誕生于1956年的人工智能在經(jīng)歷了技術驅(qū)動和數(shù)據(jù)驅(qū)動后，已經(jīng)進入了場景驅(qū)動的發(fā)展階段。金融、汽車、醫(yī)療、零售、教育等被視為AI應用前景最可觀的領域。

其中，醫(yī)療已經(jīng)成為AI創(chuàng)投中熱度最高的應用領域之一。前瞻研究院數(shù)據(jù)顯示，2018年前三季度，國內(nèi)AI醫(yī)療領域共有39家公司披露完成融資，融資案例數(shù)量同比增長21.88%；披露融資金額的18家公司共計融資約26.2億元，披露融資總規(guī)模同比增長128.42%?！爱斍癆I基礎設施已經(jīng)很完善了，我們很看好其在影像、文本、診療、藥物研發(fā)等醫(yī)療領域的應用?！边h毅資本合伙人楊瑞榮介紹。

因此，大部分創(chuàng)業(yè)者和投資人對于AI醫(yī)療產(chǎn)品拿到三類醫(yī)療器械證、可以落地輔助診斷的進度十分樂觀?！敖衲昴甑谆蛎髂昴瓿酰瑧摼蜁幸慌精@批”，一位不愿意透露姓名的業(yè)內(nèi)人士向創(chuàng)業(yè)邦透露。2016年至今，越來越多的資本涌入AI醫(yī)療賽道，「聞風」而至的創(chuàng)業(yè)者亦隨之增多。

在楊瑞榮看來，中國醫(yī)療發(fā)展的三大驅(qū)動力包括消費升級、技術應用以及政策。其中，AI、基因測序等技術已經(jīng)發(fā)展到較為成熟的階段，可以給醫(yī)療帶來很大的機會，而中國各類疾病患者的數(shù)量則讓每個細分領域的市場規(guī)模較國外更為可觀。聚集了最多人和錢的領域便是AI+醫(yī)學影像。一方面，智能影像識別技術發(fā)展較快；另一方面，醫(yī)學影像是現(xiàn)代醫(yī)學最重要的臨床診斷和鑒別診斷工具，接近70%的臨床診斷需借助醫(yī)學影像。

而工作內(nèi)容重復性強、效率低的影像科對AI需求迫切?！拔磥?，影像科在整個醫(yī)療中會發(fā)揮重要的作用，因為它會成為整個診斷流程的數(shù)據(jù)中心”，匯醫(yī)慧影高級合伙人王捷曾在創(chuàng)業(yè)邦年會上介紹，“目前我國醫(yī)學影像數(shù)據(jù)的年增長率約為30%，而放射科醫(yī)師數(shù)量的年增長率約為4.1%，而且培養(yǎng)一名影像科醫(yī)生的周期非常長，平均在8年以上，因此影像醫(yī)生缺口巨大”。

熱錢催生了更多的創(chuàng)業(yè)公司，寒冬則讓競爭加劇。過去，大量資本進入AI醫(yī)療領域搶奪項目，越來越多的公司出現(xiàn)，估值水漲船高。但AI醫(yī)療研發(fā)及銷售、市場成本較高，同時，多數(shù)公司尚未找到清晰的商業(yè)模式，不得不靠“燒錢”研發(fā)、推廣。

另有部分公司選擇進軍乳腺疾病領域。乳腺癌已經(jīng)成為中國女性發(fā)病率第一高的疾病。國家癌癥中心公布的全國癌癥統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2014年全國女性乳腺癌新發(fā)病例約27.89萬例，占女性惡性腫瘤發(fā)病的16.51%，位居女性惡性腫瘤發(fā)病第1位。目前，乳腺X線攝影、超聲、MRI等影像技術已成為乳腺癌全周期診療的重要手段，但在醫(yī)療影像領域，卻存在著醫(yī)生供需缺口大、進入門檻高、醫(yī)療資源分布不均衡、數(shù)據(jù)量急速增長等難題。

巨頭騰訊旗下的優(yōu)圖實驗室將超聲AI研究首先應用到了乳腺腫瘤篩查上。實驗室醫(yī)療負責人鄭冶楓曾在采訪中介紹，這一病種對于AI的需求要是比較迫切的，比如發(fā)病率極高、需要提高篩查效率等。匯醫(yī)慧影也是進入乳腺疾病領域的玩家之一。去年11月獲得英特爾投資和芯動能投資的戰(zhàn)略投資時，據(jù)創(chuàng)始人兼CEO柴象飛介紹，匯醫(yī)慧影已形成了從科研到臨床的多條產(chǎn)品線，涉及篩查、診斷、治療各個方面，覆蓋病種包括胸部CT防漏診斷、乳腺鉬靶檢測等10多項常見癌癥等。

同時，匯醫(yī)慧影在單病種上實現(xiàn)了智能篩查、智能決策、預后預測、隨訪的全流程覆蓋，形成了多模態(tài)和全影像數(shù)據(jù)鏈，對應的落地產(chǎn)品包括主動脈夾層人工智能研究平臺和人工智能乳腺全周期健康管理系統(tǒng)。從結果上來看，這些“另辟蹊徑”的公司更容易與醫(yī)院達成合作，也更為資本青睞。

對AI醫(yī)療公司來說，產(chǎn)品只是一個底層設施。更快實現(xiàn)商業(yè)化、搶占更大的市場才是公司活下去的必要條件，也是資本現(xiàn)階段最為關注的問題之一。不過，醫(yī)療本就是一個慢行業(yè)，人工智能也需要長研發(fā)周期、高研發(fā)成本，快速完成審批使AI醫(yī)療產(chǎn)品落地并不現(xiàn)實。據(jù)馬春娥介紹，一年打造產(chǎn)品、一年準備臨床試驗、一年注冊，AI醫(yī)療企業(yè)申證至少也得需要三年的時間。

同時，經(jīng)過三年多的發(fā)展，AI醫(yī)療公司大多仍處于打磨產(chǎn)品的階段，醫(yī)院的付費意愿并不高。為此，探索商業(yè)模式成為了當下AI醫(yī)療公司發(fā)展的主旋律。一方面，AI醫(yī)療公司尋求與更多醫(yī)院合作，以收集更多高質(zhì)量的數(shù)據(jù)訓練深度學習模型。在此基礎上，不斷提高產(chǎn)品的診斷正確率，從為醫(yī)院“錦上添花”到“雪中送炭”，切實滿足醫(yī)生對效率提升的需求，以提升醫(yī)院付費意愿。

另一方面，數(shù)坤科技、匯醫(yī)慧影等已經(jīng)進入臨床階段的公司正在通過并行多產(chǎn)品線在更多的醫(yī)療細分領域進行技術創(chuàng)新，以此尋找更多的盈利模式?！叭斯ぶ悄芷髽I(yè)前期在人才、數(shù)據(jù)、客戶資源等各方面的投入很大，所以盈利是要有一個周期的。隨著企業(yè)的產(chǎn)品越來越多，價值也就會越來越大，因為產(chǎn)品研發(fā)的效率肯定是成本遞減的?！瘪R春娥表示。

如何保證數(shù)據(jù)的有效性，爭取盡早通過CFDA審批，也是各AI醫(yī)療公司的當務之急。這也對公司的市場能力提出了更為嚴苛的要求。此外，更多創(chuàng)業(yè)者的目光瞄向了基層市場。三甲醫(yī)院在AI醫(yī)療公司的搶奪下，已趨于飽和；而基層醫(yī)療市場數(shù)據(jù)量大，醫(yī)療資源更為不足，分級診療的推動也讓這一市場煥發(fā)了新的生機。