7月9日，由世界人工智能大会组委会办公室指导，亿欧EqualOcean主办，上海交通大学产业经济研究中心、上海市人工智能行业协会、上海市人工智能学会支持的2021世界人工智能大会“AI商业落地论坛”在上海圆满举行。

强联智创（北京）科技有限公司创始人兼董事长秦岚现场带来了《医疗AI商业化之路初探》的主题演讲。

1. 医疗行业具有高壁垒、强监管的特点。很多医疗产品必须经过地方药监局、国家药监局的严格审批，才可以用于患者治疗。

2. AI商业化落地1.0时代，大多公司选择技术简单、有大量数据可供训练的肺结节筛查技术。

3. 2.0时代关注在技术基础上突破医疗场景，思考医生和医院的痛点。

4. 医疗场景落地面临两种挑战：一是使用者和付费方诉求不同；二是决策落实时会对不同对象产生影响，这些影响的差异很大。

5. 3.0时代，AI的作用从效率提升转变为创造新价值，监管逐渐放开，商业化落地迎来更好发展。对医疗AI最大的挑战是，不同的商业场景下商业逻辑是否可以统一，是否可以找到付费人、影响付费的人。

今天我想和大家分享一下“医疗AI”，以“医疗、商业”的思路切入AI。

医疗为什么是朝阳行业？面对生老病死，我们肯定会遇到健康问题。除了社会面临人口老龄化，现在年轻人压力巨大，让很多曾经老龄化的疾病有非常明显提前的趋势。

我本人是医学背景出身，在脑血管病、神经领域，我从读书到工作以及出来创业已经有将近二十年的经验。读书期间，我在神经内科研究心脑血管病，这种病的主要患者是老年人。每天医院里很多患者瘫痪进来瘫痪出去，我们安慰患者减轻病痛，却无法治愈他们。那时候没有好的解决方案，是我离开医院的主要原因。    

医疗行业和每个人息息相关，它是一个国家的基本保障行业，具有高壁垒、强监管的特点。很多医疗产品必须经过地方药监局、国家药监局的严格审批，才可以用于患者治疗。无论是吃的药品还是平时到医院去拍CT、核磁的医疗设备以及手术器械，甚至所谓的AI到医疗里的落地，它一定会面临第一步监管、取证、注册，它要证明可以辅助诊断、辅助治疗，才能获得审批，才有商业化落地的基础。所以AI在医疗行业面临门槛限制，与互联网企业不太一样：算法程序写出来APP，上线直接可以用；它面临监管问题，这是医疗行业最大的特点。

为什么2020年对中国整个医疗行业非常重要？因为很多医疗AI软件正式在国家食品药品监管局获批。获批之后就有商业化的准入，进而实现商业化落地。

在医疗领域寻找AI技术落地商业化时，公司方向都选择肺结节筛查。为什么大家会选择肺结节筛查作为AI落地的第一步？有两个核心原因：第一，它在技术上很好实现；第二，有大量国外公开数据库来训练商业化初试的产品模型。基于这些原因，很多人都尝试如何将这项技术落地，这是1.0时代。

2.0时代是在有技术、有思维、有模型的基础上突破医疗场景，思考医疗、医院的痛点。大家开始深刻理解应用场景，不是单独从技术维度出发去解决医疗问题，而是看医疗存在什么问题。比如，我们最早切入医疗影像，思考影像有什么痛点，影像科医生平时做什么、需要什么AI工具辅助。研发人员与医院很多影像科医生进行深入沟通，越发感受到真实的医疗痛点：三甲医院人满为患，影像科有大量拍片，医生面临巨大工作压力。这时AI可以提升医生的工作效率。

但是，AI商业化落地时，如果仅被定义为提高效率的工具，医生自己会付费吗？医院会为了医生的效率提升而付费吗？用户粘性又是什么样的？很遗憾，仅仅局限在效率提升，或许又一定的使用粘性，但实现商业变现很难。因此AI在医疗上一定要创造新的核心价值，要解决对医生来说也棘手的医学难题。

比如，脑血管病脑卒中全流程的AI辅助，我们最早并不在做疾病的筛查和诊断，而是直接进入脑血管病治疗领域。为什么神经介入手术这么难？为什么只有相对比较少的医生有能力把这个手术做得非常好？为什么年轻医生需要这么长时间成长？

我们发现，涉及外科治疗，治疗方案的决策和动手能力这两方面最重要。从这两个维度解决问题就能真正切入核心价值，即使用AI辅助后，不会做手术的医生会做手术，无法做高精尖手术的普通医生可以挑战高难度手术，让看起来很复杂的神经科手术不仅仅是在大三甲医院才能完成。只有实现这些，才能切入真的核心价值，进而才有机会做商业化变现，否则只是效率工具提升。

从效率提升工具到核心价值的创造，医疗AI跑步进入3.0时代。当监管准入问题获得解决，医疗AI软件取得了国家食品药品监督管理局颁发的医疗器械注册证，商业化真正开始。那么商业化开始后，谁来付费？

对于医疗场景落地，我们始终要面临很重要的挑战：使用者和付费方诉求不同。To B端的产品，医生是AI的使用者，而非付费方，而付费决策者的思维逻辑与医生其实完全不同。

强联智创有很多To C端的付费。告诉患者卒中罹患的风险，风险高则不要等到最后一刻再进行急救，可以提前实施手术治疗；风险很低复查即可。但由于患者的医学专业知识受限，更多的其实是依赖医生的专业意见。

所以，付费者是病人，决策影响人是医生。医生对产品进行价值判断，给出新的评估手段、新的AI手段是否会在诊疗里产生重大影响的意见，之后病人选择是否使用新的方式进行诊疗。由于患者对医学知识的认知不足，0很多医疗企业不会选择直接面对患者进行患教，而是首先在最新的诊疗理念在医生群体中推广。

回归商业的本质，商业其实很简单，发现哪些是付费方、了解付费方如何决策、了解商业的影响对象。所以我们会做很多的医生教育，把最新的产品给医生讲解清楚，告诉他相比以前的治疗方式，现在的治疗方式有着怎样的改变和意义。医生了解新的技术后，才有可能将技术带给病人。

我们做的不是仅提高医疗效率和减少就诊的排队时间，而是有更好的治疗方式和手段去提高疾病的治愈率。目前医疗AI已经迈过了仅仅提高效率的阶段，它已经对数据进行深度挖掘分析，开始协助医生更好、更准确进行疾病的诊断和治疗。

随着医疗AI进入3.0时代、医疗监管逐步明晰和放开，越来越多的企业可以在医疗的商业化落地上取得非常好的发展。医疗AI商业化落地场景是完全打开的，它不局限于影像场景、门诊场景、急诊场景，也可以渗透到院外的随访以及院前的筛查。对医疗AI最大的挑战，实际上不是技术，更多的是说在不同的商业场景，商业逻辑是否能跑通，是否可以找到付费人、影响付费的人。

 目前很多疾病的治疗不存在太多问题，但需要大家提高健康意识。我们有很多方法预防和筛查第一大致死疾病脑卒中，希望在不久的未来，中国人终生卒中患病率从40%下降到30%再下降20%。虽然年龄变大使血管面临衰老的问题，但我们也不用担心脑卒中，因为医疗会创造更多价值。