新版本可能会使科学家更容易研究新发现的蛋白质-配体复合物，而这些复合物的信息很少，而且可以帮助科学家识别和设计潜在的药物新分子。Isomorphic

“在选择医疗信息化供应商时，我们通常会首选国内的一线品牌，不会再用小供应商。2019年我们曾花70万上线了一套合理用药系统，还没出质保期公司就倒闭了。““从患者发病到做完检查、送进医院，将支架放进体内完成手术，我们最快只用了23分钟。”这是巩义市总医院副院长白二红印象最深的一次急性心梗急救案例。急性心梗的黄金抢救时间是2小时，如果不能及时植入支架，将导致心肌因缺血大面积坏死。在居民分散、整体医疗水平不高的基层单位，心脑血管疾病等突发性疾病患者往往更容易因错失黄金抢救时间而耽误治疗。巩义市是河南省郑州市下辖的一个县级市，除了位于市区的巩义市人民医院、巩义市公立中医院、巩义市妇幼保健院三家县级公立医疗机构外，还包括5家社区卫生服务中心、15家乡镇卫生院与数百家村卫生室。“村卫生室和乡镇卫生院的医生大多只会拍心电图，不会看心电图。”白二红介绍，基层医疗机构的心电图结果会实时上传至巩义市人民医院，由人民医院的医生对检查结果做出研判，通过县乡村

Society，美国化学学会）是世界上最大的科技协会之一，涵盖了20多个与化学相关的学科，是全球被使用次数最多的化学期刊源之一。为什么ACS这么受欢迎？因为ACS的一大特色，Article

谢昌谕发现，相比量子计算，AI制药事实上更依赖于传统计算与人工智能。也因此，他选择离开腾讯量子实验室，专注于AI制药研究。“数据共享对药企模型的提升有一些帮助，但并不像大家预测中的那么大，有很多算法的细节仍有待突破，比如不同药企的数据存在不一致性等问题。”近日，雷峰网《医健AI掘金志》推出《AI制药十人谈》系列，探究AI制药的前景与隐忧。浙江大学药学院教授谢昌谕在与《医健AI掘金志》的对话中，提到了欧洲的药企数据共享项目MELLODDY，指出数据共享这一模式发展中存在的局限性。谢昌谕与AI制药结缘要追溯到2018年。谢昌谕是具有量子物理与人工智能双重背景的学者，早年间曾在麻省理工学院、多伦多大学、新加坡-麻省理工科研中心从事理论化学、量子计算、人工智能技术在AIDD、有机材料、生物传感器等方向的应用研究。2018年回国后，谢昌谕加入腾讯量子实验室，带领团队探索适合于量子计算技术的落地方向，从而进入AI制药领域。“（制药领域）如果想要在近期内看到比较大的研究成果，其实更依赖于传统计算和人工智能，而非量子计算。”随着研究的深入，谢昌谕的心态也从开始的“将药物设计作为实现‘AI+量子’计算算法的跳板”，转变为真正想要在药物设计领域做出一些成果。在浙江大学药学院教授侯廷军的介绍下，谢昌谕加入浙大药学院。对于更适用于AI制药的传统计算与人工智能两种方法，谢昌谕也直言其各自的利弊：传统算法具备明确的理论，其泛化能力更强，适用范围更广，但计算速度却不够快；而AI模型目前还是难以真正学到底层的因果关系，模型的泛化能力较差。“如果对黑盒算法进行更多可解释性的分析，将其与AI模型相结合，或许会成为未来的主要发展趋势之一。”以下为《医健AI掘金志》与谢昌谕的对话内容，《医健AI掘金志》做了不改变原意的编辑与整理。雷峰网：您早年间的学术方向偏向量子计算、人工智能等领域，是什么时候开始转向AI制药相关研究的？谢昌谕：2018年加入腾讯之前，我的研究背景更偏向理论化学、量子计算、量子物理这方面，2019年开始涉猎AI的方向，那时是从团队的角度考虑，要寻找一个量子计算的落地方向。我认为从量子计算的硬件等各方面条件来看，短期落地其实比较困难，所以想尝试一下“AI+量子”这两种前沿的计算技术的结合，在一些特殊的领域中有哪些可能性，从而使量子计算技术尽快落地应用，让社会受益于这些前沿技术。在这个过程中，我们调研了不同的行业，综合考量每个行业的特质，以及这些行业能够为社会产生的价值，还有我们团队成员的学术背景等因素，最后觉得制药是一个不错的选择。而且根据观察，很多跨国药企对人工智能、量子计算、自动化、计算化学等各种技术兴趣非常浓厚，一些公司在这上面的投入也很可观。从这个角度来看，制药也是一个很好的方向。我们对这项研究原本的期待是，既能进行“AI+量子”的技术研究，同时也能获得药企的认可，对药物研发做出一些贡献。但是进行更加深入的研究之后，我们发现，如果想要在一定时间内看到比较大的研究成果，其实更依赖于传统计算和人工智能，而非量子计算。因此，从2019年开始，AI制药就逐渐变成我花费精力最多的一个研究方向。雷峰网：2022年，您离开腾讯量子实验室，加入浙江大学药学院担任教授，当时有什么契机使您决定回归学术界？谢昌谕：腾讯量子实验室提供的科研环境非常好，招聘了很优秀的研究员，进行了很多领域的交叉研究，从科研上讲很有成就感。但腾讯量子实验室的核心目标是最大程度推动量子计算技术的发展，我一开始的想法也是想要将药物研发作为一个出口，让量子计算在其中发挥作用。随着我在AI制药上投入的时间越来越多，对这个领域有了更深刻的领悟，再加上新冠疫情的影响，我的心态发生了一些改变，从最初的将药物设计作为实现“AI+量子”计算算法的跳板，转变为真正想要在药物设计领域做出一些成果，反而不再介意使用的方法是传统的计算物理还是AI、量子。我的想法发生变化之后，就希望在研究上能够以药物研发为中心，获得更多这方面的资源支持，恰好之前和浙江大学药学院的侯廷军教授有合作，通过他的介绍来到浙大药学院工作。雷峰网：不久前，碳硅智慧发布了AI新药研发平台DrugFlow1.0，作为碳硅智慧算法科学家，您在DrugFlow1.0的设计、研发、后续商业探索上主要参与了哪些工作？谢昌谕：现阶段在碳硅智慧的工作中，我希望技术层面取得一些突破，聚焦小分子药物设计方面的前沿算法，或是在理论层面的更多尝试。比如在设计大模型的过程中如何更好地学习分子表征，如何更好地结合传统计算物理和深度学习来实现一些更具理论支撑的药物设计方案等，这些工作是更偏研究与探索性质为主。这也是我选择碳硅智慧的主要原因，在研究上，我能够去尝试一些对药物设计可能更有价值的理论和想法，找到其中能够走得更远的可行方案；在落地上，碳硅智慧有专业的团队和丰富的经验，能够在算法和模型的技术细节上做更多的优化，工程化的实现也更加专业。雷峰网：在AI制药领域，传统算法与人工智能算法分别有何利弊？如何相互结合？谢昌谕：传统算法中比较有代表性的如分子动力学模拟与结合自由能的计算，其优势在于具有比较明确的理论，我们就可以从理论的角度来判断这个算法在什么场景中是相对可靠的。同时，这些算法的泛化能力较强，适用范围会更广一些。传统算法也存在一些问题，比如需要使用者具备更多的专业知识储备与实际操作的经验积累，才能对算法进行研究。即便是使用相关软件，也需要较高的知识门槛。另一个痛点则是，传统算法虽然理论清晰，但计算速度不够快，有时由于各种假设与近似的原因还是不够精准，所以在药物筛选的过程中实用价值比较有限。相比之下，AI模型如果有合适的数据进行训练，速度会快上很多。在一些测试场景中，AI模型的效果非常精准，但是往往到了真实的药物研发场景中，大家就会发现它使用起来没有很多科研论文里描述的效果那么好。主要原因是AI模型没有真正学到底层的因果关系，所以模型的泛化能力很差，如果没有新的数据做支持，模型就很难适应新的场景，换而言之，模型会出现一些过拟合的表现，甚至学习到数据本身隐性偏差的问题。所以使用AI模型时，你有时候并不知道什么时候能够真正地信任它，如果对黑盒算法进行更多可解释性的分析，将其与AI模型相结合，或许会成为未来的主要发展趋势之一。以小分子制药为例，如果结合自由能的预测，或是基于靶点口袋的分子生成，或是对先导化合物进行优化改造，将微观物理的信息融入到深度学习框架之中，这个模型就能够更好地学习到真实的因果关系或物理规律，模型的鲁棒性和可靠性也会得到大幅提升。另一个方向则是直接用AI来加速传统计算，在传统计算的框架之下，用AI来解方程，有希望在不丧失计算精度的情况下大幅提升计算效率。雷峰网：在算法层面，AI制药平台之间能否形成技术壁垒？谢昌谕：如果单看一个小模型，我认为比较难形成技术壁垒。不能形成技术壁垒其实也可能是一个好事情。现在很多被广泛使用的模型本身就是源于互联网或其他行业，比如自然语言处理、图像识别等领域的算法，研发者将其开源之后又被AI制药的研发人员拿过来优化、使用。在这样的大环境之下，研发者们被鼓励将自己的算法进行开源，促进整个领域的发展。此外，如今深度学习领域有很多好的建模软件和工具，可以帮助非专家级的使用者轻松地将不是特别复杂的模型调到稳定水平。从算法的层面来说，很难形成技术壁垒，但对于大模型而言，就比较容易形成壁垒。虽然模型的设计思路是透明的，但是如何收集、清理训练模型所需的数据，以及训练庞大模型的技巧等等，这些复杂且大规模的工作更容易产生技术壁垒。雷峰网：数据问题一直是AI制药领域的痛点，已经成为目前制约AI药物研发的重要因素之一。目前已经有企业尝试建立数据共享平台，在保证数据隐私的前提下，推动药企之间的数据共享，在您看来这种合作形式是否符合AI制药平台当下的需求？谢昌谕：如果能够实现共享数据，肯定是利大于弊的，联邦学习等技术一定程度上能够保护数据的隐私，如果药企都参与进来，就可以得到表现更好的模型。在欧洲有一个项目叫做MELLODDY，即Machine

黄家驷、蒋大宗、杨国忠、王明时、吕维雪······一代人的创业维艰，只为奏响一曲属于生医工学科的凯歌。1978年5月，王明时站在天津医学院（天津医科大学前身）总医院的一间高干病房前，走廊人来人往，病人、护士不断从他身后经过，他的全部精力却只放在眼前的房门上。这扇房门就像盲盒的盖子，里面放着王明时未来的命运转折，而他却无从得知。王明时推开房门，病房中坐着两位穿病号服的白发老人，天津大学校长李曙森与天津医学院院长朱宪彝，也是将要决定他未来四十年职业方向的人。李曙森开门见山，请王明时向二人介绍他撰写的一份报告。一个月前，在天津大学精密仪器系任教的王明时撰写了一份《建议在天津大学筹办生物医学工程专业》的报告。为了确保这份报告不被当时的官僚体制淹没，在那个动乱刚刚结束、还无比强调组织纪律的年代，他冒天下之大不韪，越过教研室、精仪系、校长办公室等重重领导，直接将报告交给了校长李曙森。这是一场不顾后果的豪赌。这时的王明时已经四十三岁，近二十年的职业生涯都在天津大学度过。赢了，就能得到李曙森的支持，在天津大学率先建立起全国最早一批生物医学工程专业，为他的科研和教育事业开辟出一条新的道路。一个月里反复焦灼，王明时突然接到系里的通知——立刻去总医院面见李曙森。这场会面让王明时的人生拐进了另一个岔路口，自这一天起，他的命运便与医学工程学科紧紧绑到一起，为学科的建设与发展奔波近四十年。作为天津大学的代表，王明时与我国初代生物医学工程学家们携手掀开了属于生医工人的篇章。弃医从工，投身航天事业王明时早年的理想是成为一名医生。报考大学之前，王明时在母校天津二中的组织下到天津医学院解剖室参观，负责讲解的医生掀开一口红色的盖子，向他们展示泡在福尔马林溶液中的人体脏器；转身又打开另一个柜子，露出里面的婴儿标本。直到参观结束，王明时仍旧惊魂未定，对医学的热情也被浇灭在解剖室里。那时的中学生升学都由组织推荐，学校为王明时提供了两个选择，一是北京大学的外语系，二是北京航空航天大学的前身，刚刚成立三年的北京航空学院。王明时选择了更感兴趣的航天。1955年，王明时被保送至北京航空学院自动控制系传感器专业。进入大学的王明时成绩十分出色，还因此被选为班级总干事，相当于如今大学中的班长职务。1958年2月，周恩来总理亲自批准试制的轻型客机“北京一号”交由北航负责，成绩优异的王明时被选入设计组，参与了“北京一号”中央速度传感器的研发工作。同年9月，“北京一号”在首都国际机场试飞成功，成为国内由高校研制成功的第一架飞机。如今，这架飞机仍停放在北航的航空航天博物馆内。“北京一号”飞机年轻的王明时多才多艺，在社团活动中也叫得上名号，合唱、话剧、篮球、田径等等各类活动中都有他的身影。他带领话剧社团成员自导、自演的抗战时期经典话剧《同志，你走错了路》，还曾在五道口的剧院里对外售票演出。作为校篮球队的队长，王明时带领队伍获得过北京市“三好杯”篮球比赛的亚军，一众篮球队员们成为了学校里的风云人物，他言道，“就连食堂的大师傅都成了我们的球迷，打饭的时候特别照顾。”在那个粮食按人头分配的年代，北航专门为篮球队开了小灶，每人每月供给六十斤粮食，即便是身材高大、时常运动的王明时，也从没饿过肚子。那时的他万万不会想到，工作后面临的第一个的困难，竟然是饥饿。1960年前后，天津大学开始启动对航空仪表专业的建设，由于缺乏师资力量，天大向北航要了五个毕业生，王明时就是其中之一。国家三年困难时期，没有了上学时篮球队员的身份加成，他的粮食配额被减到每月三十斤。王明时说起那时的艰难，“差点儿把我饿死。”王明时被分配到精密仪器工程系，从属于初建的航空仪表教研室，教师队伍中，除北航毕业的王明时外，几乎都是门外汉。为培训新教师，系里委任王明时为同事讲课。“我只能赶鸭子上架，把我在北航学的课程讲给他们听。”王明时回忆，这是他工作后过得最艰难的一段日子，不仅每天饿得头昏脑胀，还要晚上备课到凌晨两点，第二天上午连轴讲上仨小时的课。1964年，航空仪表专业因教育部调整被停办，王明时又被分配到精仪系计时仪器教研室，教授“钟表测量仪器”课程。可惜这项工作也没能持续太久，自1966年开始，国内高校纷纷停课，正带着学生在上海实习的王明时也被召回学校。自此，国内的科学工作陷入长达十年的停滞期，研究机构被肢解，教学工作被中止，科研工作者被下放到农村或厂矿劳动。王明时还算幸运，一直留在天大工作，只是不再进行科研和教学工作，从31岁到39岁，他青年时期最精力充沛的八年岁月，却窝在学校里从早到晚写大字报。蹉跎数年，王明时再也坐不住了。1974年，他邀请天津大学的几位教师一起进行“激光摆轮平衡机”的研究。在航天与军工领域，有一个关键的建立空间xyz坐标的元件——陀螺转子，这种小惯量的高速旋转体的重心质量中心如果偏离了旋转轴线，将产生振动，严重影响定位精度和仪器或钟表的寿命。那一时期，军工领域顶尖的研究机构几乎全都分布在北京，在充足的经费与资源支持下，研究了许多年仍旧没能攻克这一难题。出身航天领域的王明时深知这项研究的重要性，他拉上同在计时仪器教研室任职的同事戴品忠等人，尝试从钟表摆轮研究入手，探索用当时先进的激光技术平衡转子的新方法。王明时将激光高温消融技术应用到陀螺转子的动平衡问题上，在轮摆转动过程中用激光去除其多余偏重，使陀螺转子的质量中心与旋转中心重合，以期解决动平衡问题。经过两年多的研究，激光摆轮平衡机于1976年终于研制成功，采用“伺服瞄准”替代国内外普遍应用的“光电基准相位通道”来处理讯号，在提高平衡精度的基础上，使工效提高了两倍。更让王明时惊喜的是，他发现“伺服瞄准”技术还可以应用于航天、导弹、鱼雷中的陀螺转子平衡以及大型发动机转子等的平衡，使激光摆轮平衡机的研究得以从钟表领域移植到航天、军工领域，也意味着他这两年多的辛苦研究没有白费。在王明时之前，激光技术与陀螺转子的结合这一思路还没有人尝试过，这项研究成果就像是滴进油锅里的一滴水，在军工领域炸开了锅。掌握着尖端科研资源的军工专家们对他的成果并不信服，加之当时还没有标准的科研成果鉴定程式，在科研鉴定会上，王明时被要求从头演示所有的研究思路和细节，鉴定过程足足持续了五天。时隔四十余年，王明时还清晰地记得这场堪称严酷的鉴定会。好在最终顺利通过审核，激光摆轮平衡机的价值被业内承认，这项研究成果也入选了第一届全国科学大会。1982年，国家的各项体制逐渐恢复后，这项技术又被授予了国家发明奖，并作为重大科研成果上报中共中央、国务院、全国人大、中央军委等相关单位。与王明时共同研发激光摆轮平衡机的同事，后来也成为了和他一起建设生物医学工程专业的战友。破釜沉舟，一个人拉起一支队伍1961年，美国启动了万众瞩目的阿波罗登月计划，同样身处航空航天领域的王明时一直密切关注着这一计划的进展。登月过程中，地面站必须及时遥测航天员的各项生命参数，他所擅长的传感器技术在其中起着重要的作用。阿波罗计划结束后，军用的传感器遥测技术开始转向民用。二十世纪七十年代初期，Spacelabs

受时代所限，即便是中科大这样的高校，在上世纪七八十年代能够提供给学生的上机机会也十分有限。姜涛描述，只好把主要精力放在基础学科上，重点学习数学、物理、化学的课程。没想到，时隔四十年再看那段经历，竟在无意中奠定了他的理论研究之路。姜涛是极少数能同时把计算机理论和生物学都做好的学者。近四十年的工作学习生涯中，姜涛最初并非从事生物信息学工作，而是研究计算机理论和算法。直到1995年，他获得首次学术休假，决定利用机会拜师Richard

“AIDD未来的发展需要行业内部共享数据，但很多制药公司不会把自己的数据公布出来，这是最要命的东西。”“有些进入AI制药行业的人，尤其是风险投资者。他们只有计算机的背景，缺乏药学背景，并不真正了解药物设计，只是在跟风炒作一个概念。”华东理工大学药学院教授唐赟在计算机辅助药物设计、化学信息学、网络药理学、计算毒理学、计算生物学等领域深耕多年。在此次对话中，唐赟也向《医健AI掘金志》表达了他对于AI制药行业当前情况的担忧。唐赟教授毕业于中国科学院上海药物研究所，师从中国科学院院士陈凯先先生，曾先后在瑞典卡罗林医学院、美国国家卫生研究院癌症研究所等机构从事研究工作。2004年，唐赟回国任复旦大学教授，后受中国科学院院士蒋华良邀请，协助创建华东理工大学药学院。ChatGPT的出现，让AI制药重回三年前爆火时的盛况。在今年的春季GTC大会上，英伟达宣布将与三井物产株式会社（Mitsui）就Tokyo-1项目合作，通过高分辨率分子动力学模拟和AIGC等技术，提高日本制药实力；百度文心一言首个落地医药行业的产品GBI-Bot（医药垂类对话机器人）也于近期发布，基于百度灵医智惠在医疗健康行业的技术积累，实现了文心一言与GBI专业数据库的有机结合。越来越多的资本涌入AI制药行业，试图在AlphaFold2之后，再次借助AIGC技术掀起生命科学领域新的革命。但繁荣背后也有声音指出，“AI药物研发领域充满了投资人用钱堆出的泡沫，很快将要迎来自证实力的过渡期。”唐赟指出，药物研发自有其发展规律，一些投资人期待两三年就能从中得到回报，这是不现实的，AI技术驱动研发的药物距离上市至少还要五年时间。这个行业，还要经过一场大浪淘沙。近日，雷峰网&《医健AI掘金志》推出《AI制药十人谈》系列，探究AI制药的前景与隐忧。以下为《医健AI掘金志》与唐赟的对话内容，《医健AI掘金志》做了不改变原意的编辑与整理。医健AI掘金志：您早在1991年研究生期间就曾进行过计算机、神经网络等在药物设计中的应用相关研究，是国内非常早期进行这一领域研究的学者，您是怎么开始在药物设计的过程中尝试计算机相关技术的？

如果当时没有下定决心转型，或许孙之荣一生顺遂，在自动化领域成绩斐然。然而命运却将他推向了生信这条路，他便闯出了一条有数理及工程特色的生物学研究道路，与国际最前沿的生物信息学接轨，半生奔走于中国生信会议的组织宣传与学科发展。情不知所起，一往而深。孙之荣对清华生物系有着非同一般的感情。1984年，孙之荣从清华自动系转入生物系，成为清华生物系的第一批复建教员。转眼之间，孙之荣从意气风发的青年变成头发花白的老者。每当静下来的时候，他常常回忆起那年冬天只身前往生物系的场景。清华大学的生物系始创于1926年，是我国历史上最早的生物系之一，在二十世纪三、四十年代曾经相当辉煌，仅中国科学院学部委员中就有三十多人曾在这里学习或工作过，其中包括钱崇澍、陈桢、李继侗、戴芳澜、汤佩松、吴征镒等。然而流于炮火，清华生物系不断南迁，直到1945年后才重回北京。本以为这是一场久违的复建工作，1952年，一场全国院系调整，清华生物系所有教师、设备、以及图书资料和生物标本，尽数调至中科院、北大及其他兄弟院校，清华生物系又进入了长达32年的空白期。光阴无情，至复系草创阶段，诺大的清华园几乎找不到一个生物专业的科班教师，仅剩西门旁一栋老生物学馆。孙之荣那年37岁，叹言：“一切都是白手起家、从头开始。”时至今日，孙之荣仍自评“这一步子迈得极大”。如果当时没有下定决心转型，或许他一生顺遂，在自动化领域成绩斐然。然而命运却将他推向了另一条路，他便闯出了一条有数理及工程特色的生物学研究道路，与国际最前沿的生物信息学接轨，半生奔走于中国生信会议的组织宣传与学科发展。一个人，一辈子，一条路，当如此。奔赴清华、留校任教、投身系统工程1965年赴清华大学读书后，孙之荣就很少再回家乡。“父母都不在了。”孙之荣摆摆手，很小声地说完后面几个字，“忙，回不去了。”孙之荣的老家在江苏泰州，自古有“水陆要津，咽喉据郡”之称。孙之荣形容“船多，到哪都是坐船”。1965年8月，他便是在那里收到了清华大学录取通知书。那时去北京并不容易，需先乘船到南京，再摆渡到南京浦口，最后再转火车北上。一趟折腾下来，也要三天才能抵达。从未出过远门的孙之荣，误选了一趟慢车，从早上晃到晚上还没驶出江苏。眼看报到时间逼近，他又赶紧在徐州跳上了一列特快，终于在最后一刻赶到了北京。大学是什么样子？孙之荣记得，时任高等教育部部长兼清华大学校长的蒋南翔有一句重要口号：清华是培养红色工程师的摇篮，学生要为国家建设服务。孙之荣所在的自动化系，就曾到北京钢铁厂、炼油厂、江苏望亭电厂参加劳动实践。而这段经历也让奉献祖国的想法在孙之荣心里扎下根。毕业时，绝大多数学生填写的分配志愿都是西部、基层，孙之荣也提出愿去四川航天部的研究所、及甘肃玉门油田参加国家建设。令孙之荣没想到的是，等到他1970年毕业，中止了4年（1966-1969）的大学招生工作恢复，随着第一批工农兵学员进校，孙之荣等人被分配为留校任教。“大好年华，年轻人都想去祖国偏远地区闯一闯。转念一想，留校也大有施展空间。”七十年代，我国外交取得重要突破，顺势制定了“四三方案”，投资约200亿元人民币，建设了26个大型工业项目，包含化肥、化工、钢铁、石油等，而孙之荣所授的“过程控制”，就与这些项目息息相关。打个比方，火力发电站需要用水蒸气推动汽轮机，汽轮机带动发电机转动发电，其中的关键是精准控制水和蒸气的界面，既不能水蒸气过多，导致锅炉烧干了，也不能全是水，导致动力不足，所以很多过程离不开控制，因此得名“过程控制”。为适应国家工业建设和国防建设的需要，清华在70年代对自动化系进行了重新规划：以控制论为基础，培养能设计、运行自动控制系统的专门技术人才。此外，为培养适合中国工业化发展的高层次人才，试点“清华研究生班”的两个试点，其一就有自动化系。据孙之荣回忆，自动化系有很雄厚的师资，常迵、方崇智、郑维敏、童诗白、吴澄、李衍达等教授，都是其中的杰出代表。常迵、方崇智、郑维敏、吴澄、李衍达孙之荣二十岁出头，肩上的担子不轻，先后带领1970-1974年、1974-1978年两届工农兵学员，待1978年恢复全国性高考，他又投入到了更广泛的教学工作中。1979年，我国建成两弹一星、三线工程、潜艇飞机以及相应的工业体系后，清华自动化系因时制宜做出调整——将计算机系的部分教师纳入学科队伍。与此同时，已过而立之年的孙之荣也发生了重要转变，转向应用空间更大的系统工程。实际上，孙之荣的这一决定已酝酿许久。1978年9月27日，钱学森的一篇理论文章——《组织管理的技术：系统工程》引起巨大反响，由此创立系统工程中国学派。孙之荣对这篇文章深有感触，“很多生产过程控制大多在工厂开工之前就设计好了，但系统化的工程设计刚刚开始，它包罗万象。”孙之荣印象最深的一回是在1981年。那年他在国家外贸礼堂召开系统工程的普及讲座，报告题目取为《系统工程与存储管理》。一小时的报告话音刚落，时任国家物资总局局长快步走上前，满含赞许地握着对孙之荣的手道，“你讲得真解渴啊！”这位局长是为物资总局储存的事而来。对方提到，“物资局属于计划经济的产物，也是我国的重要战备力量，所以要妥善处理物资收储、调用、中转和日常管理。能不能把你的系统工程用在库存管理上？”实际上，孙之荣最大的心愿就是把系统控制技术用在经济领域，两人一拍即合，竟有一种相见恨晚的感觉。后来在他的努力下，物资存储工作顺利进行。有了这次经验，孙之荣的所学迎来了更大的施展机会——为山西平朔安太堡露天煤矿做公司投标的可行性论证。这是当时世界最大的露天煤矿，因此选择哪个公司开采、怎么开采，都至关重要。得此机会，孙之荣认识了数位系统工程的专家：中科院系统科学研究所的刘源张、顾基发、甘兆熙，军事科学院的朱松春，社会科学院的周方等教授。在孙之荣心中，他们都是中国的系统工程战略科学家。这也让他更加认可自己的价值——一切都是围绕国家发展大计。那时，孙之荣只是清华一个科教工作者，无论是年龄还是项目经验都是一个晚辈，他就利用一切时间做调研。白天授课后的间隙，晚上回家后的几个小时，就连路上的时间也被他抓来用。回忆起那段时间的痴迷劲，孙之荣说，“脑袋好像一刻不停地琢磨事。”或许可以用一句“福祸相依”来形容，山西平朔煤矿的项目很快被确定为中外合资“试验田”，直接由西方石油公司的董事长哈默接手，孙之荣等人的前期研究因此终止。时隔四十年，孙之荣讲起此事，还是说“多亏了几位老大哥及时赶来为我指了出路”。事实上，几位老大哥的交代很简单，只用了一句话，“小孙，你还年轻，还有发展的余地，试试将系统工程和生物学联系起来。”往后孙之荣曾多次谈起此事，想来对他印象深刻。他说，许多事情是机遇。比如物资管理、煤矿开发，他事先不知道并不知道能参与到经济建设中，也不可能预先去做充分的准备。但就在整个过程中，他把应该做的事做了，还完成得非常好，这样建立起来的信任度，不是轻易能够动摇的。复建生物系、骑行农科院，结识生化界一号人物

RNA，联合港中文李煜教授和复旦大学孙思琪教授团队，共同研发了AI预测方法。该方法是全球第一款端到端RNA三维结构预测的深度学习模型。”相比于其他团队（例如David

命运攸关的时刻充满戏剧性，在个人的一生及历史的进程中都是难得出现的；这种时刻可能集中在某一天、某一时，甚至常常发生在某一分钟，但它们的决定性影响超越时间。对于许东来说，这一分钟，可能在志愿填报单上、在出国的飞机上、在1995年的那一场会议上。许东在密苏里大学哥伦比亚分校生活了二十年。2003年，38岁的许东来到该校计算机科学系，开始了他第一份教职。这也是他近二十年来唯一一份教职。许东在这所学校安了家，做起科研，2007年成为了该校最年轻的系主任。这所学校坐落在美国密苏里州的第四大城市哥伦比亚。因为所处土地广阔，农业发达，被称为美国中部大农村，得名“哥村”。许东总说，自己是被这座小城留住，研究了半辈子的生物信息学。这些年里，许东主动投入到跨学科研究风潮中，先后为蛋白质结构预测、单细胞数据分析、DNA序列、蛋白序列分析、系统生物学建模、图像文本分析、中医舌相、分子动力学模拟等，做出了每个时期好用的算法工具。2001年，许东凭借蛋白质结构预测工具——Prospect，与好友徐鹰（现任佐治亚大学校董事会教授）共同获得《R&D》100奖。该奖项由《R&D

潘毅有一个教育理想：为政界培养出一名省部级的官员，为学术界培养出一名院士，为产业界培养出一名千亿资产的企业家。“如果能达到这个境界，我的人生就圆满了。”6月28日，中国科学院深圳理工大学（筹）（以下简称“深理工”）一支特殊的小分队从深圳赶赴安徽，看望一位“扭扭车”男孩张亮。因患“脆骨症”无法独立行走、只能依靠扭扭车代步的张亮，在今年的高考中取得了535分的成绩，超过安徽省理科一本线44分。在接受央视采访时，张亮曾提起自己的理想志愿——深理工大学的计算机专业，他希望在沿海城市上大学。遗憾的是，深理工的计算机专业今年尚未开始招收本科生。深理工计算机科学与控制工程学院院长潘毅听闻后，决定与学校工作人员一同前往安徽看望张亮。虽然最终因公务而未能成行，但学校小分队带去了潘毅的书信，潘毅也与张亮现场连线，鼓励他未来报考学院的研究生。2022年，深理工的首届联合培养硕士研究生毕业，100%实现就业升学。潘毅是深理工计算机学院的首任院长。2020年，潘毅应深圳先进院院长樊建平之邀加入深理工，主持计算机学院的建设工作。这是潘毅第一次在国内全职任教，却不是他第一次从零开始打造一个全新的计算机团队。在美国亚特兰大的乔治亚州立大学任教时，潘毅曾先后担任乔治亚州立大学计算机系和生物系系主任、文理学院副院长等职位，带领该校的计算机系从一个相对冷门的专业，成长为生物信息领域世界第22名。凭借生物信息学领域的贡献，潘毅被评为乔治亚州立大学终身教授、大学杰出教授、州校董教授，当选美国医学与生物工程院院士与乌克兰国家工程院院士。耳顺之年，功成名就，潘毅却将自己的“进度条”拨回起点，选择回国任职。自2005年担任佐治亚州立大学计算机系主任以来，潘毅经历了生物信息学发展最迅速、技术迭代最快的十几年，他研究了大半生的计算机技术与生物学结合后焕发出新的生命力。“这是一条非常崎岖的道路。”潘毅这样形容自己从计算机转型做生物信息学的选择。但他也说，“我可以干到八十岁再退休。”清华计算机高材生转行“天坑”专业和不少生物信息学领域的学者一样，潘毅也是一位计算机专业出身的跨学科研究者。作为国家恢复高考后的第一届考生，潘毅以江苏省理科状元的成绩进入清华电子工程系就读，也就是改组前的计算机工程与科学系。中国最早一批的生信人，在1960年前后出生。1978年，恰同学少年。佐治亚大学生物化学系教授徐鹰，正在念吉林大学计算机本科。后来与徐鹰一起在橡树岭国家实验室做研究，并一起获得2001年美国“最杰出研究与开发100

每次看到家中昙花盛开，周耀旗会想到自己的科研生活：长时间寂静，一霎那绽放。这些年里，他找到了一种打理自己的方式，就是把自己的经验教训写进博客。他乐于将个人的故事与公众分享，如同他总会接纳外界的声音。当全世界都浸在进入新世纪的喜悦时，37岁的周耀旗在家中挑灯夜战，他憋了一口气，要写出一份最好的申请书，拿到他独立研究时的第一笔经费。从2000年开始，每年的申请季，周耀旗就会陷入时刻琢磨申请书的状态。但直到第三年，他才拿到首笔经费。周耀旗的女儿曾在日记中写道，“有几次，爸爸刚放下怀里的电脑，才夹了一筷子菜，突然想起什么，冲向沙发，抓起电脑，乒乒乓乓一阵敲打。”那是周耀旗的第一份教职，学校坐落在纽约州第二大城市布法罗。彼时，这位刚从哈佛大学离开的博士后，师从诺贝尔奖获得者Martin

“我父母都是化学家，在学校教了一辈子书。父亲今年已经90岁了，照片上还挺健康的。这些年的研究，我从一个计算机科学老师，慢慢成了生物化学老师，终归是和父亲越来越像了。”7月17日7点50分，上海还没出梅，温度徘徊在35度，闷热阴沉。徐鹰透过舷窗看着机场入口处，因为24小时核酸报告折腾了自己两个小时的安保还站在原地，但自己却仿佛去了一趟魔幻现实主义世界。他没想到的是，自己研究了一辈子的生物学，几乎每天都和蛋白质、核酸打交道，如今却要被一份有时效性的核酸报告急得团团转。徐鹰坐在航班座位上，这是他在国内隔离14天后，第一次放松下来看看外面的世界，“谢天谢地，现在没人能再拦住我了。”两个半小时后，他将和父亲一起在家乡长春见面。从1993年起，过去的30年里，徐鹰每年这个时候都会回国住上一个多月，期间主持生物信息学领域的研讨会，开展青年学生的暑期课程。但在2022年隔离期结束后，徐鹰的时间被压缩到只剩下22天。相比于去年夏天“14+7+7”的隔离政策，徐鹰反倒觉得时间还有很多，有足够时间开展今年的安排。第二天，徐鹰发了一条朋友圈，把在上海隔离的半个月仔细整理出来，像是一篇纪实小记，最后一句话是“希望疫情能快点结束，大家都少遭点罪”。配图是他和父亲站在长春的家中，蓝天白云，天气清爽。梳理过去的工作，是徐鹰多年来一直保留的习惯。这个习惯也让徐鹰做成很多开辟性的工作，比如在橡树岭国家实验室和田纳西大学，共同建立美国最早的生物信息学博士点、创建佐治亚大学生物信息学研究所、发起国内两项生物信息学领域的国际研讨会——IBW与ICSB。去年，徐鹰当选IEEE

医疗数据价值安全共享，从“两难”到“两全”，势必要拥抱隐私计算。隐私计算是不是花拳绣腿，叫好不叫座？隐私计算如何释放医疗数据价值？4月12日-15日，雷峰网《医健AI掘金志》以《隐私计算，让AI释放医疗数据的价值》为话题，邀请了四位隐私计算企业CXO及产品负责人，以线上云峰会的形式，讨论隐私计算的技术路线、以及医疗场景下的实际应用前景。在本次医疗隐私计算云峰会的第三期，蚂蚁集团智能平台产品总监曹剑以《隐私计算技术在医疗行业的方案与实践》为题，依次分享了自己对医疗领域隐私计算的理解和认知、蚂蚁在隐私计算领域的产品架构、隐私计算如何服务医疗行业等三个方面。此次的分享嘉宾曹剑，长期从事蚂蚁数字科技的相关工作，包括隐私计算、知识图谱、深度学习平台等。他表示，隐私计算做的是数据价值的融合，而非数据的融合。长期来看，基于隐私计算会构建起一张张数据价值的共享网络，从而加速数据的合规开放与价值融合。未来，隐私计算技术会成为与通信网络同样重要的基础设施能力。以下为曹剑的分享内容，雷峰网&《医健AI掘金志》作了不改变原意的编辑及整理。隐私计算的定义与组成从定义上看，隐私计算指的是多方参与且各方“互不信任”的场景下，聚合多方的数据信息，并且在保护数据隐私的前提下，提供的智能计算范式。“互不信任”要打一个引号，是因为任何公司在做商业合作，或数据共享的过程中，我们默认这是一个“互不信任”的场景。其中要明确两点，隐私计算的问题是多方参与、互不信任，目标是聚合多方数据，并保护数据隐私。简单说，隐私计算做的是数据价值的融合，而非数据的融合。那么整个隐私计算的组成是什么?从蚂蚁的视角来说，第一，隐私计算它不是一个单一的技术；第二，它不是一个独立的应用产品，而应该是一系列技术和场景化产品的有机组成。下层我们有计算环境的相关技术，比如可信执行环境，安全沙箱，软件安全保障，做到数据和模型计算环境的可控和安全。中层是隐私计算所需要的基础技术，包括去标识计算和脱敏技术，做到“可算不可识”；以及密态计算技术，做到“可用不可见”。顶层是常见的应用技术，比如联邦学习，多方安全机器学习，隐私枢纽、多方安全数据分析等。从前年开始，隐私计算的赛道变得越来越火。尤其是在去年下半年的《数据安全法》，《个人信息保护法》颁布后，国内从事隐私计算领域的同行变得非常多。为什么隐私计算会出现网络效应？在隐私计算的推广过程中，先是会由一些头部的机构或者企业建立起一张张独立的数据价值共享的“局域网”。在网络发展过程中，不同主体会觉得自己网络上的数据参与方还不够，所以网络和网络之间要做出进一步的互联。比如在医疗行业中，地方卫健委、银行、政府会构建以自己为核心的数据合作单位网络。而这些数据价值共享网络就是基于隐私计算技术，把不同的计算节点部署在合作方中，构建的一张新的隐私计算网络。所以在我们可预见的情况下，我们认为隐私计算会成为未来数据价值共享的一个底层通信网络类型的基础技术设施。传统通信网络和隐私计算网络的结构打个比方，在传统的通信网络中，最底层是通信网络的设备提供商，比如华为、中兴，海外的诺基亚思科；中层有网络运营商，比如三大运营商和区域运营商华数、歌华；顶层是内容增值服务商，比如各种互联网公司，从事电商、社交、娱乐等。和通信网络相对应，我们认为隐私计算后续也会走向这样的产业分层：最底层是隐私计算的产品技术服务商，比如蚂蚁、腾讯、华控等；中层会有数据网络的运营商，比如政府部分单位和部门、通信运营商、金融行业征信机构等；最顶层则会出现基于隐私计算网络的数据增值服务商，比如保险、助贷、营销、医疗等数据增值服务商。总的来说，我们认为未来各行各业会基于隐私计算构建数据价值共享网络，将更多的内容和服务放在上面，在合规的前提下，释放越来越多的数据的价值。蚂蚁在隐私计算领域的产品架构蚂蚁集团从2015年开始投入到隐私计算相关的研究工作中，至今经过了三个发展阶段。•

后深度学习时代，技术不再高冷，接地气的AI才有广泛的应用，调参、刷榜、追热点，注定无法完整的研究体系。想做出重要的学术工作，既要顶天，也要立地，跳出自己的视野，看看“外面的世界”。一个不争的事实是，在医学影像分析领域，华人学者的影响力越来越大。近三年（2019、2020、2021），先后有六位该领域的华人学者当选IEEE

从2020年开始大举入局医疗的字节跳动，搞招聘、拓线下、做投资，动作颇多。在诸多互联网大佬林立、失败案例不少的千亿医疗健康市场中，字节入局医学影像AI有何目的和胜算？字节，在医疗领域又有了一个新动作，这次是医学影像AI。1月7日，字节跳动旗下医疗品牌“小荷健康”研发了一款结肠镜AI辅助诊断软件，可利用人工智能技术，辅助临床医生实时发现、鉴别结直肠癌症病变。目前，该软件对结直肠癌相关标准诊断的敏感度、特异度(反映医学筛检水平的两项关键指标)均已提升至95%以上。小荷健康，是字节跳动大健康业务——极光部门的对外统一品牌，由原百度副总裁吴海峰带队，向张一鸣汇报。小荷健康相关负责人表示，团队会将恶性肿瘤作为科研持续攻关的重点项目。从2020年开始大举入局医疗的字节跳动，搞招聘、拓线下、做投资，动作颇多。在诸多互联网大佬林立、失败案例不少的千亿医疗健康市场中，字节入局医学影像AI有何目的和胜算？入局医学影像AI，字节的自洽逻辑中国的医疗资源紧缺问题由来已久，全科、专科等几乎所有领域，都面临医疗资源如何合理分配的问题。不管是哪家互联网企业、创业公司，推出一款医疗AI产品的背后，都能找到一个自洽的逻辑。据《健康时报》报道，中国需要35万名消化内镜医师，但实际数量不足4万名，熟练操作者更少。而一名消化内镜医师从新手到熟手，多要经过10年以上的培养和历练。作为小荷健康的第一个医疗科研攻坚项目，这款结肠镜AI软件，也是迎合了医疗行业的痛点与需求。另一方面，字节做CV（计算机视觉），为技术找一个场景也顺其自然。在2021年8月的CVPR中，字节跳动以图像识别技术

医学影像将成为“健康中国”的重要抓手。设备、市场、需求、政策、技术，每一个方面的演化趋势，都将决定医学影像的命运。近日，2021年医学人工智能大会（CMAI

一个新的班子，一种新的气象。雷锋网《医健AI掘金志》消息，中华医学会放射学分会第十六届委员会选举成立大会于9月26日在北京召开，来自全国各地的放射医师代表相聚北京。中华医学会放射学分会是中国医学影像学界规模最大、影响力最高、最具活力的专业学术组织，由以刘玉清院士，金征宇教授和刘士远教授等众多国内外著名教授、专家为核心的学科带头人团队和在全国各级医疗机构临床一线专门从事放射诊断和介入诊疗工作的会员团队组成。本次大会上，海军军医大学第二附属医院（上海长征医院）的刘士远教授当选为中华医学会放射学分会第十六届委员会主任委员，北京医院放射科陈敏教授当选为候任主任委员，副主任委员四位、常务委员十五位。第十六届委员会主任委员

刘士远表示，未来的放射科，需要对AI厂商的产品进行整合，使不同AI产品都可以融入到工作流程当中，输出图文结合的多媒体结构化报告，让放射科形成统一的AI生态系统。2020年，陆续拿到“准生证”的医学影像AI企业，会不会在迎来自己的爆发之年？

或许，互联网大佬们偏爱生命科学，是想在这个略显失序的时代，为自己、为公司、为人类找到一些看清世界的底层规律。雷锋网《医健AI掘金志》消息，3月17日，拼多多公布财报的同时，拼多多董事长黄峥发布2021年度致股东信，宣布董事会已批准其辞任董事长，由联合创始人、现任CEO陈磊接棒。黄峥在致股东信中称，行业竞争的日益激烈甚至异化，让其意识到传统的以规模和效率为主要导向的竞争有其不可避免的问题，要改变就必须在核心科技和其基础理论上寻找答案。黄峥表示，辞任董事长后，自己将更多结合个人终身兴趣，致力于食品科学和生命科学领域的研究。又是生命科学？最近，这个词不止一次刷屏。前有李彦宏创立百图生科，后有张一鸣世界三地招兵买马，招揽医学生物人才。如果再往前看，马化腾、傅盛、王小川等一众互联网一线创业者都是生物学思维的痴迷者和坚定实践者。傅盛说，生物学是一门能打通很多跨界知识的学科。相比物理学等自然科学，生物学更深刻地揭示了世界的底层规律。王小川甚至表示，正是生物学思维让搜狗活到今天。是什么，让互联网大佬们为何都偏爱生物学？李彦宏：一个20年前的梦想2020年9月，李彦宏成立了一家生物计算公司——百图生科，并将它提到了前所未有的战略高度。李彦宏作为牵头发起人，亲自出任公司董事长，BV百度风投CEO刘维作为联合创始人，担任公司CEO。李彦宏对生命科学的关注由来已久。“早在20年前，我就对生命科学感兴趣，尤其对生物信息学感兴趣。20年前的我感兴趣到什么程度呢，当我在华尔街做一名程序员时，还去申请了Merck（默克集团）一个研究小组的工作，它也给了我一个offer。”2020年疫情期间，百度向全世界开放了全世界最快速的RNA结构预测算法LinearFold。并且，还在短短两个月内推出全球首个mRNA疫苗基因序列设计算法

小米之家深圳旗舰店开业前一天，小米高管开了整整一天战略研讨会，主题是：十年后小米能否成为中国实体经济的代表？十年后小米会是一家怎样的公司？雷军最大的梦想是什么？创办一家亿美金的公司？做“价格屠夫”、“极致性价比”？这些都对，这些也都不对。因为所有的slogan，最终都指向了雷军的终极梦想——改变中国的制造业。在不同场合的采访中，雷军都曾袒露过自己的心声：“小米要通过自己的努力，让中国制造业在全球的形象彻底改观，同时小米也要做新国货代表，要比洋品牌品质更好、价格更低，最终打败它们。”过去30年来，由于国外的需求、投资和技术转让，中国制造业呈指数级增长。但是，“大而不强”的标签始终没有揭掉，国外巨头始终盘踞在最尖端的制造环节中。所以，最近小米造车的消息传出，说到底并不奇怪：汽车行业是制造业的标杆，就零件数量和制造难度而言，手机是远远比不上汽车的。雷军造车，对自己而言，是手机之外的又一次“重新出发”。不过，如果我们把眼光再放远一点。除了造车，小米或许还能进军医学影像器械。这个概念或许不像“造车”那样性感，但是一旦做成，雷军的江湖地位或许可以再进一步。这是雷军梦想中的“墓志铭”雷军曾说过，希望自己的墓志铭是“雷军改变了中国制造业”，这是他的人生理想。这两年来，制造业提的最多的几个词就是：自主可控、国产替代。而替代，从来不是一件容易的事情，其中的核心技术都是一个行业几代人积累下来的成果。就以医学影像器械为例，主要包括X线设备、核磁共振设备、核医学设备、超声、放疗等设备。这个行业的复杂度可以和汽车行业平起平坐：门类复杂、技术含量高、交叉性强，涉及多个学科的知识，是衡量一个国家整体科技水平的试金石。而且，当前，我国医学影像器械产业呈现整体分散、部分集中的竞争格局。很多企业规模小，无法大规模产业化，因此产品的成本高、利润薄，并进一步导致同质化竞争。一个现实情况是，目前，仅有DR设备的市场国有化率超过50%，其余主要医学影像设备市场国有化率都很低。凭借着多年的技术、渠道以及口碑积累，2010年之前，中高端医学影像器械几乎都是大牌外企的天下。近乎垄断的技术实力，让GPS（GE医疗、飞利浦、西门子医疗）等国外厂商，能够靠着医学影像设备，每年从全球攫取超高额利润。在一些技术领域，中国的设备厂商难以望其项背。举一个例子，作为CT设备的信号源，球管是CT设备中最值钱的核心部件之一，它的性能直接影响了CT的图像质量及使用寿命。自1896年，德国C.H.F.Muller发明了世界上第一个具有实际使用意义的X线球管后，人们对于球管技术上的改进就从未停止。1998年，杭州电子管首次试水失败后，杭州英赛特、广州艾珂斯相继进入球管国产化的研究道路，但结果同样不是很理想。目前，国内没有能够制造CT用球管的企业，相关的例子比比皆是。医疗器械是中国制造业崛起、实现国产替代的一个必走之路。2021年2月9日，工信部发布《医疗装备产业发展规划（2021-2025年）》征求意见稿，其中发展愿景一节中提及中国品牌发展，到2025年6-8家企业进入全球医疗器械50强。摘下医学影像器械这一个“制造业上的明珠”，或许是雷军的一大梦想。手机，不足以构成一家企业永久的护城河除了“国产替代”的大趋势，雷军或许还有自己难以言说的“隐痛”——手机。想要成功可以，想要一直成功很难。做了十年手机的雷军，非常清楚。2013年，诺基亚和苹果还是手机行业的霸主，国产品牌刚刚涌现。在近乎“百团大战”的情形下，小米发布的“小米1”系列在国内市场大获成功。随后，小米又以红米系列迅速布局中低端市场。几乎超出当时小米所有高管的预想，“红米”系列异常火爆。但是，这时候的手机行业竞争才刚刚开始。彼时，华为也开始转型手机市场，并且也在第一时间发布了“荣耀”系列，设计初衷就是为了阻击“红米”系列。手机行业，时刻有人觊觎第一名的位置。此后的几年时间里，小米、华为、OPPO、Vivo轮番在各个榜单上做第一。根据知名市调机构Canadys发布的最新数据，东南亚地区就在2020年迎来了一次手机市场大洗牌。小米的市场份额占比仅为12%，在东南亚市场销量没有进入前三。虽然这样的数据不太全面，因为这也与小米的全球战略调整有关系。但是，举这个例子，只是想说明，手机行业的“朝生夕死”太过常见。雷军是业内公认的“劳模”，勤勤恳恳十年做手机。但是，他也知道，消费硬件持久性差、扛风险能力低、不确定性高、大起大落快，稍微一个口碑崩坏，对品牌的打击是致命的。HTC、魅族、索尼、联想就是先例，电池爆炸的三星也在中国市场元气大伤，就此丢了市场。所以，做手机，就像在“刀尖上跳舞”，危机感常在。从现实的经营角度来看，尽管小米自2018年以来一直位列世界手机出货量第四，甚至2020年还进入了第三。但是，雷军在2018年却主动宣布“小米硬件综合净利润率，永远不会超过5%”。在小米2019年的年报中，小米的手机业务收入占总营收的59%，毛利润仅占总毛利润的5.7%；小米的互联网业务收入，虽然仅占总营收的30.7%，但其毛利润却占了总毛利润的45%。在“有意为之”的情况下，小米实际上是通过消费硬件这条路，来实现更多周边产品、服务的盈利，这更符合它“互联网公司”的定位。在未来的竞争环境下，多数的手机厂商也必然要走这条道路，竞争进一步加大。但是，做医疗器械的硬件就不一样。例如，GE医疗2020年全年总营收达到了180亿美元，利润达31亿美元，利润率达到了17%。与消费硬件相反的是，To

历史是由人创造的。那么，医学影像AI的未来，为什么不能由中国学者来创造？1927年，这一年对于当时的人们来说，是再平常不过的一年。但是在欧洲的布鲁塞尔，却召开了一次会议，史称“第五次索尔维会议”。迄今为止，这都是物理界最豪华阵容的一场“华山论剑”。因为照片里的每一个人所取得的科学成就，都足以对人类的文明进化史产生深远的影响。人工智能也是如此。达特茅斯会议之后，这门学科经历了起起伏伏数十年的发展，终成如今的模样。时至今日，AI技术的触角已经伸向各行各业，其中就包括“技术含量最高”的领域——医学影像。在这个领域，也有一群学者立志于用AI技术让我们看清人体内的奥秘。然而，中国的人工智能发展不是一帆风顺，数个“周期性”的波动以及国内较晚的起步时间，让我们在顶尖实验室的搭建和人才培养上一直落后于欧美。一直到2010年，国内在医学影像AI顶会MICCAI（医学影像计算与计算机辅助介入国际会议）上的论文收录数量，都处于个位数水平。在深度学习的热潮掀起后，中国的学者抓住了这一波弯道超车的机遇，高校和企业相继开设了医学影像重点实验室，从源头上开展理论研究和技术的研发。2019年，沈定刚教授在接受《医健AI掘金志》采访时曾表示（对话MICCAI

Health或将“被出售”的消息扑面迎来。这其中，既有公司整体战略的考虑，也有Watson自身尴尬的境地。将阿尔温德·克里希纳（ArvindKrishna）称之为Watson

“愿意为技术买单”的李彦宏，能否在百图生科身上，看到百度的下一个未来？“我们做的事情向全世界证明了我们是基因科技的先锋。”长久以来，对于谷歌这个对手，李彦宏一直保持着距离感：“我们是实用主义者，而不是理想主义者。所以，百度不会去做一个会下围棋的AlphaGo。人工智能无论做的多牛，得到市场认可的才叫真正的牛。”但是，在李彦宏的心里，仍存在超越对手的期待：例如，挖Google吴恩达做百度大脑，紧随Google做无人车。在一些不同的方向上，百度似乎在“对标”谷歌。是不是效仿并不重要，重要的是，谁能笑到终点。这句话或许可以描述李彦宏的内心想法。在生命科学领域，也是如此。三年前，谷歌旗下的DeepMind推出了Alphafold，进军生物计算。2020年9月，李彦宏也成立了一家生物计算公司——百图生科，并将它提到了前所未有的战略高度。经过两年的蛰伏，去年12月，升级版的Alphafold

2020程序联席主席，AAAI、CVPR、ICCV、MICCAI和NeurIPS等会议的领域主席。2020年底，周少华教授入选美国国家发明家科学院(National

盈利问题仍然存在，但是过去一年的平安好医生，顶住了不少内外部的压力和危机，陆续推动了几项新战略。这些会为它带来一张新面貌吗？雷锋网《医健AI掘金志》消息，2月2日，平安好医生发布了2020年年报。目前，国内上市的互联网医疗巨头呈现三足鼎立之势。作为其中的一极，平安好医生在今年几个大方向的数据上，既有亮点，也有难点。2020年全年营收68.7亿元，去年同期50.65亿元，同比增长35.5%；全年毛利率达到27.2%，较2019年的毛利率23.1%提升了4.1个百分点；全年净亏损9.485亿元，调整后净亏损达到5.158亿元。亏损的数字值得注意。因为在2019年的财报中，平安好医生的净亏损为人民币7.47亿元，经调整的净亏损为7亿。虽然净亏损的绝对值有所减少，但是平安好医生依然面临盈利难的问题。在去年2月平安好医生的财报电话会议上，平安好医生前CEO王涛还曾强调，希望到2021年实现盈亏平衡。现阶段看来，这个目标的实现仍然压力不小。不过，一个可喜的现象是：平安好医生的在线医疗的业务收入为15.655亿元，同比增长了82.4%。增长的原因主要来自于会员服务类产品(包括就医360、平安好医生私家医生)、及伴随在线问诊服务产生的电子处方购药等业务增长。要知道，现阶段而言，在线医疗的变现仍然是个老大难，互联网医疗还是重度依赖于“医药电商”这块阵地。平安好医生CEO方蔚豪表示：在线医疗占公司整体收入的比重从2019年同期的16.9%，上升到22.8%，同比提升5.9%。此外，平安好医生还宣布已经成立保险事业部。一系列变化，能否成为互联网医疗“断奶”医药电商、寻找新商业机会的一个起点？互联网医疗的蜜月期能持续多久？2020年的疫情，给互联网医疗企业的发展添了一把火。粗略统计一下，互联网医院领域总共出台56条政策。这一年里，中国对于互联网医疗的支持力度是空前的。国家各个部门纷纷出台政策鼓励互联网医疗的发展。2020年11月，国家医保局发布《关于积极推进“互联网+”医疗服务医保支付工作的指导意见》，目的就是为了大力支持“互联网+”医疗服务模式创新，进一步明确互联网医疗纳入医保支付的标准和指引。同一个月，国家药监局发布《药品网络销售监督管理办法（征求意见稿）》，首次明确允许网络渠道销售、展示处方药。另一方面，在线下就诊渠道被阻断的时候，用户对于互联网诊疗服务的认知和接受程度也不断提升。平安好医生的数据可以说明：截至2020年12月31日，公司注册用户数达到3.73亿人，较2019年末增加5760万人，增长率为18.3%；2020全年日均咨询量达到90.3万，较2019年上涨23.9%；2020年12月的月活跃用户数和月付费用户数分别达7262万人和398万人，同比分别增长8.5%和34.1%。麦肯锡年度医药报告中提到，三股力量推动中国医疗数字化转型：医生数字化程度日益提高、患者转向在线平台、数字生态圈蓬勃发展。80%的医生通过学术会议或线上渠道获取专业信息，130万名医生活跃在前三大在线教育平台上。卫健委医院在线渠道的访问量增加了17倍。截至2020年10月，全国已有近900家互联网医院，而2019年同期的数据为269家。不管是从政府层面、企业层面还是用户层面，所有的文件和数据都在表明，未来较长一段时间内，互联网医疗的发展劲头丝毫不会减缓。可以预见的是，互联网医疗的这个“蜜月期”会一直持续下去，平安好医生也仍会保持很大的增长惯性。差异化路线有了新变化谁站在风口上，谁能率先起飞。2018年5月4日，带着光环的平安好医生上市共发行1.6亿股。这次发售不仅规模大，而且极其火爆，公开发售获超额认购654倍，冻结资金超3768亿港元。2019年底，平安好医生被纳入MSCI中国指数，成为互联网医疗行业中唯一入选的个股。平安好医生的成功登陆，让其他巨头趋之若鹜。最近的一次是2020年12月8日，京东健康正式登陆港交所，首日便大涨55.85%。在此之前的11月25日，阿里健康发布了截至2020年9月30日的2021财年中期业绩。数据显示，报告期内，阿里健康营收71.62亿元，同比增长74%。同期，阿里健康实现了扭亏为盈，净利润2.79亿元，去年同期为亏损760万元，公司经调整后净利润4.36亿元，同比增长286.4%。与阿里健康的业绩相比，平安好医生的战绩并不是很出色。而扛起阿里健康高收入大旗的，主要是自营业务及医药电商平台业务。这是目前平安好医生落后的一大原因。相比于阿里健康和京东健康，电商模式并不是平安好医生的专长，它也因此走了一条差异化的道路。一开始，平安好医生是以家庭医生与专科医生的在线咨询服务作为切入口，这是一个大的流量入口，配合大数据的挖掘、分析及应用，为客户提供个性化的日常健康管理与医疗信息服务。平安好医生的特点在于自建医生团队，采取较“重”的运营模式。在最新的数据中，截至2020年底，平安好医生的自有医疗团队达到2247人，较2019年底增加838人。但是，现在这个较“重”的运营模式也悄悄起了变化。方蔚豪成为平安好医生CEO后，在2020年8月启动“全面战略升级”，推出子品牌“平安医家”，吸引外部医生入驻。外部签约医生较2019年底的5381人快速增加到21116人，其中14714人来自三级医院。这种平台化的趋势，和阿里健康、京东健康在医疗核心资源建设上的思路更加趋同。平安好医生，目前在自建和入驻这两端，如何保持平衡？医保将成未来公司的重点投入在致辞中，平安好医生用了大量篇幅阐述了未来与医保结合的决心和投入。医保作为中国公共医疗服务最大、最重要的支付系统，承载着中国每年近90亿人次的就医需求，这是互联网医疗最重要的精准流量来源。平安好医生CEO方蔚豪表示，在2020年中启动的战略升级中，互联网医疗建设及接入各地医保支付是平安好医生渠道布局非常重要的部分，也是平安好医生重点投入的业务之一。截至2020年12月31日，平安好医生已经与超过120家的线下医院达成互联网医院合作协议，其中已有50个互联网医院平台由平安好医生完成建设上线，在一省四城实现医保支付。平安好医生表示，接下来的一年将加快全国各省市布局，以及与地方医保体系的对接。同时，采取自建和共建两种方式进行互联网医院运营，以及与政府居民健康（慢病）管理结合，打造自营居民慢病管理模式；赋能线下医院诊前、诊中、诊后运营，并通过药品运营、院内服务、院外服务和专科运营扩大变现路径。在上面所有的项目中，已经有5个项目打通并且接入了医保支付系统。成立保险事业部，意欲何为？医药、医疗和保险，是医疗体系中最重要的三环。2016年底开始，“平安好医生”开始进入第二个阶段的工作—从初期的在线问诊逐步走向“医到药”的闭环的结合，为此收购了药品B2B（企业对企业）、B2C（企业对个人）的牌照。与此同时，平安好医生也继续扩大和药店的合作。截止到2020年底，平安好医生的合作药店数量达到15.1万家，和超过4000个连锁药店品牌开展了合作。而且，平安好医生还和合作药店推出“中心仓”的项目，提升同城药品配送服务的时效。目前，这个项目覆盖了全国51个城市。这些与京东健康目前做的工作并无太大差异。除了“医到药”，“医到险”也是平安好医生的核心板块：通过健康医疗的端到端布局，可以沉淀大量医疗数据，从而更精准定价健康险产品。2017年，平安推了第一款为重疾险保单定制的会员医疗服务产品：就医360，收到保险客户和渠道的好评，会员续约率达到74%。平安好医生CEO方蔚豪表示，目前与商业保险的合作，销售会员制产品是我们核心业务板块“在线医疗服务”的主要收入来源之一。2020年，平安好医生将这个产品进行了升级，增加了更多的会员权益。而且，值得注意的是，平安好医生已经宣布成立保险事业部，从而推进与平安健康险的线上业务深度合作。通过联合开发定制化的“医疗健康+保险服务”组合产品等方式，实现医疗健康与保险服务的相互赋能。方蔚豪在业绩发布会上表示，公司成立保险事业部代表着服务更为完善，这个部门成立之后，我们会加深和平安健康险的合作，共同研发新产品。“其实，公司的线上用户本身就有很多标签，我们希望可以为用户提供独有的、分人群、分病种的保险产品，让这些产品更贴合用户日常医疗的需求。”其次，成立保险事业部可以让服务端延伸为更高频次，更多元化的服务；第三，有了保险事业部之后，可以让保险客户的投保过程和线上服务过程融合。集团，仍然是坚实靠山作为平安医疗生态圈的一部分，平安好医生势必要与集团的其他业务进行联动。而且，平安的资源很丰富，内部员工、各子公司、保险客户群都可以成为它的顾客。2019年年报也显示，在关联方的重大交易中，向平安好医生购买产品和服务的公司达15家，其中12家公司直接冠以“平安”的名头，前五名分别为平安寿险、平安产险、平安健康险、平安银行、平安养老险。这五大“平安系”客户贡献的收入占总收入的39.7％。这个比例拿到今年再看，达到了32.5%，而最大客户占了平安好医生总收入约21.1%。从数据的变化来看，平安好医生依赖集团输血的程度在逐渐缩小，但是这个比例依旧很高。2020年，平安好医生进行了战略的升级，主要聚焦在“渠道”、“服务”、“能力”三大方向上。渠道端，发展个人用户、保险服务、企业服务、互联网医院四大流量渠道；服务端，从专注在线医疗问诊和服务，延伸到更高频次更多元化的健康服务；能力端，持续扩展自由医生团队，着重打造名医大咖和扩展外部医生网络。服务端和能力端更好理解，企业客户是平安好医生在渠道端的一个独特优势。这类服务类似于Teladoc的模式，企业购买服务给员工和高端客户，将贡献线上医疗的会员产品收入和消费医疗。2020年，平安好医生四大业务中的核心业务在线医疗营收15.66亿元，同比增长82.4%。除疫情等推动因素外，高增速还获益于“依托平安集团综合金融的“企业客户网络”中的企业客户。截至2020年底，后者贡献了5.8亿元的销售额，占在线医疗业务营收的约三分之一。依托于集团综合金融的企业客户网络，平安好医生可以精准地触达目标用户。2020年中开始，平安好医生对医疗会员产品进行了升级迭代，覆盖面从企业用户延伸到了企业员工。对于企业员工的服务，平安好医生计划从体检切入，通过定制化的在线医疗会员产品，将企业员工引流到线上健康管理平台。截止到2020年底，平安好医生已经拓展超过1100家企业客户，销售金额达到5.8亿元人民币，这当中包括了众多的国企、互联网公司和金融机构。在业绩线上发布会上，方蔚豪还表示，平安集团的客户池中约储备有400万家客户。据此，平安好医生还有百万数量级的企业客户增量空间。盈利的现实问题盈利，仍然是摆在平安好医生面前的头等大事。据《新京报》的报道，针对盈利的问题，平安好医生首席财务官叶澜解释到，2019年以来，政策利好叠加疫情影响，我们认为中国的互联网医疗行业进入了快速发展的历史新阶段，公司也希望抓住这一机遇，加大战略投入，虽然这会推迟公司的整体盈亏平衡点，但是总体来看，我们的整体盈利计划和业务计划发展是匹配的。今年初，平安好医生将APP名称改为了“平安健康”，这似乎进一步印证了包括平安好医生在内的平安医疗生态圈之间的协同作用将进一步加强。方蔚豪对此回应，更名是出于四重考虑：顺应“健康中国2030战略”，把治病主题变成健康主题；顺应国人“平安健康”的心愿；健康包含了医疗前端的疾病预防和后端康复，承载了更多内容；便于和平安集团的医疗生态圈更多部门协同。推荐阅读

诺辉健康目前产品管线覆盖了中国10大高发癌种的3个，分别是结直肠癌、胃癌和宫颈癌，三大市场预计到2030年均将突破百亿。雷锋网《医健AI掘金志》消息，1月31日，港交所正式挂出诺辉健康聆讯后PHIP版招股书，预计2月正式挂牌上市，计划募资3亿美元(约23.4亿港元)。高盛（亚洲）有限责任公司和UBS

随着两家医疗AI企业的科创板上市，曾受资本热捧又回归理性的国内医疗AI赛道，如今已经来到了下半场。雷锋网《医健AI掘金志》消息，据IPO早知道报道，医疗AI企业Airdoc主体公司北京鹰瞳科技发展股份有限公司（下称“Airdoc”）已于1月8日同中信证券签署上市辅导协议，并于近日在北京证监局备案，拟科创板挂牌上市。天眼查App显示，Airdoc共完成七轮融资，在2018年4月宣布完成由复星领投、搜狗追投的数亿元人民币B轮融资，三方共同探索医疗人工智能产业结合路径。同时，Airdoc还与复星、搜狗启动了线上线下融合的慢性病智能防控体系。这已经不是第一家被报道寻求在科创板上市的医疗AI企业。一个月之前，推想科技就与中信建投证券签订上市辅导协议。2020年全年，已经有8款左右的医疗AI产品获得国家药品监督管理局（NMPA）审批的三类证。在推想、Airdoc等企业的先行探路下，更多拿到商业“入场券”的企业，将会进一步寻求在资本市场上有所作为。据《医健AI掘金志》了解，Airdoc共有26个股东，最大股东是张大磊，持有23.4324%的股份，为公司第一大股东。亚东北辰创业投资有限公司和平安医疗科技有限公司分别持有13.9551%股份和9.74%股份，位列公司第二大和第三大股东。Airdoc成立于2015年，由来自微软、谷歌、雅虎、新浪、强生、辉瑞等公司的核心技术产品团队联合组建，公司总部位于北京中关村。2015年11月，Airdoc获得溪山天使会天使轮投资，之后又获得搜狗、复星、平安、中信的多轮融资。经过数年的发展，Airdoc的涉猎领域已经进一步拓宽，包括眼部、皮肤、大脑

2.0机器学习，判断会更加准确，再到AI的3.0。随着方法不断更新，人工智能在医学影像中的应用也越来越深入，越来越多临床问题被更好的解决，使得患者能最终获益。

医疗AI，齐赴科创板。雷锋网《医健AI掘金志》消息，据资本邦报道，推想医疗科技股份有限公司（以下简称推想科技）拟首次公开发行A股股票并在科创板上市。公司已于2020年12月18日与中信建投证券股份有限公司(以下简称“中信建投证券”)签订上市辅导协议，并于近日将相关情况予以公示。公司官网信息显示，推想科技是一家人工智能医疗创新高科技企业，公司利用深度学习技术，发展包括AI部署管理平台、AI大数据挖掘科研平台及AI临床应用平台在内的医疗AI全流程平台，打造医疗质控、健康管理以及科研创新等医疗AI产品，为政府、医疗机构、医生、患者提供先进性、智慧化的服务。从2015年开始，推想就逐步开始在上海长征医院、武汉同济医院、大连中山医院研发智能肺部CT辅助筛查产品。截至2020年5月，推想科技的执行点已经覆盖全国33个省级行政区，医疗AI服务覆盖全球10个国家。2019年9月，在胡润研究院发布的《2019二季度胡润中国潜力独角兽》榜单上，推想科技被评为人工智能领域三年内最有可能达到十亿美元估值的高成长性企业之一。2018年左右，推想开启“全球化”战略，并在美国、日本、意大利等多个国家部署。此前，在接受《AI医健掘金志》采访时，推想科技CEO陈宽曾表示，对于国际化，推向科技内部有两条线，一条针对欧美、日本等发达国家，一条面向“一带一路”上的发展中国家。目前，推想海外团队已经包含十个国家，包含美国、欧洲、日本、中东、非洲等地区，从人力投入的角度，总共有近100人的团队参与国际项目，推进的领域包括癌症的早诊早治AI网络、传染性疾病的防控AI体系和AI基础设施建设等方面。2020年2月，InferRead产品获得欧盟CE认证。产品已经在德国、法国、瑞士、西班牙等欧洲国家的十多家医疗机构应用，其中包括瑞士最大的医院之一苏黎世大学医院，肿瘤医学水平全球领先的德国美因茨大学医院等。2020年6月，推想科技又获得日本PMDA准入资质。针对新冠疫情的推想肺炎AI产品成为日本PMDA批准的首个新冠AI辅助诊断产品，也是PMDA批准的首个肺部AI辅助诊断产品。推想科技是国内最早布局肺结节筛查产品的AI厂商之一，2020年11月13日，国家药品监督管理局(NMPA)正式批准推想科技的肺结节AI三类认证。从IPO条件与定位来看，科创板与人工智能企业比较契合，截至目前，已披露科创板招股书的AI企业有旷视科技、云知声、依图科技、云从科技、云天励飞等，此外，思必驰也已启动Pre-IPO轮融资。就以医疗AI为例，去年先后有医渡云、兰丁等企业寻求上市。2020年的最后一天，医渡科技（医渡云）发布了公告启动招股，拟赴港股IPO。医渡科技于2014年成立，是一家大数据和人工智能技术医疗解决方案服务公司。目前，其已经形成了以大数据平台和解决方案、生命科学解决方案、健康管理平台和解决方案三大板块为主体的业务体系。在上市前，医渡科技已经获得11轮融资，融资总额达3.37亿美元。最新的一轮融资发生在去年年底，其完成了3000万美元C++投资协议。融资后估值约为21.3亿美元。而在过去三个财年中，招股书显示，医渡科技的营收已经从2018财年的2.27千万，增长到了2020财年的约5.58亿元。不过，由于研发投入大，多轮融资的医渡科技依旧处于亏损中。招股书显示，2018至2020年，医渡科技经调整净亏损分别为2.529亿元、4.193亿元和3.236亿元。时间再往前。2020年8月20日，武汉兰丁智能医学股份有限公司披露的辅导信息显示，公司将前往科创板上市。兰丁智医成立于2000年，位于湖北省武汉市，主要从事于人工智能癌细胞诊断研究、生产、销售、临床筛查服务等业务。其自主研发的人工智能宫颈癌筛查诊断技术与互联网结合，已为中国千万妇女提供宫颈癌筛查服务。据《科创板日报》报道，兰丁智医是湖北省发布的首批50家“科创板种子”企业之一。这批企业将享受上市后备“金种子”企业同等培育政策。可以预见的是，随着第一批“吃螃蟹的人”的先行探路，更多AI企业将需求更大的发展空间。推荐阅读

Stimulation）刺激每一个亚区，看哪些亚区是跟语言有关的，或者去看不同亚区的功能是否一样。这也是一种验证方式。除了皮层上面的脑区可以用跨模态验证，皮层下的脑区也可以，如伏隔核(nucleus

这十大方向，你最看好哪一个？近日，在国家卫健委、中关村管委会、海淀区人民政府等单位的支持下，由中关村智友天使研究院、北京航空航天大学生物医学工程高精尖创新中心、北京大学第三医院创新转化中心、北京康卫医创科技有限公司和北京市医疗机器人产业创新中心，联合举办了第二届中关村“医工交叉创新创业谷”（简称“医工谷”）创新创业论坛。2019年，中关村管委会和北京市海淀区人民政府等共同支持了中关村智友天使研究院成立，为人工智能机器人、医疗与健康领域科研技术成果提供孵化平台，为中关村示范区科技成果转化积极探索新的模式。北航机器人所名誉所长、中关村智友天使研究院院长王田苗教授北京大学第三医院创新转化中心主任姜雪表示，在去年“医工谷”创新创业高峰论坛上，“北京医工交叉创新前沿技术十大热点方向”在广泛调研的基础上发布。今年发布的“2021北京医工交叉创新战略前沿技术十大趋势”，结合我国实际临床需求，借鉴学术界、产业界和投资界的相关意见，从技术、临床、产业三个维度进行了总结。北航机器人所名誉所长、中关村智友天使研究院院长王田苗教授对十大趋势进行了解读。（关注公众号

请回答2020：医用耗材究竟有多难？这是新医改第二个10年的开局之年，也是一个意料之中“驶入深水区”的一年。这一年，公立医疗机构对于“资金”的焦虑，变得格外明显。零加成、DRG、DIP等重磅政策持续发酵，新冠疫情的反复致使公立医疗机构成本压力陡增。2020年6月，国家卫健委联合国家中医药管理发布了《关于开展公立医疗机构“经济管理年”活动的通知》，明确要求公立医疗机构树立“过紧日子”的理念。这一年，国家卫健委对医院运营管理的关注，日渐加强。就在上周，国家卫健委还发布《关于加强公立医院运营管理的指导意见》，以进一步推动公立医院高质量发展，提升医院运营管理科学化、规范化、精细化及信息化管理水平。这一年，坊间议论了2年之久的高值耗材带量采购，终于落地。尽管国家医保局“灵魂砍价”的场景还历历在目，但冠脉支架超94%的降幅，还是令业内一片哗然。这一年，国家医保局的“强势”，日益彰显。不断加大的飞检力度、DRG试点的持续推进、探索制定首个国家版医用耗材医保目录……在紧锣密鼓的改革措施之下，谁也摸不透国家医保局的下一步棋，将落子何处。唯一清晰的是，医保的买方力量日趋强大，某些坚硬的坐标系正在被重构。医改的主线仍将延续医保-药耗、医保-医院两大供需谈判市场，逐步向价值医疗迈进。潮水冲刷的方向终将会改变河床的方向，遵循医改主线，本次2020年终盘点我们将按政策主体分成医用耗材、公立医疗机构两类，全面梳理2020年政策管控路径，以期鉴今知远，以下是文章目录：医用耗材：政策三管齐下，降价格、抓追溯、强监管；医疗机构：政策三化并进，绩效考核常态化、协同业务数字化、医院运营紧日子化；2021年：价值医疗不可逆，医耗产业迈向创新升级、医疗将迈向产业互联时代，耗材管理迈向专科专病。医用耗材改革的三个维度（政策回眸）确切地说，国家关于医用耗材改革的巨幕是从2019年拉开的。时年6月，国家卫健委联合国家中医药局出台了被业内称为近十年最为详尽的耗材管理办法——《医疗机构医用耗材管理办法（试行）》，对耗材的遴选、采购、验收、存储等全生命周期管理都提出了较为具体的规范要求。一个月之后，重磅文件再次落地。国务院发布《治理高值医用耗材改革方案》，在“取消耗材加成、降低价格虚高、减少过度使用、探索带量采购”等层面定调高值耗材改革方向，医用耗材改革的基本格局也自此确立。聚焦到2020年，医用耗材的政策管控可概括为3条主线。第一条剑指“降价”：以带量采购为核心，国家和地方齐头并进，中国高值耗材行业正式进入带量采购时代；第二条紧抓“追溯”：持续推进UDI试点工作，探索从源头生产到最终临床使用的全生命周期管理体系；第三条是加强监管，比如年初卫健委即下发了第一批国家高值医用耗材重点治理清单，以及医保局日趋严苛、密集的飞行检查，均在借助行政手段的力量逐步规范耗材采购及用耗行为。我们逐一来看。坊间关于高值耗材带量采购的争论，由来已久。“高值耗材缺乏一致性评价难以开展带量采购”“开展高值耗材带量采购只是时间问题”“高值耗材带量采购将从哪个材料开刀”“价格会像药品一样断崖式下跌吗？”所有的猜测，质疑，在2020年7月的第三天被打破。7月3日，国家医保局发布《国家组织冠脉支架集中带量采购方案（征求意见稿）》，并于10月16日，由国家组织高值医用耗材联合采购办公室发布《国家组织冠脉支架集中带量采购文件》。自此，市场一直高度关注的高值耗材带量采购终于“靴子落地”。高值耗材带量采购的政策逻辑与药品相似，均是通过以量换价，降低虚高价格，节省医保资金。对于产业而言，械企凭借研发/生产/质量控制/管理等综合优势，在质量能够保证的前提下通过低价中标，由支付方——医保保障量的落实，减少渠道、终端推广费用，可将械企从无序的流通环节中解放出来，加强创新研发，避免同质竞争，引导产业创新升级。与药品不同，高值耗材带量采购地方的探索并不逊于国家层面。根据国泰君安证券研究统计，2020年11月5日，国家冠脉支架带量采购完成，10款入围产品平均终端价格降幅超过90%。地方带量采购截至2020年11月20日，已完成或正在进行的省级联盟采购6项，省及直辖市独立采购11项，地市级（含联盟）采购30余项，集中在心血管介入、骨科、眼科三大领域，平均终端价格降幅约60%。中国高值耗材行业正式进入带量采购时代。对于带量采购的未来规划，国家医保局医药价格和招标采购司司长钟东波在采访中曾明确表示，由于耗材难以形成一致性评价，对高值耗材集采将坚持“一品一策”，针对性精心设计采购方案。并强调国家级带量采购将继续推进，针对量大、价高、易于采集的高值耗材品种进行采购，计划2022年实现基本覆盖；在企业影响方面，钟东波则表示，采购虽有较大降幅，但降价后与企业实际出厂价差距不大，市场扩大后仍有客观收入，企业可保证正常运营。从药品4+7试点，到全国推广，再到冠脉支架，带量采购无疑是医保局成立2年来最为亮眼的“王牌”举措，但不锈钢支架份额是否会被钴基支架挤压，医生大量使用中标低价产品，是否会限制创新产品推广，公立医院是否会逐渐退出创新学术高地等后续问题都值得进一步深思和探讨。UDI建设对医用耗材有多重要？作为医疗器械“电子身份证”，UDI是唯一、精准识别医疗器械的基础，贯穿医疗器械生产、流通、使用全链条各环节，是国际医疗器械监管领域关注的焦点和热点，也是我国推进医疗器械科学监管，更好实现医疗器械全生命周期管理的重要抓手。与此同时，“品种划分繁杂，种类多样，既无地方标准，也无国家标准”，是医用耗材长期以来最为被行业所诟病的地方。因而对医用耗材来说，UDI建设是具有突破性意义的。2020年7月，国家药监局召开医疗器械唯一标识系统试点工作推进会，进一步推进各试点单位UDI探索工作。12月，国务院常务会议召开，通过《医疗器械监督管理条例（修订草案）》，并重点强调要充实监管手段，增设产品唯一标识追溯、延伸检查等监督措施。主流的声音认为，UDI建设，未来将很大程度上影响医院精益管理及医疗器械产业的升级。一方面，统一编码为医用耗材采购提供了基础保障，利于价格等方面的追踪与透明。另一方面，统一编码为耗材全生命周期数据追溯提供了可能，对耗材协同管理、临床使用、医院精益化管理，科学优化耗材质量都具有重大意义。更重要的是，这个未来，并不遥远。望海康信供应链首席咨询顾问张靓博士认为，UDI作为万物互联的一个标志，串联起了供应链上下游全流程的追溯，完整的UDI解决方案有两层。其一是系统层面，可依托工业互联网的二级节点及国家标准，完成医院与生产厂商之间的编码对接，实现医疗器械从最源头生产到临床患者使用最终端的全流程追溯。这个过程所积累的大量数据，可为医院提供一个更大的视野去观察、分析耗材，实现耗材临床使用、耗占比、医生使用习惯等多维数据分析，逐步实现科学用耗、合理用耗。另一个层面则依托于当下热度颇高的“产业互联网”。在医院供应链管理链条中，管理者往往将注意力集中在“生产厂商→流通商→医院→患者”这一脉络的管理，而忽视了信息的反向传递。上游生产厂商如何与临床、医院更紧密的配合，如何更好的优化、提升耗材质量，其实都依赖于临床使用等相关数据的高效、精准反馈。2019年7月，国家药监局公布了首批108家UDI试点单位。随着试点成效的逐渐展现，UDI建设全国推广，或将很快落地。12月22日，国务院常务会议时隔两年，通过了《医疗器械监督管理条例（修订草案）》。就在同一天，国家药品监督管理局药品审评检查长三角分中心、医疗器械技术审评检查长三角分中心在上海挂牌。紧接着，12月23日，国家药监局药品审评检查大湾区分中心和医疗器械技术审评检查大湾区分中心也在深圳正式挂牌。在整体药械行业监管趋严的态势下，接连两天的“大动作”，似乎在向全行业告知：医疗器械已迎来史上最严监管时代。而“医疗器械技术审评检查分中心”的命名更是暗藏玄机，“检查”两个字似乎赋予了区域分中心不同的职责，或许它代表着区域分中心将关注医疗器械检查，释放了药监局对于医疗器械的监管，包括全生命周期监管、合规性监管将会越来越严的信号。拉长时间维度来看，早在年初，国家便确定了高值耗材的严管基调。1月9日，中共中央政治局常委、国务院副总理韩正与国家卫健委主任马晓伟一同调研国家医保局。这并不是韩正副总理第一次调研医保局，实际上，韩正副总理曾先后于2018年、2019年调研过医保局两次，而每一次调研指示，都暗含接下来一段时间国家医保局的工作重点，这一次重点在“打击骗保、完善飞行检查方法”层面上落脚。与此同时，国家卫建委也开始加大监管力度。1月，国家卫生健康委发布《第一批国家高值医用耗材重点治理清单》，骨科、支架等用量大、价格高的高值耗材赫然在列。4月，国家医保局发布行政执法事项清单（2020年版），16个事项中包含对医保基金监管、医疗服务行为及药品耗材监管三大方面，其中药品耗材的监管主要集中在集中采购行为合规性的监督检查。不管是贯穿全年，日趋高频的飞检，还是各部委接二连三的监管举措，国家关于医用耗材的监管早已按下加速键。而年末，地位类似于行业“宪法”的《医疗器械监督管理条例》修订案的通过，似乎意味着2021年整个医疗器械行业管控会有全新的开始。管控公立医疗机构的三大路径（政策回眸）以往乘风破浪的公立医院，今年的日子着实有些“艰难”。从大环境上看，11年医改，在三医联动的主线下，药耗采购单兵突进、支付改革稳步深入，医疗改革却相对缓慢，随着医药、医保组合拳的持续发力，使处于改革“暴风眼”的公立医院难以再偏安一隅。加之近年公立医院改革进程缓慢，部分体制机制瓶颈难以突破，公立医院内部管理短板问题凸显，开展全面改革势在必行。总体来看，国家对公立医疗机构的管控主要集中在三个层面。其一是绩效考核的常态化，其二是受新冠疫情的影响，公立医院对于线上交互的需求激增，协同业务甚至更多的管理方式将逐步向数字化转变。其三是随着成本压力的陡增，国家已明确要求公立医疗机构应牢固树立“过紧日子”的理念，花好每一分钱。同样的，2020年亦是公立医院绩效考核的重要节点。2019年1月，国务院办公厅发布《关于加强三级公立医院绩效考核工作意见》，明确要求：到2020年，基本建立较为完善的三级公立医院绩效考核体系；同年12月，国家卫健委发布《关于加强二级公立医院绩效考核工作的通知》要求：2020年在全国启动二级公立医院绩效考核工作。2019年一头一尾，两份通知，均涉及2020年度的绩效考核工作安排，特别是将二级公立医院纳入绩效考核范围，预示着公立医院正迎来绩效考核常态化的新阶段。再看国家卫健委于2020年6月发布的《国家三级公立医院绩效考核操作手册（2020）》，通过文件及上报数据要求，发现2020年版绩效考核主要包括医疗质量、运营效率、持续发展、满意度评价等4个方面，新增了1个三级指标，即重点监控高值医用耗材收入占比，满分为1000分，使用层次分析法测算各级指标权重，各项比例分别为4：3：2：1，运营效率占比仅次于医疗质量，占比达三成。从整体设计上看，国家在致力于提升医院运营效率、规范高值耗材合理使用层面，下足了功夫。而对于医疗机构而言，如何搭建高效合规的运营体系，怎样实现事前预估、事中监控、事后评估的科学高值耗材管理模式，则是应对绩效大考的关键。可以预见，高值耗材用量与科室绩效挂钩、基于UDI的高值耗材全生命周期追溯管理体系，将成为未来医院运营管理及信息化建设的重要靶点。在医疗机构全力抗疫时期，线上采购以“零接触”的方式，满足了医疗机构线上招采、评标、与供应商高效协同的业务交互需求。说线上采购是医院抗击疫情的“第二战场”，实不为过。对于这个第二战场，政府也在第一时间予以支持。2月，国家发改委发布《关于积极应对疫情创新做好招投标工作保障经济平稳运行的通知》，明确“及时暂停招标项目现场交易活动、推行网上办理、减少到场要求。年内实现所有依法必须进行招标的项目在线投标、开标”。不可否认，新冠疫情的强传染性催生了大量线上协同的需求，疫情催化之下，以高效协同、流程规范、数据服务为主要标志的“医院数字化建设”迎来元年。而数字化也是国家力推多年的政策，这其中新基建显然具有非同一般的意义。今年3月，中央政治局常务会议指出，要加大公共卫生服务，应急物资保障领域投入，加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度。在此之下，产业互联网开始走到聚光灯下，国家及各省市密集出台了多项政策，智能制造、供应链升级、数字化服务等产业互联网核心内容成为政策支持重点。业内也开始正视产业互联网的价值，各方视角下逐渐产生诸多新的理性判断，当然也不乏对新模式、新业态的疑虑和争辩。医院供应链数字化的价值何在？依托产业互联网的医院与上游企业的深度融合，是否真的具有现实意义？但种种之下，更多的是业内对产业互联网大方向的一致认同。“经济管理年”，俨然已成为2020年度医疗行业最为热门的话题之一。这个于7月正式启动、周期为1年、由国家卫健委和国家中医药局联合发布的活动，一落地便赚足了行业的眼球。“成文与发布”仅隔一天的紧凑时间节点，更为其增添了诸多令人深思的空间。时间紧、任务重，似乎是这个活动的“潜台词”。从文件中得知，开展公立医院经济管理年活动，来源于2020年全国卫生健康财务工作会议关于“推进公立医院高质量发展，开展经济管理年活动”的描述。与绩效考核等硬性指标要求不同，经济管理年活动更多的是希望通过“将经济管理理念融入医教研各环节”来撬动医疗机构在药品耗材采购、进销存等链条管理的成本控制与监管。这就要求医院不但要“勒紧裤腰带”过日子，更要知道重点“勒哪里”以及“勒多紧”。深入来看，经济管理年活动可以解读出两个关键点：其一是倒逼医疗机构建立起医用耗材全链条事前控制、事中监测、事后评估的管理体系，以期明确哪些医用耗材存在不合理的使用行为、需要重点管控。其二是经济管理年活动与绩效大考的内核基本一致。随着DRG支付改革的持续深化，医院的成本压力也会随之增加，通过经济管理降低成本压力，是公立医疗机构行之有效的破局方式，或许未来经济管理年活动也将逐步趋于常态化。价值医疗、产业互联、产业升级，不可逆（展望2021）4年前，高度契合“健康中国2030”国家战略政策导向，以患者为中心、以价值为导向的新型医疗观在中国落地，并迅速撬动了一场医疗健康产业的变革。4年后，经历了广泛调研与深度探路，国家医保局及相关部委密集出台了系列基于价值导向的管控政策——抓痛点、动难点，从创新、支付、临床、采购等多层面革新管理机制，对医疗成本及质量的高度关注，正逐步构成医改2.0时代的核心框架与基本底色。在医药格局被逐步理顺、医保支付改革逐步深入的当下，我们发现2021年的几大趋势：1、公立医院精益化运营持续深化。随着公立医院补偿渠道的改变、分级诊疗制度的推进、医保基金监管的加强、财政投入的不足及公共卫生事件的冲击，致使近年来公立医院运营面临极大的压力。同时随着经济管理年活动、绩效大考在明年的进一步发酵，医院内部对业财融合及精细化管理的需求将达到顶峰，公立医院精益化运营必将进入持续深化阶段。就在上周，国家卫健委还发布《关于加强公立医院运营管理的指导意见》，首次给医院运营管理下了定义，并就构建运营管理组织体系路径、运营管理重点任务与内容进行了清晰的阐述。所有的动作，均在为明年医疗机构精益运营深化埋下伏笔。而搭建涵盖“优选、优采、优供、优管、优评”的全流程精益管理体系或将成为有效缓解医院运营压力的最佳路径，最终实现采购寻源科学合规、供采环节高效协同、医用耗材全程可溯、全程管理可评可控、医院运营降本增效。2、医用耗材将迈入创新升级时代。带量采购政策可在一定程度上净化药械流通环节，引导有基础的高值耗材生产企业走向创新，节约医保资金，提升医保资金对创新产品的报销能力，从而推动行业创新升级。但同样，不同高耗品类的产业属性、发展空间、竞争格局差异较大，需严格贯彻“一品一策”的采购策略。在利润空间极度压缩的背景下，械企的突破口又在哪？借鉴日本和美国发展战略，不难发现美国是快速创新，日本则是在固有领域，尤其是欧美逐步弱化的领域，做精做细。对我国械企而言，或许最优的是战略创新，探寻美日不擅长的领域进行深耕。其次是服务、技术取胜，不断提升产品质量，精准满足临床需求。3、医疗将步入产业互联网时代。不同于药品的高度标准化，医疗器械因患者及病症的不同而呈现出高个性化、定制化的产品特征。因而在产业互联网的视角下，医院供应链需求侧与供给侧的打通就显得极为重要，通过临床使用数据、患者数据的精准反馈，反向推动上游企业持续优化耗材质量，更精准的满足患者实际需求，推动医疗器械产业的快速升级。4、价值医疗下的耗材管理走向专科时代。医用耗材种类繁杂，使用管理上亦具有较大差异，传统“一刀切”的管理方式难以为继，未来随着医院管理精益化水平的提升，医用耗材势必走向专科专病的管理模式，即对不同疾病、科室的耗材进行差异化定制管理，并基于系统数据输出科学全面的数据报告，深度钻取数据价值，给出基于医院运营视角的耗材管理优化改善建议。为医院科学管理、遴选耗材、降低成本提供优化方向。

作为一个很好的伙伴，医生要了解研究的框架和思路，跟随研究的进度，能学习、有知识和更新，可以对研究产生指导，从到达到研究成果的双赢。这是我们放射科医生希望参与的事情。近日，第四届图像计算与数字医学国际研讨会（ISICDM

Fellow的李纯明教授邀请，成为大会首席媒体，全程参与ISICDM的报道。四年来，ISICDM汇聚了中国、美国、英国、法国、德国、加拿大、荷兰、瑞士、新加坡、澳大利亚等十国院士，IEEE

从单纯的学术交流会议变成学科融合的舞台，全国眼科人工智能大会让各个参会代表更全面地了解眼科专业诊疗技术最新的发展趋势，以及如何规范地、更有质量地去做好眼科AI。雷锋网《医健AI掘金志》消息，12月25-27日，第三届全国眼科人工智能大会将在深圳举办。本次大会由深圳市医学会、中国医药教育协会智能医学专业委员会智能眼科学组主办，南方科技大学和深圳市眼科医院承办。中山大学中山眼科中心袁进教授和中国医科大学计算机中心娄岩教授担任大会主席，南方科技大学刘江教授和深圳市眼科医院张少冲教授担任大会执行主席，深圳市眼科医院汪建涛教授和南方科技大学唐晓颖教授担任大会执行副主席。本届会议邀请了40余位国内外知名眼科专家级人工智能领域的知名学者，学术板块分为：“眼科图像分析与成像技术”、“医学大数据与眼科AI应用”、“眼科装备应用与评价”、“先进眼科诊疗技术”，涵盖人工智能、生物大数据、新型成像技术在眼科的新进展等诸多热点研究领域。眼科与AI，让技术服务于临床大会召开之际，中山大学中山眼科中心袁进教授向《医健AI掘金志》表示，中国已经由人工智能的研究大国向研究强国迈进。而人工智能最大的一个应用场景在医疗领域，医疗AI涉及到不同学科的交叉融合，有望改变目前医学诊疗模式。2020年是一个特殊的年份，在疫情的影响之下，远程医疗、远程诊断、远程教育等智能线上应用得到了长足的发展，可以说一定程度上加速了智能眼科的发展。袁进教授提到此次大会学术单位分为四大板块，智能医疗是一个丰富的概念，既包括面向医生的智能AI诊断软件系统，同时还包括智能化的诊断硬件设备，以及虚拟现实、医学大数据分析、智能技术的临床应用。“希望通过这一次会议，让大家能够进行学科的交叉融合，探讨智能眼科的未来发展趋势，更加有力地推动智能医学的发展和提升。”唐晓颖教授是本次大会的执行主席，她是南方科技大学副研究员、博士生导师。对于眼科AI大会的召开，唐晓颖教授认为，国内知名的医工融合性学术会议MICS（医学图像计算青年研讨会）和ISICDM（图像计算与数字医学国际研讨会），两者的理工属性更浓、算法专家更多。而眼科人工智能大会的特色在于医学背景的浓厚，医生的数量占据了一半以上。不管是临床专家还是算法专家，都是更加专注在眼科领域。充足的医生视角，可以更好地来指导未来AI的研发问题。唐晓颖教授说到，不管眼科AI大会举办到第几届，都希望AI技术不要停留在发论文、调算法的步调上，而是真正走到临床，哪怕只是前进一小步，也要让AI真正帮医生做好一些事情。科技部重点专项的最新进展2017年，科技部设立了国家重点研发计划“数字诊疗装备”专项。该专项设立目标针对重大疾病，研发早期诊断的创新解决方案并且围绕创新解决方案进行临床验证，建立全新的医疗模式。袁进教授作为项目首席的“眼科多模态成像及人工智能诊疗系统的研发和应用”获得立项，下设5个子课题。该项目由中山大学中山眼科中心牵头，依托广东省眼科诊疗创新工程技术研究中心，携手中山大学电子信息工程学院、南方科技大学、苏州六六视觉科技股份有限公司、深圳硅基智能科技有限公司、中山大学附属第三医院、肇庆市高要区人民医院、中关村美年健康产业研究院等医疗、科研、创新企业，以临床需求为导向，致力于眼科创新成像技术、人工智能算法和应用场景的突破，针对糖尿病眼病的诊断筛查开展协同创新攻关，取得了系列突出成果。唐晓颖教授向《医健AI掘金志》表示，今年上半年，项目组已经顺利通过了科技部的验收，其中3项课题获评优秀，2项课题获评良好。目前该项目已经向科技部提交了滚动支持申请，继续推进项目成果的转化与示范推广。据《医健AI掘金志》了解，课题的内容主要分为两大部分：多模态功能成像系统研发和眼科AI系统的开发应用。袁进教授介绍，项目组推出了国际上第一台多模态眼科成像设备，将眼科的裂隙灯、眼前后OCT以及眼微血管功能分析系统进行了整合、集成，实现了对眼组织多模态的观测。该设备在今年科技部主办的中国医疗器械创新创业大赛上获得了二等奖，排名全国前十。袁进教授透露，今年又拿到了第二个国家重点研发计划——《智能化全天候多场景视力障碍训练与视觉增强技术及产品的研发》，已于今年10月启动。作为AI系统的负责人，唐晓颖教授在数据整理、算法构建等方面投入了非常多的精力。医学数据是AI系统的“基础设施”。项目建立了国际上第一个像素级的角膜损伤金标数据集，这两个数据集发表在了《Nature》子刊《Scientific

Lab研究领域包括了计算机视觉、自然语言处理、机器学习、语音&音频处理、数据&知识挖掘、计算机图像学、系统&网络、信息安全以及工程&产品。这样看来，想要用AI算法来撬动新药研发格局，字节跳动AI

AlphaFold2的胜利就像是一场接力赛，往往是跑到最后一棒的人会有更多的高光时刻。但是，我们依然要记住为这门学科前赴后继的人。尽管，距离Deepmind公司AlphaFold2的横空出世，已经过去了两周的时间，但是围绕AlphaFold2的讨论热度依然不减。AlphaFold2是否是完美无缺，如果不是，它的“胜利”具体体现在哪些项目上？AlphaFold2对结构生物学的影响有哪些，哪些方向能受益而加速突破？哪些方向会受到影响而淡出？学术研究者与企业工程人员该如何分工，进一步实现“产学融合”的高效转化？关于AlphaFold2，太多的问题需要解答。近日，主题为“权威专家谈AlphaFold：DeepMind到底突破了什么？”的圆桌论坛正式举行。本次主题论坛由图像计算与数字医学国际研讨会（ISICDM）主办，雷锋网、医健AI掘金志协办。印第安纳大学医学院副院长、AIMBE

AlphaFold2的胜利就像是一场接力赛，往往是跑到最后一棒的人会有更多的高光时刻。但是，我们依然要记住为这门学科贡献智慧的人。尽管，距离Deepmind公司AlphaFold2的横空出世，已经过去了两周的时间，但是围绕AlphaFold2的讨论热度依然不减。AlphaFold2是否是完美无缺，如果不是，它的“胜利”具体体现在哪些项目上？AlphaFold2对结构生物学的影响有哪些，哪些方向能受益而加速突破？哪些方向会受到影响而淡出？学术研究者与企业工程人员该如何分工，进一步实现“产学融合”的高效转化？关于AlphaFold2，太多的问题需要解答。近日，主题为“权威专家谈AlphaFold：DeepMind到底突破了什么？”的圆桌论坛正式举行。本次主题论坛由图像计算与数字医学国际研讨会（ISICDM）主办，雷锋网、医健AI掘金志协办。印第安纳大学医学院副院长、AIMBE

三家分晋的局面，就此形成。6岁的京东健康迎来了自己的“高光时刻”。12月8日，京东健康正式登陆港交所，股票代码6618，互联网医疗上市巨头的“第三极”正式形成。截止今天收盘，京东健康市值达3439.79亿，阿里健康3215.52亿，平安好医生则是1049.77亿。从京东分拆上市后，背负“再造一个京东”目标的京东健康，将与阿里健康和平安好医生三家分立，在港股正式交战。三家互联网医疗巨头，难免一战上市敲钟，是许多企业梦寐以求的高光时刻。从阿里健康、京东健康、平安好医生来看，各家的“优势项目”有类似，但不尽相同。这些类似的业务，则是日后主要的竞争点。先从三家上市公司的成长轨迹看来，也是更有千秋。在这三家里，阿里健康上市最早，方式是“借壳”。2014年1月，阿里巴巴联手云锋基金，对中信21世纪进行总额1.7亿美元（约合人民币10.37亿人民币）的战略投资，收购后者54.3%的股份。2014年10月21日，中信21世纪发布公告，正式改名为“阿里健康”。当时，阿里健康的股价处于谷底，只有338亿港元。而在今年，受新冠肺炎疫情影响，线上医疗概念成市场追捧热点，与如今的3000多亿市值相比，阿里健康增长了近10倍。2015年4月，平安好医生App正式上线后便一路高歌猛进，仅用短短三年就超越了寻医问药、好大夫在线、丁香园、微医等一众玩家，晋身互联网医疗第一股。平安好医生是在2018年5月4日上市，共发行1.6亿股。这次发售不仅规模大，而且极其火爆，公开发售获超额认购654倍，冻结资金超3768亿港元。2019年底，平安好医生被纳入MSCI中国指数，成为互联网医疗行业中唯一入选的个股。京东健康，则是京东内部筹划多年的产物。刘强东此前曾说到，“健康这个领域做好了，能再造一个京东”。2011年，京东和九州通合资成立“京东好药师”，开始试水医药电商领域，2013年，京东收购了青岛安吉堂大药房上线京东医药城。由于没有向个人消费者销售药品的资格，京东医药城起步时的主要商业模式是B2B+O2O，即依靠2014年上线的“药京采”提供医药批发。也是在同一年，医疗健康业务作为京东集团独立的业务线开始运营，逐步探索出了

AlphaFold是不是一条”真大腿”？这周，让生物科学圈和人工智能圈为之沸腾的，必然是DeepMind宣布蛋白质折叠预测问题已被其攻破的消息。此消息一出，立刻登上了Nature杂志封面，标题直接评论为：“它将改变一切！”李飞飞、马斯克等众多大佬纷纷点赞、转发。这个场景是不是和当初AlphaGo战胜了李世石和柯洁有点似曾相识？对于AI界、围棋界来说，AlphaGo是一个划时代的产物，极大程度改变了人们对AI的认知，直接引领了随后的创业热潮。而四年来，以深度学习为特征的AI技术，在各个垂直行业里的落地并没有形成“摧枯拉朽之态”，一些“先天性”的技术性难题仍然待解。也就在今天，美国普林斯顿大学教授、结构生物学家颜宁，就AlphaGo的成果发表了一条微博，表明了自己的观点：“蛋白结构预测不是一个新鲜学科，（AlphaFold）确实是突破，但是有了两年前的新闻做铺垫，现在这次委实是意料之中。”狂欢之余，一名“合格”的旁观者应该发出这样一个疑问：AlphaFold会不会是下一个AlphaGo，仅仅是一个“暴力计算”下的产物？AlphaFold动了真格？先说结论：AlphaFold是动了真格。与AlphaGo在围棋界纵横驰骋不同的是，AlphaFold是真的有望在一个人类学科中、人类对生命演进的研究中产生颠覆性的影响。许东教授向雷锋网《医健AI掘金志》表示，蛋白结构预测这一重大科学问题，在三十多年前就有多人宣布已经解决，但极其不靠谱，后来才有两年一次的双盲预测大赛CASP，用事实说话。许东是美国密苏里大学哥伦比亚分校Shumaker讲座教授，AAAS和AIMBE会士，曾因为蛋白结构预测的工作获得2001年美国“最杰出研究与开发100人奖励（国际2001R&D

李纯明教授说道，“理工医交叉融合，产学研协同创新”永远是医疗AI领域发展的生命线，只要我们围绕这一根基不断纵深，它所释放出来的能量密度是无穷无尽的。12月5日-8日，第四届图像计算与数字医学国际研讨会（ISICDM

甘忠如说，“现在中国的生物医药行业和欧美发达国家比，不是我们能不能追上他的问题，是我们什么时候能够超过他的问题。”近日，启明创投举办了以“韧则行远”为主题的2020第十二届CEO云端峰会周。在第三天的医疗健康论坛的对话CEO环节，就《中国胰岛素之王的全球创新之路》这主题，启明创投主管合伙人梁颕宇对话甘李药业创始人兼董事长甘忠如博士。甘李药业成立于1998年，前身为北京甘李生物，主要从事重组胰岛素类似物原料药及注射剂的研发、生产和销售业务，核心产品为营收贡献近九成的甘精胰岛素（第三代胰岛素）。6月29日，甘李药业在上海证券交易所主板正式挂牌上市。甘忠如博士现场分享了甘李药业创立、壮大的心路历程，与启明创投合作的过程，并坦承甘李药业国际化进程中所遇到的挑战。甘忠如博士表示，未来5到10年，中国的创新药物将实现全球领先。对中国的生物医药行业而言，不是能不能追赶欧美发达国家，而是什么时候能够超越的问题。以下是对话CEO的现场实录，雷锋网《医健AI掘金志》做了不改变原意的整理梁颕宇：现在甘李药业是全中国最大的胰岛素公司，甘忠如博士是创始人，几个月前公司在A股主板上市，胰岛素产品销售到了三十几个国家和地区，也在欧美市场推广。甘忠如博士毕业于北京大学生物学系，改革开放初期是第二批由邓小平先生倡导公派留学的中国学生，随后他在密歇根州立大学拿到了博士学位，在美国默克做博士后、高级生物化学家。1995年回国创业。第一个问题，你是如何在美国开始建立第一家公司？如何决定与通化东宝合作？几年后为什么会决定创立甘李药业？甘忠如：我在美国待了十几年，在默克做博士后和工作一共有8年的时间。90年代初，我觉得中国的生物医药发展需要一些高端的研发人员。因此，1994年我在美国成立了一个小公司，就是

康希诺生物的重组新型冠状病毒疫苗已进入临床三期工作，并获得使用批件，接种接触人员，迄今为止，还没有发现一例接种人员被感染。2020年11月18-20日，启明创投举办了以“韧则行远”为主题的2020第十二届CEO云端峰会周。在第三天的医疗健康论坛的对话CEO环节，围绕新冠疫苗的热点话题，媒体人、秦朔朋友圈发起人秦朔，与康希诺生物董事长兼首席执行官宇学峰博士进行了一场对话。2019年3月，康希诺生物股份公司在港交所上市，成为在港交所上市的第一只疫苗股。今年3月，康希诺生物在港交所发布公告称，该公司与军事科学院军事医学研究院生物工程研究所联合研发的重组新型冠状病毒疫苗已进入临床试验，引发全球范围内的广泛关注。基于临床一期、二期的数据结果，该候选疫苗已获得中央军委后勤保障部卫生局颁发的军队特需药品批件。目前，康希诺生物的重组新型冠状病毒疫苗已经布局临床三期工作，迄今为止，还没有发现一例接种者被感染。在巨头云集的新冠疫苗研发领域，康希诺生物为何最快进入疫苗临床？在这场对话中，宇学峰博士回顾了创业历程和心得，介绍了新冠疫苗的研发历程，以及研发背后的四大技术平台。以下是对话的现场实录，雷锋网《医健AI掘金志》做了不改变原意的编辑：秦朔：各位朋友大家好，康希诺生物是一家从事人用疫苗研发和商业化业务的创新型中国公司，初创团队在这个领域的国际公司里都做过高管。分享一下你们当时放弃国外高薪高管位置的原因，以及回中国从零开始的心路历程。宇学峰：刚才秦总提到了我们创业的初衷，原来我是真的没有想到过自己还会创业。对于我们这些人来说，出国留学然后进入一个国际知名的大公司，并且做得还算不错，在很多人看来已经一个很好、很安逸、很被认可的人生了。但我在赛诺菲巴斯德会经常意识到疫苗产业上，中国和国际上的水平还有很大差距。差距主要体现在生产技术、质量管理和国际接轨方面，而这些正是我们这个创业团队的优势。所以我们认为有很好的机会，也能让更多人受益，这是一个初衷。秦朔：康希诺生物的声名鹊起，跟你们最早做埃博拉病毒疫苗是高度相关的。那个时候，跟军事医学科学院的陈薇院士有很多合作。你们最早在塞拉利昂做一期临床实验，之后跟启明创投开始有了很多接触。将来可以一起联手去做一些事情了。你的文章里也提到，当时在塞拉利昂看到的情景对你有很大的震撼。那里的传染病实在是太多了，平均寿命只有40多岁，甚至你的司机自己都说可能也不知道哪一天就会去世。能不能跟我们再回顾一下，当时在做埃博拉病毒疫苗时的情景，以及跟军事医学科学院合作开发的过程。宇学峰：创业这十年有太多的没想到。第一，没想到自己会创业，第二，没想到会去做埃博拉疫苗，第三，没有想到新冠病毒的出现。对于埃博拉，其实大家早就知道，但历史上埃博拉从来都是在丛林里发生，被大家发现的时候，病人往往都已经死去了，并没有造成流行。所以，从做疫苗的角度，总是觉得没有机会去做。一直到2014年，埃博拉病毒大爆发，从丛林传染到全世界，基于这么可怕的现实，我们和陈薇院士展开了合作，进入非洲做临床，这是一个先例，也是我们国家疫苗企业真正第一次走出国门做创新疫苗。我们到了现场，看到了和中国完全不一样的场景，大家对生命的短暂变得有点麻木，疾病太多，生存环境很艰难，很多还是青壮年的人就已经得病去世了，在他们的期盼中，能活到40、50岁已经是一个很好的人生了。大家都生活在地球上，我们从发达国家、发展中国家不同区域感受到，对疫苗的需求和疾病防治的要求还是很高的。秦朔：在埃博拉病毒疫苗研发的过程中，它的成功提升了全世界对于中国疫苗研发和质量的信心。你们当时是用了一种技术平台，叫做腺病毒载体的技术，也可能是一种路线，它的内涵到底是什么？在疫苗研发过程中的优势又表现在哪里？宇学峰：病毒载体作为技术平台，国际上做了很多的研究，我们是用一个腺病毒做载体。腺病毒是一大类，有用人的，还有用黑猩猩的，像我们用的是五型腺病毒，所以也有用不同型别的。但病毒载体这方面，包括动物病毒，还有其他病毒，都是有很多的研究。为什么大家选择这种病毒作为一种载体？有一个科学背景，这种病毒尤其一些弱的病毒，它感染人以后会刺激人的免疫体系，把你要去免疫反应诱导起来，把你需要的抗原能够产生足够的细胞和体液免疫。实际上，它是一个常见的、很好的技术平台。这一技术平台也是我们在公司成立不久就一直着力去关注的，通过技术引进、合作、自身开发，使这个平台逐渐成熟。技术平台的建立可以让我们开发出多种产品来。基于一种腺病毒技术平台的产品，我们第一个开发的是肺结核疫苗，目前我们还在临床Ib阶段。当初引进的时候是开发肺结合疫苗的，后来，我们开发了埃博拉疫苗，也开发了最近的新冠疫苗，甚至还在研究可能的带状疱疹疫苗。秦朔：那你们除了腺病毒载体的技术平台，是不是还有一些其他平台，让覆盖范围会更加广阔。宇学峰：作为一个疫苗企业，不能靠着一个产品或者一个技术平台来完成所有工作。致病的有细菌、有病毒，疫苗也要防止细菌病和病毒病。微生物不一样，相应抗原的使用不一样，我们也要用不同的技术平台来开发不同产品。比如说我们现在可以说是有四个技术平台：一个是多糖蛋白的结合技术平台。世界上卖得最好的疫苗，像肺炎结合疫苗、流脑结合疫苗，都是在结合技术平台上完成的。它的优势在于把我们所谓的半抗原，这个多糖抗原的免疫原性比较差，免疫记忆尤其没有，把它和蛋白质结合起来以后，形成了一个新的化合物，刺激人体的长期的免疫反应，对疾病的保护就增加了很好的免疫机制，是一个升级换代的产品。腺病毒也有一个技术平台在开发另外一套工作。另外还有一个基因重组技术，很多领域都在用，我们的应用就是在疫苗研发上，也有很多新的产品在里面。除了开发以外，还要保证产品的稳定性，保证产品很好地被使用，那就要做制剂。我们的制剂技术平台也有很独特的优势。这四大技术平台支撑了我们一系列产品的开发，从肺炎蛋白多糖结合疫苗，到即将上市的流脑四价结合疫苗，到全球性的广谱肺炎蛋白疫苗等一系列产品，都是在这些技术平台上开发出来的。最近的新冠疫苗，国外有些同类产品需要在长期的低温下保存，而我们的疫苗是2～8度可以长期稳定，这给使用又带来了很大的方便。秦朔：刚才您讲的各种技术平台，不仅包括了横向的范围涵盖，纵向对于保存、生产、纯度各方面也有非常大的作用。在您看来，包括技术平台在内，研发、生产这一套体系，在全球跟中国的疫苗企业中处于一种什么样的地位？宇学峰：疫苗的研发涉及很多方面，有些方面我们处于国际领先地位，比如说我们现在正在使用的、大家非常关注的腺病毒载体技术平台。这个平台从病毒载体的构建到评价、质量把控到生产规模和生产技术、长期的制剂和稳定性、甚至给药技术，这是一系列技术。打造技术平台，是非常成熟的产业技术集群，我相信在国际同行里边，康希诺生物的优势是被大家认可的。作为上市公司，我们很久以前也披露过一个信息。前年，我们和牛津大学合作成立了一个公司叫Vaccitech，签了一个战略合作协议。这个战略合作协议的前提就是，基于腺病毒载体的技术平台，根据各自的优势开发产品。他们的优势在于临床前和基础性的研究，我们的优势则在于产业化生产技术以及质量把控。所以，我们战略合作的内容，就是他们研究出来的成果，我们有优先选择权和产品开发权。如果我们要开发的话，就负责临床材料的生产，质量体系的建立，以及将来全球市场上产品的提供。为什么我提这件事，是因为这家公司的创始人之一，就是现在阿斯利康新冠疫苗的开发者莎拉·吉尔伯特（Sarah

未来10年，医疗行业存在很大的技术变革机会，这个机会需要有政策变化、社会化问题的解决以及经济发展规律等多种因素加持，这需要投资机构和创业者，既有信心，也要有耐心，才可能真正成功。近日，医疗科技·未来投资云峰会揭幕。雷锋网邀请到红杉中国、深创投、软银中国、高榕资本、联想创投、点石资本、启明创投、国科嘉和、远毅资本的多位顶级观察者，以云峰会形式，从投资角度剖析医疗大数据、药企创新服务、医疗机器人等多个医疗科技新领域的投资逻辑和项目经验。大会的开场，在蓝驰创投执行董事秦祯的主持下，软银中国资本合伙人江敏、联想创投总经理梁颖、高榕资本医疗健康投资顾问于江涛、深创投东北片区总经理李海永几位嘉宾，以《医疗科技投资的未来十年》，展开了一场圆桌访谈。以下为圆桌访谈的线上分享内容，雷锋网《医健AI掘金志》作了不改变原意的编辑及整理蓝驰创投秦祯（主持人）：蓝驰创投1998年在硅谷成立，2005年进入中国，目前在中国管理多支美元，以及人民币基金，总管理规模达到100亿人民币，投资超过120家优秀早期创业企业，覆盖企业服务、科技消费、以及医疗领域，医疗中的代表案例包括春雨医生、水滴、善诊和南燕科技等等。第一个问题我想问问联想创投的梁总，我知道您在联想建立了首个机器人实验室和计算机视觉实验室并曾担任主任，对于这些领域的发展认知肯定更早，且更透彻一些。我们看到机器人和CV技术在医疗的发展好像处于两个极端，像CV技术，国内相比国外做的更快，很多企业都在谈“出海”，但机器人我们就慢得多，还没有出现一个像“达芬奇”，更多企业在谈国产替代，这个现象背后的原因是什么？联想创投梁颖：联想创投确实在设备领域投入要多一些，比较早布局CV和机器人领域，对工业、医疗问题也有所了解。从技术角度来看，CV技术在20年前就已经发展成熟，当时问题在于计算能力存在瓶颈。现在深度学习、监督学习、无监督学习，以及人工智能算法芯片的发展，让计算变得容易，处理、分析所需要的时间也极大缩短，市场商业化也变得更加容易，在人脸识别、图像识别等多个领域都已经有所应用。CV的技术核心就是算法，算法本身迭代非常快，一种新的技术框架出来，研究人员就会发表论文，其他人很短时间也能同样跟进、模仿，所以各个企业算法技术领先周期并没有那么长，甚至在相同起跑线。整体来看，CV产业化的问题在于怎样去适用实际应用场景，去解决更多的实际问题。手术机器人本身是一个多学科融合的技术平台，既需要对医疗知识有所认知，了解医生手术过程中的操作步骤、手术条件、医生对机器人产品的操作方式；还需要从机器角度，掌握传感器、控制端、操作系统，以及紧急情况下的可靠性。手术机器人不像PC，遇到问题可以重启，手术室里的医生和病人没有等待“宕机”的时间和假设。所以机器人行业，其实是一个多学科的大融合，每一点出现短板都无法应用。而现在国内的手术机器人，很多技术瓶颈都没有解决，核心传感器、控制器、输入电机、操作系统等生产元素都来自海外。当前阶段，我们还止步于简单的系统集成，只是把各个系统搭建好，进行集成就可以，但谈到对比甚至国外产品，就比较困难。其实国内早在十几年前就已经开始布局手术机器人，863项目就一直在推进这件事，现在市面上大部分机器人项目，一方面就是之前的预研转化，另外就是海归学者带回来的经验复制。现在来看，受限于核心技术、生产制造工艺的限制，手术机器人还存在许多困难。而且医疗赛道本身就需要长周期的研发和临床认证。蓝驰创投秦祯（主持人）：在机器人方向，我在补充一个问题，手术机器人很多都和术室相关，我们之前注意有四个机器人赛道：第一类就是外科手术机器人，执行包括腹腔、胸腔内的手术，代表就是达芬奇；第二类是就是骨科，像Mazor、天智航等等；第三类就是神外手术机器人；第四类是新一点的，像法国的心血管介入手术机器人。在中国，您觉得其中哪一类会最先跑出来？联想创投梁颖：我觉得相比其他，腹腔类产品最为复杂，也就是达芬奇做的，这个领域，目前国内最主要的趋势还是国产替代。其他专科领域，不管骨科、神经外科、介入类的产品，国外也刚刚开始，许多产品还不适合中国市场，这些赛道中国可能还会有弯道超车的机会。蓝驰创投秦祯（主持人）：高榕资本于总，您本身就是生物医学出身，同时做了很多年的医疗科技研究和工作，那现在医疗行业正在出现哪些创新型技术，这些技术现在处于什么阶段？创新型医疗企业，如何平衡技术创新和商业化变现问题？高榕资本于江涛：这里我主要想分享一下与治疗相关的生物技术。回顾生物科技发展的历史，从来没有像现在这样，出现了这么多技术和技术组合，针对原来没有办法治疗的疾病和领域，研究出更多的治疗手段。几个比较重要的方向：第一，就是最近被刷屏、刚刚获诺贝尔奖的基因剪切技术。它给科学家一把“魔剪”，使得一切皆有可能，让大家的想象力可以充分释放。这个技术的发展时间很短，但现在已经进展到了临床治疗阶段，这种发展速度本身就是一种突破，但肯定还存在一系列的问题，例如脱靶，以及落地的伦理问题。第二，细胞治疗。这个方向虽然很早就有探索，但最近几年热度开始快速升高，包括临床中对T细胞的各类改造，从治疗血液肿瘤到实体肿瘤的一系列尝试等等。CD19靶向的CAR‐T，给肿瘤治疗领域带来了新的希望。其中几个适应症已经率先跑通，获得美国FDA批准。国内也有一些厂家的产品在临床试验阶段，很有可能在近期获批。但这个领域也是最近5年之内才兴起的，还存在成本比较高、周期长，只能治疗血液肿瘤、不能治疗实体肿瘤，治疗后还有很高复发率等问题。第三，免疫治疗。这个领域最高的热度就是针对PD1、PDL1的阻断抗体治疗。目前很多肿瘤领域企业都研发出了自己的PD1、PDL1抗体药物。这方面国内医疗公司跟进的速度非常快，但扎堆以后也导致边际效应迅速递减。对于投资机构和创业者来说，也导致PD1、PDL1抗体药物越来越不值钱。免疫治疗方向，大家都在进行新探索。其中包括组合治疗办法，以

原来，推特还可以这么用1000万例，这是美国最新的新冠肺炎确认病例数量。我们都知道，在特殊的疫情期间，戴不戴口罩成为遏制疫情的关键因素之一。但个人口罩的使用在美国已经演变成一个高度两极化的话题：是要公共卫生，还是要个人自由？近日，美国罗彻斯特大学计算机系的罗杰波教授团队在arXiv上发表了一篇论文（已被2020

曙光已经在地平面的远方出现，我们终将从至暗的时刻当中走出来。11月8日，2020腾讯医学ME大会正式上线，从“痛点”出发，聚焦新冠疫情、心脏病、癌症、生殖医学、抑郁症等前沿医学，进行了一场医学科研成果分享。ME大会由腾讯携旗下腾讯医典联合全球顶级医学期刊《新英格兰医学杂志》及其独家授权的中文数字媒体《NEJM医学前沿》共同举办。凭借多次“硬核”的金句发言，张文宏成为“新冠抗疫”先锋里的明星专家。在新冠疫情爆发后，张文宏曾出版《张文宏教授支招防控新型冠状病毒》，并获全国抗击新冠肺炎疫情先进个人。他主要研究疑难感染性疾病与肝病的诊断与治疗，曾经历“非典”、禽流感、埃博拉病毒等感染性疾病重大战役。对于下一步的疫情防控，张文宏表示，在这场疫情当中，全球成为抗疫的共同体，当世界的疫情没有结束，中国无法独立于世界之外，中国经验就是“比病毒跑的更快”的策略。

随着DRG支付方式的逐渐落地，医院将从“点餐”模式向“自助餐”经营模式实现巨大的转变。近日，雷锋网医疗科技·未来投资云峰会揭幕。本次峰会邀请到红杉中国、软银中国、高榕资本、联想创投、点石资本、磐霖资本、启明创投、国科嘉和、远毅资本的多位顶级观察者，以云峰会形式，从专业投资人的角度剖析医疗大数据、药企创新服务、医疗机器人等多个医疗科技新领域的投资逻辑和项目经验。来自远毅资本的唐轶男以《AI病案质控在DRG支付和医院精细化管理领域的应用》为题，发表了主题演讲。她表示，随着DRG支付方式的逐渐落地，医院将从“点餐”模式向“自助餐”经营模式进行转变。在此背景下，医院病案数据的重要性呈指数级上升，因为病案数据起到了一个连接临床系统和支付体系的桥梁作用，承载了医保支付绩效考核多层次的重任，关乎医院的面子和里子。然而，医院病案数据的质量却面临很大的问题，因此，数据驱动的精细化管理是未来的一大方向，以“质控”为核心的AI系统将为医院带来巨大的经济价值和管理价值。以下为唐轶男的峰会演讲内容，雷锋网《医健AI掘金志》作了不改变原意的编辑及整理感谢雷锋网的邀请，我是远毅资本的唐轶男。从三年前起，我开始关注医保支付改革。当时特别兴奋，因为只有变化才能给新事物带来成长的机会。作为一个早期的医疗投资机构，我们的任务就是在一个赛道成为行业共识之前，识别并提前布局。未来十年，医疗行业最大的一个变量就是医保改革。幸运的是，通过对DRG的研究，我发现了一个新的赛道——AI的病案质控。首先，先介绍一下远毅资本。我们是一家专注于医疗早期风险投资的基金，有四大投资方向：流通触达、保险科技、器械设备和精准诊疗。其中，保险支付和流通触达是远毅资本比较独特的两个投资方向。下面是我们的一些代表性投资企业，很多已经成为细分赛道的领先者。病案数据质量是新时代医院管理的重中之重首先，我想谈谈为什么会出现新的赛道医保支付改革也就是DRG，未来5年将从现在的模拟运行走到更广泛的全方位落地，这已经成为医疗行业的明确共识。按照目前采用按项目付费的体系，医院赚的是药品、耗材加成的钱。理论上来说，这种体制会引导医院产生过度医疗的行为。而目前正在推广的DRG，也就是按病种付费，未来会给医院的经营模式带来一个底层的颠覆。在DRG的模式下，会根据患者的疾病严重程度以及诊疗过程的资源消耗情况，对医疗服务进行一系列的标准化分类，产生上千种DRG的组别。如果一个阑尾炎患者所在DRG组别的支付标准在1万元，那么医院会尽量减少药品、耗材等成本的浪费。该用的还得用，但是不需要的就尽量不用。如果只花掉6000元的成本就可以治好病，那么节余的4000元可以给医生发工资或者发展新的技术。做一个通俗的比喻：医院将从点餐模式向自助餐经营模式进行转变。之前按项目付费的方式，医院没有经济风险，做什么都有加成的收入，所以不会亏损。但等到DRG以后，医院会面临更大的经济风险。亏损的原因通常有两类：第一类就是治疗的成本超支，由于疾病的复杂性或者医疗质量问题。例如，术后感染导致患者多住一个星期院，费用肯定超支。一个5万块钱的DRG分组，如果医院的治疗花费在1.5万到15万这个区间内，通通都只能拿到5万块钱的总收入。而这5万是所有的自费部分加医保部分的总和。所以，只要费用落在图中绿色部分，医院亏损的风险就很大。而剩下的两端是费用极低和极高的部分，会按项目结算的方式来覆盖一些比较少量的特殊案例。第二种亏损是由于病案质量和编码的问题，这种就比较可惜。一个8万元的治疗只在病案上体现出了5万元的难度，从而进入了一个更低的DRG组别。无论医院怎么缩减成本，这个病例大概率都会严重亏损。有院长表示，在DRG的大背景下，病案数据的重要性呈指数级上升。因为病案首页和医保结算清单承载了医保支付绩效考核多层次的重任，关乎医院的面子和里子，生存还有发展。病案数据起到了一个连接临床系统和支付体系的桥梁作用。在按项目付费的模式下，医院什么样的数据是最准的？肯定是费用数据。同样的道理，在未来DRG付费的模式下，只有准确的病案才能带来准确的支付。病案数据的质量现状如何？中国的大三甲医院，临床质量在世界范围内都很高，但临床质量和数据质量是一个高度不匹配的状态。而未来的医保支付是按照数据质量来付。数据质量鸿沟产生的原因是什么？医院的临床质量是高年资医生、主任们来把关，但是写病历的都是谁？是低年资医生甚至是规培生，往往无法在病案中体现完整的临床思维过程。从病案到病案首页、编码，信息会层层失真。临床质量提升10%是非常难的。但是在数据生产的过程中，损失20%-30%是极为简单的，这是目前普遍存在的状态。因此，无论从医保还是医疗质量评价的角度，数据质量的提升都是关键中的关键。除了支付，病案数据也是医院精细化管理的核心情报之一。医疗服务是高度非标的，医生群体是一个知识密集型的专家组织，这两点因素会加大医院精细化管理的难度，企业常用的流程管理方法不适合医疗管理。因此，数据驱动的精细化管理是未来的一大方向。在新的支付体系下，医院的精细化管理需求会从之前的“nice

复制一个经典的达芬奇机器人难度比较大，现在多家企业已经形成了第一梯队。而CMR机器人以及柔性机器人，具有一定的先天优势，如果能降低成本，会有一个较大的市场空间。近日，雷锋网医疗科技·未来投资云峰会揭幕。本次峰会邀请到红杉中国、软银中国、高榕资本、联想创投、点石资本、磐霖资本、启明创投、国科嘉和、远毅资本的多位顶级观察者，以云峰会形式，从专业投资人的角度剖析医疗大数据、药企创新服务、医疗机器人等多个医疗科技新领域的投资逻辑和项目经验。来自点石资本的执行董事李乐群以《十年饮冰，难凉热血——国产腔镜手术机器人的探索与追赶》为题，发表了主题演讲。从市场规模测算，到2024年，中国的微创外科手术量将达到2600万台，届时将有20%的手术由机器人完成，并将拉动260亿元的耗材市场规模。李乐群从腔镜外科机器人入手，深入解剖了国际、国内腔镜手术机器人产业的现状与难点，以及国产机器人与国外产生差距的原因与对策。他表示，复制一个经典的达芬奇机器人难度比较大，而在分体式、柔性结构等技术方面仍然存在很多的创新技术。以下为李乐群的峰会演讲内容，雷锋网《医健AI掘金志》作了不改变原意的编辑及整理大家好，我是李乐群，来自点石资本。点石资本是一家专注于医疗健康行业的FA，医疗科技是我们一直非常关注的领域。对于创新技术，我们一直保持高度的好奇心。我曾经在强生的外科工作，跟过一些腹腔镜、机器人的手术。因此，手术机器人是我比较感兴趣的领域。我今天的演讲题目是《十年饮冰，难凉热血——国产腔镜手术机器人的探索与追赶》。目前，手术机器人目前有许多分类方法。从治疗角度，我们大致可以分为腔镜手术机器人、内镜介入以及血管介入的机器人、用于神经外科和骨科定位导航的机器人。它们的基本结构是机械臂、定位装置和算法系统，但是侧重点不尽相同。在腔镜手术机器人领域，最著名的公司的产品是达芬奇。达芬奇的价格高昂，耗材也很昂贵。它关注的是，如何从体外用机械臂去控制体内手术器械，从而对病灶进行精准手术。而经过自然腔道或者血管的机器人，医生是在狭小的腔道或者血管里面游走操作。血管介入和自然腔道介入有所不同：血管介入更多强调输送过程，也就是用机械臂把导丝、导管输送进体内。而像内镜介入，比如胃镜肠镜的腔道介入，更多强调在末端的手术操作，比如说ESD手术的切除等。第三类，定位导航手术机器人的作用更多体现在术前帮助医生进行规划、定位，其性质仍然是“辅助”。今天我们主要讲述腔镜机器人，大家可以看一下腔镜机器人的结构（如图左一）：左边是一个机械臂，直接与病人接触，右边是主刀医生控制的操作台。外科医生的操作台解放了医生的一些职责，比如外科医生本来手术之前需要一系列如刷手，戴手套等的严格操作。如果通过机器人来做手术，则可以减少这些步骤，因为使用机器人时，可以不进入手术的无菌区。机械臂是机器人系统里面的核心装置，决定了手术的精度。能够做到多大的活动范围、能够连接多少器械，都是直接决定手术成败与否的重要因素。成像系统从技术上来说和腹腔镜的成像系统一致，但在机器人领域采用的是3D成像，包括双目镜、

百亿基金的医疗投资指南。2020年10月17日，医疗科技·未来投资云峰会揭幕。雷锋网邀请到红杉中国、软银中国、高榕资本、联想创投、点石资本、启明创投、国科嘉和、远毅资本的多位顶级观察者，以云峰会形式，从投资角度剖析医疗大数据、药企创新服务、医疗机器人等多个医疗科技新领域的投资逻辑和项目经验。国科嘉和执行合伙人陈洪武以《科技穿越泡沫，创新助力升级——国科嘉和医疗投资观》为题，围绕国科嘉和的投资布局，探讨了医疗健康产业宏观环境的大变革，并深入分析了结构化变革中，各医疗细分领域的投资机遇。以下为陈洪武的峰会演讲内容，雷锋网《医健AI掘金志》作了不改变原意的编辑及整理。陈洪武：大家好，我是国科嘉和的陈洪武，很高兴今天能以这样的形式跟大家交流。在开始之前，我们先从更高的视野俯视行业的整体情况。医疗健康领域可以大体分为这几部分。医药上游产业涉及原料药、药用辅料、中药材、医药包材等等，同时也包括医药器械等；医药制造领域，则包括化药、中药，还有现在方兴未艾的生物制药，当然还有我们国家的传统的中成药等等；接下来是流通领域。怎么把制作完成的药物送到病人手里？是通过药店还是通过医院？或者通过互联网，大家手机点一点就可以把药拿到；当然最大规模的还是医疗服务。这里面包括医院、现在各种独立出来的专科医院、独立体检等等，以及医疗、商业保险、互联网医疗等等相关的整个领域。每一个框里都填上了相应的数字，可以看到中国在这个领域一年会有大概四万亿左右的规模，大体分布是这样的状况。过去一段时间，国家在医疗健康领域出台了很多新的政策，如药价相关的一些措施不断出台。原来早期4+7这种带量采购，包括现在带量采购基本上扩大化，可能就是未来全国会普遍推广的这样一个政策。出台这个政策的一个重要原因，主要是由于人口老龄化的加剧，各地方医保收支的不平衡情况越来越凸显。医疗支出的增长速率越来越快，但收入的增速变慢，这个剪刀差应该是越来越明显。这种趋势未来会在中国的很多区域出现。在重庆、湖南、天津、黑龙江这些省市地区，可以看到医保亏损、账户余额不足这样的情况，实际上是很明显的，纯粹靠政府的医保解决医疗问题是不太现实的。现在另一个趋势就是未来医疗商业化的趋势越来越重要。首先，人们的富裕程度不同，医疗支付能力有很大差别，所以对所有人用同样的医疗服务标准是不符合社会现状的。商业健康险的大面积普及，对于解决不同群体的医疗需求是非常好的一个举措。未来我们可以预期的是，医疗健康险、医疗商业险会有巨大的发展前途。实际上各种各样的政策出台，会给整个医疗、医药的流通环节带来相当大的影响。过去一段时间，很多医药代表在思考医疗健康领域到底应该卖什么——这可能成了医药代表们面临的一个很重要的问题。最重要的原因就是刚才讲的这种4+7带量采购、DRGs的付费推广使得整个行业格局出现了相当大的变革。根据不同的疾病种类、支付能力，对应不同的医疗付费形态或者医疗付费水平，整个国家医药领域的未来会更加个性化、普及化。从国家的角度，解决的是社会的基本医疗。而对于大量的商业机构来说，解决的可能就是个性化或者基于人们支付能力的需求。这种变革使得整个医疗健康领域的未来更加的人性化、多元化。在这个领域里，会逐渐发生一些新的巨大的产业形态变革。这种变化很重要，它带来的是整个医药投资领域的逻辑变化。大概十几年前，我们去看医药公司的时候，基本看的都是仿制药类的企业，考虑的多是企业的销售能力如何、是否有现成的好的销售途径、公关能力如何、跟医院的关系如何、是否能制造并销售和其他公司差不多的产品……这些可能是过去看企业好坏的一个最重要的逻辑。但随着医药行业的变革，现在的逻辑完全不是这样。随着国家对于药品价格的控制，带量采购使真正的强者得以胜出，而原来靠关系搞定一些特殊渠道就能稳赚钱的历史很快就将翻篇。未来更强调的是药品的效果、成本以及医生患者能够在药品中获益。因此，在考察医药企业时，会更看重它的研发能力和产品创新力。因为只有这样的话，产品具有创新、独特的优势，你才可能成功卖得出去。也就是说，医药领域过去可能更看重销售，但未来则更看重创新能力和产品的独特性。因为只有你是独特的，甚至是独占的，你才能够卖得好。整个行业的变革应该说酝酿了大量新的投资模式和产业形态。在这张图里，可以看到中国和美国的行业变化情况。中国制药领域的净出口，实际上是负的，而且我们的进口数量在逐年递增。而美国制药行业的净出口，过去20年基本上都是在稳步增长。相似在医疗器械领域，美国净出口也增加了非常多。可喜的是，中国在医疗设备净出口方面，过去20年里一直维持在盈亏平衡线上，即我们既有进口也有出口。但总体上讲，医疗器械领域的净出口还是相对平衡的状态，这意味着我们国家在这方面还是有一定市场竞争力的。以前我们看到的是中国在医药方面的一些短板，但可喜的是，过去一段时间里，中国有大量的原创药物进入临床。本土的创新药物获得临床试验批件的增长率是非常高的，已经达到了45%的比例，这证明中国原创新药这方面的发展还是相当可喜的。虽说我国起步较晚，但过去一段时间国家在创新领域的投入，到现在已经有了成果。国家“带量采购”等政策使得创新药能够真正获得好的商业效果。也就是说在各方面的促进下，国家过去在创新药领域的一些持续投入、政策引导，包括在消费端的一些导向，使大量的资金和大量的人才流入这里，表现出来的结果，就是创新药在临床批件里的占比大幅提升。在创新药领域里，过去几十年小分子化药领域被国外制药厂大量地占据。该领域创新难度越来越大，创新的数量也越来越小。不过，在生物医药领域，我国虽与国际领先水平有一定差距，但这个差距并不像化药那么大，在这方面我国的成果还是非常明显的。在生物医药领域，中国的科技实力在创新药方面的市场表现非常出色。在这次新冠疫苗的竞争中，中国一下子推出了很多品类。有一些品类中国已经走到了前列，第一个获批的新冠疫苗有可能就是中国做的。可以看到，中国在这方面已经具备了跟国外竞争的能力。与此同时，生物制药领域的热度也催生了与之伴生的，或者为这些公司提供新药、创新药服务的如CDMO