖掘利用不足，将直接影响发展和传承效率。廖福龙说：“医疗健康领域，尤其是传统医药与人工智能的交汇是传统医药技术的创新点，也使得健康行业面临着一个全新的机遇和挑战。在AI+医疗健康的主题背景下，人工智能的结合不仅仅能够将现有的传统医药研发能力乃至医疗健康大环境下的科学技术得到前所未有的提升、创新和发展，也能够大幅度降低研发的人力和物力和成本。有助于解决医疗健康悬而未决，或者是日渐显现的难题，有利于为医疗健康产业和传统医药行业注入新的血液，带来值得期待的多米诺效应，这正是人工智能与医疗健康跨行业合作的真谛所在。”

　　当人工智能医疗成为一种新的业态，它对于传统的医药、医疗器械、医疗服务等领域都提出了新挑战，质量保证、资源共享与有效监管等问题都成为了无休止的辩题。尽管如此，未来，随着人工智能技术的加速应用落地，医疗将变得愈发高效与便捷，每个个体都将成为受益者。

　　（亿欧大健康作者向雪，对本文亦有贡献。）

　　亿欧专栏作者—胡敏

　　来源：亿欧网