AI＋医疗真的来了！企业却说在亏钱蓝海市场的盈利模式为何迟到？

《科创板日报》（上海，记者 金小莫）讯，因疫情影响，2020年会是AI落地医疗行业的春天吗？从应用端来看，答案无疑是肯定的。

“在抗疫期间，CT+PCR作为最主要的诊断工具，但绝大多数一线医生并没有碰到这样的疾病，导致读片、阅片效率不高，对AI辅助技术提出大量需求。”慧影医疗科技（北京）有限公司创始人兼CEO柴象飞博士在2020世界人工智能大会云端峰会上表示。

同因素推动，2020年，类似的AI辅助诊疗产品已在上海儿童医学中心、瑞金医院等名医大院落地。另在导医、导检、随访、医院智慧管理等具体领域皆已有产品得到应用。

但从企业来说，这个答案似乎又是不确定的。一方面，有AI企业称其2019年营收实现公司实现450%的增长；但也有企业表示产品虽已落地但仍无实现销售，背后原因则与多因素相关。

AI实践

7月7日，《科创板日报》记者随2020世界人工智能大会云端峰会媒体探营活动至上海儿童医学中心实地考察其AI应用场景。该院呼吸内科系上海唯一以儿科分级诊疗为特色的人工智能应用场景，已落地的项目有智慧交班、云听智能听诊、病区护理机器人等。

在医院11楼，记者看到其病房中一块智能屏代替了原有的黑板，医护可输入相关病房的数据实现可视化管理，进而完成智能“交接班”。

智慧交接班，图片来源：森亿智能

在病房中，一款智能听诊器已在使用。据介绍，使用时，临床医生在患者背部的四个点位进行智慧听诊，每个点位听诊9秒，采集到的肺音信息上传到云端并经由算法分析、给出评价。

数据显示，其心音识别准确率超过91%，智能呼吸音识别准确率超过86%，高于多数高年资医生。

《科创板日报》在走访中了解到，前述产品分别涉及人工智能企业拓萧智能、宜硕科技、森亿智能、金蝶医疗、依智医疗、深睿医疗6家。其中云听系列智能听诊器已获欧盟 CE 二类医疗器械认证，每年销往全球20余国。

AI医疗的瓶颈

至于产品何时可在中国上市销售，不少企业却又欲言又止。此处，情况又分为几种可能，《科创板日报》记者了解到，部分涉及医院智慧管理等的AI项目已实现销售，但涉及辅助诊疗、治疗AI企业则相反。

二者区别的症结在于是否需要“持证上岗”。前者不需要取得特定的医疗器械许可证；后者则需根据使用的风险程度办理二类或三类医疗器械证。

据2018年8月1日起正式施行的《医疗器械分类目录》，市场上大部分医疗AI产品应属于三类医疗器械，需要若干年的临床试验后方可上市。

此前，有媒体曾指出，医疗器械的分类根据风险程度、对人体的作用部位和侵入程度来决定，“智能化”产品的智能程度越高，可能产生的风险越大，分类的等级就高。

但这种智能化程度与风险性之间如何挂钩？该问题一直未曾解决。上海长征医院影像医学与核医学科主任刘士远在2020世界人工智能大会云端峰会上表示，目前监管层对AI医疗产品的定义、分级、临床验证规范、三类证获取等仍是限制AI在医疗领域发展的瓶颈。

刘士远表示，今年在疫情期间NMPA颁发了国内首张AI“影像辅助诊断”软件三类证，这“有助于提振行业士气”。

亏本也要抢到数据

假设产品上市后，如何销售也是一大痛点。

“医院没有单独的AI产品收费项、也没有进医保，那么使用AI医疗产品而产生的费用由谁来承担？”一位业内人士指出，此外多数AI产品仍需迭代，在达到完全成熟之前，这些产品可能不是给临床医生减负了，而是增负了，医生是否愿意使用？

这就像一个悖论，如果没有应用，产品就得不到迭代提升……

具体到企业端则是“亏钱在做，但亏钱也得做。”前述6家企业之一代表对《科创板日报》记者表示，从医院放出来的合作项目都是“香饽饽”，哪怕不会给企业来带实际营收，也有大批企业抢着去做。

归其原因在于AI企业对于临床需求以及临床数据的渴求。

回顾前述上海儿童医学中心的AI项目，上海儿童医学中心副院长赵列宾坦言，该项目源自上海市科委的一项课题。目前，中国儿科领域受困于儿科医生少、患者需求大、临床服务难度大等现实问题因而非常需要新技术来补足短板。

AI提供了一种选择。最终该医学中心方面在申报课题后，对外进行招投标，最终基于技术考虑选取了6家企业参与。为推进项目落地，医学中心建立了一批高素质的医工交叉和产学研一体化团队。就赵列宾所列出的项目团队来看，每组团队均由1-2名主任医师、主治医生牵头。在操作过程中则由医生列需求、给数据、再在使用中来迭代。

这在一直相对封闭的医学体系来说，实属少见。

老牌在转型

除前述新崛起的AI初创企业外，另一股老牌医疗力量也在进行AI化转型，数据亦成为其焦灼点。它们是诸如GE、西门子这样的传统硬件设备商以及金蝶软件、东华软件等老牌HIS系统供应商。

“它们都在做智能化转型，但彼此之间的数据没办法联通起来，把它们串起来这件事只有医院能做。”赵列宾坦言，因为只有医院本身最清楚每块业务在医院架构中的占比、作用角色以及应如何符合实际需求。

但这件事医院本身有没有动力做？又有没有足够的资金来做？如果动力不足，这些老牌力量如何通过合规渠道获取临床数据？对企业来说，如何才能降低对于医院的这种依赖？

联影智能使用的切入口是科研。据联影智能CEO周翔博士的发言，联影智能推出了科研平台uAI Research Portal，将算法与医院分享，并可进行定制化开发，在帮助医生进行科研的同时，促进AI在影像领域的落地和发展。

“多数医生有科研要求，我们把算法和算力送到他们的手里去，来推进AI这个行业的发展。” 周翔称。

周翔亦坦言，AI+医疗是一个B2行业，它不同于传统互联网行业，不可能马上爆发。而又会有谁能熬到最后呢？