雷锋网消息，7月9日，由中国计算机学会（ CCF） 主办，雷锋网与香港中文大学（深圳）承办的第二届CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会进入了第三天。在下午的未来医疗专场上举行了题为“医疗大数据与人工智能产业趋势”的圆桌会议。
据雷锋网了解，此次圆桌会议由清华x-lab健康医疗创新中心主任钟宏主持， 中国医院协会疾病与健康管理专业委员会主任委员、清华大学健康中国领导力研究中心主任周生来；中科院“百人计划”副研究员、类脑计算课题组组长赵地；中国信息协会医疗卫生与健康产业分会会长宋新；火石创造CEO和创始人杨红飞博士等人参与。
主持人钟宏表示，2025年整个全球的人工智能产业将达到1270亿美金的市场，而其中的医疗大概会占到20%左右的份额，而预计今年年底，中国医疗人工智能的产业的市场容量将达到100亿，2018年将翻番达到200亿。但是诸如“Deepmind因为非法获得160万患者的数据而惹上官司”等问题，让人思考医疗人工智能的风口下到底还存在哪些危机。
几位嘉宾就“人工智能给医学带来哪些变化”、“医疗大数据和人工智能创业方向有哪些陷阱”以及“资本在人工智能医疗领域中的作用”等话题进行了探讨。
以下为此次圆桌对话内容实录，雷锋网在不改变原意的基础上进行了整理。
钟宏：今天我首先抛一个问题，医疗、医学院大数据和人工智能产业到底在3-5年内，能够对这个行业产业，包括医疗的服务过程带来哪些不同的变化和改变？发生哪些最颠覆性的改变或者最大的商业机会？
周生来：我想提醒大家区别两个概念，一是医学、二是医疗，未来医学和未来医疗还是两回事，医学是科学，医疗不完全是科学，医疗是医学科学为基础的实践技术。所以未来3-5年，像人工智能还有大数据这些新型理论手段会带动整个医学科学的进步。但是医疗人命关天，可能不会像你想象的那么快。医疗还以安全、成熟、稳定作为前提。
宋新：我学医出身，谈到人工智能带来的医学变化，以前真正的革命性进步是人类目前想象不到的东西，我只能从个人角度给大家做点启发。至少有两个淡化的概念：
一是现在看病更多是需要和医生之间的直接交互，未来这个概念会有所淡化。换句话说，未来的健康和疾病的管理有可能会更多掌握在自己手上，通过一系列先进的人工智能技术，包括可穿戴设备、智能硬件，大量的降低或者是淡化、减少我们单纯和医生之间的交互行为。
二是我们现有的传统就诊条件和环境。我们的病人需要到医院去，医院围墙式的诊疗式区域要淡化，为了保证我们健康所处的生态环境，我们真正要走到医院的概念，或者有围墙的医疗区域里面诊治的概念可能逐步会淡化。
杨红飞：从患者端或者医疗的使用端，我特别同意周院长说的，三五年不会有特别大的变化，因为证批不下来，以及证怎么批搞不清楚。前面专家说做药10年，医疗AI的产品到底以什么标准批，是器械还是药还是软件还是什么？这个事三五年没有戏。
但是如果从变化来说，我觉得对两个领域的变化有冲击：一是医疗领域的资本环境，在座有很多投资机构，当我们把大量的数据、人工智能应用到现有医疗体系里面去，我们需要审视的事情是现有很多医疗环节的产品或者服务还是不是有效，有没有未来。
二是医药工业的速度和效率上会产生变化。上午席教授提到怎么把医学教授应用到新药研发的领域去。我觉得整个医药工业的研发、生产环节里面，这里面有两个特别重大的推力或者推手，基因数据化和影像，这两个注入进去之后会产生很多改变。
赵地：我提供一点我的想法，钟教授的问题是3、5年内，人工智能对现实的生活产生什么样的影响。我觉得美国的FDA已经通过了一项标准，关于心脏人工智能的方式，实际上这是美国人已经做到的事情。我觉得在我们国家迟早也会出现。FDA现在还成立了医疗人工智能相关的部门，研究相关的管理、审查，甚至批准了制度。这些方法可能在我们的国家也会实现。
医疗人工智能会对医疗产业有什么样的影响？一是医疗器械会变得更加智能化，设备和人工智能的方法、算法能够结合起来；二是医院的信息系统将变得更加智能化、云计算化，我们的技术通过医疗人工智能开发的技术能够和医院信息化结合起来；三是医疗专业人员也许会获得更多人工智能的知识，现在更好的是医工结合的时代，计算机科学家和顶级的医生，合作起来可能开发出更多的医学人工智能方面的成果。
钟宏：感谢四位嘉宾。四位嘉宾的观点不太一样，但是我想有几点需要大家关注：一是区分医学和医疗，在人工智能，医学人工智能是很好的研究方向、发展方向，更多的科研领域会快速有成果出来，包括配套的医药研发，都是在医学领域上人工智能有更好的商业机会。另外，医疗领域，随着包括许可证的问题，医学严谨性的问题，可能还有比较长远的路要走。但是大家有信心，我们看到FDA通过了，我们相信CFDA也不远了，有机会。
宋新：正在做准备，前不久我已经接到CFDA和中检院的通知，要成立新机构，已经有准备。
钟宏：我想问问四位专家，如果今天你们要创业，他们认为在医学或者医疗人工智能方向，靠谱的机会有哪些？如果您抛下自己的职位也，您选择哪个方向？只选择一个，要相对具体。
周生来：我给大家提供点信息和建议。一是围绕慢病管理，刚才宋秘书长说得非常好，现在患者拥有更多的知情权和参与权，不像过去的医疗，得完全听医生的。21世纪的患者不再是过去的患者，最主要的体现是你可以轻松上网获得和你主观症状一致的医学知识甚至医学最前沿的文章，也许你的大夫都没看出来，你就看出来了。未来慢病患者要更多的知情权和参与权，疾病与健康专业委员会是我创立的，我们要改变传统医院的服务模式，把微缩在院中的服务向两头延伸。首先延伸到院后，把医院明确诊断、治疗过的出院的慢病病人管起来。现在很多大医院，出院不管，开药吃没吃和他没关系，吃药效果怎么样也不关心，直到你再不舒服找他看。现在我们号召大医院把你明确诊断治疗过的出院病人管起来。只要是慢病，只要在这个城市住，只要来我医院看一次病，就不要想跑，你不找我，我找你。这是我们现在倡导医院的服务模式创新，叫疾病管理服务。
作为患者，不能被动的只是按照人家说的做，你也得主动搞明白为什么得这个病，怎么控制？因为慢病又叫生活方式疾病，不是光吃药就可以，必须改变生活习惯，所以你必须参与进来。现在的可穿戴设备和人工智能给你更多的机会去掌握自己的数据。比如糖尿病，光吃饭前扎了手指都不行，糖尿病病人最怕低血糖。现在可穿戴、嵌入式设备就能帮助您掌握一天的血糖水平，你应该主动参与进去。围绕院后的疾病管理不是医院，特别是公立医院所能垄断的。未来3-5年，中国将大量涌现第三方疾病管理公司，这样有助于患者的慢病的控制，又有助于医疗健康行业的发展。特别是人工智能、大数据这个产业有了更多的应用的组织体系和相关人员。
赵地：我觉得未来3-5年一定是医疗人工智能蓬勃发展的时期，我们国家在医疗大数据领域有很多重大的事情。国家成立了三个国家级别的医疗大数据的公司，我认为医疗大数据集合起来是社会发展的大趋势，这样庞大的数据通过国家的力量收集起来进行分析，我觉得可以带来大量机会。不仅是病例的数据，还包括基因的数据，甚至90%以上图像的数据。对于有效利用收集的数据，能够得到有价值的医疗方面的信息来讲，未来3-5年的机会，特别是图像数据、文本数据，甚至基因数据分析的领域，我想很可能会产生很多的公司，甚至大的公司。这是我的看法。谢谢！
钟宏：大家都说人工智能离不开几样东西，包括算法、数据。数据方向应该有比较好的关系。你们不妨说说，医疗大数据和人工智能创业方向上会有哪些坑、哪些风险？
杨红飞：钟主任说的很好，刚才说下海，其实我已经在海里。医学人工智能的创业机会是什么？今天有做这个领域方向创业的投资机构、医疗机构、产业公司的人。上次我们看IT和医疗的结合，推动起来的产业叫“移动医疗”，当年大手笔投移动医疗的投资机构，其实他们今天都有痛，心想：你们这回又来，你们把IT改名了，改成AI了，“AI+医疗”又怎么样？
在我看来，医学人工智能领域的创业，如果和上次的移动医疗相比，我们要有什么样的思考呢？一是这个领域的创业者，首先要考虑到底怎么挣钱，如果是To VC挣钱，VC跑得比你快，从事情的第一天开始，商业模式就是给谁提供什么样的服务能获得商业价值。大部分做医疗AI是技术起家或者技术驱动，我做这个领域有一些时间，我觉得这个领域的机会很多。我们拿传统的医药工业的药厂来说，他们缺AI和大数据的能力，真的把业务流程过一遍，你会发现他们做得很原始，我们有没有可能给他们做大数据和人工智能的能力和技术的输出。这其实就是你了解这个产业和获得最早的商业回报的第一部分的立足点。挣钱的坑千万别掉进去，VC不会救。
二是数据的坑，怎么样源源不断的获得有质量的数据？源源不断和有质量的数据，两个关键词，不是手里拿一百万数据有用，如果数据不是活的，这个数据的结果不能重新带回原有系统里面做迭代，其实最后能够沉淀出来的作用是有限的。两三年前有些投资机构投一些项目，但是现在看到它的阶段还是在A、B轮之间，并没有跑出好的商业模式，因为把它的结果带入整个体系里面去，并没有产生实质性的变化。
宋新：关于坑，我谈三点，一是和杨博士谈的一样，警惕资本在AI领域未来有可能投资的泡沫陷阱和畸形陷阱，这是杨博士谈得比较多，千万不要走移动医疗的老路，要有清醒的头脑和对这个事的清晰认识。二是我们2016年是人工智能元年，接下来的3-5年，我们将面临人工智能人才的匮乏，这个匮乏有绝对的，也有相对的，它是多产业的融合，需要综合的跨界人才，我们现有的教育体制并没有相关的专业培养相关的专业人才。人才如何适应这个产业快速发展的步伐，这是摆在我们面前特别大的问题。我觉得这是特别大的坑。三是我学医出生，毕业开始做医生，管过医院，又到政府机关上过几天班，也在卫计委的中国卫生信息学会工作过，现在调到发改委和工信部下面的行业协会做管理，为什么？因为我看到只做专业是不行的。我们行业是更大的产业链的概念，更大的是产业全盘的概念，更大的是要建立符合人工智能、符合医疗大数据的全产业链布局的概念。
中国在专攻智能和大数据方面，希望今后作为我们国家引领世界发展的支柱产业，中国的民族崛起很有可能在这里面诞生。我们想做好这样的产业，必须在一开始的时候就深入研究产业布局和各产业链每个环节的协调和共生的发展，否则因为里面有一个环节发展不良，导致我们又被国外的资源所牵绊，导致我们的结构出现上下游之间的断档，这是我要谈的第三块。我给大家提醒三个问题，算是抛砖引玉。
钟宏：非常精彩的分享，两位专家都没有下海、没有创业，分别提出了他们认为未来的机会。同时两位产业、行业方面的专家提示大家有哪些坑，比如要想清楚未来的商业模式是什么，未来数据从哪里来，未来产业如何形成生态来支持中国医学人工智能，包括医疗人工智能的快速发展，而不只是又变成了一种跟随的状态，跟随博爱人工智能的浪潮一波又一波，然后我们死在沙滩上。这是我们不希望看到的。
今天的论坛，我们希望给伙伴们加强信心。后面我们几方将共同打造一个xHealth医学人工智能产业的专业委员会，专业委员会的目的是在顶层上，希望能够打造一个医疗和健康产业大数据和人工智能的生态平台，解决哪些问题？比如刚才大家提到的数据从哪里来。
国家成立了三家国字头数据公司，清华正在和他们合作，我们和中国移动探讨合作。未来医疗健康数据的共享、共通，使用环节上，希望在基础层面给大家做有效资源的分享。包括我们和中国医院协会的合作，也是希望打通专家资源，人工智能离开医学、离开医生，恐怕只能是尽忠的学院，我们在医学、医院的层面会给大家搭建对接的服务，包括科研的领域、技术储备研发、科研研究、产业的支持、跟政府的互动等等方面，包括法律法规的问题，这些方面我们都会配套做出一系列的支持。还有一点特别重要，我和柴总聊天过程中说到，现在真的太缺少人工智能方面的人才。清华大学在这方面将和雷锋网(公众号：雷锋网)一起打造面向人工智能整个产业上下游的创新型人才的培育平台，这就是xHealth的定位。
| 本文作者：李雨晨 |
