大咖说 | 对话梁颕宇、李开复：顶级机构为何投资AI+医疗健康？

AI赋能药物研发，既能够缩短药物研发的时间，又能够大大降低成本，是未来医疗健康领域不断探索与突破的新方向。

日前，在《从“AI＋医疗”到数字医疗：机遇与挑战》为主题的高峰对话中，启明创投主管合伙人梁颕宇（Nisa Leung）、创新工场董事长兼CEO李开复博士、Insilico Medicine 首席科学官任峰博士在“人工智能药物开发的领导者Insilico Medicine全球首次利用AI发现新机制特发性肺纤维化药物”这一里程碑事件的背景下，探讨了AI+医疗健康的多个前沿问题。

下面，我们一起跟随大咖们的视角，去看看吧！（以下内容略有删减）

AI赋能医疗健康产业的现状

问

任峰：如何看待AI赋能医疗健康产业的。如果评分，从1—10分来讲，10分是最成熟，AI赋能医疗健康现在大致发展到什么阶段？AI赋能医疗健康是万能的吗？

答

李开复：在用AI发明新药方面，今年是一个非常全面的突破性发明。在若干月前，我们看到了英国的DeepMind做出了AlphaFold，在一个非常难的蛋白折叠的问题上做出了超越人的能力。

Insilico Medicine在全球首次利用人工智能发现新机制特发性肺纤维化药物，并且这一发明是完整的、产品化的解决方案。我们可以看到在靶点的发现，以及小分子化合物的寻找和设计等临床前的工作上效率大大提高，只要200万美元就可以进入这样一个过程，大概是传统的1/10的价钱。

第二，我们能够用1/10的价钱在这一段流程上发明新的药。医疗创新方面，一个很大的瓶颈就是有能力发明新药的人就那么多，他们一天的时间就那么多，而且小分子制药已经进入成熟的状态，发明一个新的药，从头到尾可能要花20亿美元，如果我们能把部分流程降到1/10的时间和资源，我们就可以用更低的成本、更快的时间创造更多的药，带来巨大的帮助。
最后回答这个问题，虽然我们非常自豪这个里程碑，但是如果从1到10，我们今天其实只走了第一步，未来的潜力特别的巨大，整个流程可以更快被打通。

答

梁颕宇：1—10，觉得AI在医疗板块应该打多少分，我也非常认同开复的观点，我也觉得大概是1分左右。

AI在医疗领域第一个大规模的应用是AI+影像，这也得益于AI图像识别技术发展的成熟，后面慢慢衍生到药物研发的领域，并取得了很好的进展。从医疗领域全景来看，还有很多AI没有介入的领域，很多问题更复杂，需要更长的时间、更系统化的解决方案。

现在说人工智能对医疗领域的潜在影响还过早，但是我们的思想是非常开放的，医疗领域、生物制药领域都在反复试验，关键是找到解决方案来满足病人的需求，来达到临床的卓越，而不是选择一个特定的技术平台作为先决的条件。此外，医疗行业是一个高度监管的行业，需要了解这个行业的各方面，再去找到一个更好的方法。 

顶级机构为何投资AI+医疗健康

问

任峰：从AI技术角度来分析，这次Insilico Medicine在新药研发上用的关键技术的突破点在哪里？为什么在这个时代背景下才能实现？在投资Insilico Medicine的时候，这个团队哪些方面吸引了您，让您觉得Insilico Medicine具备引领AI制药突破的潜质？

答

李开复：投资Insilico Medicine那年，我记得是在洛杉矶第一次见到Alex，我对Alex的看法有几个很突出的特点。

第一个也是最重要的，他是结合生物和AI两方面的专家，世界上这样的人才是非常少的，我也在这里鼓励年轻朋友们一定要让自己成为这样的跨领域专家。因为如果我们只用AI来去做医疗生物方面的工作，可能就会把很多该领域若干年累计的知识都没有用上，但是如果我们只是用生物的观点来看，可能又不能理解大数据、AI跟各种新的AI算法怎么能够快速收敛，帮助解决过程跟流程。

Alex是约翰·霍普金斯大学的生物学专业，但是他自学成为了一个AI和计算机方面的专家，甚至在GPU方面都有一些行业工作经验。所以第一次见面我们就聊得非常好。他跟我说，AI+生物学可以做各种神奇的事情，除了制药之外，还可以延长寿命，而且周围围绕着他的都是一些世界级的长寿专家，世界级的未来学专家，我发现我已经晚来了一步，所以一定要争取这个机会投资这家公司。
之后公司的发展又进一步延伸了，我发现科学家创业很大的挑战是点子很多，Alex点子真的非常多，但是他是少数既有很多点子，又能挑选一个有商业价值的把它执行下去，而且他能吸收一个非常强的团队围绕在自己的周围。能够把两个领域的专家围绕在一起，既做开创性的事情，又具备专注的执行力，很强的执行力，这一点我觉得也是非常独特的。
可能有些媒体朋友听我以前说过，AI最弱的地方就是它没有创造性，只有人能创造出新的东西来，今天我想Insilico Medicine证明了至少在这个问题上我是错的，因为我们真的发明了一个新的药物。
Insilico Medicine用AI的方法，在各类型专家的辅助之下，把这两个问题都解决了，而且打通整合了。这是一个非常好的起点，以后应该可以有更多的医疗发明的流程，都打通之后，我们未来应该会大大增加疾病能够康复的概率，而且快速的发展各种新药。可能今天发明了一种新药，大家不要认为这本身就是最终级的结果，最后如果能让全世界医药的发明变快10倍，你想人类可以增加多少健康存活在这个美好的世界上。   

答

梁颕宇：我们认为人工智能或数字化是促进医疗创新的技术之一。

在医疗健康领域，新药研发的时间、金钱成本日益攀升，成功率不断下降，需要新技术来提高新药发现的成功率、提高开发效率、降低成本。从技术的角度来看，计算机技术近年有了长足的发展，随着算力不断增强，人工智能技术不断精进，该技术已经成功应用在不同其他的领域，包括人脸识别等等。
我们投资Insilico Medicine的时候，认为它应该可以为很多国内的医药公司提供帮助，我们看到此前Insilico Medicine宣布推出了一种新的、用于药物发现的人工智能系统，能够在21天时间里，从始到终创造出全新的分子，花费只有15万美元。

问

任峰：AI医疗的投资壁垒在哪里？未来是否会继续投资这个赛道的其他公司？

答

梁颕宇：我觉得团队很重要。此外，用AI医疗或者数字医疗是不是真的可以解决问题，还是有其他的一些技术可以做得更好？如果用AI去做的话，数字医疗公司、AI公司他们拿到数据可能不是很好的数据，所以用AI去筛查很多不太好的数据其实是有点浪费时间。这是我们看到的问题。

答

李开复：我补充两点。我们认为海量的高质量的数据是一个非常关键的成功的壁垒，所以我们会去了解一个公司他是否有或者能否得到独家的数据，如果有的话会加分。

第二，创业团队AI的科学家不见得知道怎么去卖产品或者怎么去开发，但是对落地和渠道的理解还是需要的。第三，我们最喜欢看到的是像Insilico Medicine这样有生物的专家+AI的专家大家一块工作，也有充分的行业背景。  

问

任峰：中国跑出了很多医疗顶级投资人和医疗机构，医疗AI的赛道优秀投资人的必备素质是什么？  

答

李开复：我们还是非常重视那些真的有核心产品壁垒、有新发明能力的公司，而且知识产权的保护也比较重要。另外一方面，他真的要知道渠道怎么去落地，学习一个新市场的成本会很大，尽量避免需要从零切入一个市场。 

问

任峰：投资医疗AI和数字医疗，启明创投认为的机会和看中的企业应该具备什么样的特质？

答

梁颕宇：关键还是管理团队。TMT背景和医疗背景的创业者会有不同的商业路径，有一些数字医疗公司在收入和盈利情况尚不明确的时候，也会选择对标科技投资的标的来进行估值。医疗投行类的公司会倾向于从公司长远发展，来给出更合理的估值。

AI和数字是现在很热的字眼，我们会常常思考我们是否有不同的市场。本质上来说，医疗健康是应该帮助患者解决看病难、看病贵的问题，需要有一个高度监管的医疗体系来开展业务，我们希望跟有热情、有远见的企业家合作，为这个行业做一些贡献。   

问

任峰：AI对于医疗究竟意味着什么？下一代的AI会是什么样子的？将会在医疗领域发挥哪些应用场景？ 

答

李开复：AI应该是先以一个工具的角色来切入医疗的流程，因为医疗是一个发展了上千年的产业，大家有很熟悉的过程，看病的期待、医院和保险公司等等都是一些非常成熟的产业。所以要去颠覆的话其实是很难的。

在已有的体系里面，把不同的AI作为工具能够提升效果，提高发明药物的时间，增加它的成功概率，让看病的人能够更顺利地解决他们的病情，把这些新技术当作一个工具去辅助人或优化流程。

随着时间的发展，我认为在有些领域，慢慢的这些AI工具会变得处于非常核心的地位，人类来辅助AI，但这一定是一个人机协作的过程。总之应该是一个赋能、增强，人加上AI，1+1大于3的过程。

数字医疗发展的挑战与机遇

问

任峰：在中国数字医疗的创新层出不穷，这里面有什么样的原因？双方的结合会带来哪些便利和积极的影响？目前信息技术和医疗健康产业相结合又有哪些难点？请Nisa再跟我们深入的分享一下。     

答

梁颕宇：大多数数字医疗的公司都是由TMT企业家或者医疗健康企业家创立的，很有意思的是，我们发现两类企业家基于他们对技术的理解，或者对医疗制度、医疗系统的理解会将公司引向不同的发展方向。这其中并没有对错的问题，而是不同的业务模式需要不同背景的创业者。

作为投资人我们会考虑如何为每一种不同的模式选择合适的团队，这是我们面临的一个挑战。数字医疗4、5年前成为美国的热门行业的时候，我们对投资这一类型的公司持比较谨慎的态度。
其中的原因，是因为美国和中国的数字医疗需求非常不同，美国超过90%的医院是私立医院，而中国90%的患者去公立医院。因此中国市场与美国市场所需要的软件和数字医疗是不同的。所以我们是非常看好这个领域，但是还需要慢慢从不同的角度和需求出发来找到解决方案。

问

任峰：请问两位老师，我们能成为全球的领导者吗？过程中机遇和挑战又是什么？同时也请两位为今天的讨论做一个总结性的收尾。       

答

李开复：我觉得绝对是有希望的，但是会需要一些时间。希望来自于什么？刚才讲了很多，但我觉得特别重要的几点：

一是中国有人口的优势，我们能够更快速的去得到大数据，用数据来推动技术的发展。而且数据的使用方面，中国在经过脱敏保护个人隐私的前提之下是可以有更多的数据来累积的。首先中国的医院就比美国最大的医院大十几二十倍，它的数据就多了。

第二，有很多新的技术，比如联邦学习，能把不同的医院数据串起来，又不伤害各个用户的隐私。而美国在隐私法方面，比如用HIPAA这样的法律保护的有点过头了，让AI的工作者很难能够拿到海量的数据。

三是中国的科学家现在最厉害的两批中国科学家就是学AI和学生物的（也许还有别的，但我认识的就这两群），所以中国并不缺在国际上值得尊敬的、快速崛起的新锐科学家，无论是看论文，还是看其它的指标。

我们看到非常多公司现在在中国崛起，应该是一个天时地利人和的好机会。因为在中国有数据跟人口的优势，科技也赶上了国外，而且很多科技正在处于改变潮态的时候，从传统的方法进入了新的AI基因排序和体外检测技术推动的时代，我们处于非常好的时候。而且相当高比例的中国型的创新让中国走向世界舞台会是创业型公司。 

答

梁颕宇：我也非常认同开复的观点。

中国AI+医疗的结合可以提高医疗的效率，包括线上诊疗，可以省去大量在医院等待的时间，通过信息的对称更便捷地匹配最好的医生；也可以做到提升医疗的准确性，用AI技术帮助医生更快更准地去做诊断；还可以节省劳动力，用AI制药可以将上千上万靶点的工作简化，也就是Insilico Medicine去做的事情。在某些领域我觉得可以出现类似于Insilico Medicine国际的机会，我们对Insilico Medicine的期望是非常高的。

对于健康数据，不同的国家和地区会有不同的隐私法规，这对创业公司可能会是一个挑战。
数字医疗的业务模式在中国非常具有创新性，是在中国医疗体系和需求下形成的商业模式，这些模式必须适应不同地区的医疗系统才能得以实现。因此它的模式不像药物或者医疗设备销售那样千篇一律。除了某些商业模式，比如药物发现、开发等等，我不确定要成为数字医疗领域的全球领导者是有那么容易的。
下面还有一些其他的挑战，但是如果无法拿到数据，或者拿到标准一致的数据的话，很多公司的发展还是有一定难度的。  

参考资料：

【1】高峰对话 | 启明创投梁颕宇对话创新工场李开复：从“AI＋医疗”到数字医疗 from https://mp.weixin.qq.com/s/WmDPTJXjufYcxp1U9q4OwQ

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