AI 的使用如火如荼，在医疗范畴也是如此。
一方面，以 推想科技 、 汇医慧影 、 图玛深维 等为代表的垂直范畴创业公司频获融资。数据显示，自2013年到2017年，整个AI医疗行业共取得241笔国际融资。
另一方面，互联网巨头的举措变得越来越分明。百度推出对话式医疗辅佐诊断使用“百度医疗大脑”，阿里安康和腾讯先后发布AI医学影像产品 “Doctor You”和“觅影”等等。
传统医疗上市公司也在规划。就在3月底，上市公司乐普医疗还发布了AI心电图自动剖析和诊断零碎，并取得美国FDA的注册受理。
但是，包括专业的投资人在内，人们关于医疗AI的争议与误区也普遍存在。比方，壁垒低、赚钱难、不平安、AI将替代医生等等。
4月20日，在“第二届中国医疗安康产业投资50人论坛年会”上， 北极光创投开创人&H50轮值主席邓锋、红杉资本中国基金合伙人周逵、老鹰基金合伙人&H50理事唐传龙、众信基金开创合伙人&H50理事徐晓阳、推想科技开创人兼CEO陈宽 等人集中讨论了这些成绩。
议一：壁垒低？
北极光创投开创人邓锋：
推想科技是中国首家用 人工智能 来做X光、CT这些影像处置的，停顿也很快。后来我发现又出来一家，也很好。再后来，又出来一家。再再后来，出来3家、5家，一堆的，大家停顿都很快。
我心里就开端打鼓了：假如新出一个团队，几团体干3月上去就跟你的数据差不多，这个范畴的壁垒究竟有多高？
推想科技开创人兼CEO陈宽：
所谓风口行业，特别是少量资本追捧的风口行业，它的技术差距普通来说不会超越2个月。但是医疗AI根本上是，我们的医疗AI一年半之前可用，到如今曾经进了80家医院，对手们的一些可用医疗AI也开端逐步呈现。
也就是说，医疗AI范畴虽属风口，但技术和产品的壁垒是差不多一年多的工夫。
这里触及到一个很重要的区别——关于人工智能和深度学习而言，它的一个小数据集的精确率和真正可以被大范围运用时的波动性。
很多时分，我们能够看到市场上宣传说：（某公司）跑一个小数据集，比方1000例（该公司觉得此数据集很大），精确率到达95%。但这个产品到实践临床使用的时分，能够连一个大的肿瘤块都辨认不出来，就会有宏大的风险。
红杉资本中国基金合伙人周逵：
我们没有投资推想科技的种子轮，但是A轮投了。第一次，我们想：你的同行太多了，一定不会赢。第二次，我们觉得你能够是对的，这阐明他人也看好你看好的事情。就像美团冲出来的时分，后来有4000个对手冲出来，阐明大家都给美团做这件事投了一个赞成票。
争议二：难赚钱？
北极光创投开创人邓锋：
医疗AI是一个B2B的生意。公司最初怎样分这个钱？是医院给你，还是什么样？医疗AI是不是变成了医院零碎软件里的一个附加功用，还是说能找到一些新的收钱形式？
推想科技开创人兼CEO陈宽：
商业形式的确也是一个特别大的成绩，根本上每轮融资都在花少量的工夫验证。
首先，在医院里，除药品推销以外，最大的投入是在影像设备的推销上。也就是说，医院自身就是有预算在影像上的，只需它的确能处理临床的成绩，提升医生的精确率和效率。当然，从投标、推销到最初钱打出去，医院的推销流程比拟长，但不能说医疗AI的商业形式有成绩。
其次，AI技术可以少量释放产能，这也是一个可以变现的空间。
最初，我们说深度学习、人工智能在中国比拟合适落地，由于有少量的数据。现实上，这个产品在全世界范围内，都可以构成很好的销售——用中国的技术和数据，去做全世界的生意。
红杉资本中国基金合伙人周逵：
商业形式我觉得很难答复。既然大家都看不清楚，阐明他们还无机会嘛。它和竞争壁垒这两个成绩，都是既可以say no，也可以say yes，为什么不去say yes呢？而且，从小气向来看，我们以为医疗AI是say yes的。
老鹰基金合伙人唐传龙：
AI用在医疗上，确实振奋人心。但从投资的角度来看，我们关注的是它最初的市场化运用。真正能用它看病，一定还有很多路要走，包括CFDA论证和患者承受的成绩。
我们喜欢投短期内可以疾速商业化的医疗AI公司。比方AI在另一个医疗细分范畴——新药研发上的运用，能够更快商业化。它在“老药新用”（把老的药用在一些新的疾病上）和稀有病上，获得了很大的效果，而且马上可以商业化。我们投了一家相似这样的公司，有很多客户和他协作，拿到了很多订单。
众信基金开创合伙人徐晓阳：
我也见过很多和医疗安康大数据相关的创业公司。说心里话，在目前的这种环境下，要取得有价值的信息、数据，很困难。要经过各种各样的方法，包括科室建立、医生再教育、和一些硬件厂商的协作、对医院软件零碎数据库的重新构建等。
我们也看到，像CEC（中国电子信息产业集团）、神州医疗、浪潮这几支安康大数据国度队也建起来了。
我觉得官方队很一定会跑在后面，他们在数据、算法、计算才能等底层方面的自我迭代的才能很强，能够再过几年看到的状况和我们如今看到的状况会差别很大很大，但是路的确很长。
北极光创投开创人邓锋： 其实医疗AI在大数据上还有一个很快起来的变现，就是来自保险公司。
争议三：不平安？
老鹰基金合伙人唐传龙： 高质量的数据如何获取和标注、并保证平安？
推想科技开创人兼CEO陈宽： 这一轮人工智能的迸发面前，其实是数据的迸发。
中国医疗行业自从使用SaaS完成信息化之后，就开端停止数据的沉淀和积聚。到明天，大局部大医院有10年左右的数据沉淀，这些就是医疗AI中心的数据来源。
我们落地时会挑大型三甲医院协作，就是由于最优质、最少量的数据沉淀在这些医院。虽然很难出来，但只要这品种型的医院才干真正协助AI做出一个好的模型。除了原始数据，医疗AI也需求经过人为对数据停止清洗和标注。也只要最顶级的三甲医院的医生，有足够好的才能去做数据标注。这是一个很好的正循环。
数据标注一开端一定由人完成，随着AI逐步变好，能够需求人标注的百分比越来越少，数据标注的速度也能逐步提升。
我们一切接触的数据都必需完全脱敏，而且不会有任何的数据出境，这是我们能保证的最最少的数据平安。其次，在医院运用的时分，我们的医疗AI不会影响到它整个的信息零碎。能够这样才是一个真正可以被少量运用的、平安的AI。
三大误区：不准确？处理疑问杂症？替代医生？
众信基金徐晓阳：
我们也投了一个协助IBM沃森在中国落地的项目。不过，关于医疗人工智能，社会上存在很多误区。
1、有人埋怨AI辨认不够准确。上个月，FDA刚同意了一个糖网（糖尿病视网膜病变）筛查的医疗AI产品，它的辨认精确率也不能说是100%。实践上，人肉眼辨认也不敢说是100%，难道病人就不看病了吗？
2、大家一说医学人工智能，就想到能够是一些医生处理不了的疑问杂症。
我们要供认中国的医生（包括综合医院和专科医院），即使都是在三甲医院，程度差距也十分大，更不要说基层医生了。可以把冗杂的事情交给机器来做，实践上是束缚了他们。
尤其医疗AI还可以让一些年老的基层医生，在很短的工夫里成为“老司机”，这个奉献也是很大的。医疗AI不能说逾越了一切医生的均匀程度，但最最少到达了基层医生的均匀程度，由于它是被专家驯化出来的。
3、有些医生以为，“AI这个东西要把我替代了”。实践上，它是给医生提供了更好的手腕，帮他处理成绩。医生应用这些手腕，可以更规范、标准化诊疗，对他是一种意见的矫正。
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