未來醫療專場：醫療大數據與人工智慧產業趨勢丨CCF-GAIR 2017

雷鋒網消息，7月9日，由中國計算機學會（ CCF） 主辦，雷鋒網與香港中文大學（深圳）承辦的第二屆CCF-GAIR全球人工智慧與機器人峰會進入了第三天。在下午的未來醫療專場上舉行了題為「醫療大數據與人工智慧產業趨勢」的圓桌會議。

據雷鋒網了解，此次圓桌會議由清華x-lab健康醫療創新中心主任鍾宏主持， 中國醫院協會疾病與健康管理專業委員會主任委員、清華大學健康中國領導力研究中心主任周生來；中科院「百人計劃」副研究員、類腦計算課題組組長趙地；中國信息協會醫療衛生與健康產業分會會長宋新；火石創造CEO和創始人楊紅飛博士等人參與。

主持人鍾宏表示，2025年整個全球的人工智慧產業將達到1270億美金的市場，而其中的醫療大概會佔到20%左右的份額，而預計今年年底，中國醫療人工智慧的產業的市場容量將達到100億，2018年將翻番達到200億。但是諸如「Deepmind因為非法獲得160萬患者的數據而惹上官司」等問題，讓人思考醫療人工智慧的風口下到底還存在哪些危機。

幾位嘉賓就「人工智慧給醫學帶來哪些變化」、「醫療大數據和人工智慧創業方向有哪些陷阱」以及「資本在人工智慧醫療領域中的作用」等話題進行了探討。

以下為此次圓桌對話內容實錄，雷鋒網在不改變原意的基礎上進行了整理。

鍾宏：今天我首先拋一個問題，醫療、醫學院大數據和人工智慧產業到底在3-5年內，能夠對這個行業產業，包括醫療的服務過程帶來哪些不同的變化和改變？發生哪些最顛覆性的改變或者最大的商業機會？

周生來：我想提醒大家區別兩個概念，一是醫學、二是醫療，未來醫學和未來醫療還是兩回事，醫學是科學，醫療不完全是科學，醫療是醫學科學為基礎的實踐技術。所以未來3-5年，像人工智慧還有大數據這些新型理論手段會帶動整個醫學科學的進步。但是醫療人命關天，可能不會像你想像的那麼快。醫療還以安全、成熟、穩定作為前提。

宋新：我學醫出身，談到人工智慧帶來的醫學變化，以前真正的革命性進步是人類目前想像不到的東西，我只能從個人角度給大家做點啟發。至少有兩個淡化的概念：

一是現在看病更多是需要和醫生之間的直接交互，未來這個概念會有所淡化。換句話說，未來的健康和疾病的管理有可能會更多掌握在自己手上，通過一系列先進的人工智慧技術，包括可穿戴設備、智能硬體，大量的降低或者是淡化、減少我們單純和醫生之間的交互行為。

二是我們現有的傳統就診條件和環境。我們的病人需要到醫院去，醫院圍牆式的診療式區域要淡化，為了保證我們健康所處的生態環境，我們真正要走到醫院的概念，或者有圍牆的醫療區域裡面診治的概念可能逐步會淡化。

楊紅飛：從患者端或者醫療的使用端，我特別同意周院長說的，三五年不會有特別大的變化，因為證批不下來，以及證怎麼批搞不清楚。前面專家說做葯10年，醫療AI的產品到底以什麼標準批，是器械還是葯還是軟體還是什麼？這個事三五年沒有戲。

但是如果從變化來說，我覺得對兩個領域的變化有衝擊：一是醫療領域的資本環境，在座有很多投資機構，當我們把大量的數據、人工智慧應用到現有醫療體系裡面去，我們需要審視的事情是現有很多醫療環節的產品或者服務還是不是有效，有沒有未來。

二是醫藥工業的速度和效率上會產生變化。上午席教授提到怎麼把醫學教授應用到新葯研發的領域去。我覺得整個醫藥工業的研發、生產環節裡面，這裡面有兩個特別重大的推力或者推手，基因數據化和影像，這兩個注入進去之後會產生很多改變。

趙地：我提供一點我的想法，鍾教授的問題是3、5年內，人工智慧對現實的生活產生什麼樣的影響。我覺得美國的FDA已經通過了一項標準，關於心臟人工智慧的方式，實際上這是美國人已經做到的事情。我覺得在我們國家遲早也會出現。FDA現在還成立了醫療人工智慧相關的部門，研究相關的管理、審查，甚至批准了制度。這些方法可能在我們的國家也會實現。

醫療人工智慧會對醫療產業有什麼樣的影響？一是醫療器械會變得更加智能化，設備和人工智慧的方法、演算法能夠結合起來；二是醫院的信息系統將變得更加智能化、雲計算化，我們的技術通過醫療人工智慧開發的技術能夠和醫院信息化結合起來；三是醫療專業人員也許會獲得更多人工智慧的知識，現在更好的是醫工結合的時代，計算機科學家和頂級的醫生，合作起來可能開發出更多的醫學人工智慧方面的成果。

鍾宏：感謝四位嘉賓。四位嘉賓的觀點不太一樣，但是我想有幾點需要大家關註：一是區分醫學和醫療，在人工智慧，醫學人工智慧是很好的研究方向、發展方向，更多的科研領域會快速有成果出來，包括配套的醫藥研發，都是在醫學領域上人工智慧有更好的商業機會。另外，醫療領域，隨著包括許可證的問題，醫學嚴謹性的問題，可能還有比較長遠的路要走。但是大家有信心，我們看到FDA通過了，我們相信CFDA也不遠了，有機會。

宋新：正在做準備，前不久我已經接到CFDA和中檢院的通知，要成立新機構，已經有準備。

鍾宏：我想問問四位專家，如果今天你們要創業，他們認為在醫學或者醫療人工智慧方向，靠譜的機會有哪些？如果您拋下自己的職位也，您選擇哪個方向？只選擇一個，要相對具體。

周生來：我給大家提供點信息和建議。一是圍繞慢病管理，剛才宋秘書長說得非常好，現在患者擁有更多的知情權和參與權，不像過去的醫療，得完全聽醫生的。21世紀的患者不再是過去的患者，最主要的體現是你可以輕鬆上網獲得和你主觀癥狀一致的醫學知識甚至醫學最前沿的文章，也許你的大夫都沒看出來，你就看出來了。未來慢病患者要更多的知情權和參與權，疾病與健康專業委員會是我創立的，我們要改變傳統醫院的服務模式，把微縮在院中的服務向兩頭延伸。首先延伸到院後，把醫院明確診斷、治療過的出院的慢病病人管起來。現在很多大醫院，出院不管，開藥吃沒吃和他沒關係，吃藥效果怎麼樣也不關心，直到你再不舒服找他看。現在我們號召大醫院把你明確診斷治療過的出院病人管起來。只要是慢病，只要在這個城市住，只要來我醫院看一次病，就不要想跑，你不找我，我找你。這是我們現在倡導醫院的服務模式創新，叫疾病管理服務。

作為患者，不能被動的只是按照人家說的做，你也得主動搞明白為什麼得這個病，怎麼控制？因為慢病又叫生活方式疾病，不是光吃藥就可以，必須改變生活習慣，所以你必須參與進來。現在的可穿戴設備和人工智慧給你更多的機會去掌握自己的數據。比如糖尿病，光吃飯前扎了手指都不行，糖尿病病人最怕低血糖。現在可穿戴、嵌入式設備就能幫助您掌握一天的血糖水平，你應該主動參與進去。圍繞院後的疾病管理不是醫院，特別是公立醫院所能壟斷的。未來3-5年，中國將大量湧現第三方疾病管理公司，這樣有助於患者的慢病的控制，又有助於醫療健康行業的發展。特別是人工智慧、大數據這個產業有了更多的應用的組織體系和相關人員。

趙地：我覺得未來3-5年一定是醫療人工智慧蓬勃發展的時期，我們國家在醫療大數據領域有很多重大的事情。國家成立了三個國家級別的醫療大數據的公司，我認為醫療大數據集合起來是社會發展的大趨勢，這樣龐大的數據通過國家的力量收集起來進行分析，我覺得可以帶來大量機會。不僅是病例的數據，還包括基因的數據，甚至90%以上圖像的數據。對於有效利用收集的數據，能夠得到有價值的醫療方面的信息來講，未來3-5年的機會，特別是圖像數據、文本數據，甚至基因數據分析的領域，我想很可能會產生很多的公司，甚至大的公司。這是我的看法。謝謝！

鍾宏：大家都說人工智慧離不開幾樣東西，包括演算法、數據。數據方嚮應該有比較好的關係。你們不妨說說，醫療大數據和人工智慧創業方向上會有哪些坑、哪些風險？

楊紅飛：鍾主任說的很好，剛才說下海，其實我已經在海里。醫學人工智慧的創業機會是什麼？今天有做這個領域方向創業的投資機構、醫療機構、產業公司的人。上次我們看IT和醫療的結合，推動起來的產業叫「移動醫療」，當年大手筆投移動醫療的投資機構，其實他們今天都有痛，心想：你們這回又來，你們把IT改名了，改成AI了，「AI+醫療」又怎麼樣？

在我看來，醫學人工智慧領域的創業，如果和上次的移動醫療相比，我們要有什麼樣的思考呢？一是這個領域的創業者，首先要考慮到底怎麼掙錢，如果是To VC掙錢，VC跑得比你快，從事情的第一天開始，商業模式就是給誰提供什麼樣的服務能獲得商業價值。大部分做醫療AI是技術起家或者技術驅動，我做這個領域有一些時間，我覺得這個領域的機會很多。我們拿傳統的醫藥工業的藥廠來說，他們缺AI和大數據的能力，真的把業務流程過一遍，你會發現他們做得很原始，我們有沒有可能給他們做大數據和人工智慧的能力和技術的輸出。這其實就是你了解這個產業和獲得最早的商業回報的第一部分的立足點。掙錢的坑千萬別掉進去，VC不會救。

二是數據的坑，怎麼樣源源不斷的獲得有質量的數據？源源不斷和有質量的數據，兩個關鍵詞，不是手裡拿一百萬數據有用，如果數據不是活的，這個數據的結果不能重新帶回原有系統裡面做迭代，其實最後能夠沉澱出來的作用是有限的。兩三年前有些投資機構投一些項目，但是現在看到它的階段還是在A、B輪之間，並沒有跑出好的商業模式，因為把它的結果帶入整個體系裡面去，並沒有產生實質性的變化。

宋新：關於坑，我談三點，一是和楊博士談的一樣，警惕資本在AI領域未來有可能投資的泡沫陷阱和畸形陷阱，這是楊博士談得比較多，千萬不要走移動醫療的老路，要有清醒的頭腦和對這個事的清晰認識。二是我們2016年是人工智慧元年，接下來的3-5年，我們將面臨人工智慧人才的匱乏，這個匱乏有絕對的，也有相對的，它是多產業的融合，需要綜合的跨界人才，我們現有的教育體制並沒有相關的專業培養相關的專業人才。人才如何適應這個產業快速發展的步伐，這是擺在我們面前特別大的問題。我覺得這是特別大的坑。三是我學醫出生，畢業開始做醫生，管過醫院，又到政府機關上過幾天班，也在衛計委的中國衛生信息學會工作過，現在調到發改委和工信部下面的行業協會做管理，為什麼？因為我看到只做專業是不行的。我們行業是更大的產業鏈的概念，更大的是產業全盤的概念，更大的是要建立符合人工智慧、符合醫療大數據的全產業鏈布局的概念。

中國在專攻智能和大數據方面，希望今後作為我們國家引領世界發展的支柱產業，中國的民族崛起很有可能在這裡面誕生。我們想做好這樣的產業，必須在一開始的時候就深入研究產業布局和各產業鏈每個環節的協調和共生的發展，否則因為裡面有一個環節發展不良，導致我們又被國外的資源所牽絆，導致我們的結構出現上下游之間的斷檔，這是我要談的第三塊。我給大家提醒三個問題，算是拋磚引玉。

鍾宏：非常精彩的分享，兩位專家都沒有下海、沒有創業，分別提出了他們認為未來的機會。同時兩位產業、行業方面的專家提示大家有哪些坑，比如要想清楚未來的商業模式是什麼，未來數據從哪裡來，未來產業如何形成生態來支持中國醫學人工智慧，包括醫療人工智慧的快速發展，而不只是又變成了一種跟隨的狀態，跟隨博愛人工智慧的浪潮一波又一波，然後我們死在沙灘上。這是我們不希望看到的。

今天的論壇，我們希望給夥伴們加強信心。後面我們幾方將共同打造一個xHealth醫學人工智慧產業的專業委員會，專業委員會的目的是在頂層上，希望能夠打造一個醫療和健康產業大數據和人工智慧的生態平台，解決哪些問題？比如剛才大家提到的數據從哪裡來。

國家成立了三家國字頭數據公司，清華正在和他們合作，我們和中國移動探討合作。未來醫療健康數據的共享、共通，使用環節上，希望在基礎層面給大家做有效資源的分享。包括我們和中國醫院協會的合作，也是希望打通專家資源，人工智慧離開醫學、離開醫生，恐怕只能是盡忠的學院，我們在醫學、醫院的層面會給大家搭建對接的服務，包括科研的領域、技術儲備研發、科研研究、產業的支持、跟政府的互動等等方面，包括法律法規的問題，這些方面我們都會配套做出一系列的支持。還有一點特別重要，我和柴總聊天過程中說到，現在真的太缺少人工智慧方面的人才。清華大學在這方面將和雷鋒網一起打造面向人工智慧整個產業上下游的創新型人才的培育平台，這就是xHealth的定位。

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