牽手百洋，IBM Watson Health要如何加速中國AI醫療市場布局？

雷鋒網報道，3月28百洋醫藥集團與IBM在北京簽署戰略合作協議，旗下百洋智能科技將成為Watson Health（沃森健康）中國地區的戰略合作夥伴，獲得Watson for Oncology（腫瘤專家）在中國市場三年代分銷權，同時獲得其未來部分新產品在中國市場的優先談判權和上市新產品的研發合作權。

據雷鋒網此前報道，沃森腫瘤專家可以輔助醫生決策，在讀取相應病例數據後，反饋出治療方案，提高醫生治療水平。而與國內AI醫療公司所希望的首先覆蓋基層醫療機構的策略不同，腫瘤專家首先希望落地的是全中國佔比僅0.1%的三級醫院。

據介紹，此次合作的第一階段目標是要在中國超過100家的醫療機構落地IBM Watson for Oncology，其中首先大部分將是三級醫院。

IBM Watson Health入華，愈加緊急的步伐

Watson醫療應用是在2015年7月就開始在當地市場商用的。

一年後，即2016年8月左右，Watson醫療應用就開始謀划進入中國。

IBM的人工智慧Watson在公眾認知中，不算特別令人興奮，但絕對是最「勤勞」的。特別是在醫療方面，僅去年IBM就分別以26億和10億美元，收購了醫療數據公司Truven和醫療影像與臨床系統提供商Merge Healthcare。可見，Watson Health對於IBM商業發展的重要性，因此，對於中國這個被寄望為最大AI醫療市場的地區，IBM也是從未放棄過在中國本土化的努力。

本次與百洋的合作宣布之時，許多業內人士都知道，IBM Watson Health入華過程中，國內是不止一家運營代理合作商。其中，曾經知名度較高的是杭州公司認知關懷。據了解，該公司創始人原為IBM資深員工，快速決策讓其搶得了先機。

而僅半年後，IBM就迫切地尋找到下一家銷售代理。

本次合作方百洋醫藥集團董事長付鋼表示，百洋智能科技與IBM將展開新一段範圍更廣的合作——百洋不僅是IBM的一個客戶——認知關懷相當於本身就是Watson for Oncology的一個客戶，還是總代理商，通過建立一個數據中心來跟醫院、醫生合作，並進行層級延伸的合作促成。這意味著，在這之後IBM不需要再親自在腫瘤的產品線上發展用戶。

目前，人工智慧醫療市場雖然才剛剛起步，但已經吸引了各科技巨頭布局。與此同時，據統計，2016年以來，已有近20家人工智慧+醫學影像公司先後獲得投資，加速布局AI醫療。輔助醫療市場瞬間成為藍海。

據公開數據顯示，認知關懷成為Oncology運營商時，達成合作的醫院約20家，半年後這個數字是多少不得而知，但對IBM來說，面對中國這個競爭日益激烈的AI醫療市場，肯定是不夠的。這個「不夠」，不僅關乎市場佔有率，還關乎技術的發展。

而這個技術阻礙，也非當日所指摘的漢化問題。事實上，如今醫生的受教育水平普遍較高，且據百洋透露，首批落地的醫療機構將傾向於大三甲醫院，因此，從前存在的所謂漢化問題，已經不是重點。眾所周知，Watson Health的誕生歸因於所吃下的超過290本高等級醫學期刊文獻，醫療指南，以及MSKCC一百多年臨床實踐的最佳實踐。與此同時，由MSKCC的專家醫生給出患者的指標以及他們認為最權威的治療方案，讓Watson去理解兩者之間的關係，以此進行訓練。

所以，Watson的能力是基於西方患者資料庫、醫學理論得出的循證醫學診治，但是，由於種族基因、生活環境的差異，中西方患者在癌症疾病的發病以及治療都存在一定差異。因此，對於Watson而言，成功獲得足夠的中國醫療機構的病例病史數據，並進行循環的認知計算訓練，是其完成中國市場本土化的必要步驟。

根據行業人士對雷鋒網表示，這個足夠是指，數量上的多，以及數據類型的多樣性，包括病種和地域性。同時，這也回答了，這個中國總代理為什麼是百洋。

據付鋼介紹，百洋旗下移動醫療軟體掌上醫訊，是目前中國醫生使用時長最多的自我學習工具，達到四十萬，使用包括查詢資訊、開會、下載課件，以及考試的模擬訓練。同時，旗下「易複診」平台，活躍著六萬醫生在用來管理自己的病人。

更重要的是，去年該公司啟動了菩提醫療雲，往著打破醫療機構信息孤島的方向努力。據內部透露，目前百洋的平台產品在全中國覆蓋12000醫療機構，23萬家藥店。

這些數據和覆蓋範圍，正是IBM所相中的。目前醫療機構體系中，數據孤島以及信息敏感度問題，讓數據的獲取變得尤為困難。所以，百洋所擁有的平台渠道，為IBM爭奪這個藍海市場提供了至少目前來看最誘惑的條件。

根據合作協議，未來百洋有計劃向沃森開放海量患者行為信息、臨床數據、購葯數據和保險數據等，沃森通過對用戶醫療健康記錄、藥店數據等信息的分析，可以預測用戶患有疾病的風險，並由此制定個性化的健康問題解決方案。

斯坦福大學醫學物理部主任、終身教授邢磊曾在接受雷鋒網採訪時表示，數據不集中不規範是目前智能醫學發展的最大障礙之一。換句話說，誰可以率先獲得最廣泛優質數據，誰就能率先在國內市場打破AI醫療的壁壘。

因此，也只有來自三級醫院的優質數據，對於IBM Watson訓練系統來說，才是最有用的。