AI+醫(yī)療 如何落地變現(xiàn)最關(guān)鍵

• 2018年7月4日 YeShiMei來源：今日頭條 1409 93
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  2018-2023年版醫(yī)療保健服務(wù)項(xiàng)目商業(yè)計(jì)劃書

  《2018-2023年醫(yī)療保健服務(wù)項(xiàng)目商業(yè)計(jì)劃書》為中研普華公司獨(dú)家首創(chuàng)針對項(xiàng)目投融資咨詢服務(wù)的專項(xiàng)計(jì)劃書。計(jì)劃書分為：行業(yè)通用版、專業(yè)定制版。行業(yè)通用版是中研普華根據(jù)行業(yè)一般水平測算好了B...

在由北極光創(chuàng)投舉辦的“E-Health發(fā)展與投資機(jī)會(huì)”大會(huì)上，鄧鋒闡述了他對醫(yī)療領(lǐng)域的投資邏輯。

北極光創(chuàng)投成立于2005年，長期聚焦科技創(chuàng)新型企業(yè)的早期投資。

創(chuàng)始人鄧鋒清華畢業(yè)后，在美國南加州大學(xué)計(jì)算機(jī)工程專業(yè)讀研，之后又進(jìn)入沃頓商學(xué)院攻讀MBA。2005年他回國創(chuàng)辦北極光創(chuàng)投，專注TMT領(lǐng)域中to B投資，后期延伸到to C的方向。

目前，北極光創(chuàng)投共計(jì)管理5支美元基金和5支人民幣基金，管理資產(chǎn)總額超300億元。除去已退出項(xiàng)目，到現(xiàn)在為止，所有活躍的投后企業(yè)約有200家左右。從2010年起北極光開始關(guān)注健康醫(yī)療、生命科學(xué)領(lǐng)域，雖然在所投企業(yè)中醫(yī)療方向只有40多家，但其投資步伐從2015年明顯提速。

2015年起，北極光創(chuàng)投共投了7家醫(yī)藥相關(guān)企業(yè)，之后每年的投資數(shù)量都會(huì)增加。到今年上半年已經(jīng)增長到了十幾家，預(yù)計(jì)今年年底前會(huì)投20家醫(yī)療企業(yè)。

在由北極光創(chuàng)投舉辦的“E-Health發(fā)展與投資機(jī)會(huì)”大會(huì)上，鄧鋒闡述了他對醫(yī)療領(lǐng)域的投資邏輯。

我們把整個(gè)大健康分成分5部分：醫(yī)藥/生物技術(shù)、醫(yī)療器械、醫(yī)療服務(wù)、體外診斷和E-Health。

從整個(gè)大環(huán)境看，今年投醫(yī)療領(lǐng)域火熱程度比去年高，特別是在藥和E-Health領(lǐng)域。據(jù)鯨準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)，在過去的5年間，AI+醫(yī)療的融資數(shù)量一路猛漲，2013年時(shí)候僅有16例，而到2018年上半年就已經(jīng)發(fā)生了79例。主要項(xiàng)目圍繞虛擬助手、醫(yī)療機(jī)器人和醫(yī)療影像三大種類。

北極光最早在2014年布局了醫(yī)藥/生物技術(shù)領(lǐng)域，這部分在整個(gè)健康醫(yī)療投資中占比最大。主要原因在于資本和技術(shù)，現(xiàn)在資本市場退出時(shí)間點(diǎn)比較早而且被投項(xiàng)目估值都很高，這就導(dǎo)致機(jī)構(gòu)更關(guān)注早期項(xiàng)目;另外，醫(yī)藥界現(xiàn)在出現(xiàn)了很多世界級創(chuàng)新技術(shù)，研發(fā)新藥的方法也在發(fā)生變化，比如CMO(Contract Manufacture Organization藥品合同生產(chǎn)組織，CMO 企業(yè)主要接受制藥公司的委托，為其提供生產(chǎn)工藝的開發(fā)和改進(jìn)服務(wù)，以及臨床試驗(yàn)藥物和商業(yè)化銷售藥物所用中間體、原料藥、制劑的生產(chǎn)供應(yīng)服務(wù))。

醫(yī)療器械領(lǐng)域也有很多創(chuàng)新，基本是傳統(tǒng)風(fēng)投在投。不過，醫(yī)療器械比較零散，企業(yè)的天花板可能比較低，所以北極光在投器械時(shí)比較謹(jǐn)慎。

醫(yī)療服務(wù)方面，在中國提出醫(yī)改后，無論從醫(yī)院管理、?？漆t(yī)院還是消費(fèi)型服務(wù)都存在相當(dāng)多的機(jī)會(huì)。這個(gè)領(lǐng)域更多的不是靠技術(shù)創(chuàng)新而是靠運(yùn)營、服務(wù)、品牌來決定的，PE有大量機(jī)會(huì)，北極光也有布局，不過該領(lǐng)域留給風(fēng)投的投資機(jī)會(huì)不像其它領(lǐng)域那么多。

體外診斷有很大的市場，傳統(tǒng)的也還有分級診斷的技術(shù)。比如跟基因組學(xué)相關(guān)、PCR(聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)，這是一種用于放大擴(kuò)增特定DNA片段的分子生物學(xué)技術(shù)，最大特點(diǎn)是能將微量的DNA大幅增加)，還有新的蛋白組學(xué)等。

最近E-Health領(lǐng)域在國際上討論非常火熱，從純的技術(shù)創(chuàng)新來說還是美國領(lǐng)先一些，對于中國來說則剛剛起步，但后者發(fā)展速度很快。北極光對E-Health的前景非?？春?，也很重視。關(guān)注人工智能+醫(yī)療診斷服務(wù)是正確的方向，但這里有很多泡沫。真正能成功的企業(yè)可能未必在于人工智能技術(shù)有多先進(jìn)，因?yàn)楝F(xiàn)在各企業(yè)的技術(shù)差異并不大，特別是醫(yī)療影像處理領(lǐng)域。跟E-Health相關(guān)的還有新型的傳感器技術(shù)，健康人和病人的監(jiān)護(hù)、數(shù)據(jù)的提取，在某種程度上這跟大數(shù)據(jù)、人工智能相關(guān)，這領(lǐng)域里更多是硬件的機(jī)會(huì)。軟硬件一體化，綜合的解決方案、診療也算是E-Health相關(guān)的。

所以，對于人工智能來說，我們更看中的是其產(chǎn)品能否迅速落地、是否能夠平衡各個(gè)節(jié)點(diǎn)的利益方。

在人工智能+醫(yī)療診斷服務(wù)上，北極光投了如翼展、影領(lǐng)、Wision AI、Atman四個(gè)典型企業(yè)，在醫(yī)療大數(shù)據(jù)信息化范疇中，投了太美、芯聯(lián)達(dá)。因?yàn)闊o論是在診斷、制藥、藥物管理流程中，采集后的數(shù)據(jù)分裂較為嚴(yán)重，容易形成數(shù)據(jù)孤島，對這些也沒有做好結(jié)構(gòu)化、數(shù)據(jù)清洗以及規(guī)范數(shù)據(jù)等工作，所以需要有專門的企業(yè)去做信息化解決方案。

政策下的智能/大數(shù)據(jù)+大健康

政策方面，目前是利好AI醫(yī)療發(fā)展的，尤其是審批方面，在最近的一兩年有很多的改進(jìn)，那些獲得CNDA認(rèn)證的醫(yī)療AI企業(yè)將告別產(chǎn)品免費(fèi)試用階段，正式進(jìn)入商業(yè)化，這極大地促進(jìn)了整個(gè)行業(yè)發(fā)展。

國家層面的規(guī)劃也在人工智能領(lǐng)域給出很多新資金和政策。去年，工業(yè)和信息化部印發(fā)了《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃(2018-2020年)》，其中在醫(yī)療影像輔助診斷系統(tǒng)領(lǐng)域，特別指出要推動(dòng)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)化與規(guī)范化，支持腦、肺、眼等典型疾病領(lǐng)域的醫(yī)學(xué)影像輔助診斷技術(shù)研發(fā)，加快醫(yī)療影像輔助診斷系統(tǒng)的產(chǎn)品化及臨床輔助應(yīng)用。人工智能可以幫助中國在醫(yī)生很缺乏的情況下，提高治療效率。我們并不認(rèn)為人工智能可完全替代醫(yī)生，在未來，人工智能更多地會(huì)扮演輔助診斷的角色，其職責(zé)是幫醫(yī)生更高效的把診斷質(zhì)量提高。

在中國，人才始終是稀缺的，尤其是好的影像醫(yī)師太缺乏了，對此國家制定了“千人計(jì)劃”(海外高層次人才引進(jìn)計(jì)劃)和“萬人計(jì)劃”(國家高層次人才特殊支持計(jì)劃)，吸引一批人才回國。

AI+醫(yī)療 如何落地變現(xiàn)最關(guān)鍵

對于現(xiàn)在，技術(shù)如何落地變現(xiàn)是最關(guān)鍵問題。從AI+醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢來看，我們認(rèn)為未來會(huì)有5個(gè)方向的變化。

1、從今年起，影響產(chǎn)品落地速度將不斷加快，產(chǎn)品性能成熟度也會(huì)不斷提高;

2、語音電子病歷在醫(yī)院的普及率會(huì)加快，頭部企業(yè)可以形成規(guī)模效應(yīng);

3、智能問診的發(fā)展可能相對早期，但是對知識圖譜的建設(shè)在未來將是很大的趨勢，預(yù)問診功能可以有效提升醫(yī)生效率，長期看智能問診有很大機(jī)會(huì);

4、國家、產(chǎn)業(yè)和企業(yè)將共同推動(dòng)健康大數(shù)據(jù)建設(shè)，未來AI在健康管理場景下應(yīng)用程度會(huì)進(jìn)一步提高;

5、藥物研發(fā)投資的風(fēng)險(xiǎn)仍然很高，AI藥物研發(fā)企業(yè)短時(shí)間內(nèi)不會(huì)變現(xiàn)，但是一旦研發(fā)成功，就有機(jī)會(huì)成為醫(yī)療AI領(lǐng)域里的獨(dú)角獸。

整體來說，智能醫(yī)療E-Health可以涉及到很多方面，比如虛擬助理(語音電子病歷/智能問診/智能導(dǎo)診)、影像處理(病灶識別與標(biāo)注等)、輔助診療(基因測序與檢測預(yù)測)、疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測、健康管理、醫(yī)院管理、藥物研發(fā)等領(lǐng)域。這些都是人工智能或大數(shù)據(jù)可涉及到的。

需要注意的是，在AI+醫(yī)療的創(chuàng)業(yè)方向中，技術(shù)門檻可能并不是核心壁壘。在醫(yī)療領(lǐng)域，基于概率分析的關(guān)聯(lián)推理無法判斷疾病的因果關(guān)系。計(jì)算機(jī)的深度學(xué)習(xí)最主要特征是基于數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的概率分析，其結(jié)果是能夠進(jìn)行有效的診斷和預(yù)測，因此目前的深度學(xué)習(xí)在影像疾病篩檢診斷中表現(xiàn)出彩。但疾病診治是一個(gè)復(fù)雜動(dòng)態(tài)的決策系統(tǒng)，需要去理解不同因素與疾病的因果關(guān)系，才能夠采取更有效的干預(yù)實(shí)現(xiàn)疾病的治療。沒有醫(yī)學(xué)知識體系作為基礎(chǔ)的深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析，只是將結(jié)果壓在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的樣本量和離散情況對于訓(xùn)練結(jié)果將產(chǎn)生直接影響。

在行業(yè)注冊、準(zhǔn)入、監(jiān)管體系還在完善的同時(shí)，也出現(xiàn)了一些新的問題，比如高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)獲得困難，這涉及到核心的資源，即高質(zhì)量醫(yī)生的時(shí)間和效率，很多情況下數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)比算法更難，因?yàn)樾枰玫臄?shù)據(jù)好的標(biāo)準(zhǔn)。再比如人工智能輔助診斷結(jié)果評估缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，應(yīng)用需要與學(xué)界達(dá)成共識，同一張影像圖，標(biāo)準(zhǔn)及答案是什么?由誰來定義?盲標(biāo)還是非盲標(biāo)?這都是需要考慮的。

只靠人工智能去解決醫(yī)療影像問題很有限，且商業(yè)及變現(xiàn)模式仍然不是很清晰。

關(guān)注AI醫(yī)療初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)5個(gè)方面

我認(rèn)為，技術(shù)不是判斷團(tuán)隊(duì)好壞的唯一標(biāo)準(zhǔn)，產(chǎn)品落地能力及變現(xiàn)能力、平臺潛力以及團(tuán)隊(duì)綜合行業(yè)背景都很重要，另外，創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)的產(chǎn)品要符合醫(yī)療路徑，要能提供整體的解決方案。強(qiáng)的團(tuán)隊(duì)能夠很敏銳的感到市場的變化、能夠?qū)崟r(shí)調(diào)整自己的步伐;海外市場離商業(yè)變現(xiàn)會(huì)更近，因此我們也關(guān)注能“走出去”的公司，我們曾經(jīng)投過一些團(tuán)隊(duì)，他們不僅在中國本土能夠發(fā)展，也能走向海外。

說到底，無論技術(shù)輸出還是產(chǎn)品輸出，我們也是有機(jī)會(huì)成為全球范圍內(nèi)高利潤的公司的。根據(jù)我最近幾年的觀察，影像輔助診斷的頭部效應(yīng)已經(jīng)非常明顯，投資人對這個(gè)領(lǐng)域的初創(chuàng)公司應(yīng)該抱有謹(jǐn)慎態(tài)度，畢竟臨床價(jià)值才是最終影響公司估值的因素，對待那些純粹蹭人工智能熱度的項(xiàng)目，在進(jìn)行估值的時(shí)候需要更理性。最后，我們希望通過以上討論，可以跟業(yè)界同行建立長期的合作伙伴的關(guān)系，以便今后可以一起推動(dòng)行業(yè)發(fā)展。

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