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大基金，一直是中國産業更新的王牌。
半導體行業被“卡脖子”？1200億産業基金走起。人工智能、新能源、新材料等戰略産業，各種千億級規模的專項引導基金了解一下？
在諸多領域中，關乎健康需求的醫療基金，也開始伴随着與AI、大資料等前沿科技的結合而迸發出新的機遇。不僅諸如阿斯利康之類的制藥研發機構、平安等科技公司，紛紛開始從資本領域布局，國家也從戰略層面開啟了幫扶之路。
預計2020年，将是智慧醫療産業基金遍地開花的一年。那麼，産業端有沒有準備好運用這樣的“天降之财”呢？
醫療大基金，一劑打給未來的強心針
目前來看，中國的醫療産業好像已經完成了承接一場“資本大躍進”的準備。
比如在北上廣和強二線等城市，大多數優質醫院已經完成了醫療AI所需要的資料基礎建設。目前，我國三級醫院基本達到HIS全覆寫，而二級及以下醫院覆寫率達80%。這意味着，接下來推進以病人為中心的臨床數字化智能管理，也有了基礎。
與此同時，技術方案的輸出方也開始呈現全面化的态勢。比如在智慧醫療的整體解決方案上，華為、騰訊、平安等多家巨頭都已經在軟硬端都實作了布局。去年，東軟、衛甯健康、易聯衆等醫療資訊化上市行業也表現亮眼，毛利率超40%。
在醫療裝置及産品的設計、制造、應用環節，也湧現出了不少高精尖制造企業，在深圳等城市的醫療智能裝備産業基地，不少智能工廠中的房間正在挑戰高精度的醫療器械。
智慧醫療帶來的需求和供給的“雙側”革新，正在帶來一場全生态體系的全面轉型。
從這個角度看，醫療AI成為資本寵兒似乎是一件理所當然的事。我們也樂見在這些意識更為超前的區域和企業，人工智能産業基金也在不斷流入醫療健康領域。這無疑給人們對醫療與AI的結合更加充滿信心。
不過問題來了，産業内的大多數企業，真的做好承接的準備了嗎？
無法抵抗的金錢誘惑，與外強中幹的醫療AI
需要承認的事，盡管我們已經聽說了人工智能在醫學影像、醫療器械、藥物研發、手術機器人等領域的應用，但神乎其技的強勢宣傳，與AI技術本身的産業化落地，短期内還是兩碼事。
換句話說，醫療AI在一段時期内，恐怕還是隻能靠國家扶持的“奶娃”。
首先，從全球企業的現實狀況來看，許多能夠刺激基金管理者的技術概念，比如智能外骨骼、新藥研發等等，都無法在明年就直接走入應用場景。
舉個例子，目前AI在影像科的應用還僅僅停留在病竈檢測當中，無法實作從檢測結節、進行分析到出具診斷報告的一體化程序，也就難以在臨床真正落地。
資本對技術概念的盲目熱衷，遇上應用端的冷臉，很有可能讓投入直接涼涼。
其次，AI醫療也存在創意配置設定不均的問題。比如在較為成熟的計算機視覺領域，對眼部、肺部進行識别，更容易實作較高的準确率，導緻眼部篩查等項目紮堆出現。而針對肺結節、腦出血、肝髒等複雜領域，以及醫務人員工作強度更大的領域，反而少有切入。這也進一步導緻在垂直算法、資料積累層面與國際醫療AI公司拉開了差距。
在産業發展路線圖上，科技公司、醫學企業、基金管理者、政策制定者的具體需求可能都各有不同，也進一步提升了基金方向的難度，影響着産業的健康發展。
有時候金錢的誘惑，也是一顆産業的“毒餅”。想要真正取得良性發展，資本的“大躍進”顯然無法實作這一時代重任。
遙望2020，醫療AI的商業價值出口
既然如此，2020年最有可能率先出位，在商業效益與技術價值上實作突破的會是哪些潛力股呢？
1.老齡化。
用人工智能進行診療，顯然還不足以打開終端場景。但輔助緩解社會的老齡化危機，或許将是中國AI醫療的有效解決方式。
以鄰國日本為例，日本65歲以上人口比例居世界前列（接近國家總人口的三分之一），對于人工智能切入老年醫護領域的創新十分關注，比如提供精神安慰的資料狗，針對失智症患者的溝通工具等等，都開始在日本消費端出現。
而中國的人口出生率也在近年來跌至曆史低點，未來五年内死亡和移民人數将超過中國的出生人數，這意味着，老人的護理費用也會急劇上升。在這種情況下，除了智能音箱之外，未來數年内的老年陪伴場景，還有哪些AI硬體擁有機會，是值得遐想的存在。
2.主動健康。
日益增長的經濟條件與人口規模的沖突，讓中國在醫療資源緊張的大環境下，面臨的挑戰和難度更加複雜。即使有人工智能加持，機器人輔助手術、高精度圖像診斷等等，也無法強有力地替代醫務人員的專業技能。如何讓醫護工作者保持合理的診療強度，是一個短時間内難以解決的問題。
不過，健康領域的人機互動就能在預防和診前階段這樣資料相對模糊的領域，提供肥沃的價值土壤。MIT Technology Review Insights在《人工智能與人力資本》中也認為，醫療保健将成為人工智能和自動化技術的受益行業之一。
比如利用可穿戴健康裝置識别疾病征兆并追蹤健康狀況，就能促進使用者的主動健康管理。2019年，科技消費硬體代表蘋果已經在最新款Apple Watch 上展示了健康保健的資料支援價值，中國硬體廠商的2020不出意料也會持續加碼。
相關基金也開始關注并扶持這樣的産品創意，借助更多智能硬體來發揮技術價值，不出意外也會是快速增長的領域。
3.數字基建。
與智慧城市、工業AI等快速可見收益的領域不同，大多數地方産業還未能就醫療領域的人工智能發展制定出具體的産業規劃。這也使得許多地區的醫療還沒能完成建立患者資訊資料這一基礎建設工作。與許多發達國家相比，我國醫療IT投入雖然增長較快，但整體投入僅占我國醫療總費用不足1%。
顯然，依靠商業機構主動來完成這樣的保障工作，是不太現實的。比如印度就将數字醫療的資料生态系統轉化成基礎設施建設項目，交由IT公司來完成。
因地制宜完成大型醫療資料集的硬性需求，也将給醫療AI産業帶來前所未有的機會，并為未來幾年的技術突破奠定基礎。
醫療AI無疑為普通人民和産業都帶來了福音，對此，我們别無選擇。但控制它、駕馭它的節奏，對于資本與政策這兩隻手來說，或許是未來數十年都必不可少的智慧。
原文釋出時間：2019-12-10
本文作者：藏狐
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