■ 文 /王 浩

人類社會(huì)的發(fā)展在不斷加速，現(xiàn)代人擁抱與接納新事物的速度變得越來越快，進(jìn)而對(duì)新事物、新概念的期待也越來越多、頻率越來越高。譬如，前不久真格基金創(chuàng)始人徐小平關(guān)于區(qū)塊鏈的一條微信突然就引爆了產(chǎn)業(yè)對(duì)區(qū)塊鏈的追捧，區(qū)塊鏈大有取代人工智能（AI）成為2018年社會(huì)最關(guān)注的科技新趨勢(shì)的可能。但是，當(dāng)我們將時(shí)間的維度拉得更長，我們會(huì)看到新技術(shù)一個(gè)非常明顯的加速遞減效應(yīng)。

創(chuàng)新醫(yī)療的加速遞減效應(yīng)

將視線回?fù)埽覀儠?huì)發(fā)現(xiàn)在醫(yī)療領(lǐng)域，作為新技術(shù)與新模式的代表，醫(yī)藥電商從1998年成立第一家網(wǎng)上藥店開始經(jīng)歷了漫長的發(fā)展期，直至2014年才成為產(chǎn)業(yè)與資本的關(guān)注熱點(diǎn)，而短短兩年后就進(jìn)入了技術(shù)成熟曲線的谷底；互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療元年是2014年，隨后同樣在2016年進(jìn)入谷底，當(dāng)年叱咤風(fēng)云的弄潮兒企業(yè)已難覓蹤影；人工智能醫(yī)療從2017年初開始變得異?；馃岬疆a(chǎn)業(yè)與資本開始變得冷靜也不過是一年的功夫，中間還穿插了曇花一現(xiàn)的醫(yī)療AR/VR、直播、醫(yī)療知識(shí)付費(fèi)……新技術(shù)、新模式從出現(xiàn)到受關(guān)注再到衰退的周期顯現(xiàn)出了清晰的加速遞減效應(yīng)。這個(gè)效應(yīng)背后隱藏著某種人類社會(huì)發(fā)展的特點(diǎn)，人類對(duì)新目標(biāo)不斷追求的欲望和對(duì)速度不斷提升的渴望，指引著人類前進(jìn)的同時(shí)也讓人類社會(huì)的耐心度越來越低。

我們并不能因此而否定新技術(shù)，相反，當(dāng)將視線拉到更長的時(shí)間維度時(shí)，“科技是第一生產(chǎn)力”體現(xiàn)了無比的正確性?；旌现悄芩惴ǖ臋C(jī)器有一天一定能對(duì)人體的各種疾病做出診斷，提出治療方案，實(shí)施手術(shù)，進(jìn)行慢病康復(fù)管理；互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)如今天的水和電一樣將無處不在，各種醫(yī)療健康設(shè)備時(shí)時(shí)刻刻監(jiān)控著我們身體的健康指標(biāo)并利用AI來實(shí)時(shí)地進(jìn)行指導(dǎo)與干預(yù)；VR技術(shù)能消弭空間的距離，無論多遠(yuǎn)，醫(yī)生和患者仿佛坐在同一個(gè)地方進(jìn)行溝通……然而，這些技術(shù)的成熟需要時(shí)間，在醫(yī)療這樣一個(gè)強(qiáng)政策監(jiān)管的產(chǎn)業(yè)中，為了平衡風(fēng)險(xiǎn)，新技術(shù)發(fā)展的速度必然受到限制。在未來可見的3～5年，我們今天所擁抱的乃至即將擁抱的新技術(shù)、新趨勢(shì)、新模式很難對(duì)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)帶來顛覆性的影響，新領(lǐng)域的從業(yè)者們要有足夠的耐心。

智能醫(yī)療的核心競爭力：警惕技術(shù)陷阱

再回到AI與醫(yī)療的結(jié)合場景，眾所周知，智能醫(yī)療主要分為三層：最底層是基礎(chǔ)層，包含云計(jì)算、算法芯片等基礎(chǔ)架構(gòu)；中間層是TensorFlow、Caffee等計(jì)算框架以及圖像識(shí)別、語音識(shí)別、語義理解等通用技術(shù)；最上面則是和產(chǎn)業(yè)具體結(jié)合的應(yīng)用層，譬如各類AI輔助診斷應(yīng)用、智能醫(yī)療助理應(yīng)用等都在這一層?；A(chǔ)層和中間層基本是巨頭的天下，無論是提供算法芯片的美國英偉達(dá)公司、谷歌公司、英特爾公司乃至IBM公司，還是提供深度學(xué)習(xí)框架的美國谷歌公司、微軟公司，或是國內(nèi)如BAT（百度公司、阿里巴巴集團(tuán)、騰訊公司）這樣提供通用技術(shù)的公司，都占據(jù)在這兩層，基本沒有中小型公司的機(jī)會(huì)。對(duì)于巨頭來說，這也是它們必須勝利的地方，非如此不足以構(gòu)建生態(tài)，掌握AI領(lǐng)域的話語權(quán)和領(lǐng)導(dǎo)地位。對(duì)于大多數(shù)人工智能醫(yī)療領(lǐng)域的從業(yè)者來說，機(jī)會(huì)來自應(yīng)用層，也就是如何將人工智能技術(shù)應(yīng)用在產(chǎn)業(yè)，解決產(chǎn)業(yè)的痛點(diǎn)，為產(chǎn)業(yè)升級(jí)創(chuàng)造新的機(jī)會(huì)。

在這個(gè)層面看待人工智能醫(yī)療的核心競爭力，首先要理解AI究竟創(chuàng)造了什么樣的價(jià)值。一年前，我們講人工智能醫(yī)療是一種供給側(cè)改革，加強(qiáng)了醫(yī)療服務(wù)供給側(cè)的供給與效率，這個(gè)提法在今天乃至未來仍然是有效的提法，AI輔助醫(yī)生乃至替代醫(yī)生本質(zhì)就是創(chuàng)造了新的醫(yī)療服務(wù)供給。這與20多年前醫(yī)療信息化進(jìn)入醫(yī)院的本質(zhì)是一樣的，醫(yī)療信息化提高了醫(yī)院運(yùn)轉(zhuǎn)的效率，將醫(yī)生從煩瑣的事務(wù)中解放出來，更加聚焦于醫(yī)技的提高以及為患者服務(wù)，只不過，AI以更加直接的方式切入醫(yī)療服務(wù)的提供。理解了這一點(diǎn)就能明白為何不少影像歸檔和通信系統(tǒng)（Picture Archiving and Communication Systems，PACS）廠商會(huì)轉(zhuǎn)型為人工智能影像診斷公司。在PACS系統(tǒng)里增加智能輔助診斷的功能是多么自然的一件事。如果我們不談AI與新藥研發(fā)的結(jié)合，不談手術(shù)機(jī)器人，不談AI如何幫助基因檢測這些比較垂直的領(lǐng)域，那么，AI對(duì)醫(yī)療最有影響的場景均聚焦在醫(yī)院內(nèi)部的醫(yī)療服務(wù)改善層面，人工智能醫(yī)療公司與醫(yī)療信息化公司又有什么樣的區(qū)別？

如果理解了這點(diǎn)，首先就要警惕技術(shù)核心競爭力的陷阱。一方面，谷歌等公司提供的注入TensorFlow的框架已經(jīng)讓AI算法的開發(fā)門檻下降到很低，前不久谷歌公司發(fā)布的AutoML自動(dòng)創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型技術(shù)更進(jìn)一步拉低了進(jìn)入的門檻。另一方面，社會(huì)組織應(yīng)變新技術(shù)的反應(yīng)速度變得更快，AI火熱不到一個(gè)季度，不少線上線下的培訓(xùn)學(xué)校都推出了機(jī)器學(xué)習(xí)的培訓(xùn)課程，企業(yè)也構(gòu)建了自己的AI工程師培訓(xùn)體系，盡管最頂尖的AI人才是缺乏的，但不少軟件工程師已經(jīng)開始轉(zhuǎn)型從事AI基礎(chǔ)開發(fā)工作。七八年前，從事iOS、Android APP開發(fā)的本科生薪水要達(dá)到2萬一個(gè)月，現(xiàn)在基本已經(jīng)回歸到五六千一個(gè)月，開發(fā)APP已成為很普遍的技能?，F(xiàn)在，不少學(xué)習(xí)AI技術(shù)的本科生畢業(yè)月薪要求5萬以上，未來，AI必然會(huì)走過同樣的路線，希望通過單純技術(shù)來構(gòu)建核心競爭力顯然是一條不歸之路。

對(duì)于人工智能醫(yī)療公司來說，對(duì)行業(yè)的洞察理解能力、將技術(shù)產(chǎn)品化和工程化的能力以及銷售運(yùn)營的能力至關(guān)重要。這些公司首先要能夠圍繞醫(yī)院的“痛點(diǎn)”構(gòu)建出能夠?qū)嶋H應(yīng)用的產(chǎn)品，接著要找到途徑將這些產(chǎn)品銷售進(jìn)一家家的醫(yī)院，還要考慮如何借助專家合作項(xiàng)目規(guī)?；剡M(jìn)入更多醫(yī)院，通過與政府、藥企、保險(xiǎn)等合作來進(jìn)入醫(yī)院，在整個(gè)產(chǎn)品構(gòu)建與銷售的過程中形成一整套有效的方法，真正構(gòu)成醫(yī)療人工智能公司的核心競爭力。

智能醫(yī)療的盈利模式

今天的智能醫(yī)療的商業(yè)模式并不清晰，絕大多數(shù)公司仍然停留在通過“講故事”來獲得資本青睞以支撐公司運(yùn)轉(zhuǎn)的階段，與醫(yī)院的合作尚以補(bǔ)貼為主，通過補(bǔ)貼設(shè)備乃至人工費(fèi)用等獲得醫(yī)院的使用許可，未來的盈利模式似乎有但尚未獲得驗(yàn)證。少數(shù)從醫(yī)療設(shè)備經(jīng)銷商轉(zhuǎn)型過來的人工智能影像公司持續(xù)盈利，他們通過將AI和醫(yī)療設(shè)備綁定在一起增強(qiáng)了醫(yī)療設(shè)備對(duì)醫(yī)院的吸引力，同時(shí)也增強(qiáng)了經(jīng)銷商對(duì)廠商的談判權(quán)，能從設(shè)備銷售以及后續(xù)服務(wù)中分得更多利潤。當(dāng)我們回顧醫(yī)療信息化、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、醫(yī)藥電商公司走過的發(fā)展之路，盤點(diǎn)智能醫(yī)療公司的發(fā)展現(xiàn)狀，可見3～5年內(nèi)智能醫(yī)療公司的盈利模式將主要聚焦在以下領(lǐng)域：

1.算法/軟件收費(fèi)：這實(shí)際是醫(yī)療信息化企業(yè)的盈利模式。通過為醫(yī)院提供融合了AI算法的軟件來收費(fèi)。收費(fèi)的模式可以多元化，可以一次性買斷、按每年的使用量來付費(fèi)、從患者的診療費(fèi)里分成等，公司還可以借此延伸向醫(yī)院提供更多信息化服務(wù)打造更多的收費(fèi)模式（PACS等影像系統(tǒng)是最好的切入點(diǎn)）?？紤]到AI算法與影像設(shè)備的緊密關(guān)系，還可以延伸出向醫(yī)療器械廠商收費(fèi)的模式。

2.項(xiàng)目合作：承擔(dān)政府的各類篩查項(xiàng)目如宮頸癌篩查、眼科疾病篩查等獲取政府的項(xiàng)目補(bǔ)助，和醫(yī)藥公司聯(lián)合打造疾病篩查轉(zhuǎn)診服務(wù)，獲取醫(yī)藥公司的項(xiàng)目費(fèi)用，和健康險(xiǎn)公司合作將更多的疾病篩查服務(wù)包含在企業(yè)提供給員工的體檢服務(wù)里等。

3.沉入線下：如同醫(yī)療信息化巨頭東軟公司從信息化起家卻發(fā)展出了醫(yī)療設(shè)備業(yè)務(wù)一樣，人工智能公司通過收購等方式可以延展至與自己核心算法相關(guān)的醫(yī)療設(shè)備業(yè)務(wù)獲取更豐厚利潤回報(bào)。同樣的邏輯可以應(yīng)用在藥品上，直接代理AI診斷出的疾病相關(guān)的藥品銷售，乃至通過代工（OEM）獲得自己的藥品品牌形成自我閉環(huán)。進(jìn)一步還可以考慮建立?？漆t(yī)院，例如，愛爾眼科從線下?？破鸺椰F(xiàn)在開始大力發(fā)展眼底病AI篩查，從而能低成本高效率地服務(wù)更多患者。反向來說，AI公司可以基于自己的算法能力建立能與技術(shù)深度融合的?？漆t(yī)院，突破醫(yī)院合作瓶頸,真正發(fā)揮AI帶來的效率優(yōu)勢(shì)，打造示范效應(yīng)。

4.其他收入：AI公司醫(yī)療隨著數(shù)據(jù)的積累，可以延展出更豐富的基于數(shù)據(jù)的服務(wù)，如為健康險(xiǎn)定價(jià)及理賠提供依據(jù)，基于影像診療等數(shù)據(jù)為醫(yī)藥公司新藥開發(fā)提供數(shù)據(jù)服務(wù)等。

今天的人工智能醫(yī)療公司如果希望成長為行業(yè)的巨頭，需要以更大的視角和格局來看待產(chǎn)業(yè)，超越本身技術(shù)出身來構(gòu)建戰(zhàn)略布局。如同我們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)醫(yī)療發(fā)展過程中所觀察到的，不少互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療公司在盈利模式發(fā)展上遇到挑戰(zhàn)后就開始了磕磕絆絆的線下轉(zhuǎn)型之旅，因?yàn)獒t(yī)療領(lǐng)域里最能夠讓客戶買單的就是藥品、器械和醫(yī)療服務(wù)。

經(jīng)歷了一波波的技術(shù)浪潮，經(jīng)歷了新技術(shù)給人類生活與社會(huì)發(fā)展帶來的巨大改變，整個(gè)社會(huì)對(duì)于AI都懷抱著巨大的期待，期待其能解決人類社會(huì)面臨的各類難題。我們有理由相信，AI會(huì)有很好的未來，人工智能醫(yī)療會(huì)有很好的未來。從悲觀的角度看，今天參與人工智能醫(yī)療創(chuàng)業(yè)的許多公司都會(huì)“死掉”；從樂觀的角度看，活下來的公司將成為承載人類愛與夢(mèng)想的公司，經(jīng)歷了失敗的公司還會(huì)孕育出眾多擁有豐富創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)的企業(yè)家，為未來新技術(shù)的突破儲(chǔ)備人才。未來很美好，現(xiàn)實(shí)很殘酷，祝福所有致力于通過AI技術(shù)改變我們醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的企業(yè)，祝福所有背后努力耕耘著的企業(yè)家！