作者丨天一

在中国，医疗健康已成为人工智能落地商业化的前沿阵地之一。年，中国资本市场遭遇新一轮寒冬的围追堵截，但医学人工智能领域却未见寒意，智能影像甚至创造出1.2亿单笔融资额的最高记录。

特殊背景下，我国医学人工智能产业有着怎样的投资逻辑，AI在医学领域的应用还有哪些机会，创业者又该如何突围？11月8日-9日，国际（亚洲）医学人工智能大会在杭州白马湖建国饭店成功举办。本届大会是AIMed首次在亚洲举行，旨在促进医学人工智能领域的相互交流与交叉合作，为产学研用多方协同、多元合作提供“世界级方案”。

作为人工智能在医药和医疗保健领域应用的国际一流会议之一，AIMed是唯一由临床医生+数据科学家组织的专业会议，迄今已在美国成功举办3届。本届大会中，政府部门、公共卫生组织、医疗机构、科研院校金融等相关领域专家纷纷出席，美国、日本、韩国、印度等国家和地区超名外宾也纷纷远道而来。

在大会医学人工智能产业投资论坛中，以《医学人工智能产业投资趋势与投资逻辑》为主题的圆桌会议，从市场需求和投资机构的视角切入，为创业者点路。该圆桌会议由贝壳社CEO、创始人范志强主持，星未来资本总裁管涛、浙江大医院眼科主任陆斌、浙江大医院神经内科主任高峰三位嘉宾参与讨论，分享经验。

范志强:在陆斌主任的眼科领域和高峰主任的神经内科领域，存在哪些AI的应用机会？

陆斌：在我的理解里，人工智能主要是图像处理和数据处理系统。目前，在成人糖尿病领域，通过血管设备系统判断糖尿病的严重程度、分级治疗等做的比较好。医院的早产儿视网膜病变，由于病变的范围，病变涉及的血管瘀曲度等，诊断标准也是按图像处理再进行。这方面也是我想去突破的，不过目前国内还没有听说过。临床工作中，医生也面临非常大的问题。前几天在厦门，7位医生按照国家诊断标准和美国诊断标准读一个片子，结果有六个不同的答案。临床工作有时也一样，每张图片都是不同的诊断结果，疾病的分析也不一定准确。相对而言，AI客观因素会更多，可以更准确得去判断。

高峰：其实医学临床都多少与AI有关，神经科诊断领域，尤其是片子相关的磁共振和CT等人工智能图片，国内外都比较成熟了。癫痫是小儿神经科最常见的疾病，临床发作表现结合脑电图的分析方式，占用脑电图技术人员和医生太多时间。脑电图最少有16导导联，癫痫发作类型又有十几种，即使AI去完成，难度也肯定要比参数相对较少的片子高。但人工智能肯定会慢慢往这方面发展，去代替一些工作。

范志强：目前AI读片准确度优于医生，两位主任觉得AI会取代医生吗？AI和医生应该如何相处？

陆斌：取代医生还是有点困难的。比如在读糖尿病片或早产儿病片时，万一设定错误，不同的毛病还按照原来程序，那完全是方向性错误。而且随着对疾病的观察和进一步认识，医生的分析也会有改变，所以很多程序还需要医生修正。不过AI学习曲线和计算速度都非常快，相对培养一个普通基层医生来说，AI可能更快。

高峰：人工智能也许会替代很多，但医生应该是最后一个被替代的。即使读片，也是医生教机器读片，因为疾病是一个认识的过程，诊断的标准不停在变，癫痫的诊断标准就是年、年、年都有新版出来。在更新过程中，还是需要临床医生去教机器，AI自我调整可能还是有一定难度。

范志强：目前医学AI在影像识别上非常火热，所以接下来请教管总，医学人工智能除了影像技术以外，还有哪些领域比较热？

管涛：其实每个新技术到来都会经历低谷、高峰、回落的阶段。现在人工智能在医疗的应用有点像3-4年前的移动医疗，开始都非常