医疗 AI 商业化的前途何在？
Google Health 倒下后
“内网升级导致AI系统不能用，今天还有这么多患者要体检，怎么办？”前不久，人工智能（AI）辅助医疗影像诊断公司医准智能创始人吕晨翀的朋友圈里，出现一条体检中心主任的抱怨。这个处在人口密集的南方城市的体检中心，在AI的帮助下，两个大夫一天就可以完成超过100个患者的影像诊断。这条讯息再次验证了吕晨翀的判断——许多影像科医生早已习惯运用AI去辅助诊疗工作。
对吕晨翀来说，医疗AI正迎来发展的好时机，这是一个有巨大想象空间的万亿级市场，覆盖医学影像、制药、健康管理、数据集成、预约问诊等等，AI在医疗领域能做的事情太多。不过，远在大洋彼岸的“全球AI第一大厂”谷歌可能不会这么想：
8月底，谷歌旗下成立不到三年的健康部门 Google Health 宣布解散，其中专注于AI医疗影像的团队将被划入谷歌搜索和AI部门。
在国内，阿里巴巴、腾讯、百度等互联网科技大厂们早早在医疗AI领域有所布局，商业化进程却不甚明朗。
商业化的第一步“人工智能技术本质是基于概率的推论，关键在于数据的积累。它的突破是革命性的，因为计算机开始从人为制定的规则走出，到海量数据中自己寻找规则。”杭实资管研究员朱之颜如此解释AI与数据的关系。简单来说，没有大量的、高质量的数据，对AI应用研发来说就是无米之炊。
事实上，得不到数据支撑、研发进程缓慢，被视作是谷歌和IBM的相关业务最终被出售或解体的直接原因之一——在信息孤岛化的基础上，国外对医疗数据的严格监管使它们只能拿到很少的数据。
在保证数据安全、个人隐私的前提下，尽管中国的医疗数据比起国外已算相当开放，但其集成与挖掘历来是一件难事。
为了与医院达成合作、拿到临床数据，大部分公司会在应用系统落地初期免费给医院相关科室使用，导致在医疗AI公司“井喷”的几年间，一些医院会有数套同类型的AI系统。谁敢踏出商业化的第一步？谁能率先结束医疗AI的免费时代？这考验着其产品的成熟度和创业者的决断力。
而商业化的前提，是做出足够好的产品。新纽科技副总裁丁耀欣指出，研发与盈利，二者实际上应该放在一起思考：怎样设计出能解决实际问题的产品？医院愿意为什么东西付费？当研发与产业模式的构建形成闭环，就能摆脱单纯依靠资本运作去维系产品研发的模式。否则在资本的豢养下，产品研发闭门造车，最终可能会离市场需求越来越远。
医疗数字化的大趋势“经过近10年发展，绝大部分基于计算机视觉与自然语义处理的赛道已经趋于成熟，处于商业化探索阶段，但尚无一家企业通过医疗人工智能销售获得盈利，因而暂时没有企业进入大规模商业化阶段。”动脉网日前发布的《2021医疗AI报告》提到。
据动脉网统计，截至2021年8月16日，总计19款医疗人工智能器械获得国家药监局批准的医疗器械三类证。临床试验的审核标准已见雏形，但在北京清华长庚医院神经内科主任武剑看来，无论是科研机构还是企业去研发医疗AI系统，都还缺乏一套健全的管理制度和流程，技术先行，行业还在野蛮生长阶段，“后续我们的管理体系跟上，就能反推技术的发展。”
一些地方走在了前面。在安徽、江苏等一些地方，糖网AI筛查已经进入了收费目录。
但投资人薛皓并不乐观。他意识到，无论是患者付费还是医院买单，几种医疗AI的商业模式都让人不太满意，“患者信任度不高、付费意愿不强；跟大型医疗器械商合作，把设备卖给医院然后分成，医疗AI公司话语权又弱。”
无论医疗AI商业化的前途如何，支付方是谁，独立发展或是将被收购，正如武剑所说，医疗数字化是大趋势，而AI是其中不可或缺的角色。“这最终是一个机器语言如何融入社会、被人们所信任的问题。”（韦晓宁）
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