醫(yī)療AI大數(shù)據(jù)：初露鋒芒，深耕致遠(yuǎn)
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在11月初結(jié)束的第七屆華興資本醫(yī)療與生命科技領(lǐng)袖峰會上，包括香港交易所首席中國經(jīng)濟學(xué)家巴曙松、華領(lǐng)醫(yī)藥創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官陳力、歌禮制藥董事長兼首席執(zhí)行官吳勁梓、信立泰藥業(yè)總經(jīng)理葉宇翔、以及亞盛醫(yī)藥聯(lián)合創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官楊大俊等在內(nèi)的超過100位重磅嘉賓上臺分享。議題從領(lǐng)域前沿到資本和市場，熱點一覽無遺，交鋒專業(yè)熱烈。
從11月6日開始，我們每周推送一篇兼具好評度和關(guān)注度的論壇和演講，基于現(xiàn)場實錄精編呈現(xiàn)。感興趣的讀者，讓我們每周不見不散。
論壇嘉賓
姚磊文：
對于AI大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的落地，各位覺得最大的挑戰(zhàn)是什么？
喬昕：
最大的挑戰(zhàn)是仍有很多臨床需求不能拿出完整的解決方案?，F(xiàn)在基于影像的一些應(yīng)用已經(jīng)出來，很多決策和流程可以通過人工智能變得更簡單、更智能，幫助醫(yī)生提高效率和診斷準(zhǔn)確率，但距離在臨床當(dāng)中發(fā)揮巨大作用還有一定差距，需要醫(yī)療行業(yè)業(yè)內(nèi)人士投入巨大的精力去應(yīng)對。
史文釗：
醫(yī)療大數(shù)據(jù)最大的挑戰(zhàn)，第一，因為行業(yè)的監(jiān)管和數(shù)據(jù)的敏感性，醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)獲取的路徑相比于其他行業(yè)更難一些，如何合規(guī)、合法地全面獲取數(shù)據(jù)是行業(yè)的挑戰(zhàn)。第二，數(shù)據(jù)的醫(yī)療場景應(yīng)用非常復(fù)雜，怎樣把AI、大數(shù)據(jù)技術(shù)和臨床實踐結(jié)合起來，還需要更多專業(yè)的技術(shù)。
溫書豪：
在我們看來目前比較大的挑戰(zhàn)有兩個方面。一方面，藥工業(yè)是比較傳統(tǒng)的工業(yè)，人工智能是比較新的概念，如何獲取國際一線大藥企的信任，讓人工智能模型被它所用，很有挑戰(zhàn)性，一定要把算法做到足夠準(zhǔn)。另一方面是AI領(lǐng)域方向的投資人對AI醫(yī)藥新方向的耐性。
張少典：
不只是在醫(yī)療領(lǐng)域，所有行業(yè)的人工智能都存在商業(yè)變現(xiàn)的問題。雖然人工智能熱潮持續(xù)了很多年，但到目前為止，仍然撐不起社會和資本對于產(chǎn)業(yè)的期望值。企業(yè)的故事當(dāng)然可以講得很性感，但真正去賣產(chǎn)品時，客戶只會把你當(dāng)做賣軟件或服務(wù)的公司。整個行業(yè)，并沒有真正創(chuàng)造出一種嶄新的商業(yè)格局。
張少霆：
在醫(yī)療影像領(lǐng)域，不少人會說最大的挑戰(zhàn)是拿到三類證，但即便產(chǎn)品拿到了醫(yī)療器械認(rèn)證，隨后都繞不開商業(yè)化的問題。在過去的20年里，有非常多的軟件類產(chǎn)品拿證，包括輔助診斷，即便用的不是人工智能算法，但是應(yīng)用場景是類似的。這其中的部分產(chǎn)品，之所以沒有很好的商業(yè)化成果，到底是技術(shù)不夠還是商業(yè)化創(chuàng)新不夠？我認(rèn)為兩者皆有，甚至后者可能更重要一些。
姚磊文：
對于自己公司本身的注冊進(jìn)度、報批以及未來商業(yè)化，張總和喬總有什么看法？
張少霆：
商湯科技目前切入板塊主要圍繞影像，若干個二類證和三類證同步在走。在商業(yè)化方面，在報證期間我們也在同步進(jìn)行一些商業(yè)模式的鋪墊。報證是很漫長的過程，但這只是一個階段性成果，后續(xù)一系列的商業(yè)化嘗試，無論是跟企業(yè)合作還是跟政府合作，都需要提前準(zhǔn)備，認(rèn)真思考嘗試，才可能把這一塊很好支撐起來。
喬昕：
醫(yī)療跟其他的企業(yè)不一樣，不管產(chǎn)品、藥物、還是治療方法，都要去報證，報證過程是對技術(shù)驗證的過程。美國藥監(jiān)局的流程涉及到整個企業(yè)管理體系，甚至一些后監(jiān)管的流程，不是做一次性評價，而是每四年更新一次，如果有新的功能進(jìn)來也要更新，醫(yī)療企業(yè)必須遵守。
談到商業(yè)化，產(chǎn)品價值最重要。尤其是醫(yī)療產(chǎn)品的臨床價值，可以通過實踐或者跟醫(yī)生溝通把產(chǎn)品進(jìn)一步完善。過去幾年，醫(yī)療行業(yè)、醫(yī)藥行業(yè)、器械行業(yè)不斷涌現(xiàn)新技術(shù)，只要能為用戶帶來核心價值就一定有市場。
經(jīng)歷兩年的醫(yī)學(xué)人工智能探索，很多醫(yī)院成立了智慧辦、大數(shù)據(jù)中心，基本上所有的三甲醫(yī)院都將智能化的工作提高到了醫(yī)院層面。過去十年，醫(yī)院最大的采購是設(shè)備，但是現(xiàn)在最大的采購是信息化提升、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)改造，有很多智能化的元素在里面。
姚磊文：
請張總分享一下商湯醫(yī)療領(lǐng)域的商業(yè)化路徑。
張少霆：
不只是醫(yī)療，人工智能行業(yè)都需要滿足兩點。第一點，產(chǎn)品有剛需性；第二點，產(chǎn)品有議價能力。只有同時滿足這兩點才有可能成功商業(yè)化。
只要團(tuán)隊足夠強大、做產(chǎn)品時貼近需求，剛需性產(chǎn)品大多都可以達(dá)成。而議價能力則是動態(tài)平衡、動態(tài)博弈的事情，與友商做什么、國家政策支持以及自己所處的環(huán)境都高度相關(guān)。
作為人工智能平臺公司的商湯科技本身具備一些平臺資源，我們有兩點經(jīng)驗可以分享。第一，跟業(yè)內(nèi)很多上下游企業(yè)、友商一起合作，他們在業(yè)內(nèi)做了十多年，非常有資源和經(jīng)驗，可以一塊兒做落地嘗試。第二，聯(lián)合商湯其他業(yè)務(wù)團(tuán)隊，做醫(yī)療場景的綜合解決方案，幫助智慧醫(yī)院業(yè)務(wù)升級。這兩點是商湯科技的優(yōu)勢，開展業(yè)務(wù)也是沿著這些路徑去做嘗試。
姚磊文：
想從技術(shù)上聽一下二位的想法，有沒有新的場景和應(yīng)用領(lǐng)域可以打開更大的市場空間？
喬昕：
醫(yī)學(xué)影像只是醫(yī)院診斷治療中一個重要的檢查環(huán)節(jié)，很多結(jié)論性的東西的標(biāo)準(zhǔn)并不靠醫(yī)學(xué)影像。從硬件的迭代到軟件應(yīng)用的產(chǎn)生，很多技術(shù)瓶頸都已經(jīng)克服了。這個領(lǐng)域大部分技術(shù)是圍繞提高效率，這是產(chǎn)品優(yōu)先級。
將來醫(yī)學(xué)影像配合AI是剛需，過去一兩年大多數(shù)醫(yī)院都受到了影響，其中對放射科影響最強。深睿醫(yī)療在三年內(nèi)把放射科所有的流程智慧化到80%以上，這是我們技術(shù)實現(xiàn)的目標(biāo)。但更重要的是我們能幫助醫(yī)生進(jìn)一步做鑒別診斷和輔助治療，甚至治療后效果的評估，這部分在臨床上發(fā)揮的作用更大。
臨床路徑從篩查到治療到治療后的評估是一個垂直方向。另外一個方向是分疾病、臟器和一些系統(tǒng)。這兩個方向?qū)膊〉脑\斷治療都非常重要。影像是一方面，通過做基因檢查、IVD檢查、電子病例、診斷決策幫助到醫(yī)生。其實殊途同歸，最后系統(tǒng)應(yīng)該接近于醫(yī)生的工作流程和診斷判斷標(biāo)準(zhǔn)。影像僅是其中的一個維度，更重要的是幾個維度結(jié)合到一起。
張少霆：
目前AI醫(yī)療讀片普遍是圍繞放射科醫(yī)生做輔助診斷相關(guān)的工作，而臨床醫(yī)生需要直接面對病人，與病人溝通、提供治療方案、并最終實施治療，如果把臨床醫(yī)生的需求考慮進(jìn)來，人體那么多器官、疾病、數(shù)據(jù)，可以定義的問題量非常巨大。
但是在機器學(xué)習(xí)中有一個很經(jīng)典的長尾現(xiàn)象，對于那些數(shù)據(jù)量少、標(biāo)注少的長尾問題，很難直接解決，所以大量研究都聚焦于頭部那些數(shù)據(jù)多、標(biāo)注多的問題上，導(dǎo)致同質(zhì)化比較嚴(yán)重。從算法和技術(shù)的角度來講，解決小樣本無監(jiān)督學(xué)習(xí)的問題，真正把長尾問題的后半段做出來，可能會解鎖更多場景。我們目前在做的骨科、牙科這一類的業(yè)務(wù)，關(guān)注度沒肺部那么高，但也很有潛力。
姚磊文：
從大數(shù)據(jù)和客戶選擇兩個維度上，神州醫(yī)療和森億智能是如何考慮和規(guī)劃路徑的？
史文釗：
醫(yī)療大數(shù)據(jù)的未來大家都非?？春茫瑫r是也面臨很大的挑戰(zhàn)。要想獲得成功，有三點問題必須去解決：
第一，數(shù)據(jù)資源問題。如果沒有合規(guī)的資源，醫(yī)療大數(shù)據(jù)發(fā)展會受到很大的限制。因為數(shù)據(jù)的敏感性和合規(guī)性，在獲取資源上無非有幾種途徑，比如得到政府的許可，神州醫(yī)療參與建設(shè)國家癌癥大數(shù)據(jù)一庫一網(wǎng)，有5000萬以上單個數(shù)據(jù)，清洗出來單個病人數(shù)據(jù)突破5億，是美國對標(biāo)企業(yè)的4倍多。
第二，發(fā)掘數(shù)據(jù)價值的能力和技術(shù)。醫(yī)療大數(shù)據(jù)的技術(shù)分為三類，臨床數(shù)據(jù)、影像數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)，如何從數(shù)據(jù)里面挖掘價值非常關(guān)鍵。電子病例數(shù)據(jù)處理要規(guī)范化，要符合全球藥企的標(biāo)準(zhǔn)，這是一個非常大的門檻。
第三，作為大數(shù)據(jù)公司，核心競爭力是計算能力、人工智能技術(shù)掌握能力和臨床上的長期積累。神州醫(yī)療與國際知名影像設(shè)備制造商合作聯(lián)合推出神飛云，未來幾年之內(nèi)有數(shù)千家醫(yī)院裝機計劃，華大智造生產(chǎn)出性價比更好的測序儀產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)，但核心是如何解讀這些數(shù)據(jù)、如何把數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用和臨床結(jié)合起來。除了在數(shù)據(jù)里面找到靶點，更需要通過知識庫把靶點落實到疾病研究。
神州醫(yī)療在精準(zhǔn)醫(yī)療領(lǐng)域，投資和并購了專業(yè)的基因大數(shù)據(jù)解讀和知識庫，提升了自身解讀能力，既合規(guī)地獲取國家的數(shù)據(jù)，建設(shè)一庫一網(wǎng)，又在臨床服務(wù)場景上和大型公司合作，提供精準(zhǔn)醫(yī)療平臺，基于數(shù)據(jù)服務(wù)持續(xù)產(chǎn)生數(shù)據(jù)，進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)分析能力，變成正向循環(huán)。
醫(yī)療大數(shù)據(jù)變現(xiàn)周期較長。但通過對醫(yī)療本身的服務(wù)和藥廠服務(wù)可以先獲取快速變現(xiàn)，從而支撐企業(yè)長期的發(fā)展，可能是把長期發(fā)展和短期商業(yè)化需求結(jié)合的一個方法。
醫(yī)療大數(shù)據(jù)和其他的大數(shù)據(jù)不一樣，平臺級企業(yè)要匯集所有數(shù)據(jù)，但是結(jié)合所有數(shù)據(jù)以后基于平臺上的解決方案未必全部由一個公司來做，做大、做強是平臺級的數(shù)據(jù)公司最重要的事。
張少典：
森億智能并不是一家醫(yī)療大數(shù)據(jù)公司，我們的定位并不在此。我們內(nèi)部經(jīng)常討論大數(shù)據(jù)和人工智能公司之間有什么區(qū)別，其實兩者涇渭分明。人工智能公司是面向一個場景、一個行業(yè)、一個客戶，為其提供一類場景化解決方案，且無論該解決方案是否包含大數(shù)據(jù)。森億智能的業(yè)務(wù)便是如此。
正因為森億智能是一家給醫(yī)院提供智能化解決方案的公司，解決方案并不一定基于大數(shù)據(jù)，所以我們絕不會把數(shù)據(jù)帶出醫(yī)院。這是森億智能對待客戶，對待大數(shù)據(jù)的原則。
史文釗：
藥企的研發(fā)和成本高居不下是現(xiàn)在最大的問題，不管是前面研發(fā)階段還是后面臨床階段，都存在周期長、失敗率高的問題，有了數(shù)據(jù)，對藥企的研發(fā)、做臨床是巨大的支持，因此神州醫(yī)療在幾年內(nèi)會變成世界上最大的數(shù)據(jù)庫。
因為指導(dǎo)臨床在早期選靶點時需要一些驗證性的數(shù)據(jù)，我們在波士頓設(shè)了辦公室，和早期研發(fā)公司合作。在臨床上通過合法利用數(shù)據(jù)來幫助他們選擇實驗方式方法，降低臨床實驗成本，大幅提升招募效率，效率就是效益。
國家政策要求藥企每個藥上市以后進(jìn)行上市監(jiān)控，這也是巨大的市場。現(xiàn)在的醫(yī)藥研發(fā)還有一種免疫藥，以適應(yīng)癥上市，上市之后要迅速擴展適應(yīng)癥。國外有十幾個適應(yīng)癥，但中國只有一個，每個適應(yīng)癥不可能都做臨床實驗，用真實數(shù)據(jù)支撐擴展，這一塊也是巨大的需求。藥企在數(shù)據(jù)合規(guī)上要求非常高，建設(shè)數(shù)據(jù)庫、獲得政府的許可也是行業(yè)很關(guān)鍵的一點。
姚磊文：
請溫總給我們介紹一下藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的最新進(jìn)展，以及對一些前沿技術(shù)和新藥發(fā)現(xiàn)流程現(xiàn)狀的展望。
溫書豪：
AI在藥物研發(fā)里面是必然趨勢，但依然要保持謹(jǐn)慎。因為人工智能的主要問題是模型的泛化能力，比如一些全新的靶點，或是一些比較難的靶點，或是一些沒有足夠多歷史數(shù)據(jù)的藥物，人工智能模型的建立是很有講究的，特征向量不一樣時，需要的訓(xùn)練集數(shù)據(jù)量就不一樣。
晶泰科技雖然是人工智能藥物研發(fā)的公司，但最大的差異化是在物理層面，公司里理論物理的PHD嘗試從原子、電子角度去理解藥物研發(fā)里面的藥物分子結(jié)構(gòu)和靶點結(jié)構(gòu)以及它們之間相互作用的問題，這是我們的數(shù)字化過程。
做人工智能第一步要有正確的數(shù)字化過程，越底層的數(shù)字化才能夠抓到最本質(zhì)的特征向量，才能使你的模型更有泛化能力。人工智能非常強的公司投資晶泰科技，看重的不是人工智能能力，而是我們在物理層面上對于藥物的理解。
第二個角度是人工智能藥物研發(fā)，這個行業(yè)畢竟是以實驗為最終導(dǎo)向，應(yīng)該把算法和實驗進(jìn)行連接，最終得到反饋?，F(xiàn)在我們已經(jīng)開始做一些自動化合成，逆合成分析算法和人工智能算法與實驗反饋系統(tǒng)連接，兩套算法之間博弈可能會設(shè)計出人類想象不到的藥，化學(xué)空間是60次方那么大，人工智能發(fā)揮出人腦沒辦法做到的事是一個必然趨勢，但任重道遠(yuǎn)。
姚磊文：
我們怎么思考從靶點發(fā)現(xiàn)到藥物上市流程中要做哪一段？自己做CRO藥物發(fā)現(xiàn)還是把藥物選擇出來之后合作開發(fā)，未來怎么規(guī)劃這個事情？
溫書豪：
一般來說藥物鏈條特別長，里面會有一些關(guān)鍵環(huán)節(jié)，每個公司都應(yīng)該做自己比較擅長的方向，但一個公司要做大，肯定不能局限在非常垂直的方向。晶泰科技現(xiàn)在已經(jīng)往藥物早期走，里面有很多細(xì)分環(huán)節(jié)，包括成藥性和合成，接下來晶型這一塊到實驗室階段，甚至還有到后面的制劑。早期晶型預(yù)測的業(yè)務(wù)，把線上算法和傳統(tǒng)CRO結(jié)合提供一個整體方案，企業(yè)非常感興趣，因為這是全新的模式，比過去的成本低、時間快，解決了終極問題。我們會在擅長的環(huán)節(jié)里做全流程，甚至線上線下結(jié)合新的CRO模式，代表全新藥工業(yè)效率提升的生產(chǎn)模式。
關(guān)于商業(yè)模式的考慮，最直接的就是在某個環(huán)節(jié)把線上線下打通，提供新的一站式CRO服務(wù)，銷售額體量、市場占有率都會出現(xiàn)很好的機會。晶泰科技不是做藥的公司，但我們希望跟一些真正的科學(xué)家一起做藥，提供最好的掘金工具。做算法要做最底層的東西，才有機會變成一個平臺型公司，一旦做成平臺型公司，將來會有很多想象不到的商業(yè)模式。
注：本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號“華興資本”。
