医疗产业升级之战蓄势待发，人工智能才是真正的下半场

E企咖（ID：e-qika）    作者：鱼多多

4月21日， “新科技 · 划时代”峰会在深圳举行。将门CEO高欣欣在“医疗行业如何产业升级？”圆桌会上发表了作为医疗投资方是如何看待医疗产业升级的观点。在高欣欣看来，医疗领域特别适合人工智能，并且是这个产业中价值最宝贵的一环。

以下为高欣欣的主要演讲，由E企咖（e-qika）编辑整理。

人工智能在医疗领域落地将势在必行

当AI+医疗的问题提出来的时候，我们就必须要看人工智能是否真正的带来了医疗领域的实际价值。我们真心的觉得人工智能在医疗领域落地将势在必行，并不是被看好，并不是市场大，而是势在必行。

因为健康是每个人生存的基本需求，中国是人口大国，原来世界卫生组织有一个数字，中国每1000人就有1.5个内科医生，这意味着什么？意味着只有通过创新技术的手段，才能使得医生把最宝贵的时间花在最重要的事情上，使更多的人收益。因此创新技术在这个领域是势在必行的。

同时，为什么老是最后一个医生看得最准？因为前面的都被排除了。所以在一个时间点，在几分钟的时间里，如何使医生获得完整且连续的数据，当他有了足够的信息的时候，他就可以更精准的判断你到底是什么问题，得到什么样的治愈。而在比较短的时间内获取更多信息的唯一手段就是创新的技术。

中国医疗的数据是特别庞大的，但是80%的医疗数据是影像、视频，非结构化的数据。因此人工智能不仅能够识别非结构化的数据，同时也因为它能够识别、理解，给予了更深纬度的洞察，使得人工智能技术在医疗领域真正落地。

人工智能在医疗领域运用还需摸索

人工智能在医疗领域落地的场景实在是太多了，不管是在辅助诊疗、医疗影像、手术机器人、健康管理、新药研发，每一个环节都有人工智能实实在在的落地场景，而作为投资界，当他看到了特别大价值的时候，最关注的一件事就是这件事情激活的时间节点是什么。

当关注到时间节点的时候，其实我们就会看是不是在这个行业里有很多大牛已经进场了，发现苹果、Google，这些大牛全部都在重金投入AI在医疗领域的发展，更不要说西门子这样的行业大鳄，全部都是做出了非常成熟的解决方案，这证明了已经是在实实在在的落地过程中。

在这种情况下，作为创业团队，为什么又觉得好像还在摸索的过程呢？因为在这个领域虽然看到了巨大的价值，虽然看到了大鳄的入场，虽然看到了清晰的场景，但是还是需要那些落地的路径。因为医疗领域是全世界所有行业里面最严谨的行业，事关生命，任何新技术的尝试都将更为花时间、严谨，以及相关的法律法规的问题，如何形成商业壁垒的问题，在这个领域创的小伙伴一定要坚信这个领域的价值，但是要多一点耐心。

中国AI人才的断层会在两年内补缺

从投资的角度，我们会特别看重什么团队呢？

我们会特别看重在这个领域中、这个行业场景中，对这个技术有最大需求的，数据质量相对优的，发展、推广起来相对容易的场景路径。我们会选择什么样的团队呢？AI的医疗团队特别不容易找，特别难，因为做医疗行业的人才就非常少，再加上AI在中国是人才的断层，这个断层会在两年内补缺，绝大多数的AI一线公司全部是科学家领衔，或者是研究院在一线，所以需要一个既懂医疗行业，又能够在AI技术上跑得比别人快、跑赢时间的团队。虽然在这个领域中做的团队很多，但是他们的切入点是不是那个落地的路径节点，或者是否有特别独家的竞争优势，如果我们找到了这样的团队，我们是毫不犹豫跟他一起走下去的。

人工智能要回归医疗商业本质

实际上，人工智能真的不是一个新技术，是一个60多年的技术，是一个发展中的技术。人工智能做的事和不能做的事是非常清晰的，所以要选择能够做的，真正能够辅助人类提高效率的。

在这样的技术发展过程中，商业模式又是什么？就是回归商业本质，是否真的能够在里面变成闭环的业务。比如说，病理应该是人工智能特别看好的细分领域，中国特别缺病理的医生，美国的病理医生是平均两千人一个，而中国是7万人一个病理医生，所以如果是按照国家规定，现在中国的病理医生有9千多，缺口有4到9万人，这是不可能被培训出来的，只能靠技术。

看病理医生的水平又是完全不一样的，好坏差距非常大，所以中国的癌症的5年复发率是远远高于别的地方的。

其次，这个领域特别适合人工智能，有所为，有所不为。任何一个病理的切片都承载了海量的信息，可是这个信息在人眼看，都是非常疲劳的，而机器一定比人看得好，一定能够辅助，这件事情已经不是一个想象了，在很多地方都是非常成熟了，所以我们觉得像这样就回归到了医疗商业本质，就真正能够变成这个领域中可以真正对病患提供更准确的价值，从而给予更精准的治疗方案，真正解决医院、医生的问题，可以成为这个产业中价值最宝贵的一环。

人工智能有所为，有所不为

人工智能有所为，有所不为，用一个简单的方式衡量，就是快思考和慢思考，任何快思考能够做出的东西，机器一定比你好。比如说看一个东西，看片子，都会比你好，任何的慢思考，所有的医疗最后的判断源自于更多的纬度的，根据很多的信息综合的，机器永远做不过你，所以根本不要考虑被替代。AI在医疗势在必行，回归商业价值。

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