編輯導(dǎo)語(yǔ)：隨著現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的不斷發(fā)展，在“互聯(lián)網(wǎng)+”、人工智能等新技術(shù)帶動(dòng)下，人工智能醫(yī)療出現(xiàn)并且造福著廣大醫(yī)生和病人。但同時(shí)，人工智能醫(yī)療也面臨著商業(yè)化困局。

為了能讓讀者們能快速的了解人工智能醫(yī)療這個(gè)行業(yè)，對(duì)人工智能醫(yī)療有個(gè)概念。所以在文章開篇我整理了一份AI在醫(yī)療領(lǐng)域的全景地圖，全景地圖內(nèi)容包含了應(yīng)用場(chǎng)景、應(yīng)用價(jià)值、相關(guān)企業(yè)、政策解析、技術(shù)現(xiàn)狀相等等。

目前是1.0版本如果有遺漏或者有更好的建議可以掃描全景地圖的二維碼聯(lián)系主編，一起共同完善。

一、價(jià)值

當(dāng)前AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用大部分都是在醫(yī)學(xué)影像行業(yè)，而它所帶來(lái)的最直觀的價(jià)值就是效率以及精準(zhǔn)度十倍甚至是百倍的提升。

就以肺結(jié)節(jié)醫(yī)學(xué)影像為例，起最大的價(jià)值就是當(dāng)醫(yī)生的工作量大的時(shí)候，對(duì)于3毫米以下的肺結(jié)節(jié)是比較難發(fā)現(xiàn)的，有了AI輔助之后，至少可以節(jié)約80%的重復(fù)性勞動(dòng)，原來(lái)醫(yī)生進(jìn)行篩查可能要花費(fèi)大量的時(shí)間，現(xiàn)在只需要醫(yī)生在做一次把關(guān)即可，并且可以有效的降低誤診率。

AI醫(yī)療之所以在人工智能行業(yè)將占市場(chǎng)規(guī)模的五分之一，很大一部分是因?yàn)獒t(yī)療具有廣泛的市場(chǎng)需求和多元業(yè)務(wù)趨向，擁有多元化的業(yè)務(wù)空間。

首先，對(duì)于數(shù)據(jù)來(lái)源比較全面，因?yàn)閷?duì)接的是醫(yī)院脫敏數(shù)據(jù)，而且用戶群體相對(duì)比較清晰。像一般的影像醫(yī)生都可以快速入手，但是對(duì)于影像分析來(lái)說(shuō)一般只是提供專家型的輔助作用，并不會(huì)直接給予醫(yī)學(xué)結(jié)果，最后的決策動(dòng)作還是需要醫(yī)生來(lái)操作。

在醫(yī)療行業(yè)還有特別大的價(jià)值，就是它的數(shù)據(jù)有很強(qiáng)的擴(kuò)展性，基本上能夠把深度學(xué)習(xí)做好，就可以擴(kuò)展到其他的應(yīng)用場(chǎng)景了，其實(shí)這樣就可以巧妙的解決初創(chuàng)企業(yè)后期的業(yè)務(wù)見頂問(wèn)題。

人工智能從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，就是運(yùn)用技術(shù)來(lái)解決醫(yī)療問(wèn)題。將有效的臨床醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化，然后進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，在相同的醫(yī)學(xué)案例中找到對(duì)應(yīng)的方案模型并給出標(biāo)準(zhǔn)，這種應(yīng)用的成功案例也是非常多的。

其實(shí)在我們?nèi)粘Ｉ钪芯陀泻芏郃I醫(yī)療的場(chǎng)景了，比如醫(yī)院導(dǎo)診的機(jī)器人，它可以根據(jù)你的疼痛部位進(jìn)行導(dǎo)診分診，再比如搜索引擎中的疾病解析以及解決路徑的匹配、搜索、問(wèn)答、客服這些都是人工智能應(yīng)用層面的實(shí)例。

沒(méi)有是人工智能解決不了的數(shù)據(jù)化流程，只不過(guò)人工智能是在用高成本上去體現(xiàn)醫(yī)學(xué)價(jià)值。

關(guān)于AI醫(yī)療我們從技術(shù)的攻克談到應(yīng)用場(chǎng)景，然后再?gòu)膽?yīng)用場(chǎng)景到用戶價(jià)值，再到現(xiàn)在的落地與商業(yè)化，剛開始兩年大家可能比較迷茫，但現(xiàn)在來(lái)看大部分企業(yè)都已經(jīng)比較清楚客戶的需求，包括整個(gè)行業(yè)的邏輯和大方向，接下來(lái)的問(wèn)題是如何加速商業(yè)化的腳步。

造血對(duì)于人工智能，一直以來(lái)都是不小的難題。

二、困局與破局

其實(shí)，無(wú)論是知識(shí)圖譜、影像識(shí)別等實(shí)現(xiàn)了從以往的人工輔助向更為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹悄馨l(fā)展，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域基本已經(jīng)在市場(chǎng)上成型。

以人工智能+醫(yī)院管理（CDSS）為例，CDSS是醫(yī)生在給患者看病時(shí)，運(yùn)用AI技術(shù)將多張化驗(yàn)單和檢查報(bào)告進(jìn)行知識(shí)對(duì)比與聯(lián)系，最后給予醫(yī)生一個(gè)診療建議，這實(shí)質(zhì)上是一個(gè)多變量分析過(guò)程。

其實(shí)騰訊、阿里都做了不少的功夫在里面，也落地了不少三甲醫(yī)院。但從目前醫(yī)院市場(chǎng)表現(xiàn)和評(píng)價(jià)來(lái)看，CDSS確實(shí)存在著一些問(wèn)題。

不難發(fā)現(xiàn)，從醫(yī)學(xué)影像到醫(yī)院管理，再到醫(yī)藥研究。拋開“口碑”不看，它們共同體現(xiàn)出的“時(shí)間成本”問(wèn)題更值得關(guān)注。

AI醫(yī)療其實(shí)一直以來(lái)都遇到了“時(shí)間成本”問(wèn)題，即培養(yǎng)跨界協(xié)作認(rèn)知的時(shí)間成本。其實(shí)最大的成本來(lái)自于人的認(rèn)知時(shí)間，包括客戶和企業(yè)之間的認(rèn)知、開發(fā)人員和醫(yī)療專家之間的認(rèn)知，資本與市場(chǎng)之間的認(rèn)知，之間的共通還需要一大段時(shí)間磨合。

目前最大的矛盾點(diǎn)就是資本已經(jīng)對(duì)AI醫(yī)療失去了耐心，如何解決這個(gè)問(wèn)題成為了行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。

我們都知道在這幾年時(shí)間從某種程度上來(lái)說(shuō)是醫(yī)療技術(shù)的一個(gè)前進(jìn)，但是單純用學(xué)術(shù)先進(jìn)的是沒(méi)有辦法建立產(chǎn)品或者商業(yè)模式的。資本要求的商業(yè)化核心是場(chǎng)景的落地問(wèn)題，為了能夠讓AI醫(yī)療“軟著陸”的同時(shí)又能向資本交代清楚落地節(jié)奏，分段式發(fā)展是最好的方法。

正是因?yàn)槿斯ぶ悄艿氖峭ㄟ^(guò)不斷優(yōu)化算法以及擴(kuò)大場(chǎng)景來(lái)維系整個(gè)行業(yè)的發(fā)展，隨著人工智能的“燒錢”標(biāo)簽越來(lái)越明顯，并且還未成熟適應(yīng)市場(chǎng)，對(duì)于資本輸血的AI醫(yī)療來(lái)說(shuō)，接下來(lái)的AI醫(yī)療創(chuàng)業(yè)者將背負(fù)更多壓力。

畢竟，目前的技術(shù)成熟度還未足夠，對(duì)接下來(lái)的人工只能所能帶來(lái)的拉動(dòng)醫(yī)療行業(yè)作用會(huì)減弱。尤其是，在2B模式下。

事實(shí)上，如果AI醫(yī)療的企業(yè)們以及接下來(lái)的要進(jìn)入到AI醫(yī)療的創(chuàng)業(yè)者們能夠盡快適應(yīng)并做好分段式落地的模式，對(duì)于資本來(lái)說(shuō)，這種分段式落地會(huì)變得有盼頭，所能實(shí)現(xiàn)的發(fā)展前景是極為可觀的。

將研發(fā)的過(guò)程中的，中間結(jié)果拿來(lái)商業(yè)化，做場(chǎng)景的擴(kuò)展進(jìn)行“軟著陸”，假大空的目標(biāo)并不是長(zhǎng)久之計(jì)。

短期內(nèi)只要把醫(yī)療客戶服務(wù)好，比如真正做好幫助醫(yī)院實(shí)現(xiàn)就診流程自動(dòng)化、極大地提高醫(yī)院管理效率這件事，比如說(shuō)幫民營(yíng)醫(yī)院精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，或者將現(xiàn)有的技術(shù)接口開放，讓更多的企業(yè)或者機(jī)構(gòu)來(lái)反哺技術(shù)的有效性，這就是AI醫(yī)療分段式發(fā)展要做到的事情。

并不是做了一個(gè)醫(yī)學(xué)影像，就把所有的疾病提前篩查都做了，就是成功的。

對(duì)于2B商業(yè)化而言，步驟分為四步，技術(shù)驗(yàn)證、單業(yè)務(wù)樣板實(shí)驗(yàn)、單業(yè)務(wù)市場(chǎng)驗(yàn)證、復(fù)制模式，才是最穩(wěn)妥的做法。

客觀來(lái)看，無(wú)論是商業(yè)化或可復(fù)制作為重點(diǎn)或亮點(diǎn)，都是無(wú)可厚非的操作。但如果落地之后的市場(chǎng)表現(xiàn)較為平平，用戶的評(píng)價(jià)或許會(huì)直接轉(zhuǎn)移到技術(shù)不成熟身上，則會(huì)對(duì)口碑形成消耗。快速落地這其實(shí)可以看作是對(duì)AI醫(yī)療口碑的一種消耗。

所以，對(duì)于接下來(lái)AI醫(yī)療如何商業(yè)化來(lái)說(shuō)，如何在加速推動(dòng)分段式發(fā)展的同時(shí)盡可能加快建立有效的數(shù)據(jù)閉環(huán)成為了最大的關(guān)鍵所在。同樣，把控好業(yè)務(wù)的邊界以及時(shí)間節(jié)奏，場(chǎng)景位置，也是人工智能能夠商業(yè)化的核心。

#專欄作家#

羅福如，微信公眾號(hào)：HPM News，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。前?？挡┦柯?lián)合創(chuàng)始人兼產(chǎn)品總監(jiān)，阿里高級(jí)產(chǎn)品專家。涉及智慧醫(yī)療領(lǐng)域需求產(chǎn)品化5年，致力于智慧醫(yī)療領(lǐng)域產(chǎn)品體驗(yàn)設(shè)計(jì)以及新商業(yè)模式研究。

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