哪些醫(yī)療人工智能項目能在中國賺到錢？

 在看得見的3-4年里，因為技術(shù)和醫(yī)療數(shù)據(jù)的限制，醫(yī)療人工智能項目的價值區(qū)間主要集中在知識圖譜、影像判讀、醫(yī)療數(shù)據(jù)分析和醫(yī)學(xué)語義識別領(lǐng)域，尚處在弱智能的早期應(yīng)用階段。由于醫(yī)療領(lǐng)域高度細(xì)分和專業(yè)性，如果沒有超級力度的政策配合，醫(yī)療AI中期內(nèi)難以像金融AI，無人駕駛汽車一樣吸引巨額投資，因此只能是局部突破穩(wěn)步前進(jìn)。
目前中國市場上的醫(yī)療AI 玩家可以粗略分為以下幾類：
1）外資IT或互聯(lián)網(wǎng)巨頭，如IBM, 微軟，谷歌等等，技術(shù)領(lǐng)先，推廣能力和資源充足。
2）內(nèi)資IT或互聯(lián)網(wǎng)巨頭，如BAT, 平安，科大訊飛等，有技術(shù)或渠道或應(yīng)用場景優(yōu)勢。
3）本土中小型專攻醫(yī)療AI創(chuàng)業(yè)公司，如Airdoc, 森億、圖碼、推想、醫(yī)惠等百多家公司（國外中小AI創(chuàng)業(yè)公司由于產(chǎn)品本土化和市場推廣能力的關(guān)系，難以成為中國醫(yī)療市場主流玩家，更多通過技術(shù)合作或產(chǎn)品代理等形式進(jìn)入）。
4）各種兼營AI業(yè)務(wù)的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療，醫(yī)療信息化或者健康管理公司，多數(shù)是集成和應(yīng)用，甚至是追逐概念。
5）國內(nèi)外醫(yī)療設(shè)備公司，如GPS,聯(lián)影、美敦力和手術(shù)機器人等，增加AI模塊可以提升產(chǎn)品功能和價值，從提供檢查結(jié)果到提供診療建議。
雖然醫(yī)療人工智能潛力無窮，但越是顛覆性的技術(shù)起步越是困難，尤其是在當(dāng)下的國內(nèi)醫(yī)療體制內(nèi)：既沒有高質(zhì)量的醫(yī)療數(shù)據(jù)可以“喂大”人工智能，也沒有相關(guān)的審批和臨床使用規(guī)則可以參照，目前的醫(yī)療服務(wù)總體價格仍然低廉，用人工智能來代替人力的意愿并不強，支持醫(yī)療人工智能發(fā)展的支付方也很弱小。再加上軟件產(chǎn)品完善及醫(yī)療硬件研發(fā)的周期，醫(yī)療人工智能注定又是一個需要情懷支撐的慢熱型醫(yī)療創(chuàng)新。
參考過去幾年的移動醫(yī)療和醫(yī)療創(chuàng)業(yè)潮的走勢，我們判斷能夠?qū)崿F(xiàn)業(yè)務(wù)閉環(huán)的醫(yī)療人工智能產(chǎn)品比只能提供智能咨詢的產(chǎn)品更有商業(yè)價值：因為“智能”的結(jié)果難以衡量，中國用戶尤其不喜歡為簡單的“建議”買單。
以“醫(yī)療咨詢或診療建議”為輸出結(jié)果的人工智能難以直接變現(xiàn)，與醫(yī)療器械或醫(yī)療實體結(jié)合后能合法完成某種疾病或某類人群的診斷或治療間接變現(xiàn)更可靠。AI 公司過不久可能發(fā)現(xiàn)自己要么得去開發(fā)硬件要么得去搞線下醫(yī)療，不然也是只賺吆喝不賺錢。所以我們看好有實力的醫(yī)療設(shè)備企業(yè)+AI，畢竟初期大家的數(shù)據(jù)源和算法都差不多，渠道和用戶獲取能力更重要。
由于人工智能產(chǎn)品上市后的邊際使用成本接近0，to C的產(chǎn)品會很快免費向用戶開放，通過流量獲得變現(xiàn)，也會出現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)的1-2個寡頭壟斷某個領(lǐng)域應(yīng)用，大多數(shù)產(chǎn)品會被頭部產(chǎn)品淹沒掉。而ToB的產(chǎn)品因為具有專業(yè)壁壘，市場推廣模式更接近HIS，但集中度會高于后者。
目前人工智能產(chǎn)品主要賣點還是提高效率、代替人工，在醫(yī)生人工不高、醫(yī)療等候時間不長的中國來說還是沒抓到痛點，醫(yī)患使用意愿都不強，搞AI的技術(shù)大牛們也沒想清楚自家產(chǎn)品的應(yīng)用場景是否真實存在。大家目前都認(rèn)可人工智能的機會在基層醫(yī)療，但選擇哪些區(qū)域、哪些病種或者哪些合作模式仍然是問號，簡單賣產(chǎn)品很難收費，搭配服務(wù)一起賣又執(zhí)行困難……跟傳統(tǒng)醫(yī)療創(chuàng)業(yè)相比，人工智能其實投入大風(fēng)險高。且不說目前AI人才奇貨可居，醫(yī)療數(shù)據(jù)獲取成本也越來越大，數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注和算法困難未有突破。從某種意義上講，醫(yī)療人工智能還處在基礎(chǔ)研究階段，更適合以研究為中心進(jìn)行模式驗證而不是過早的商業(yè)化賺錢。
雖然未來每家醫(yī)療機構(gòu)或公司都是“AI”的，人工智能會成為醫(yī)學(xué)的底層技術(shù)。但是目前很多公司低估了“AI”的難度或者高估了“商業(yè)前景”，經(jīng)過1年左右的折磨也許就會洗掉很多投機的人工智能公司。