未來(lái)十年，醫(yī)療人工智能或?qū)⒄Q生下一個(gè)阿里巴巴？

關(guān)于醫(yī)療人工智能，現(xiàn)在聽(tīng)到的多的說(shuō)法“太早期”。這其實(shí)是投資人不投這類(lèi)項(xiàng)目的一種含蓄說(shuō)法。但如果我們換一個(gè)角度來(lái)看這個(gè)問(wèn)題，也許現(xiàn)在不布局醫(yī)療人工智能領(lǐng)域，未來(lái)十年真的有可能錯(cuò)過(guò)一個(gè)捕獲新阿里巴巴的機(jī)會(huì)。
Part 1

為什么大多數(shù)人都覺(jué)得醫(yī)療人工智能太早期？首先，訓(xùn)練人工智能需要大量醫(yī)療數(shù)據(jù)，但醫(yī)療數(shù)據(jù)因?yàn)樯婕盎颊唠[私而非常敏感；第二，醫(yī)療問(wèn)題太過(guò)復(fù)雜，信息不完全透明；第三，每種疾病的算法和數(shù)據(jù)各不相同，工作量巨大。
這些“坑”導(dǎo)致研發(fā)一款成熟的醫(yī)療人工智能產(chǎn)品存在非常大的困難。而且，市場(chǎng)上也確實(shí)尚沒(méi)有出現(xiàn)一款稱(chēng)得上標(biāo)準(zhǔn)意義人工智能的產(chǎn)品，包括IBM的Watson醫(yī)生。再加上過(guò)去五十年里，醫(yī)療人工智能的嘗試一直起起伏伏難有突破，這更加重了人們對(duì)其前景的猶疑。
再有一方面，可能就是醫(yī)療人工智能眼下確實(shí)沒(méi)有講出太多激動(dòng)人心的故事。目前聽(tīng)到多的一些應(yīng)用場(chǎng)景，或是在大醫(yī)院當(dāng)中輔助醫(yī)生、醫(yī)院，提高醫(yī)療服務(wù)效率和質(zhì)量安全；或者是在基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)當(dāng)中，為基層醫(yī)生提供輔助意見(jiàn)，提高基層的醫(yī)療水平。
為什么這些故事不激動(dòng)人心？因?yàn)樗鼈儙缀鹾突ヂ?lián)網(wǎng)醫(yī)療剛剛崛起的時(shí)候，所講的故事是一樣的。但互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療迄今為止帶給傳統(tǒng)醫(yī)療的改變是非常有限的，雖然我們?nèi)耘f對(duì)改變充滿(mǎn)信息。而經(jīng)過(guò)五年多的探索，人們?cè)絹?lái)越發(fā)現(xiàn)，就算是在其他領(lǐng)域成熟的技術(shù)和商業(yè)模型，拿到醫(yī)療領(lǐng)域就是玩不轉(zhuǎn)。醫(yī)療領(lǐng)域的問(wèn)題太復(fù)雜，水太深，燒錢(qián)都沒(méi)用。
再加上已有的大量醫(yī)療痛點(diǎn)，存在著比較明確的改進(jìn)方案和商業(yè)前景，這讓未來(lái)飄忽不定且商業(yè)前景上又了無(wú)新意的醫(yī)療人工智能在眼下沒(méi)有成為資本的寵兒。資本寒冬就不用說(shuō)了，現(xiàn)在要是沒(méi)有商業(yè)變現(xiàn)能力，別人可能都不會(huì)睜眼瞅你。
總的來(lái)說(shuō)，自身?xiàng)l件不出眾又處在百花叢中，醫(yī)療人工智能的不受寵可能就是理所當(dāng)然的了。
Part 2

但對(duì)于醫(yī)療人工智能仍處于早期的看法是片面的，或者更具體的說(shuō)，是靜態(tài)的。
原本我也以為醫(yī)療人工智能不太成熟，起碼看不到特別明確的應(yīng)用前景。但在接觸了多家致力于人工智能的醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司之后，我改變了原來(lái)的看法。這些公司主要集中在影像診斷、輔助診斷方面。并不是說(shuō)這些公司已經(jīng)產(chǎn)出了非常完美的產(chǎn)品，而是這些創(chuàng)業(yè)公司當(dāng)中蘊(yùn)藏著的某種共同趨勢(shì)，預(yù)示著人工智能改變醫(yī)療未來(lái)的可能性遠(yuǎn)大于人們的預(yù)期。
首先重要的一點(diǎn)是，這些公司的共同實(shí)踐其實(shí)顯示出了醫(yī)療人工智能的成熟路徑：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)訓(xùn)練算法模型。在算法這部分，深度學(xué)習(xí)技術(shù)出現(xiàn)后已經(jīng)進(jìn)步了一大塊，并且掌握這一技術(shù)的人越來(lái)越多的來(lái)到中國(guó)。而數(shù)據(jù)這一塊，雖然難度確實(shí)很大，但實(shí)際中突破的方式已經(jīng)有很多。加上中國(guó)人口的基數(shù)優(yōu)勢(shì)，某些局部的數(shù)據(jù)突破都有可能促成醫(yī)療人工智能的巨大進(jìn)步。
再有，醫(yī)療人工智能已經(jīng)在部分病種上的應(yīng)用取得了突破性的進(jìn)展。比如IBM的Watson醫(yī)生就在腫瘤的輔助診斷方面開(kāi)始了大范圍應(yīng)用。再有就是國(guó)內(nèi)不少創(chuàng)業(yè)公司在醫(yī)學(xué)影像分析方面也已經(jīng)有了非常多的嘗試，并成功的在肺部疾病、心血管疾病的診斷方面取得了進(jìn)展。實(shí)際上，這些公司大多僅成立兩年左右。這樣的進(jìn)步顯然是非常令人吃驚的。
這些其實(shí)充分表明，人工智能的進(jìn)步速度也許真的比我們預(yù)計(jì)的要快得多。Watson在Jeopardy！上從一塌糊涂到贏(yíng)得，只用了不到五年。人類(lèi)如果天賦不濟(jì)，恐怕再怎么學(xué)習(xí)都可能取得這樣的跨越，但機(jī)器的可怕之處在于，潛力未知。
在這個(gè)算法模型之外，人工智能還需要解決的幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題，包括圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、文字識(shí)別等，都已經(jīng)日趨成熟。不久前，百度展示了他們的百度大腦。雖然百度進(jìn)來(lái)一直被黑，但三年前還僅是3歲智商水平的百度大腦現(xiàn)在已經(jīng)能夠在地圖、無(wú)人車(chē)等眾多領(lǐng)域廣泛應(yīng)用他們的圖像、語(yǔ)音、文字識(shí)別等技術(shù)。套用KK的一個(gè)理論，科學(xué)技術(shù)主動(dòng)學(xué)習(xí)的基本障礙已經(jīng)解除了。
Part 3

如果我們可以樹(shù)立起對(duì)醫(yī)療人工智能在技術(shù)進(jìn)步與突破方面的信心，那么接下來(lái)需要進(jìn)一步討論的是，有可能率先取得突破的商業(yè)化應(yīng)用場(chǎng)景在哪里？關(guān)于這一點(diǎn)，我們可以先來(lái)看已有的商業(yè)化實(shí)踐。
首先的IBM的Watson醫(yī)生。IBM現(xiàn)在力推的Watson for Oncology主要是在醫(yī)療機(jī)構(gòu)應(yīng)用，包括泰國(guó)的康民國(guó)際醫(yī)院，印度Manipal Hospitals，以及中國(guó)的中山大學(xué)附屬腫瘤防治中心、中國(guó)醫(yī)科大學(xué)附屬第四醫(yī)院、浙江省中醫(yī)院、復(fù)旦大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院等21家醫(yī)院。
IBM的這個(gè)路徑選擇，一個(gè)是與腫瘤的特點(diǎn)有關(guān)，因?yàn)橐话隳[瘤患者大都會(huì)向的醫(yī)療機(jī)構(gòu)集中；另一個(gè)則是與Watson本身的特點(diǎn)有關(guān)，因?yàn)槠渲饕峭ㄟ^(guò)文獻(xiàn)檢索的方式為醫(yī)生提供輔助診斷建議，所以比較擅長(zhǎng)處理疑難雜癥。這種情況顯然大醫(yī)院更加集中。
另外一個(gè)則是剛剛發(fā)布的百度醫(yī)療大腦以及大量醫(yī)療人工智能創(chuàng)業(yè)公司所選擇的路徑，就是重點(diǎn)應(yīng)用于基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)。這種路徑的基本思路是，通過(guò)大量醫(yī)療機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來(lái)一個(gè)中等水平的醫(yī)療機(jī)器人，為基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供更高水平的第二診療意見(jiàn)。
這種路徑的選擇是考慮了多方面的因素。首先，對(duì)于主要提供輔助診斷意見(jiàn)的人工智能產(chǎn)品來(lái)講，需要更好的嵌入醫(yī)生原有的工作流程當(dāng)中，而改造基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)的工作流程顯然容易得多；第二，大醫(yī)院對(duì)于輔助診斷意見(jiàn)的需求，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)強(qiáng)烈。
但究竟哪一個(gè)方向的商業(yè)化前景更好，這很難判斷。就像16排CT和256層CT一樣，同樣技術(shù)原理的遺棄產(chǎn)品面向完全不同的市場(chǎng)，但都有巨大的生意。
Part 4

“未來(lái)十年”這個(gè)周期是不是瞎蒙的？某種程度上，有蒙的成分。但有幾個(gè)方面的數(shù)字，也可以為我們判斷這個(gè)周期的長(zhǎng)度提供參考。
人工智能的出現(xiàn)很大程度上是對(duì)醫(yī)療服務(wù)的一種變革，這需要人類(lèi)的原有行為發(fā)生改變以及對(duì)新生事物的接納。從這一點(diǎn)上看，更容易實(shí)現(xiàn)的是在新建醫(yī)療機(jī)構(gòu)當(dāng)中。
比如目前正在中國(guó)大范圍出現(xiàn)的新型診所。近實(shí)際接觸到的診所像丁香園的丁香診所，育學(xué)園的崔玉濤診所等。除了在服務(wù)模式上的不同外，這些診所令人印象深刻的就是他們對(duì)新技術(shù)的大范圍采納、應(yīng)用，以更好實(shí)現(xiàn)服務(wù)患者。按照一般診所3-5年的成熟期，可以猜想，5年之后，新的智能醫(yī)療硬件設(shè)備有可能會(huì)出現(xiàn)大范圍應(yīng)用。
如果接受新型診所更愿意接受新事物的假設(shè)，那么新型診所的大范圍成長(zhǎng)、成熟將成為醫(yī)療人工智能產(chǎn)品廣泛應(yīng)用的基礎(chǔ)。但這至少需要5年時(shí)間。而一家更大規(guī)模的醫(yī)院，成熟期則需要5-8年時(shí)間。也就說(shuō)，周期還有可能更長(zhǎng)。
那么培養(yǎng)人工智能醫(yī)生的時(shí)間需要多長(zhǎng)？這個(gè)沒(méi)法判斷。很多創(chuàng)業(yè)公司都談到了一點(diǎn)，以現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，訓(xùn)練機(jī)器的過(guò)程實(shí)際上與培養(yǎng)人類(lèi)醫(yī)生的過(guò)程大體接近。而即便不算實(shí)踐操作，培養(yǎng)一個(gè)合格的醫(yī)學(xué)生通常需要8年時(shí)間。機(jī)器雖然在數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)的能力上大大超過(guò)人類(lèi)，但醫(yī)學(xué)的決策過(guò)程則非常復(fù)雜，很難判斷機(jī)器究竟需要多長(zhǎng)時(shí)間能夠模仿人類(lèi)的決策思考過(guò)程。
另外一個(gè)在醫(yī)療領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)鏈成熟的就是新藥研發(fā)。通常新藥研發(fā)需要10到15年時(shí)間，需要經(jīng)過(guò)新藥發(fā)現(xiàn)、臨川研究、上市審批等幾個(gè)階段。這與人工智能的研發(fā)過(guò)程非常類(lèi)似，算法模型，數(shù)據(jù)訓(xùn)練，上市應(yīng)用。實(shí)際上，臨床研究的過(guò)程本身就是用數(shù)據(jù)證明藥物的有效性。
這幾個(gè)參照的案例也許都不足夠恰當(dāng)，但醫(yī)療機(jī)構(gòu)的建設(shè)、醫(yī)生的培養(yǎng)、藥品的研發(fā)等這些應(yīng)用在人體上的技術(shù)手段都需要相當(dāng)長(zhǎng)的“培育期”。那么對(duì)于同樣將用于人類(lèi)身體本身的人工智能技術(shù)，要通過(guò)這些門(mén)檻恐怕需要的時(shí)間也不會(huì)很短。當(dāng)然，這幾個(gè)數(shù)也有可能都是胡扯。
Part 5

醫(yī)療人工智能還有一個(gè)比較尷尬的問(wèn)題是，未來(lái)的市場(chǎng)規(guī)模究竟有多大？這個(gè)特別難計(jì)算。比如人們都很熟悉的垂直領(lǐng)域糖尿病，人口基數(shù)、藥費(fèi)支出等都非常明確，市場(chǎng)空間就非常明確；腫瘤也是一樣，也能夠很清楚的算出市場(chǎng)的邊界在哪里。但人工智能的市場(chǎng)邊界在哪里？雖然人們都知道這個(gè)前景很大，但市場(chǎng)究竟有多大？

這里還是參考幾個(gè)相關(guān)市場(chǎng)的情況。
首先，醫(yī)療人工智能產(chǎn)品應(yīng)用的一個(gè)重要場(chǎng)景是醫(yī)學(xué)影像的輔助診斷分析，那么與醫(yī)療設(shè)備廠(chǎng)商的合作就成為商業(yè)化的可能。實(shí)際上，在我們采訪(fǎng)的一些CT設(shè)備廠(chǎng)商中，他們已經(jīng)意識(shí)到在中國(guó)的基層市場(chǎng)大規(guī)模應(yīng)用新的影像設(shè)備，特別需要輔助診斷分析工具，因?yàn)榛鶎尤瞬哦倘钡膯?wèn)題非常影像市場(chǎng)的拓展。因此，這個(gè)商業(yè)化的前景應(yīng)該說(shuō)相對(duì)明確。
而關(guān)于醫(yī)療設(shè)備市場(chǎng)規(guī)模的分析和預(yù)測(cè)大體是這樣的：中國(guó)已有的醫(yī)療設(shè)備市場(chǎng)規(guī)模超過(guò)600億人民幣，而醫(yī)學(xué)影像診斷設(shè)備市場(chǎng)規(guī)模超過(guò)220億人民幣，是全球第四大市場(chǎng)。而有預(yù)測(cè)顯示，到2020年，中國(guó)醫(yī)學(xué)影像診斷市場(chǎng)的規(guī)模將在400億上下。
第二個(gè)與醫(yī)療人工智能相關(guān)的市場(chǎng)是醫(yī)療信息化，因?yàn)楹芏嗳斯ぶ悄艿漠a(chǎn)品應(yīng)用與臨床質(zhì)量安全的控制，醫(yī)療費(fèi)用控制、醫(yī)保審核、人員激勵(lì)管理等方面。而這些方面的應(yīng)用都與醫(yī)療信息化的密切相關(guān)。目前，醫(yī)療信息化市場(chǎng)的情況大致是，2015醫(yī)院信息化行業(yè)規(guī)模將達(dá)到248.2億元，復(fù)合增速為32.1%。而還有研究的數(shù)據(jù)顯示，預(yù)計(jì)2017年我國(guó)醫(yī)療信息化總花費(fèi)規(guī)模在340億左右。
但相比之下，醫(yī)療人工智能有可能大有可為的基層市場(chǎng)可能更有想象力。
從2015年的衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)公報(bào)看，全年77億診療人次，有62億來(lái)自三級(jí)以下醫(yī)療機(jī)構(gòu)。二級(jí)及以下醫(yī)療機(jī)構(gòu)是醫(yī)療水平上相當(dāng)需要提升醫(yī)療機(jī)構(gòu)，他們也將成為未來(lái)人工智能輔助診斷系統(tǒng)主要的應(yīng)用對(duì)象。而這些醫(yī)療機(jī)構(gòu)的診療人次已經(jīng)在總診療人次中占據(jù)八成。這也就是本文那個(gè)聳人聽(tīng)聞的標(biāo)題的來(lái)源。
而創(chuàng)業(yè)公司紛紛指向的基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)，診療人次也已經(jīng)有接近44億。如果按照國(guó)家分級(jí)診療目標(biāo)，90%患者不出縣的話(huà)，這些診療人次的數(shù)字未來(lái)只有可能更高。
不過(guò)，龐大的基層診療市場(chǎng)究竟意味著什么呢？
中國(guó)改善醫(yī)療服務(wù)體系，特別是在強(qiáng)基層上大體分成三個(gè)階段：首先個(gè)階段政府通過(guò)行政手段的方式，推動(dòng)人員下沉以及改善基層的基礎(chǔ)設(shè)施。這個(gè)過(guò)程至今仍在繼續(xù)。這個(gè)階段中國(guó)基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)發(fā)生的主要變化就是硬件設(shè)施的大幅度提高，因?yàn)楦骷?jí)政府給予了大量財(cái)政投入。2013年的時(shí)候有一組關(guān)于醫(yī)改的數(shù)據(jù)，用于基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)的基本建設(shè)投資為1300億元，重大設(shè)備購(gòu)置和改造維修等。
第二個(gè)階段是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)大范圍應(yīng)用于醫(yī)療服務(wù)體系，尤其是不同醫(yī)療機(jī)構(gòu)、不同層級(jí)的醫(yī)療機(jī)構(gòu)之間的聯(lián)通?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)的意義在于，通過(guò)遠(yuǎn)程醫(yī)療技術(shù)的應(yīng)用降低醫(yī)療資源下沉的成本，并通過(guò)信息的連通建立轉(zhuǎn)診的綠色通道。這個(gè)階段，不少地區(qū)都出現(xiàn)了區(qū)域醫(yī)療衛(wèi)生信息系統(tǒng)。而政府在這方面其實(shí)也非常舍得投錢(qián)。2015年初，國(guó)家發(fā)改委確定了5個(gè)省、自治區(qū)的遠(yuǎn)程醫(yī)療試點(diǎn)，總投資就超過(guò)8個(gè)億。
所以，從前兩個(gè)階段來(lái)看，政府在推動(dòng)基層醫(yī)療發(fā)展上是非常舍得花錢(qián)的。那么第三個(gè)階段，也