众所周知，天下苦“看病之难”久矣，因而在AI这柄利刃掀起的风浪里，所有提刀扎入“AI+医疗”江湖的猛士，都是想得到这“硬币的另一面”，以柳叶刀为屠龙刀，号令天下，重写规则。
四大方向，战局已现
在“AI+医疗”这一江湖上，如同麦肯锡全球研究院在调查报告《人工智能：下一个数字前沿》中描述，目前人工智能的开发应用已经分化为四个方向：疾病预防（project）、疾病诊治（produce）、资源配置（promote）与患者服务（provide）。
疾病预防多与医学院所、制药企业合作，根本上是减少看病刚需；疾病诊治则要完成“供给侧改革”，更加“前台”、最为抢眼；资源配置偏重于建立平台、完成医疗资源空间上流动与时间上分配；患者服务则是一片to B中另辟蹊径，以to C的方式，将医疗整合进消费升级的体系。
而在中国，20家AI医疗方向的代表性初创公司中，14家都集中在疾病诊治领域，其中9家的业务重点都是“医学影像处理”。而在全国整体131家“AI+医疗”企业中，也有43家将发力点落在了“医学影像处理”。江湖刚刚形成，聚众论剑、捉对厮杀的气息就已经渐渐浮动。
20家AI医疗代表企业（亿欧网整理）
“医学影像处理”，坊间俗称“看片子”，看起来的确是与AI最好结合的领域。图像处理的技术平移到医疗场景，加入医学专业的信息点和数据尺，帮助医生辅助诊断，甚至，代替医生进行诊断，都是可以预期的未来。
但是看起来容易做起来难。无论在任何领域，AI想要迅速成长，完成技术迭代，所必须的养料就是大量数据。而在医疗领域，患者的数据属于高度个人隐私，想要获取数据异常困难。在这个历史悠久的传统行业里，深深的专业槽如同深深的护城河，让医疗界与凡人界划清界限，想要攻城谈何容易，而想要进城，就要懂潜规则，要讲基本法。
业内潜规则，幕后大BOSS
科大讯飞在刚刚召开的2017年度发布会上，一口气在医疗领域推出了语音电子病历、医学影像辅助诊断系统、智医助理三款产品，科大讯飞掌门人刘庆峰，更在演讲中将“智医助理”称为“可以载入中国甚至全球人工智能史册的产品”。因为在2017年国家临床执业医生考试中上， 智医助理在考试中取得了456分的成绩 ，而这个成绩在安徽省20000多名考生中位列前100名，它通过了临床执业医生的考试，“已超过绝大多数人类考生”。而医学影像辅助诊断系统，也在国际著名的Luna——肺部影像的识别比赛， 取得了94.1%的成绩，这个成绩可以媲美三甲医院放射科高水平的医生。
科大讯飞发布的智医助理
在AlphaGo横扫围棋领域的人类选手之后，“人工智能如何碾压人类”成为新媒体标题党百用不厌的法宝。科大讯飞以此赚足公众眼球，但对于一线医疗接受AI的未来之路，或许并非良策。“医院是个很封闭很保守的组织，市面上甚至全球都没有成熟的先例情况下，让他们去尝试或接受新物种是非常困难的”，更何况，这种新事物以“超越人类医生”为开场秀，以“取代人类医生”为潜台词。
同样主攻医学影像处理的推想科技，掌门人陈宽在创业之初，为了进入医院、通过数据验校产品技术，带着两个实习生低声下气地去敲医生的门。团队见了100个科室主任，有95个都当场对他们说“不”。医疗资源是稀缺资源，医院掌握绝对的话语权，想要打入这个封闭的利益集团内部，连传统的医药行业的医药代表都要亮出十八般武艺，况乎初出茅庐的人工智能。
谙熟利益、话术与潜规则的，还要数从这个行业跳出来改投AI的老江湖。全域医疗的老大程政，空总脑外军医出身，企业所有公关，开篇就要痛说程军医参加前线作战救援的革命家史，中间讲讲产品，末尾举例山东某医院，以前医生有限接诊量少、年收入不足100万，采用了全域放疗整体解决方案，现在接诊量上去了，年收入预计超过350万。简直凤头猪肚豹尾：AI怎么会取代医生您呐！患者是看不完的，我们帮您分忧、共同创收嘛！
当然了，AI想要取代医生，确实没有那么简单。除了医院自身的大堡垒，还有国家食药监（CFDA）这个幕后大BOSS在核查“身份证”。科大讯飞把智医助理吹得再响，最后也说“智医助理不会尝试代替医生进行独立诊疗”，看起来是为了“招安抚顺”，其实是为了“名正言顺”。CFDA今年9月4日最新发布的《医疗器械分类目录》里明确规定：
若诊断软件通过其算法，提供诊断建议，仅具有辅助诊断功能，不直接给出诊断结论，则其风险级别达不到第三类的程度，本子目录中做第二类医疗器械管理。若诊断软件通过其算法（例如，CAD，骨密度除外）对病变部位进行自动识别，并提供明确的诊断提示，则其风险级别相对较高，本子目录中做第三类医疗器械管理。
第三类医疗器械是需要做临床试验的，第二类器械则有临床试验豁免目录。AI医疗企业想走医院采购，就必须获得CFDA认证，现将自家诊断软件定位在第二类器械，届时申请豁免临床试验，早一步进入医院投入实战，当然更加便利。
资本不等人，未来怎变现
没有一家AI医疗企业愿意久等，自己等不起，资本也等不起。像经纶世纪那样，做一个专家系统做了8年，A轮融资之后直到今年才开始B轮，实在太过折磨，也只有在八九年前就开始进入AI医疗的企业，敢这么肆无忌惮地花费时间。
“一个资本风口的耐心周期大约两年，前两年需求确认、技术实现，过两三年测试收入流水、规模复制，再过两三年产生净利润、延伸盈利模式，这样的项目才是资本推崇的成功项目。” 方正证券负责医疗产业投资并购的董事姜天骄如是说，“显然AI医疗难以这样推进。”
AI医疗的江湖里，资本是粮草，但不仅仅是粮草，有时甚至是兵器。资本家不看情怀、努力、愿景，看的是产品矩阵、商业模式、盈利能力。当然，为了获得回报，资本也会调动自己的资源。得到靠谱基金的投资，如同加入靠谱的武林门派，对于攻破医疗行业的坚固壁垒，自然事半功倍。
依图科技、推想科技、百洋医药这些崭露头角的AI医疗企业，背后都有红杉资本的助力，红杉近年已经投资了6家医疗人工智能企业，投资总额超过了1.5亿元。红杉偏向A轮领投，注资之后，除了日常的运营、人力和公关帮助，在政府资源上，让推想科技作为代表企业，参加了若干政府部门的相关研讨会，在技术合作上，也积极促进几家AI企业之间的相互合作，至于资本运营，更是在云峰基金、真格基金、启明创投之间穿针引线，以“将自己投了A轮的企业在B轮叫出好价钱”为不变的己任。
当然，即便没有资本的催促，如何变现也是整个AI医疗创业圈必须探索的问题。把产品买给B端，不是一个简单的问题，不但要打中医院与医生可言不可言的痛点，还要应对从CFDA、卫计委到医保局、发改委的政府部门意见。这是一个长期的过程。
通过数据整合，对原有的医疗保健体系进行赋能，从个人遗传基因、疾病的预防检测，到提升就医体验、升级体检服务，AI医疗企业在大城市、私立医院展开业务，以低技术、高体验的次线产品，满足城市中产阶层的消费升级需求，这些C端业务，则可以作为短期回笼资金和收集数据的参考道路。
AI医疗这片江湖中，人工智能还没有能够达到彻底改变医疗模式的能力，在医学影像处理方面平移技术，先行切入，辅助治疗，成为行业现阶段的集体方向。而如何让企业在AI的烧钱开发、医疗的坚固壁垒、同业竞争与资本耐性中存活下来，则是每个企业个体必须考虑的问题。
但是在医疗资源严重匮乏的当下，AI进入医疗领域，以深度学习成为医科学霸、通过执业医考试，以海量数据赶超“老中医”“老军医”积累的神秘经验，对辅助医生诊疗，提升就医体验，缩小医患专业知识鸿沟，将一团乱麻的风雨江湖建设成为社会主义和谐社会，却也已经是大势所趋。
只是江湖之大，征战仍需时日。
编辑：Bixby
本文为未来图灵独家文章，转载请申请授权并注明来源。
