雷鋒網消息，7月9日，由中國計算機學會（ ccf） 主辦，雷鋒網與香港中文大學（深圳）承辦的第二屆ccf-gair全球人工智能與機器人峰會進入了第三天。在下午的未來醫療專場上舉行了題為“醫療大資料與人工智能産業趨勢”的圓桌會議。
據雷鋒網了解，此次圓桌會議由清華x-lab健康醫療創新中心主任鐘宏主持，
中國醫院協會疾病與健康管理專業委員會主任委員、清華大學健康中國上司力研究中心主任周生來；中科院“百人計劃”副研究員、類腦計算課題組組長趙地；中國資訊協會醫療衛生與健康産業分會會長宋新；火石創造ceo和創始人楊紅飛博士等人參與。
主持人鐘宏表示，2025年整個全球的人工智能産業将達到1270億美金的市場，而其中的醫療大概會占到20%左右的份額，而預計今年年底，中國醫療人工智能的産業的市場容量将達到100億，2018年将翻番達到200億。但是諸如“deepmind因為非法獲得160萬患者的資料而惹上官司”等問題，讓人思考醫療人工智能的風口下到底還存在哪些危機。
幾位嘉賓就“人工智能給醫學帶來哪些變化”、“醫療大資料和人工智能創業方向有哪些陷阱”以及“資本在人工智能醫療領域中的作用”等話題進行了探讨。
以下為此次圓桌對話内容實錄，雷鋒網在不改變原意的基礎上進行了整理。
鐘宏：今天我首先抛一個問題，醫療、醫學院大資料和人工智能産業到底在3-5年内，能夠對這個行業産業，包括醫療的服務過程帶來哪些不同的變化和改變？發生哪些最颠覆性的改變或者最大的商業機會？
周生來：我想提醒大家差別兩個概念，一是醫學、二是醫療，未來醫學和未來醫療還是兩回事，醫學是科學，醫療不完全是科學，醫療是醫學科學為基礎的實踐技術。是以未來3-5年，像人工智能還有大資料這些新型理論手段會帶動整個醫學科學的進步。但是醫療人命關天，可能不會像你想象的那麼快。醫療還以安全、成熟、穩定作為前提。
宋新：我學醫出身，談到人工智能帶來的醫學變化，以前真正的革命性進步是人類目前想象不到的東西，我隻能從個人角度給大家做點啟發。至少有兩個淡化的概念：
一是現在看病更多是需要和醫生之間的直接互動，未來這個概念會有所淡化。換句話說，未來的健康和疾病的管理有可能會更多掌握在自己手上，通過一系列先進的人工智能技術，包括可穿戴裝置、智能硬體，大量的降低或者是淡化、減少我們單純和醫生之間的互動行為。
二是我們現有的傳統就診條件和環境。我們的病人需要到醫院去，醫院圍牆式的診療式區域要淡化，為了保證我們健康所處的生态環境，我們真正要走到醫院的概念，或者有圍牆的醫療區域裡面診治的概念可能逐漸會淡化。
楊紅飛：從患者端或者醫療的使用端，我特别同意周院長說的，三五年不會有特别大的變化，因為證批不下來，以及證怎麼批搞不清楚。前面專家說做藥10年，醫療ai的産品到底以什麼标準批，是器械還是藥還是軟體還是什麼？這個事三五年沒有戲。
但是如果從變化來說，我覺得對兩個領域的變化有沖擊：一是醫療領域的資本環境，在座有很多投資機構，當我們把大量的資料、人工智能應用到現有醫療體系裡面去，我們需要審視的事情是現有很多醫療環節的産品或者服務還是不是有效，有沒有未來。
二是醫藥工業的速度和效率上會産生變化。上午席教授提到怎麼把醫學教授應用到新藥研發的領域去。我覺得整個醫藥工業的研發、生産環節裡面，這裡面有兩個特别重大的推力或者推手，基因資料化和影像，這兩個注入進去之後會産生很多改變。
趙地：我提供一點我的想法，鐘教授的問題是3、5年内，人工智能對現實的生活産生什麼樣的影響。我覺得美國的fda已經通過了一項标準，關于心髒人工智能的方式，實際上這是美國人已經做到的事情。我覺得在我們國家遲早也會出現。fda現在還成立了醫療人工智能相關的部門，研究相關的管理、審查，甚至準許了制度。這些方法可能在我們的國家也會實作。
醫療人工智能會對醫療産業有什麼樣的影響？一是醫療器械會變得更加智能化，裝置和人工智能的方法、算法能夠結合起來；二是醫院的資訊系統将變得更加智能化、雲計算化，我們的技術通過醫療人工智能開發的技術能夠和醫院資訊化結合起來；三是醫療專業人員也許會獲得更多人工智能的知識，現在更好的是醫工結合的時代，計算機科學家和頂級的醫生，合作起來可能開發出更多的醫學人工智能方面的成果。
鐘宏：感謝四位嘉賓。四位嘉賓的觀點不太一樣，但是我想有幾點需要大家關注：一是區分醫學和醫療，在人工智能，醫學人工智能是很好的研究方向、發展方向，更多的科研領域會快速有成果出來，包括配套的醫藥研發，都是在醫學領域上人工智能有更好的商業機會。另外，醫療領域，随着包括許可證的問題，醫學嚴謹性的問題，可能還有比較長遠的路要走。但是大家有信心，我們看到fda通過了，我們相信cfda也不遠了，有機會。
宋新：正在做準備，前不久我已經接到cfda和中檢院的通知，要成立新機構，已經有準備。
鐘宏：我想問問四位專家，如果今天你們要創業，他們認為在醫學或者醫療人工智能方向，靠譜的機會有哪些？如果您抛下自己的職位也，您選擇哪個方向？隻選擇一個，要相對具體。
周生來：我給大家提供點資訊和建議。一是圍繞慢病管理，剛才宋秘書長說得非常好，現在患者擁有更多的知情權和參與權，不像過去的醫療，得完全聽醫生的。21世紀的患者不再是過去的患者，最主要的展現是你可以輕松上網獲得和你主觀症狀一緻的醫學知識甚至醫學最前沿的文章，也許你的大夫都沒看出來，你就看出來了。未來慢病患者要更多的知情權和參與權，疾病與健康專業委員會是我創立的，我們要改變傳統醫院的服務模式，把微縮在院中的服務向兩頭延伸。首先延伸到院後，把醫院明确診斷、治療過的出院的慢病病人管起來。現在很多大醫院，出院不管，開藥吃沒吃和他沒關系，吃藥效果怎麼樣也不關心，直到你再不舒服找他看。現在我們号召大醫院把你明确診斷治療過的出院病人管起來。隻要是慢病，隻要在這個城市住，隻要來我醫院看一次病，就不要想跑，你不找我，我找你。這是我們現在倡導醫院的服務模式創新，叫疾病管理服務。
作為患者，不能被動的隻是按照人家說的做，你也得主動搞明白為什麼得這個病，怎麼控制？因為慢病又叫生活方式疾病，不是光吃藥就可以，必須改變生活習慣，是以你必須參與進來。現在的可穿戴裝置和人工智能給你更多的機會去掌握自己的資料。比如糖尿病，光吃飯前紮了手指都不行，糖尿病病人最怕低血糖。現在可穿戴、嵌入式裝置就能幫助您掌握一天的血糖水準，你應該主動參與進去。圍繞院後的疾病管理不是醫院，特别是公立醫院所能壟斷的。未來3-5年，中國将大量湧現第三方疾病管理公司，這樣有助于患者的慢病的控制，又有助于醫療健康行業的發展。特别是人工智能、大資料這個産業有了更多的應用的組織體系和相關人員。
趙地：我覺得未來3-5年一定是醫療人工智能蓬勃發展的時期，我們國家在醫療大資料領域有很多重大的事情。國家成立了三個國家級别的醫療大資料的公司，我認為醫療大資料集合起來是社會發展的大趨勢，這樣龐大的資料通過國家的力量收集起來進行分析，我覺得可以帶來大量機會。不僅是病例的資料，還包括基因的資料，甚至90%以上圖像的資料。對于有效利用收集的資料，能夠得到有價值的醫療方面的資訊來講，未來3-5年的機會，特别是圖像資料、文本資料，甚至基因資料分析的領域，我想很可能會産生很多的公司，甚至大的公司。這是我的看法。謝謝！
鐘宏：大家都說人工智能離不開幾樣東西，包括算法、資料。資料方向應該有比較好的關系。你們不妨說說，醫療大資料和人工智能創業方向上會有哪些坑、哪些風險？
楊紅飛：鐘主任說的很好，剛才說下海，其實我已經在海裡。醫學人工智能的創業機會是什麼？今天有做這個領域方向創業的投資機構、醫療機構、産業公司的人。上次我們看it和醫療的結合，推動起來的産業叫“移動醫療”，當年大手筆投移動醫療的投資機構，其實他們今天都有痛，心想：你們這回又來，你們把it改名了，改成ai了，“ai+醫療”又怎麼樣？
在我看來，醫學人工智能領域的創業，如果和上次的移動醫療相比，我們要有什麼樣的思考呢？一是這個領域的創業者，首先要考慮到底怎麼掙錢，如果是to
vc掙錢，vc跑得比你快，從事情的第一天開始，商業模式就是給誰提供什麼樣的服務能獲得商業價值。大部分做醫療ai是技術起家或者技術驅動，我做這個領域有一些時間，我覺得這個領域的機會很多。我們拿傳統的醫藥工業的藥廠來說，他們缺ai和大資料的能力，真的把業務流程過一遍，你會發現他們做得很原始，我們有沒有可能給他們做大資料和人工智能的能力和技術的輸出。這其實就是你了解這個産業和獲得最早的商業回報的第一部分的立足點。掙錢的坑千萬别掉進去，vc不會救。
二是資料的坑，怎麼樣源源不斷的獲得有品質的資料？源源不斷和有品質的資料，兩個關鍵詞，不是手裡拿一百萬資料有用，如果資料不是活的，這個資料的結果不能重新帶回原有系統裡面做疊代，其實最後能夠沉澱出來的作用是有限的。兩三年前有些投資機構投一些項目，但是現在看到它的階段還是在a、b輪之間，并沒有跑出好的商業模式，因為把它的結果帶入整個體系裡面去，并沒有産生實質性的變化。
宋新：關于坑，我談三點，一是和楊博士談的一樣，警惕資本在ai領域未來有可能投資的泡沫陷阱和畸形陷阱，這是楊博士談得比較多，千萬不要走移動醫療的老路，要有清醒的頭腦和對這個事的清晰認識。二是我們2016年是人工智能元年，接下來的3-5年，我們将面臨人工智能人才的匮乏，這個匮乏有絕對的，也有相對的，它是多産業的融合，需要綜合的跨界人才，我們現有的教育體制并沒有相關的專業培養相關的專業人才。人才如何适應這個産業快速發展的步伐，這是擺在我們面前特别大的問題。我覺得這是特别大的坑。三是我學醫出生，畢業開始做醫生，管過醫院，又到政府機關上過幾天班，也在衛計委的中國衛生資訊學會工作過，現在調到發改委和工信部下面的行業協會做管理，為什麼？因為我看到隻做專業是不行的。我們行業是更大的産業鍊的概念，更大的是産業全盤的概念，更大的是要建立符合人工智能、符合醫療大資料的全産業鍊布局的概念。
中國在專攻智能和大資料方面，希望今後作為我們國家引領世界發展的支柱産業，中國的民族崛起很有可能在這裡面誕生。我們想做好這樣的産業，必須在一開始的時候就深入研究産業布局和各産業鍊每個環節的協調和共生的發展，否則因為裡面有一個環節發展不良，導緻我們又被國外的資源所牽絆，導緻我們的結構出現上下遊之間的斷檔，這是我要談的第三塊。我給大家提醒三個問題，算是抛磚引玉。
鐘宏：非常精彩的分享，兩位專家都沒有下海、沒有創業，分别提出了他們認為未來的機會。同時兩位産業、行業方面的專家提示大家有哪些坑，比如要想清楚未來的商業模式是什麼，未來資料從哪裡來，未來産業如何形成生态來支援中國醫學人工智能，包括醫療人工智能的快速發展，而不隻是又變成了一種跟随的狀态，跟随博夫妻工智能的浪潮一波又一波，然後我們死在沙灘上。這是我們不希望看到的。
今天的論壇，我們希望給夥伴們加強信心。後面我們幾方将共同打造一個xhealth醫學人工智能産業的專業委員會，專業委員會的目的是在頂層上，希望能夠打造一個醫療和健康産業大資料和人工智能的生态平台，解決哪些問題？比如剛才大家提到的資料從哪裡來。
國家成立了三家國字頭資料公司，清華正在和他們合作，我們和中國移動探讨合作。未來醫療健康資料的共享、共通，使用環節上，希望在基礎層面給大家做有效資源的分享。包括我們和中國醫院協會的合作，也是希望打通專家資源，人工智能離開醫學、離開醫生，恐怕隻能是盡忠的學院，我們在醫學、醫院的層面會給大家搭建對接的服務，包括科研的領域、技術儲備研發、科研研究、産業的支援、跟政府的互動等等方面，包括法律法規的問題，這些方面我們都會配套做出一系列的支援。還有一點特别重要，我和柴總聊天過程中說到，現在真的太缺少人工智能方面的人才。清華大學在這方面将和雷鋒網(公衆号：雷鋒網)一起打造面向人工智能整個産業上下遊的創新型人才的培育平台，這就是xhealth的定位。
本文作者：李雨晨