醫療AI水深坑多，這兩家重要公司都走到哪一步了？

未來 5 到 10 年，醫學影像、虛擬助手和病歷文獻分析有望進入產品化平穩期。在醫學影像領域，絕大多數玩家還處在產品落地階段。除了商業模式，數據和人才也是困擾這些公司的難題。未來，這個細分領域的市場格局或許為「1+20」的寡頭模式。

撰文 | 微胖

編輯 | 吳欣

「我仍然覺得 10 年後的醫療系統會與今天的大不相同。」吳恩達不止一次如此表示對 AI 與醫療結合的應用前景，他堅信在醫療領域上會有一場技術革命。在 2017 長江產業論壇（秋季）暨醫療健康大數據與人工智慧大會上，科大訊飛醫療常務副總經理鹿曉亮也談到，「人工智慧+醫療這個藍海非常藍。」

對人工智慧推動醫療行業變革的看好，成為與會各界人士的共識。據報道，截至 2017 年 8 月 15 日，國內醫療人工智慧公司累積融資額已超過 180 億人民幣，融資公司共 104 家；另有 27 家公司未獲投，或未公布融資信息。資本市場中的活躍投資機構主要有紅杉資本中國、真格基金、北極光創投、經緯中國和軟銀中國，上述五家投資機構對醫療人工智慧企業的關注度最高。

在實際落地中，與人口大省重要醫療機構合作，依託龐大病人數量，儘快地獲取病人的數據，是醫療人工智慧創業公司的工作重心之一。如能獲取兩千萬以上的病人數據，便可通過大數據分析得到很多價值很高的醫療科研成果，無論對提升演算法，還是公司長遠發展，都很有利。

過去三個月，依圖迅速部署進入武漢協和醫院、武漢大學中南醫院、廣州軍區陸軍總醫院。不久，也將與湖北省人民醫院簽協議。在中南醫院和廣州陸軍總醫院，「數字肺」已達上線階段。

科大訊飛與武漢中心醫院建立合作關係，利用語音識別和輸入技術接管醫院病歷錄入。據鹿曉亮介紹，接下來，公司還會與武漢三甲大型醫院的骨科、病理科溝通合作。

武漢地處華中腹地，九省通衢，人口 1061 萬（2015年），也是中國為數不多的特大城市之一。據媒體統計，2016 年武漢共有 27 家三甲醫院， 如協和、同濟、廣州陸軍總醫院、武漢大學中南醫院、武漢中心醫院等。其中，協和醫院現已發展成一艘實力不凡的「醫學航母。」

「武漢的戰略地位非常重要、我們希望以武漢為中心，輻射整個華東地區，我們在武漢市有全套班子。」依圖醫療副總裁方驄告訴記者。

一、未來 5-10 年有望進入產業化平穩期的三大技術：虛擬助手、病例文獻分析和醫學影像

「今年 4、5、6 月份，我們每個月的影像檢查達到十萬多人次，其中 CT 檢查最多，每個月都是四萬多，其中三分之一是做胸部肺結節病變的檢查，所以工作量相當大。」華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院放射科主任夏黎明介紹道。

醫療行業 80%~90% 的數據都源於醫學影像。影像的 4V 性（volume、variety、velocity、veracity），非常適合 AI 發展。據動脈網最新統計，國內有 83 家企業將人工智慧應用於醫療領域，主要布局在醫學影像、病歷/ 文獻分析和虛擬助手三個應用場景。其中，涉足醫學影像類的企業數量達到 40 家，遠高於其他應用場景的企業數量。較為常見的科室是一部分實體腫瘤、病理、皮膚和眼科等。

目前， 人工智慧在肺癌和乳腺癌的醫學影像輔助診斷方面已經達到了三甲醫院醫生的平均水平。「 AI 將看片時間，從 5-8 分鐘縮短至 1-2 分鐘。」方驄介紹道。90% 的依圖種子醫院的臨床報告直接採用了「數字肺」看片。科大訊飛的智能影像輔助診斷系統也是從肺部 CT 影像檢測細分方向切入。據報道，今年 8 月，科大訊飛刷新醫學影像國際權威評測 LUNA 的世界記錄，成為全球第一名。在 8 月 20 日的全國首家智慧醫院揭牌儀式上，科大訊飛宣布其在乳腺癌方面的輔助診斷也已投入試點。

但是，許多公司均不滿足於單個科室、單個病種的突破。科大訊飛表示，會進入 MRI、眼底、X光病理圖像等檢測方向，預計在 2017 年底實現大規模臨床應用。

依圖科技推齣兒童骨齡智能輔助診斷系統。僅需五秒，醫生即可計算齣兒童骨齡。「這款產品能夠幫助醫生建立基於中國人群的骨齡分析圖譜。」方驄告訴記者，「未來金標準的臨床醫學指南可能會有人工智慧演算法的影子。」

「在醫學影像領域，現在已經有針對 CT、X光片的智能輔助診斷產品，將來還會面向乳腺鉬鈀/ B 超、腦部 MR ；與此同時，我們不僅停留在性狀的描述和鑒別診斷，還會和醫生一起去拓展醫學的極限，比如做放射組學，做多學科綜合治療（MDT）等。」方驄說。

動脈網《2017醫療大數據與人工智慧產業報告》給出的技術成熟度曲線

除了醫學影像，未來 5 到 10 年，虛擬助手有望進入產業化平穩期。「醫療 AI 虛擬助理很快就能走路，然後跑步。在接下來的幾年裡，他們將會對話，從用戶那裡學習，他們將理解上下文，提供積極的幫助。」 Siri 創始人 Norman Winarsky 在近期的一篇文章中預測稱。

「虛擬助理可以通過智能語音合智能機器人的方面，以新的人機交互的界面提高患者的依從性，增強慢性病管理的效果，同時可以增強數據搜集的方式。」動脈網創始人李大韜在會上介紹道。根據應用場景不同，虛擬助手可分為個人問診、用藥諮詢（連接患者）、導診機器人、分診和慢病管理（患者連接醫生）、電子病歷語音錄入（醫生）。

導診機器人、語音電子病歷、雲醫聲，是科大訊飛較為成熟的產品，已落地實際運用。8 月 20 日，全國首家智慧醫院在安徽省立醫院掛牌成立，科大訊飛的導診智能機器人「曉醫」構成這個以人工智慧為核心的智慧醫院的重要組成部分。

基於科大訊飛領先的智能語音識別、語音合成和自然語言理解等技術，使用者可以通過語音問答、觸屏輸入等互動方式諮詢「曉醫」47 個科室的醫生排班，618 個地點導航，607 個功能地點導航，以及 227 個地點的上班時間和 260 個常見醫療問題。據介紹，推出不到一個月，「曉醫」接受詢問 4905 人次，回答問題的正確率也由早期的 81% 提升到 90.81%。北京301 醫院導診機器人「曉曼」是科大訊飛第一台商用服務機器人，目前也服務於上海瑞金醫院、北京協和醫院等醫院。

導診類服務機器人主要是通過患者的語音輸入進行語義分析，給出醫院的分診和導診建議，節約人力，方便患者。更先進的導診機器人還能通過感測器收集患者的生命體徵信息，給出更準確的建議。目前，服務類機器人主要用於取代重複和簡單的人力工作，大部分市場還處於空白狀態。通過搭載醫學相關知識體系，還可能用於家庭等服務場景。因此，導診類服務機器人已經成為研究熱點，創新度較高。

大會上，武漢市中心醫院主任左秀然介紹了採用科大訊飛語音錄入技術的情況。醫生在寫病歷、查房寫醫囑時，不需要手動記錄就可自動識別。語音錄入方式不僅提高了工作效率，還能有效避免複製粘貼操作，規範病歷輸入，增加病歷輸入安全性。目前，「雲醫聲」APP 可以有效節省醫生超過 38% 的時間。

「研究人員現在已經不拘泥於一種數據類型，這本身也是一種進步。」吳恩達接收國內媒體記者說道。未來 5 到 10 年，病例和文獻分析也有望進入產業化平穩期。谷歌 DeepMind 、微軟（比如，收購了自然語言處理明星創業公司 Maluuba ）等科技巨頭公司均涉足病歷與文獻分析。

眾所周知，影像只是診斷的一個信息來源。現在任何一個醫生看片，不會只看到胸片就判斷是不是肺癌，還有詢問既往病史，比如，有沒有抽煙、有沒有做過肺部手術，根據多學科的綜合判斷下診療意見。

「我們的系統不僅要能夠處理病人的影像，還要能同步處理其他的一些非結構化的數據，綜合判斷，給出一個治療方案建議。」科大訊飛智慧醫療事業部總經理陶曉東在接受機器之心採訪曾說。科大訊飛的優勢是大量處理大數據的經驗，以及處理結構化和非結構化混合數據的經驗。

「依圖醫療是一家覆蓋全量醫學數據的公司。」方驄在大會發言中表示，「我們要做一個綜合的診療產品。」

二、商業模式的艱難探索

方正證券產業金融部董事醫療產業投資併購負責人姜天驕將落地分為三個大類：最淺層面的落定是產品落地、然後是商業模式落地，最後是盈利能力落地。

目前，大多數醫療 AI 公司都還沒有實現盈利模式落地。以最擁擠的醫學影像領域為例，絕大多數玩家都處在產品落地階段。

產品落地，一方面需要場景的真實性、和需求的剛性。「我們選定產品落地或者選定某一個方向，一個非常重要的因素是看東西能不能做到剛需。這是最最重要的，必須能解決剛需。」鹿曉亮告訴記者。「數據重要還是演算法重要，其實數據和演算法都不重要，數據和演算法結合起來，落地的應用場景還是最重要的。」方驄說。

另一方面，產品落地也需要技術實現。除了技術的穩健性、可靠性以及可提升性，業內專家對於產品和技術的認可，對於這個領域來說至關重要。

方驄告訴記者，一開始，沒有一家醫院用人工智慧產品時，落地 AI 產品確實是比較艱難。依圖跑了很多家醫院，未果。後來遇到依圖種子醫院的主任，希望 AI 能夠幫助改變科室目前的一些情況，比如患者太多影響到年輕醫生的科研。因為是免費，於是這家醫院抱著嘗試的心態使用了 AI 。

「第一家資源做起來了，第二階段開始複製，就是 GE、西門子、BD 模式，然後做直銷，推薦我們的產品。」方驄說。「這個模式走得非常成功。」

頂級三甲醫院都覆蓋後，公司開始輻射基層醫院。有兩種輻射途徑。一種是「口口相傳」，利用基層醫院參觀學習頂級醫院發現 AI 產品優勢的機會，推銷產品。第二種是總代理。「現在，我大概要花 20~30% 的時間，與渠道商溝通推薦事宜。」方驄說。

依照姜天驕的定義，商業模式落地包括測試收入流水和規模複製收入。我們實現了「現金流水測試，但還有到規模化複製收入。」方驄向記者透露。

目前，依圖科技與頂級三甲醫院的合作是免費的，但是，會對基層醫院「進行嘗試性收費。」方驄告訴記者。依圖科技還在探索多種收費模式，看哪種收費模式更容易被不同地區的基層醫院接受。「我覺得人工智慧跟醫療的結合，特別是在中國，基層醫院可能最需要，這個是人工智慧醫院做的最重要的一件事情。」鹿曉亮告訴記者。科大訊飛的輔助診療系統主要針對基層醫生，目前已對接了安徽省的 41 家縣級醫院。

但在談及商業模式落地時，鹿曉亮更加強調市場條件的不成熟。比如，醫生的服務沒有得到量化，AI 協助醫生的工作也無法被量化，很難推商業模式。

「 AI +醫療已經不僅僅是技術的問題，這個行業推動跟進步如果沒有政府部門來參與，如果沒有醫療機構主管部門的參與，如果沒有醫療機構的參與，這個行業的商業模式是不可能推動起來的。」鹿曉亮在演講中表示。據介紹，安徽衛計委已經在推動量化工作。比如做一次 CT，其中檢查多少錢，醫生閱片多少錢，很多地方開始明碼標價。

總的說來，與會人士均認為，很多醫療人工智慧公司面臨的最大問題就是商業模式問題。目前，2C 還不是太現實。絕大多數是和醫療機構合作。但是，如何與醫療機構合作，很多公司也都處於摸索中。

三、數據與人才的雙重挑戰

目前，估值很高的醫療 AI 初創公司，基本上都是研發驅動。單純的計算機視覺技術的壁壘，對做得好的公司來講，這個壁壘越來越沒有差異化。除了前面講到的商業模式， 企業的瓶頸在於如何獲取足夠豐富的醫療影像數據，如何完成準確的標註。

用來訓練模型的數據包含放射影像數據、眼底圖像數據、病理圖像數據、語音數據、電子病例文本數據等，由於目前國內尚未形成完整的數據歸屬權、使用權、隱私權等法規文件，所以，各個公司獲取數據的渠道和費用也不相同。李大韜在大會發言中提及，有企業曾談到病例成本的價格在 1000 人民幣到 10000 人民幣之間。

人工智慧數據處理中，80% 的時間都花在了數據預處理上。標註的準確性關乎結果的準確性，近兩年之內仍需要大量醫生去標註。

目前，依圖科技擁有 100 到 200 名醫生專門做標註。一部分是全職的，比如公司里有經驗的醫療顧問，不過跟多的是按工作量付費給醫院醫生。方驄告訴記者。

科大訊飛會挖來一些專家，據鹿曉亮介紹，比如，公司有影像科的專業醫生。不過，鑒於醫生離開體制很困難，訊飛正在推廣一個更重要的工作方式——特定專家團隊。「你可以留在體制內，加入到我們特聘專家團隊，加入某一個具體的項目。」鹿曉亮說。科大訊飛會為這種特聘專家提供日常薪資或者根據項目合作情況，設計比較靈活的薪酬體系。

據動脈網介紹，目前數據標註收費，CT 100 元，腦部 MR 大概是 500 元，眼底小於 10 塊，病理價格位於 30—50 元。

一個 AI 創業公司想要改變傳統行業，公司一定要有在深刻理解傳統領域的人。今年 4 月，訊飛宣布與中國醫學科學院北京協和醫學院合作，建一個醫學人工智慧研究中心，「現在在全球招聘一個這樣的跨界人才很難。」鹿曉亮感慨道。

四、細分市場最終格局可能會是「1+20」

與市場驅動型玩家不同，科大訊飛和依圖科技都屬於技術驅動型玩家，這類玩家也占醫療 AI 的大多數。不過，德摩資本董事長鄭立新在大會發言中提到，AI 出身的創業者比較容易走極端，醫療是專業性非常高的領域，到目前為止，醫療器械、醫療設備、醫療產業這一類創業者比較好。

「我相信訊飛最有機會做這個事情。」鹿曉亮告訴記者，醫療行業山頭林立，與協和做一個醫療影像，其他醫院不一定承認。

方驄也有類似看法，她說，「醫療行業是個高度碎片化的行業，數據獲取要一家一家地落實。方案也要一家醫院一家醫院的定製化。」而 BAT 偏向於做平台，能夠快速複製的商業模式。

至於完全白手起家、又想在這個行業做下去的創業公司，也有他們的競爭短板：資金與技術。「縱深度非常高的垂直的醫療行業，需要強大的資金支持。」方驄說。今年 3 月，依圖科技完成 3.8 億 C 輪融資。科大訊飛三大事業群，其中，教育事業群贏利最多。2016 年第三季度報告顯示，該公司營業收入 21.41 億元，同比增長 27.90%。

在技術上，沒有一個強大的演算法團隊的支持，也很難做到落地，然後做到跨醫院的這種複製性。依圖科技的核心技術力量依託於在安防、金融和零售的演算法，方驄告訴記者。此外，依圖的一個很大競爭優勢在於過往垂直領域的經驗。「我們在安防領域有長達五年多的積累，對非常深入的垂直行業，理解非常透徹。」方驄說，「第一步做軟體公司，接下來會做軟硬結合，與硬體綁定起來。」據方驄介紹，依圖科技也有晶元方面的合作與布局，要用多維產品線築起競爭壁壘。

在雲數據處理能力上，科大訊飛雲平台日交互次數已突破 40 億，強大的運算處理能力支持了高效的在線輔助診療， 基層醫生上傳的影像科大訊飛的醫學影像輔助診療系統可以在 1 秒鐘內完成診斷。

這背後是三大研究院研發能力的綜合支持，科大訊飛擁有三個研究院—— AI 研究院、大數據研究院和雲計算研究院，據鹿曉亮介紹，將訊飛品牌等各種整合資源能力包括進來，「我們希望整合一個大的開放平台。」在鹿曉亮看來，每一家公司都可以做單點突破但是做到真正的大規模應用很難，至少在醫療方面很難，「需要訊飛整合一個這種有代差的平台或者這種產品。」

人工智慧的細分市場最終格局到底如何？投資人通常將所有產業分為三類，其中一類是門戶模式贏家通吃，中間的是寡頭模式：1+20。「寡頭模式很常見，人工智慧的結果也是如此。」鄭立新在大會上表示。

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