發(fā)布日期：2017-06-23
2017年6月22日，由清科集團(tuán)主辦的《2017投資界大健康投資峰會(huì)》在上海如期舉行，峰會(huì)邀請(qǐng)了中國(guó)最具代表性的大健康領(lǐng)域的企業(yè)高管與著名機(jī)構(gòu)合伙人共同探討產(chǎn)業(yè)投資趨勢(shì)，明晰細(xì)分行業(yè)的發(fā)展前景。 本次峰會(huì)上，在同渡資本創(chuàng)始管理合伙人吳容暉的主持下，初見(jiàn)醫(yī)療創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼首席科學(xué)家陳浩，盤古創(chuàng)富合伙人劉凱，高特佳投資集團(tuán)執(zhí)行合伙人鈕宏武，橙意家人創(chuàng)始人張丹，中科博銳總經(jīng)理張?chǎng)?，好人生CEO 章智云進(jìn)行了以“互聯(lián)網(wǎng)和人工智能開(kāi)啟醫(yī)療新時(shí)代”為主題的圓桌討論。以下為討論實(shí)錄，經(jīng)投資界整理。 主持人吳容暉：我們今天提到兩種技術(shù)，一種是互聯(lián)網(wǎng)，一種是人工智能?；ヂ?lián)網(wǎng)對(duì)于醫(yī)療健康的影響很早就開(kāi)始了，真正熱起來(lái)是在2013年、2014年，但是經(jīng)歷2015年以后很快地進(jìn)入寒冬的階段，我想請(qǐng)幾位嘉賓分享一下過(guò)去互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的思考。 鈕宏武：互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在過(guò)去的一二十年里得到了飛速的發(fā)展，對(duì)整個(gè)醫(yī)療健康領(lǐng)域里也有很大的促進(jìn)?；ヂ?lián)網(wǎng)在醫(yī)療領(lǐng)域的這股熱潮在2013、2014年的時(shí)候達(dá)到了頂點(diǎn)，但是后來(lái)逐漸地沉寂下來(lái)，我想這和中國(guó)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的特點(diǎn)有很大的關(guān)系。 互聯(lián)網(wǎng)在這個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用還沒(méi)有達(dá)到能夠符合產(chǎn)業(yè)要求的程度，但是隨著近年來(lái)的人工智能技術(shù)的發(fā)展，我相信很快會(huì)迎來(lái)新一輪的互聯(lián)網(wǎng)和智能化醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)的新高潮。不管互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用的程度如何，應(yīng)該說(shuō)已經(jīng)改變了我們生活的方方面面。舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，我們過(guò)去掛號(hào)都是需要大家親身到醫(yī)院去，但是通現(xiàn)在過(guò)互聯(lián)網(wǎng)能很便利的實(shí)現(xiàn)。 互聯(lián)網(wǎng)工具應(yīng)用以后可以很大程度上改進(jìn)醫(yī)院資源相對(duì)短缺或者分布不均勻的情況，使得邊遠(yuǎn)地區(qū)的病患能夠獲得大城市大專家的治療意見(jiàn)?，F(xiàn)在很多的遠(yuǎn)程診斷都是很好的工具，相信隨著互聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，會(huì)帶來(lái)更多的在醫(yī)療健康領(lǐng)域里的革命性的應(yīng)用。但是，技術(shù)的進(jìn)步、人們就醫(yī)習(xí)慣的改變都需要一個(gè)過(guò)程。 章智云：我認(rèn)為無(wú)論是互聯(lián)網(wǎng)還是人工智能，只是技術(shù)的變遷，對(duì)任何人來(lái)說(shuō)都是載體，既不要太過(guò)于神化技術(shù)本身，也不要妖魔化技術(shù)本身。就像最早的時(shí)候是傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)，今天是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，未來(lái)往下是移動(dòng)智能的變遷。最終可能會(huì)落實(shí)到各種的技術(shù)是否能夠帶來(lái)本質(zhì)上的價(jià)值。 好人生是一家做整合式健康醫(yī)療服務(wù)的機(jī)構(gòu)，但我們更多的是從保險(xiǎn)的視角來(lái)做健康服務(wù)產(chǎn)業(yè)鏈的整合，，但健康險(xiǎn)是薄利型的產(chǎn)品，所以過(guò)去幾年我們也用了人工智能的方式提高效率和降低成本。支付寶錢包中的醫(yī)療服務(wù)板塊一個(gè)叫智能瘟疹就是好人生開(kāi)發(fā)并且用API的方式推出的。 我們做過(guò)對(duì)比，患者看以前用我們的技術(shù)做了分診分科，和實(shí)際的吻合率達(dá)到了90%以上。在醫(yī)院場(chǎng)景下，醫(yī)生面對(duì)的很多問(wèn)題是重復(fù)性的，我們可以把患者的癥狀一塊兒提供給醫(yī)生。我們現(xiàn)在產(chǎn)品線上人工需要去干預(yù)的部分特別少，對(duì)比原來(lái)的輕問(wèn)診可以減少80%的人力。無(wú)論是互聯(lián)網(wǎng)還是人工智能，未來(lái)都是載體。 張?chǎng)危何覀冎霸贏I方面有很前沿的研究，早期的研究算法在國(guó)際上很有影響力。我自己是醫(yī)學(xué)的背景，所以想把好的技術(shù)真正在臨床應(yīng)用起來(lái)。AI這一塊兒我也一直跟蹤著前沿的報(bào)道，從科研工作的角度來(lái)看，這里面有兩個(gè)要點(diǎn)。 以人工智能為輔助做醫(yī)療做健康，一個(gè)要點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)非常好的大數(shù)據(jù)。這個(gè)好有兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，一個(gè)是這里面的數(shù)據(jù)能非常契合地滿足我們針對(duì)的特定的疾病或者是健康問(wèn)題；另外數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)是這個(gè)數(shù)據(jù)要足夠地寬泛，能覆蓋我們?cè)趹?yīng)用中見(jiàn)到的很多類型。這樣形成的大數(shù)據(jù)才能真正地讓AI實(shí)現(xiàn)健康的輔助問(wèn)診或者說(shuō)疾病的診斷、治療。 另外，無(wú)論是人工智能還是之前的互聯(lián)網(wǎng)，我們想把它應(yīng)用于健康或者是醫(yī)療，離不開(kāi)前端的監(jiān)測(cè)設(shè)備，如果把精力都投入在AI算法或者說(shuō)應(yīng)用上而忽視了對(duì)前端監(jiān)測(cè)應(yīng)用的研發(fā)，將來(lái)的技術(shù)仍然會(huì)面臨著無(wú)本之木的困境。 如果想把AI真正應(yīng)用于健康和醫(yī)療，一個(gè)是要把數(shù)據(jù)管理好，真正形成很快標(biāo)準(zhǔn)的科學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)；同時(shí)有前端的監(jiān)測(cè)設(shè)備，可以給AI提供追要的素材，讓它在相關(guān)的領(lǐng)域能夠有一些深入的分析。這樣才能把人工智能的技術(shù)發(fā)揮到極致，滿足我們未來(lái)希望它達(dá)到的目的。 張丹：提到人工智能的時(shí)候我有兩個(gè)觀點(diǎn)，人工智能在國(guó)內(nèi)一個(gè)非常好的應(yīng)用場(chǎng)景是普惠醫(yī)療。我們國(guó)家醫(yī)療匱乏，人工智能非常方便的真正成為基層醫(yī)療的輔助診斷工具。 我們?cè)谶@中間解決了兩個(gè)問(wèn)題，第一是我們現(xiàn)在做的COPD慢阻肺的部分，以前診斷發(fā)病率14%，大部分的病人是沒(méi)有被診斷的?；鶎俞t(yī)院不會(huì)有這樣的設(shè)備，因?yàn)榉尾扛渌谋O(jiān)測(cè)是不一樣的，血壓一伸手就能測(cè)。所以在里面做了兩個(gè)分級(jí)，我們?cè)诤笈_(tái)做AI自動(dòng)化的分析，很快地回傳給醫(yī)生，所以可以在后臺(tái)每天處理上千份的報(bào)告，這樣可以把大量基層的診斷工具發(fā)揮出來(lái)。 劉凱：我們主要是在三個(gè)方向，互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療健康還有新興技術(shù)。我個(gè)人的背景是學(xué)計(jì)算機(jī)的，所以我主要是談一下技術(shù)對(duì)行業(yè)的促進(jìn)作用或者說(shuō)相關(guān)性。剛剛吳總也提了2014年開(kāi)始互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、移動(dòng)醫(yī)療非常的火，這兩年可能又遭遇到一些“寒潮”，這個(gè)是行業(yè)的常態(tài)。 為什么是常態(tài)呢？因?yàn)獒t(yī)療健康是特別謹(jǐn)慎的行業(yè)，所以大家懷著熱情把新技術(shù)應(yīng)用的時(shí)候遇到行業(yè)的謹(jǐn)慎，必然會(huì)大浪淘沙，很多企業(yè)會(huì)經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的篩選才能真正地堅(jiān)持下去。 今年人工智能在很多比較細(xì)分的領(lǐng)域戰(zhàn)勝了人類，取得了巨大的成果。這也是技術(shù)積累到了一定的階段，人工智能取得成功需要三方面，一方面有大量的數(shù)據(jù)包括各種設(shè)備（車輛設(shè)備、智能設(shè)備）。第二是有很好的計(jì)算資源，以前的云計(jì)算。第三是很好的算法和深度學(xué)習(xí)。 人工智能應(yīng)用到醫(yī)療領(lǐng)域像醫(yī)療影像的識(shí)別已經(jīng)超過(guò)了自身醫(yī)生的水平，錯(cuò)誤率已經(jīng)很低了。人工智能在很多細(xì)分的領(lǐng)域?qū)?huì)取得很大的成就，會(huì)大大地緩解國(guó)內(nèi)醫(yī)療資源不均或者不夠的情況。還有一個(gè)領(lǐng)域是人工智能最擅長(zhǎng)的，人腦解決不了的疑難雜癥，很多醫(yī)生是靠經(jīng)驗(yàn)，沒(méi)有見(jiàn)過(guò)的話就是沒(méi)有辦法解決。人工智能通過(guò)大數(shù)據(jù)計(jì)算可以從海量的案例里面幫助解決。 陳浩：我們公司專注于醫(yī)療影像的智能化分析，我個(gè)人在博士期間一直做人工智能在醫(yī)學(xué)影像中的應(yīng)用，所以也積累了很多年的人工智能的技術(shù)。剛才談到數(shù)據(jù)的積累和技術(shù)的積累，所以在評(píng)價(jià)人工智能對(duì)這一波行業(yè)影響的時(shí)候先提三個(gè)背景。 第一是、放射科數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)量是30%，而影像科醫(yī)生的增長(zhǎng)量是1.3%，所以矛盾是加劇的，放射科醫(yī)生的增長(zhǎng)趨勢(shì)是跟不上數(shù)據(jù)量的。 第二是病理科，我們國(guó)家現(xiàn)在有9000名有臨床執(zhí)照的醫(yī)生，但是缺口按照美國(guó)的標(biāo)準(zhǔn)是達(dá)到3到4萬(wàn)的，所以在供需矛盾上是非常突出的。 第三是質(zhì)量的問(wèn)題，我們知道醫(yī)療資源分配不集中，像301、協(xié)和的資源比較集中，但是在基層醫(yī)院鄉(xiāng)鎮(zhèn)縣醫(yī)生的資源不是特別好。 我覺(jué)得人工智能是有希望能夠緩解矛盾，并且為量的問(wèn)題提供出口。剛才劉總提到人工智能落地在實(shí)際場(chǎng)景中的幾個(gè)要素我是非常同意的，但是我想更加細(xì)微詳細(xì)地解釋一下，我認(rèn)為是有四方面的。 第一是高質(zhì)量的結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。我們公司現(xiàn)在和20多家三甲醫(yī)院在10個(gè)模塊上的基礎(chǔ)之上構(gòu)建高質(zhì)量的結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。 第二是先進(jìn)性的算法。因我們之前處理了200GB的病理科的數(shù)據(jù)，推動(dòng)影像的算法可以在3分鐘之內(nèi)處理一個(gè)人的數(shù)據(jù)，但是按照以前的算法來(lái)說(shuō)十幾分鐘甚至一個(gè)小時(shí)都處理不完。 第三是高性能的數(shù)據(jù)平臺(tái)。我們目前也已經(jīng)布置了100多塊顯卡的計(jì)算影像平臺(tái)，目前來(lái)說(shuō)還是有一定的瓶頸的。盡管我們花了大的精力去提高算法，處理200GB的數(shù)據(jù)仍需要一個(gè)月，所以在數(shù)據(jù)上還需要做積累進(jìn)行改進(jìn)和突破的。 第四方面是要跟細(xì)分領(lǐng)域的行業(yè)在某種疾病的分析和診斷緊密地結(jié)合，這一點(diǎn)顯得尤其重要。 主持人：兩年前看了一批創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目，用互聯(lián)網(wǎng)改造醫(yī)療健康，今年我們收到同樣的項(xiàng)目，大部分都已經(jīng)改成了人工智能改造醫(yī)療和健康，就是包裝換了用人工智能的詞來(lái)吸引注意力。嘉賓能跟大家分享一下作為最前沿的觀察者，這個(gè)方向上的判斷是什么，預(yù)測(cè)一下人工智能+醫(yī)療健康會(huì)像互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療一樣那么大的起伏嗎？人工智能改變醫(yī)療健康最可能的點(diǎn)是什么？ 陳浩：首先人工智能肯定帶來(lái)積極的影響，但是以我在行業(yè)中的觀察，覺(jué)得這一波還是過(guò)熱了。如果一個(gè)好的技術(shù)能夠在未來(lái)帶來(lái)積極的影響，在這個(gè)階段我們更重要的應(yīng)該是呵護(hù)它而不是受行業(yè)的影響過(guò)度地去捧熱它，應(yīng)該保持比較理性的態(tài)度，能夠真正關(guān)注對(duì)醫(yī)療的某些細(xì)分領(lǐng)域帶來(lái)革命性的變化。 我個(gè)人的觀點(diǎn)最容易切入的應(yīng)該是勞動(dòng)密集型的行業(yè)，這些是計(jì)算機(jī)容易替代的，而且是比較擅長(zhǎng)的。以醫(yī)療行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域病理科為例，當(dāng)然疑難雜癥還是需要重點(diǎn)把關(guān)的，而對(duì)于常見(jiàn)病種，對(duì)醫(yī)生來(lái)說(shuō)不需要特別高的技術(shù)含量，但是由于問(wèn)題的性質(zhì)決定了計(jì)算機(jī)適合做這些事情，讓醫(yī)生做更有價(jià)值的事情。 劉凱：比如說(shuō)影像監(jiān)測(cè)、遠(yuǎn)程醫(yī)療、新藥研發(fā)、智能護(hù)士這些領(lǐng)域，都有人工智能的探索，我個(gè)人比較看好的是陳博士講的圖象識(shí)別領(lǐng)域。非醫(yī)療圖象的識(shí)別也取得了很多的成功，識(shí)別的準(zhǔn)確率很多已經(jīng)高于正常人眼的識(shí)別率。在醫(yī)療影像這一塊兒照CT或者說(shuō)動(dòng)態(tài)的鏡會(huì)產(chǎn)生大的圖象或者視頻，這些是靠醫(yī)生、人眼、肉眼識(shí)別很小病灶，可能沒(méi)有計(jì)算機(jī)處理的快，因此這個(gè)領(lǐng)域可能會(huì)率先地跑出來(lái)，進(jìn)入到使用。 張丹：人工智能就是工具，就像現(xiàn)在很多的直播平臺(tái)就是工具，說(shuō)互聯(lián)網(wǎng)顛覆醫(yī)療是不對(duì)的。人工智能不是讓醫(yī)生下崗，是讓他做更多的疑難雜癥的操作。曾經(jīng)有衛(wèi)計(jì)委的主任講過(guò)一個(gè)人工智能做的好的縣，他給鄉(xiāng)村醫(yī)生做了輔助系統(tǒng)，大大地提高了診斷率。我們的基層有很大的機(jī)會(huì)，所以我覺(jué)得人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域大有可為。 張?chǎng)危喝斯ぶ悄茉趧趧?dòng)力密集行業(yè)肯定能發(fā)揮很大的作用，在某種程度上能夠?qū)崿F(xiàn)代替。另外如果把人工智能跟傳感器結(jié)合，沒(méi)準(zhǔn)能尋找一些新的應(yīng)用。因?yàn)槲覀兡壳澳芸吹降膽?yīng)用是有限的，如果能夠發(fā)掘新的應(yīng)用也許也能給AI帶來(lái)新的機(jī)會(huì)，要去嘗試找各種應(yīng)用才能把AI的特點(diǎn)發(fā)揮到極致。 章智云：我還是之前的觀點(diǎn)，人工智能也好、大數(shù)據(jù)也好未來(lái)都不會(huì)考慮它有沒(méi)有必要，它未來(lái)可能就是基礎(chǔ)設(shè)施，你在每一個(gè)行業(yè)當(dāng)中可能得會(huì)應(yīng)用到這個(gè)工具或者載體。 至于在哪個(gè)環(huán)節(jié)當(dāng)中會(huì)有爆發(fā)，一種是像剛剛張總提到的分期診療，還有是在技術(shù)層面像說(shuō)到的精準(zhǔn)治療是基于大量的技術(shù)的部分也會(huì)有發(fā)展空間。未來(lái)不會(huì)是非常神奇的試點(diǎn)，是跟人息息相關(guān)的。未來(lái)人工智能也是一樣的，在各個(gè)行業(yè)都中都必須有這個(gè)思維，有這樣的技術(shù)手段，就像城市要發(fā)展必須要有高速公路一樣。 提問(wèn)：由AI的技術(shù)讀取醫(yī)療影像產(chǎn)生的醫(yī)療風(fēng)險(xiǎn)和醫(yī)療漏診的責(zé)任怎么劃分？ 主持人：我們也看過(guò)大量項(xiàng)目，現(xiàn)在這個(gè)階段還是輔助的作用，最后拍板的還是醫(yī)生。因?yàn)闄C(jī)器有它的特性，在針對(duì)某一個(gè)病人的癥狀和監(jiān)測(cè)結(jié)果下結(jié)論這一點(diǎn)上它的速度是沒(méi)人能比的，他引的文獻(xiàn)的個(gè)數(shù)和新穎性，甚至幾分鐘前剛出來(lái)的它就已經(jīng)知道了，所以在這些方面是機(jī)器特別擅長(zhǎng)的地方。我覺(jué)得人擅長(zhǎng)的是創(chuàng)造性和非常強(qiáng)的綜合判斷能力，這兩點(diǎn)結(jié)合會(huì)讓診斷上一個(gè)新的臺(tái)階。但如果完全取代醫(yī)生，我相信主流的觀點(diǎn)還是持否認(rèn)的態(tài)度。顛覆傳統(tǒng)醫(yī)療，目前聽(tīng)到的聲音還是感覺(jué)有生之年很難實(shí)現(xiàn)。 劉凱：這個(gè)問(wèn)題好像自動(dòng)駕駛，比如說(shuō)特斯拉完全自動(dòng)駕駛無(wú)人駕駛，但是它現(xiàn)在出了事以后責(zé)任是特斯拉還是司機(jī)？還有就是取決于監(jiān)管，不允許你無(wú)人駕駛，那就由司機(jī)來(lái)負(fù)責(zé)。如果現(xiàn)在給醫(yī)生監(jiān)管，最后還是得醫(yī)生簽字。
來(lái)源：投資界
