醫院想看到AI向精準醫療發起沖擊，直指醫療核心

文 | 趙天宇

編 | 王小

在一舉投資了八家人工智能（AI）助力新藥發現的初創公司后，“我們是相當內行的投資者。”英偉達創始人、CEO（首席執行官）黃仁勛在2024年度摩根大通醫療健康會議上說。這是醫療投資界重要的年度大會。

醫療行業的AI應用越來越廣泛。7月，《2024年中國醫療大健康產業發展白皮書》顯示，目前癌癥領域的AI醫療市場規模為3億元，肺結節檢測領域市場規模為2.5億元。AI醫學影像，已有超過60個三類證產品獲批上市，預期行業滲透率將由2020年的0.7%上升至2030年的41.3%。

“比較走運的一點就是，AI大模型特別適合醫療行業的場景，幾乎每一個場景都可以或多或少把大模型放進去用。”湖北福鑫科創信息技術有限公司CEO吳笛對《財經》說。

以應用見長的醫療AI，中國的創業者是否有機會跑贏全球，在特定領域里成為隱形冠軍？

No.1 中國公司更積極、更活躍、更渴望

2024年剛從美國回到北京，這幾個月里，以清華大學附屬北京清華長庚醫院醫學數據科學中心主任入職的李棟，鮮明感受到了國內醫療AI的火熱氛圍。目前他同時擔任清華大學生物工程特聘教授，此前曾在加州大學洛杉磯分校Harbor醫療中心任職數年。

“在美國，人們對AI領域的關注一直存在，但沒有明顯的熱潮，而是相對冷靜，有時甚至有點冷淡。”李棟說，回國幾個月最大的感受，就是大家對時間的重視，這呈現出一種爭分奪秒的活力，仿佛唯恐被AI熱潮拋下。

8月下旬，吳笛結束了在美國硅谷的一周訪問，回到自己公司所在地武漢。“得跟上科技發展的節奏。”他說。

這一周他的行程排得很滿，既見到了熟識的投資人，拜訪了硅谷的諸多同行創業公司，又去了趟斯坦福大學，與一些博士生、研究生們聊過。他每年至少會跑一趟硅谷，與當地的朋友們討論行業發展、戰略方向，以及對未來的判斷，互相校準，“蠻有意義的”。

吳笛所在的公司，AI大模型產品已在華中科技大學同濟醫學院附屬協和醫院、武漢大學中南醫院等落地使用。另一家公司，百川智能，由搜狗公司創始人、前CEO王小川創立，8月與國家兒童醫學中心北京兒童醫院達成合作，并且，其近期確認完成的A輪融資投資方中，還有北京市人工智能產業投資基金、上海人工智能產業投資基金、深創投等國資背景的產業投資基金。

AI公司地推快，醫院、地方政府的合作最為關鍵。作為主要的埋單方，這兩者也是當下各公司著力爭取的對象。

李棟一直認為，AI醫療在中國應更有生根發芽的土壤。在新興市場上，一家獨大的格局尚未出現，有資格參與試水的企業眾多，理應具備更強的嗅覺和應用前景。

“對新技術應用的渴望，能感受到中國市場上更強烈。”李棟說。

醫院自身很重視AI應用。如電子病歷蘊含疾病描述、診斷、檢查、治療等大量臨床數據。按國家衛健委的要求，到2020年，所有三級醫院要達到電子病歷系統應用水平分級評價4級以上，二級醫院要達到分級評價3級以上。一位信息化從業者曾告訴《財經》，超過四級，就需要幾千萬元的投入。在醫學專家和信息學家的共同參與下，利用人工智能技術挖掘電子病歷數據的研究急劇增加，也由此生成了很多小公司。

美國的AI醫療，是幾家大公司的硬扛，格局更偏向于大公司為主導的并購。早在這一輪AI爆發前夜，2022年，微軟已經收購了具備醫療行業資源的AI及語音技術公司Nuance，斥資197億美元（約合1386億元）。這是微軟歷史上的第三大收購交易，金額僅次于當年收購游戲公司動視暴雪、職場社交平臺領英。

在中國，沖出名頭的AI醫療產品，一種是大公司自己分離出的一部分業務，如科大訊飛的子公司訊飛醫療，目前正沖刺港股IPO（首次公開募股）。訊飛醫療成立于2016年，主營業務就是人工智能醫療解決方案。IPO前，訊飛醫療的估值約為84億元。

還有一種就是名人創業，如自稱“因為醫療才來做大模型”的王小川，作為搜狗的靈魂人物，融資能力不容小覷，他的公司百川智能投后估值達到200億元。

不過，在公司體量、市場容量上，中美沒有在同一數量級。中國目前僅有三家大模型獨角獸估值超過200億元，另外兩家是月之暗面、智譜AI。小也有好處，在一個分散的市場上，規模稍小的公司亦有實質性的機會，創業型公司的腳步更積極。

No.2 每個人都愿意摘“低垂的果實”？

中國醫療AI已是一股熱潮，體現在但凡稍微熟悉醫療的人，就能隨口列舉出幾個方向，比如AI制藥、AI輔助生成電子病歷、AI影像。這個領域已經出現重復、扎堆的跡象。

僅看AI制藥，據行業自媒體智藥局統計，截至2024年8月5日，中國AI制藥公司已經達到了104家，而2020年底時僅為16家。

在美國時，李棟的觀察是，投資者往往更青睞有獨特技術、獨創性的公司。

截至7月14日，據華爾街見聞統計，共有28家美國AI企業在2024年獲得1億美元以上的融資。其中，三家與醫療AI有關，而它們全部分散在不同領域，如使用自動化技術對醫療賬單進行管理、精準醫學、轉錄醫療對話等。

中國的從業者并不愿意還沒正式開場，就卷起來。但他們有自己的不得已。抓住機會讓醫療大模型盡快落地，產生現金流，給股東和埋單方帶來實質的價值，是國內醫療AI公司不得不優先納入考慮的。

吳笛的公司起初從事醫療信息化，隨著AI興起，他決定盡快抓住這個趨勢。當時，在公司內部他帶領同事們做了一次分析，從兩方面考慮到底要用AI做什么，一個是大模型落地能產生的價值多寡；另一個是落地場景實現起來的難易程度。他們希望能落在價值較高、難度較低的范疇中。

這也許是大多數中國從業者的心態。身處其中，中國從業者并不是看不見醫療行業中暗藏的其他機會，而是戰略性的選擇放棄。

分析過三四十個應用場景，他們看到的是，上述市面上較為常見的AI醫療應用，正是性價比或者更明確地說，投融比相對高的方向。

“看到這個結果我們并不意外，也能理解為什么同行業都在做類似的事情。這沒什么太大問題。”吳笛說，這些是如今醫療AI領域里“低垂的果實”。

而且，醫療信息化公司長期打交道的埋單方——公立醫療機構，分散于各地，沒有任何一家公司具備這樣的能力，一力拿下全國不同省區的公立醫院軟件系統訂單。

醫院喜歡選擇本地的合作方，優勢在于有辦公地點、長期有人，一旦出問題了能及時響應，不必“從天上飛過來”。

所以盡管各家醫療AI公司業務上看起來相差不多，但地域分散，在本地市場目前頗具說服力。這也是當下應用場景重復但從業者并不緊張的原因，他們有贏面，有機會成為本地醫療界的隱形冠軍。

No.3 尋找真正的核心

AI醫療“低垂的果實”還沒有被摘完，就該考慮下一步摘哪一個了。

在醫療AI主要的應用場景——醫院，有一位醫院信息科工作人員直言，當下企業與醫院的合作還不夠深入，抓到的應用場景較淺，很少觸及到真正的核心需求。

當淺表場景被AI產品覆蓋后，醫院要的是往更深入的領域去走，比如精準醫療，觸及醫療的核心，甚至顛覆傳統的醫療模式。

一個有關癲癇病案例，可以較為清晰地看到國外AI走的技術精準路線。2017年12月，墨爾本大學和IBM澳大利亞研究院的研究人員稱，利用AI技術找到了癲癇病發作的規律。他們利用深度學習算法，自動分析患者的腦電波活動，來預測患者何時發作癲癇。

負責上述研究的IBM澳大利亞研究人員哈雷爾表示，癲癇病患者發病時，腦電波異于常人，會產生大量嘈雜、非結構化的數據，但臨床醫生通過手動分析腦電圖判斷病人是否會發病是很困難的，而且腦電波一直變化，想要預測就需要不間斷分析，人力難以覆蓋，AI似乎可以解決這個問題。

兩個月后，美國食品和藥品監督管理局（FDA）批準了人工智能手表Embrace上市，用于監控一類較危險的癲癇發作。這是美國FDA批準的首款應用于神經學領域的智能手表。

研發這款手表的公司——Empatica，從事數字醫療，主業是開發通過可穿戴傳感器監測人類健康的人工智能系統，在2022年曾獲得B輪融資。

搭配著可穿戴設備，深度學習算法可以做個性化的預測模型，以判斷癲癇患者的大腦狀態，達到預測的效果。2020年已有韓國研究者注意到，當時行業的探索方向涵蓋了基于AI去實現單個患者的自動診斷和預后預測，以及建模研究，以提供給每個患者更精準的治療方案。

當醫療應用走向更深入，國內的研究者呈現出了一種滯后。

到2024年9月，中國科學院院士陳松蹊發布了由其團隊與北京大學長沙院研發的一款面向癲癇診療全流程的智能云平臺，有望為醫生提供智能輔助診斷服務、腦電信號量化統計分析和可視化結果展示，以提升癲癇疾病的臨床診療效率。

對企業而言，這項技術則更為遙遠。

癲癇屬于慢病的一種。慢病管理，不少企業一說就是繞道走的，投入大、產出小，算不上多好的生意。

李棟并不贊同，“企業的視角沒有打開”。他說，醫療的細分市場眾多，之所以會認為慢病管理不掙錢，是因為沒深入了解到具體的臨床應用需求。在臨床醫生眼中，有太多的需求點可以轉化成產品，醫生和企業談論慢病管理，雙方的理解是存在偏差的。

盡管AI與精準醫療非常合拍，現階段國內開發的產品依然較少，還處于早期。

這與投入產出比有關。即便是信息化產品搭載著AI。“在當下仍處于凈投入的狀態。”吳笛希望以后的產品在設計階段就能把AI能力考慮進去。“放到未來12個-18個月，我們能夠比較有把握的說，現在的投入可以產生正向的回報。”

在成為隱形冠軍之前，中國醫療AI產品依然需要向更深處探尋。