器械巨头进军医疗AI的逻辑与底气

在今年的CMEF（2018春季国际医疗器械博览会）上，人工智能已成为众多医疗器械厂商的发力焦点。

以行业巨头G（GE）P（飞利浦）S（西门子）为例，飞利浦中国连续发布多款融入AI技术的产品及解决方案，并首次提出以AI驱动医疗科技应用，通过人工智能生态圈的构建，向医疗机构持续提供优质的医疗资源；GE医疗推出多款在患者关爱、精准诊断、重疾应对、运营增效方面的数字化和人工智能产品；西门子医疗则带来了人工智能影像学解决方案。

作为医疗领域风头正劲的底层技术革新驱动，AI吸引的并非仅仅是医疗器械厂商。

谁在做医疗AI

按飞利浦中国与财新健康点智库联合发布的《中国医疗人工智能产业报告》中所述，目前进军医疗AI领域的玩家主要分为三类：互联网平台、创业公司、传统医疗相关企业。

引自《中国医疗人工智能产业报告》

其中，报告显示，2014-2018上半年，中国医疗AI产业融资次数达84起，仅2018上半年便已完成18起。在这些企业中，处于B轮之前的占了一半，整个医疗AI创业领域仍然较显青涩。

引自《中国医疗人工智能产业报告》

而医疗器械厂商，则是传统医疗相关企业中最突出的一支力量。

对于医疗器械厂商而言，布局AI首先基于新的挑战与机遇。虽然GPS以销售影像设备到医疗机构的交易模式席卷全球市场，但随着高端设备市场的饱和与中国医疗改革的推进，巨头们亟需寻找新的市场开拓机会，而深入基层与提供疾病整体解决方案成为黄金契机。

其次，携手AI，亦是医疗器械厂商自然而然的发展进阶选择。从技术演变而言，AI作为新一轮产业变革的核心驱动力，将释放出科技革新积蓄的巨大能量，不能跟上就意味着将被时代淘汰；从产品迭代而言，医疗器械厂商务必保持一定的产品更新频率，才能持续引领市场，伴随技术进步，医疗器械+AI自然成为发展趋势；从企业发展而言，凭借遍布全国各地的医疗设备，医疗器械厂商自然积累大量患者信息和临床数据，借此研发智能模型，用于疾病诊断和风险评估，可帮助企业拓展多元化战略布局，保持行业前瞻地位。

飞利浦大中华区首席执行官何国伟曾表示，从飞利浦角度来讲，在参与医疗产业发展过程中，高管们逐渐认识到，人工智能在健康医疗领域的价值在于运用自然语言处理、深度学习、大数据挖掘和分析等技术，将源自人类自身的数据转化具有现实指导意义的临床洞察，最终将能够实现精准医学，提高人的生命质量。

再次，进军AI，医疗器械厂商具备丰厚优势。医疗行业素来因专业性、复杂性而被公认“外行难以立足”，而以GPS为代表的器械厂商沉淀行业多年，对于医疗行业的理解深度及产品布局广度上，是互联网平台和初创企业无法比拟的。

中国科学院院士、北京大学分子医学研究所教授程和平曾以3句话形容医疗AI决胜要点：AI要前置，要与医疗器械一体化，医疗器械要实现个性化。仔细读来，这恰恰体现出医疗器械厂商的优势所在。

中国科学院分子影像重点实验室主任田捷也曾在一个讨论会上说道，“医疗器械出厂可以自带AI，这件事情厂商可以来做，其他医疗AI企业能做哪些创新还需思考。”

医疗AI做什么

实际上，人工智能目前仍处于初级阶段。

中国科学院计算技术研究所孙亮曾表示，从当前来看，人工智能就是人类教会机器去学习做某一件事情。这里有两个要点，首先机器只学习做某一件事情，其次机器可以通过学习把这件事做得越来越好。“这实际上就是弱人工智能时代。”孙亮表示，人工智能和真正人的智能的区别在于，人可以同时处理很多复杂的事情，而机器不能。

处于弱人工智能阶段，国内将AI产业化的方向大致分为四个，即健康管理、智能诊断、智能治疗、智能康复。同时，AI布局还正在向产业链上下游延伸，包括医药、医院管理、医保控费等。

引自《中国医疗人工智能产业报告》

人口老龄化趋势、庞大的受众群体、移动互联网96%的全球最高覆盖率，无疑成为中国发展人工智能的先天优势。再加上政策的大力支持和优质医疗资源短缺的全球性难题，在技术应用层面，我国医疗AI已达到了与国际最高水平并行的发展程度。

在此情况下，巨头们的一举一动都颇受关注。

引自《中国医疗人工智能产业报告》

相比BAT的积极入局，GPS的准备显然更为充足。以飞利浦为例。早在5年前，飞利浦就开始在AI领域发展，每年投资17亿欧元用于研发，其中60%用于软件开发，如今成果已经体现在现有的产品和解决方案中。

而在这更早的数十年来，飞利浦与全球范围内4000多家顶级医院、科研机构、创新平台等紧密合作，从数据的来源、建模、训练到结果测试、评判都严格遵循临床指南和医学路径，并基于科学评估标准和体系，反复严格验证，确保为临床提供安全可靠的解决方案。

何国伟表示，在飞利浦，目前25%的科学家正在开展约250个与AI与大数据相关的课题研究，并与临床场景和工作流程紧密结合，包括自然语言处理、大数据挖掘与分析、构建结构化临床数据库、图像识别、影像辅助诊断、介入治疗、基因组学、慢病管理、家庭护理、云平台解决方案等。

医疗AI怎么做

但是，医疗AI目前仍然饱受争议。

一方面，当前的AI技术仍面临许多问题亟待突破，如非结构化数据和医疗数据的归属权问题。数据是人工智能的微医基础，但目前中国的挑战在于，医院是医疗数据的最大产生机构，却没有哪家医院愿意把医疗数据共享出来。其中原因十分复杂，涉及患者隐私权、数据归属收益等方面。何国伟建议，这需要政府、医院和企业方共同努力拿出切实有效的方案。

另一方面，医疗AI产品终归是要服务临床，但目前AI参与临床还过浅过少，大多数AI工具还不能很好辅助临床，既难以符合医生的使用习惯，也尚不能提高医生的诊断效率和准确率。实际上，现在市场上许多AI工具在使用过程中，既有假阳性，也有假阴性，反而会给医生工作带来麻烦，容易使医生产生倦怠感。

相比之下，长期为医院提供医疗设备的飞利浦既有数据优势，也有临床经验，已然在上述问题中走在了前面。“飞利浦的理念是尊重医学的严肃性，一切从临床实际出发。”这句话赫然写在飞利浦官网上。

实际上，在人工智能领域发展多年，人工智能现在已经植入了飞利浦所有的产品和产业链，形成了一个基于人工智能的生态闭环——从疾病的筛查、诊断、治疗到康复。

引自《中国医疗人工智能产业报告》

获得“全球人工智能产品应用博览会”金奖的飞利浦星云医学影像人工智能平台，可提供各种影像协同和共享服务，为患者提供便捷和功能强大的影像后处理云服务。

不仅如此，2018年4月，飞利浦还宣布星云系统将携手神州医疗，搭载“神飞云”，实现付费机制灵活的云平台服务模式，借助远程手段，实现不同层级医院间的远程诊断、双向转诊、远程会诊、远程培训和远程工作流管理服务，让更多基层医院受惠，降低医疗机构成本，助力医联体建设，推动实现中国社会优质医疗资源的均质化。

随后，飞利浦宣布在上海成立人工智能实验室，致力于推动人工智能技术与诊断影像、引导治疗、病人监护、健康信息化、家庭护理以及个人健康领域的深度融合，加快本土化创新，推动人、数据、技术在“健康关护全程”中实现互联，为患者提供无缝关护，改善医疗流程，提高效率，让医疗AI走进千家万户，实现普惠医疗。

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