要說未來人類最擔心的一個威脅，“人工智能將取代人類”成為了一個必選項。

即使有被替代的危機感，然而人工智能作為全球醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)展的突破口依然被寄予了厚望。目前，人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域中的應(yīng)用已非常廣泛，包括語音識別、醫(yī)學影像、藥物挖掘研發(fā)、營養(yǎng)學、生物技術(shù)、醫(yī)院管理、健康管理、精神健康、可穿戴設(shè)備、病理學等多個領(lǐng)域。

相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，預(yù)計到2025年，人工智能應(yīng)用市場總值將達到1270億美元。其中，醫(yī)療行業(yè)將占市場規(guī)模的五分之一，而我國正處于醫(yī)療人工智能的風口：2016年中國人工智能+醫(yī)療市場規(guī)模達到96.61億元，增長37.9%;2017年超130億元，增長40.7%;2018年則有望達到200億元，醫(yī)療人工智能的中國時代已經(jīng)到來。

而作為與醫(yī)療人工智能發(fā)展緊密相關(guān)的三方：政府職能部門監(jiān)管層、資本市場、醫(yī)生如何看待AI時代。

監(jiān)管層看醫(yī)療AI：大數(shù)據(jù)是制高點大數(shù)據(jù)作為醫(yī)療人工智能的發(fā)展基石，且應(yīng)用場景價值高，已成為全球的關(guān)注焦點，據(jù)了解，從2012年至2017年，美國、英國、法國、日本、澳大利亞等主要發(fā)達國家都相繼出臺了若干大數(shù)據(jù)的發(fā)展規(guī)劃，以此催化了大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，而我國對于大數(shù)據(jù)的發(fā)展則是在不斷探索中循序漸進。

國家衛(wèi)生健康委統(tǒng)計信息中心副主任周恭偉于日前在廣州舉行的“醫(yī)療AI推動產(chǎn)業(yè)變革圓桌論壇”上表示：2014年，大數(shù)據(jù)被首次寫入政府工作報告;2015，頂層設(shè)計啟動了國家級的大數(shù)據(jù)整體政策編制與產(chǎn)業(yè)框架規(guī)劃;2016年，是大數(shù)據(jù)相關(guān)政策的細化之年，在這一年，包括原衛(wèi)計委在內(nèi)的多個國家職能部門相繼出臺了關(guān)于大數(shù)據(jù)的發(fā)展意見和方案，其中，國務(wù)院辦公廳頒發(fā)的《關(guān)于促進和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的指導意見》，該意見對于我國醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用發(fā)展帶來了重要影響;2017年，是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的孵化之年，大數(shù)據(jù)開始從理論研究進入應(yīng)用階段，并向細分領(lǐng)域延伸;2018年，則是大數(shù)據(jù)的標準化之年。因為在這一年，中國電子技術(shù)標準化研究院與全國信息技術(shù)標準化技術(shù)委員會大數(shù)據(jù)標準工作組聯(lián)合發(fā)布了《大數(shù)據(jù)標準化白皮書》。

“國家監(jiān)管層在醫(yī)療大數(shù)據(jù)發(fā)展的規(guī)劃方面，朝向是非常明確的，核心主要圍繞三大任務(wù)”周恭偉說道：“一是要加強立標立規(guī)，完善頂層設(shè)計，這是健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)信息化建設(shè)的前提條件;二是要加強相關(guān)信息標準規(guī)范和標準化成熟度的測評;三是推進互聯(lián)互通，破除信息孤島。”

而在醫(yī)療大數(shù)據(jù)的布局應(yīng)用方面，原國家衛(wèi)計委按照“1+5+X”的總體規(guī)劃，先后確定了福建、江蘇、山東、安徽和貴州為五大區(qū)域數(shù)據(jù)中心試點省份，并推動組建五大集團公司擔任健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)建設(shè)國家隊，承接數(shù)據(jù)中心和產(chǎn)業(yè)園建設(shè)。

大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展隨之帶來的另外一個繞不開的話題：安全性和隱私性，北京大學法學院教授孫東東表示：由于醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)呈幾何級數(shù)激增，市場規(guī)模不斷擴大，數(shù)據(jù)安全不容忽視，對于醫(yī)療大數(shù)據(jù)行業(yè)的法律監(jiān)管需要引起行業(yè)重視。

中國科學院院士、阜外醫(yī)院副院長顧東風也指出：患者要有安全意識，做好隱私保護，在應(yīng)用推廣大數(shù)據(jù)時應(yīng)該隱去個人特征如姓名、住址等信息，而包括騰訊和零氪科技等公司就非常重視個人隱私信息保護，除了醫(yī)療機構(gòu)或企業(yè)要有安全防范意識外，相關(guān)法律方面也要進一步完善。“

零氪科技CEO張?zhí)鞚蓪︶t(yī)谷坦陳：企業(yè)作為醫(yī)療大數(shù)據(jù)的采集方，大數(shù)據(jù)的安全性和隱私性絕不容忽視，而零氪科技主要從三個方面來實現(xiàn)：特殊的技術(shù)處理、嚴格遵守的法律監(jiān)管、倫理道德的依從。

資本市場看醫(yī)療AI：傾斜獨、角、獸根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2018-2023年中國醫(yī)療人工智能行業(yè)市場前景預(yù)測與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》數(shù)據(jù)統(tǒng)計：國內(nèi)目前為止已有公開披露的醫(yī)療人工在智能企業(yè)融資事件有93筆，其中有57筆明確公布了融資金額。從時間上來看，2014-2016年融資數(shù)量有了明顯的上升，而且增長速度很快，資本的活躍度逐年走高。從融資額度的角度來看，增長趨勢更加明顯，千萬級和億級的融資事件占到了65%以上。

在多個領(lǐng)域的資本市場已逐步邁入寒冬期的時候，醫(yī)療人工智能的資本春天才剛剛開始，究竟什么樣的醫(yī)療人工智能企業(yè)才能得到投融資機構(gòu)的青睞?

在“醫(yī)療AI推動產(chǎn)業(yè)變革圓桌論壇”上，長嶺資本合伙人蔣曉冬指出：資本市場向來比較關(guān)注獨角獸類的企業(yè)，這里說的獨角獸遠遠不止于從估值額來看，而關(guān)鍵還是在三個字，獨、角、獸，所謂‘獨’，是指企業(yè)有自己獨特的地方;而‘角’，指的是企業(yè)有自己的競爭優(yōu)勢，且這個競爭優(yōu)勢不斷被加強且不能被替代的;獸就是獸性，也就是國人常常講的狼性。只有團隊有狼性，企業(yè)才能夠在白熱化的市場競爭當中迅速脫穎而出。

“國內(nèi)較早一批探索醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用的企業(yè)——零氪科技就是這樣的公司，其發(fā)展路徑與美國Flatiron Health有著相同之處，在長線布局智能化臨床輔助解決方案的同時，在2017年開始向AI領(lǐng)域拓展，同時，它的獨特性還在于整個團隊從成立伊始就是一個跨學科的團隊，分別來自醫(yī)學、科研、技術(shù)、產(chǎn)業(yè)服務(wù)等領(lǐng)域，這在早期的創(chuàng)業(yè)公司里面是不多見的。”蔣曉冬表示。

“作為醫(yī)療大數(shù)據(jù)在臨床實踐‘拓荒者’，零氪嘗試從醫(yī)療實踐中存在的”病例量大、病歷非結(jié)構(gòu)化、隨訪困難、行業(yè)無標準、數(shù)據(jù)隱私和安全這五大問題去突圍，在中國的醫(yī)療環(huán)境下，‘獲取結(jié)構(gòu)化且高質(zhì)量的數(shù)據(jù)’是最難的事情之一。而腫瘤數(shù)據(jù)的收集、分析、處理的難度又是所有疾病中最復雜的之一。”蔣曉冬說，“零氪科技從最開始便選擇了做‘最難’的事情，這使其擁有了很高的壁壘，而壁壘也是我們資本市場對創(chuàng)業(yè)項目判斷的重要標尺之一。”

日前，醫(yī)谷從零氪科技方面獲悉，其已完成10億人民幣D輪融資，全球最大的主權(quán)財富基金之一“中國投資有限責任公司”是這一輪非常重要的投資者，此輪融資后，零氪科技成為醫(yī)療大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域第一個獨角獸企業(yè)，就在上個月，零氪科技還迎來了中共中央政治局常委、國務(wù)院副總理韓正的實地考察和點贊。

醫(yī)生看醫(yī)療AI：符合臨床應(yīng)用場景是關(guān)鍵現(xiàn)在的人工智能產(chǎn)品，尤其是在醫(yī)學影像方面，已經(jīng)有一些自動識別、信息提取功能，可以提取一些人眼難以分辨出來的東西，雖不能完全代替醫(yī)生，但有的已能提供一些醫(yī)生難以察覺的輔助信息。

由此，醫(yī)生作為醫(yī)療人工智能的最切身體驗者，什么樣的AI產(chǎn)品才符合他們的預(yù)期和設(shè)想，上海長征醫(yī)院影像醫(yī)學與核醫(yī)學科主任劉士遠表示：以目前人工智能應(yīng)用最多的影像領(lǐng)域為例，人工智能要形成一個結(jié)構(gòu)化的報告，必須要符合醫(yī)院的臨床應(yīng)用場景，同時能夠提高工作效率和診斷率，敏感性和特異性高，且人機交互體驗良好，這樣的AI產(chǎn)品才是受醫(yī)生歡迎的，比如目前做的最多也相較成熟的肺結(jié)節(jié)診斷，人工智能不僅可以降低漏報率，還可以識別多種肺部結(jié)節(jié)，包括磨玻璃結(jié)節(jié)、血管旁小結(jié)節(jié)、微小結(jié)節(jié)、多發(fā)小結(jié)節(jié)等比較難判定的結(jié)節(jié)。”

不過，醫(yī)療人工智能產(chǎn)品在臨床中的表現(xiàn)也并不是那么盡如人意，還是以醫(yī)學影像為例，從臨床研究來看，目前醫(yī)學影像的人工智能產(chǎn)品還存在著解釋性差的問題，即輸入的數(shù)據(jù)與輸出的結(jié)果存在相關(guān)性但卻不能用因果邏輯來解釋。

張?zhí)鞚杀硎?，對醫(yī)療領(lǐng)域人工智能解釋性差的問題，目前業(yè)內(nèi)通常采用兩種解決思路：一是引入醫(yī)學專家對相關(guān)性的因果關(guān)系做進一步分析研究，賦予醫(yī)療人工智能產(chǎn)品醫(yī)學基因，相當于對人工智能輸出的結(jié)果的因果關(guān)系提出假說，由臨床專家和技術(shù)公司一同找出邏輯關(guān)系。二是引入大量真實的臨床案例，并利用這些案例對結(jié)果進行解釋，從而提供解釋，讓醫(yī)生在使用產(chǎn)品的過程中找到成功治療案例的感覺。不過，這種感性的解釋也對人工智能技術(shù)公司提出了掌握的具體案例要具有可重復性和學科前沿性的要求。

同時，張?zhí)鞚蛇€指出：由于醫(yī)療機構(gòu)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化相對不高，導致用于訓練AI算法的精準標記過的高質(zhì)量醫(yī)療數(shù)據(jù)較為稀缺，很多情況下AI算法用特定數(shù)據(jù)集訓練完成后，對是否適用于其他數(shù)據(jù)來源的診斷還需驗證，理論上，不斷的積累數(shù)據(jù)，算法會愈加精準，但在實踐中，還需要考慮更多的問題。

對于該觀點，劉士遠表示贊成：“目前進入醫(yī)院的AI產(chǎn)品同質(zhì)化嚴重，數(shù)據(jù)普適性是個大問題，比如在醫(yī)院檢查的A數(shù)據(jù)是否適用于B醫(yī)院的檢查，用于AI訓練的數(shù)據(jù)庫缺乏且不規(guī)范，因此，雖然目前進入醫(yī)療AI的企業(yè)比較多，也嘗試做了多樣化的產(chǎn)品，但截至到目前為止，還未有一個產(chǎn)品能真正落地醫(yī)院，完全符合醫(yī)院的臨床應(yīng)用場景，現(xiàn)階段進入醫(yī)院的很多AI產(chǎn)品都僅僅還停留在科研合作或者試驗階段，要突破這一短板，還需要國家監(jiān)管層、科學家、人工智能企業(yè)等幾方合力來解決。”