中國醫療投資需要怎樣的人工智能

隨著人工智能技術與互聯網醫療的逐步發展，AI+醫療形成的產業鏈也逐步走向成熟，在應用領域也是碩果累累。通過分析全球AI+醫療產業鏈可知，產業鏈結構總體呈現倒金字塔形態：大公司布局偏重底層建設，例如IBM、穀歌、微軟、百度已率先發布AI+醫療戰略；而小公司偏重具體場景的應用，例如全球近百家投資於AI+醫療的公司側重於探索和風險管理、藥物挖掘、健康研究、醫學影像與診斷、虛擬助理等11個具體領域。其中，中國AI+醫療產業的產業鏈雛形已初現，在通用技術、算法和計算能力等底層建設方麵已聚集一批公司，而目前產業鏈的短板是數據，也是行業爆發的關鍵。

AI技術優勢明顯，能夠改善醫療領域的眾多痛點，AI與醫療相結合在中國的發展值得期待。感知、探索推理和運動控製是AI技術的核心能力，其最大優勢是運算能力的高效。AI能夠有效提升工作效率、大量釋放醫療生產力，在解決醫療行業資源不足、成本高、周期長等劣勢方麵價值突出，未來看好AI技術在醫療應用領域的快速發展。

醫療與人工智能結合的初級產物----掛號時代已過，那麼在當下中國，麵對醫療大數據應用政策出台，政策利好行業發展的的情境下，投資AI+醫療市場需要注意哪些要素？

第一，應用於哪些領域的項目產品最具投資價值

目前AI技術廣泛應用於在各個醫療細分領域，選擇最具投資價值的AI+醫療投資領域是前提。AI+輔助診領域通過AI的機器人、自然語言處理、圖像識別和專家係統等技術來模擬真實醫學者的診斷，能夠在快速、高效、精準的診斷後，提供針對性的治療方案；AI+醫學影像通過AI的圖像識別、深度學習等技術來進行醫學影像分析、處理和診斷，極大的提高了醫學影像的分析診斷效率和準確度，解決了放射科醫護人員短缺的難題；AI+藥物挖掘領域通過AI的計算機模擬過程，科學的預測了藥物療效、活性，縮短了藥品從研發到投入生產的周期，降低了研發成本和費用；AI+健康管理領域運用AI豐富的場景假設技術，為人們提供全麵的醫療健康管理方案，擴大了醫療營業範圍，增強盈利能力。

典型案例：

幾乎所有的AI+醫療細分領域都有成功的案例，對AI+輔助診療領域而言，最值得中國借鑒的莫過於IBM Watson腫瘤輔助治療平台。Watson運用AI+輔助診療模式在收納海量信息，包括200多種教科書、3000多份醫學期刊及近1500萬頁關於腫瘤治療文字的同時，還吸收了美國綜合癌症網絡發布的臨床指南。該平台能在幾秒鍾之內篩選數十年的150萬份患者病曆記錄和治療效果，為醫生提供可選擇的循證診療方案。

目前，全球癌症治療領域排名前三的醫院都在應用Watson係統，並且2016年8月，IBM宣布在中國醫科大學附屬第四醫院和國內中山大學附屬腫瘤防治中心等21家國內醫院建立該AI係統平台，以期利用AI+輔助診療平台緩解腫瘤診治難題，為中國腫瘤患者帶來福音。

第二，項目是否有持續盈利的商業模式

AI技術初級階段的掛號等服務科技含量並不高，並且初級階段下通常是以犧牲利潤為代價，來博取AI+醫療的噱頭，該階段必將遭到淘汰，隨著工智能的升級發展，AI+醫療可以利用智能診療係統幫助醫生來診斷、通過人工智能收集數據進行基因測序、用人工智能的方法進行新藥研發和測試等，利用有限的醫療器械、匱乏的醫護資源來最大限度的服務中國龐大的患者群體，同時實現AI+醫療持續盈利的商業模式.

典型案例：

以網絡掛號作為初級階段進入AI+醫療領域的微醫集團（原名掛號寶），經過一年的升級轉型，例如將縣級互聯網醫院升級為醫聯體，與12000個的基層藥品點、3萬家智慧藥店合作，利用AI平台為患者進行健康管理等升級商業模式，去年盈利已高達8億。

第三，建設的AI+醫療平台的流量是否有可增長性

醫療與人工智能的發展經過了以下曆程：首先是低級的信息化階段，如醫院內部信息共享，主要為處方、結算、病人檔案、醫護人員工作等；然後是初級的醫療互聯網階段，將患者和院方的醫療信息共享，如掛號和線上診斷業務；接下來是升級的醫療互聯網階段，能夠對病人的數據進行不斷的追蹤監控，實現了長期個性化對患者健康狀況的連續記錄；接下來AI+醫療平台將經曆升級的流量持續增長的醫療智能化階段。

典型案例：

流量持續增長的案例主要包括百度醫療大腦、美樂醫等項目，該模式下建設的人工智能醫療平台具有極大的診療能力，包括疾病的預測防範、普通疾病的日常診治、疑難病情的精準分析，該平台極大的豐富了人們的健康認知，全麵係統的對人們的健康進行持續監管，在居民中不斷的推廣開來，預測診流量將處於持續增長狀態。