12月22日，“AI＋云＋醫療大數據＆醫療器械“發展研討峰會在北京舉行。北京市科委、衛健委等領導出席，來自中國科學院等高校的教授、來自阿里健康等企業代表以及軟銀資本等資本方也參與研討，就AI、RT、云服務顛覆性技術本身、落地應用和產業投資話題進行了討論。

　　技術缺口：醫生為什么“不信”AI

　　近年，AI、RT（機器人技術）、云服務等新科技在醫療健康行業掀起一陣風暴，尤其是在醫療圖像分析與識別近年來有了實質性突破進展，但若回歸理性分析與思考，AI本身還存在著許多關鍵基礎性與實際應用的問題，這些問題制約著AI在醫療健康的應用落地。

　　宏觀來說，新技術帶給醫療行業的價值，最終需要落地到是否提升了臨床研究水平和醫療服務水平、效率、質量，是否給醫生提供更好的輔助手段，但當下許多醫院面臨的問題是：醫生并不信AI技術。

　　中日友好醫院醫務處主任、國家衛健委遠程醫療中心主任盧清君作為“局中人”，提出了這個結論的兩點支撐。首先，AI+醫療技術的應用首先要基于海量醫療大數據，而醫生常常對數據懷著“過度期待”的態度?！搬t療數據是歷史的記錄，卻要去演化出未來的產品，這些產品對于未來醫療行為的指導性有多大？醫生是存疑的?！北R清君說。

　　其次，AI醫療產品一般是基于數學模型和人工智能技術，而開發算法的工程師并不懂“醫”，醫生給出的診斷結論是基于經驗、倫理和實踐，但人工智能目前還不能做到“推理”。

　　在AI醫療剛剛遍地開花時，業內廣泛討論的是倫理性問題，但中國科學院院士、清華大學人工智能研究院院長張鈸認為，從功耗比，人工智能與人腦先進幾十萬倍，但無論從魯棒性、推廣性、犯錯率、學習樣本的數量還是可解釋性，基于深度學習的識別系統與人腦都無可相提并論，這是當下AI應用于醫療存在的最大的技術缺口。

　　落地思考：醫療與大數據的結合“姿勢”

　　在AI＋醫療大數據落地服務環節里，器械是至關重要的一個角色。從最早的聽診器到現在的CT、MRI，作為醫療數據載體的器械產生了兩個本質變化。首先是醫務人員和器械的關系，從單線溝通變為了雙向表達，此外，患者和器械的關系也產生了變化，由原本的弱關系乃至無關系，變為強綁定的聯系。

　　加上可穿戴設備、智能器械的鋪開，醫療數據的作用變得愈發重要。在院內，橫向至全國范圍內三甲醫院的連接，縱向到覆蓋基層醫療的三級診療服務體系，云服務和大數據都是重要支撐；在醫療器械和醫藥研發環節，醫療大數據對于器械企業和藥企變得越來越重要；放大至人類，由于人們的醫療健康管理需求產生了重大遷移，也反向帶動了AI技術發展和醫療大數據的涌動和沉淀。

　　那么醫療數據究竟要怎么用？中科院自動化所所長徐波認為，醫療大數據最終要落到以人為核心的個性化解決方案?！耙酝t療健康的數據流向都是B2C，而這種方式由于法律和安全的限制發展緩慢，當下C2B數據獲取模式正處于前所未有的爆發階段?！彼f，“老百姓通過智能設備上傳的數據量大、速度快。在國家層面，可以以區或市級為單位推行更高效的統一數據管理，在企業層面，基于海量數據的個性化解決方案或成為發力方向之一。”

　　徐波透露，中科院正在籌備智能醫療與主動健康研究中心，在該中心將具備多模態病例生成、多模態診療知識圖譜、診療智能服務和分布式數據管理的能力，這些能力的底層都需要AI和醫療大數據的支撐。

　　在應用場景上，國家康復輔具中心、北京市生物醫學工程高精尖中心教授樊瑜波、阿里健康集團大數據中心總經理王海強等嘉賓紛紛看好智能康復器械、AI全科醫生助手、智能互聯網醫院以及遠程醫療與AI的結合。

　　資本風向：智能時代，什么項目夠“值錢”？

　　2018年，寒冬影響下的資本市場一度呈頹態，軟銀資本合伙人劉纓坦言，醫療投資在今年整體下滑，但近年接連頒布的新政策仍然讓投資界看見了曙光。

　　2016年6月，國務院公布了《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》，明確指出健康醫療大數據是國家重要的基礎性戰略資源，需要規范和推動健康醫療大數據融合共享、開放應用；2017年7月20日，國務院發布了《新一代人工智能發展規劃》，要求推廣應用人工智能治療新模式新手段，建立快速精準的智能醫療體系。

　　軟銀資本看好高科技技術在基層醫療市場的應用?！爸袊t學技術市場規模由2011年的200億美元增長至2017年近600億美元，核心驅動力便是社區和基層市場對本土產品增長的需求。”劉纓說。

　　介于數字醫療正變得更加智能，移動電子設備將醫療機構跨地區、跨時空連接，在人工智能云平臺的“天空”下，是無可估量的醫療大數據市場?！叭绻f原來的互聯網醫療打造的是半閉環，如今的AI＋醫療能真正有望實現閉環。”劉纓表示。在技術賦能下，醫療大數據所貫穿的醫療服務，也將成為新一波投資熱點。