舌战医疗AI的争议与误区壁垒低赚钱难不安 [复制链接]

AI的应用如火如荼，在医疗领域也是如此。

一方面，以推想科技、汇医慧影、图玛深维等为代表的垂直领域创业公司频获融资。数据显示，自年到年，整个AI医疗行业共获得笔国内融资。

另一方面，互联网巨头的动作变得越来越明显。百度推出对话式医疗辅助诊断应用“百度医疗大脑”，阿里健康和腾讯先后发布AI医学影像产品“DoctorYou”和“觅影”等等。

传统医疗上市公司也在布局。就在3月底，上市公司乐普医疗（股票代码）还发布了AI心电图自动分析和诊断系统，并获得美国FDA的注册受理。

然而，包括专业的投资人在内，人们对于医疗AI的争议与误区也普遍存在。比如，壁垒低、赚钱难、不安全、AI将替代医生等等。

文/白开水

来源/大健康参考

4月20日，在“第二届中国医疗健康产业投资50人论坛年会”上，北极光创投创始人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、众信基金创始合伙人H50理事徐晓阳、推想科技创始人兼CEO陈宽等人集中讨论了这些问题。

以下为部分讨论内容，大健康参考（IDajiankangcankao）做了编辑与整理：

争议一：壁垒低？

北极光创投创始人邓锋：推想科技是中国较早用人工智能来做X光、CT这些影像处理的，进展也很快。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，大家进展都很快。

我心里就开始打鼓了：如果新出一个团队，几个人干3月下来就跟你的数据差不多，这个领域的壁垒到底有多高？

推想科技创始人兼CEO陈宽：所谓风口行业，特别是大量资本追捧的风口行业，它的技术差距一般来说不会超过2个月。但是医疗AI基本上是，我们的医疗AI一年半之前可用，到现在已经进了80家医院，对手们的一些可用医疗AI也开始逐渐出现。也就是说，医疗AI领域虽属风口，但技术和产品的壁垒是差不多一年多的时间。

这里涉及到一个很重要的区别——对于人工智能和深度学习而言，它的一个小数据集的准确率和真正可以被大范围使用时的稳定性。

很多时候，我们可能看到市场上宣传说：（某公司）跑一个小数据集，比如例（该公司觉得此数据集很大），准确率达到95%。但这个产品到实际临床应用的时候，可能连一个大的肿瘤块都识别不出来，就会有巨大的风险。

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，肯定不会赢。第二次，我们觉得你可能是对的，这说明别人也看好你看好的事情。就像美团冲出来的时候，后来有个对手冲出来，说明大家都给美团做这件事投了一个赞成票。

争议二：难赚钱？

北极光创投创始人邓锋：医疗AI是一个B2B的生意。公司最后怎么分这个钱？是医院给你，还是什么样？医疗AI医院系统软件里的一个附加功能，还是说能找到一些新的收钱模式？

推想科技创始人兼CEO陈宽：商业模式确实也是一个特别大的问题，基本上每轮融资都在花大量的时间验证。

首先，在医院里，除药品采购以外，最大的投入是在影像设备的采购上。也就是说，医院本身就是有预算在影像上的，只要它确实能解决临床的问题，提升医生的准确率和效率。当然，从招标、采购到最后钱打进来，医院的采购流程比较长，但不能说医疗AI的商业模式有问题。

其次，AI技术可以大量释放产能，这也是一个可以变现的空间。

最后，我们说深度学习、人工智能在中国比较适合落地，因为有大量的数据。事实上，这个产品在全世界范围内，都可以形成很好的销售——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：商业模式我觉得很难回答。既然大家都看不清楚，说明他们还有机会嘛。它和竞争壁垒这两个问题，都是既可以sayno，也可以sayyes，为什么不去sayyes呢？而且，从大方向来看，我们认为医疗AI是sayyes的。

老鹰基金合伙人唐传龙：AI用在医疗上，的确振奋人心。但从投资的角度来看，我们