直面挑战深耕病种 医疗AI的“市场蛋糕”仍然很大

2019-08-29 15:15:30
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在新一轮人工智能产业浪潮时代,创投机构应该如何把握投资节奏?创业企业需要怎样抓住行业发展机会?如何坚守长期价值?人工智能又将如何发展?2019年8月23日下午,以“澎湃动力:AI赋能新时代”为主题的人工智能圆桌论坛在北京大公网成功举办。
 
本届人工智能圆桌论坛由香港大公文汇传媒集团主办,中国投资协会股权和创业投资专业委员会联办,至美资本协办。本次论坛作为中国新经济明珠奖系列论坛的一个先行活动,围绕“人工智能如何重构商业模式”、“人工智能发展现状和挑战”、“人工智能投资风口和趋势”、“中美人工智能产业发展对比”等问题展开了深度的探讨。大公报董事、大公网总裁林学飞、中国投资协会股权和创业投资专业委员会副秘书长赵贞、大公财经总经理田静、至美资本合伙人任东林,及华山资本(WestSummit Capital)管理合伙人杨镭、同渡资本创始管理合伙人吴蓉晖、光速中国助理合伙人王国栋、君创基金合伙人陈浩、远镜创投合伙人赵翔、高捷资本执行董事李俨、特斯联副总裁刘丰、汇医慧影副总裁&CMO张雪峰、声智科技战略合伙人&CSO李智勇、明略科技集团创始合伙人&CFO姜平、图普科技创始人&CEO李明强等20多位知名创投机构和人工智能企业高管出席本次论坛。
作为本次活动主题演讲嘉宾之一,汇医慧影副总裁、CMO张雪峰从创业者的角度分享了汇医慧影作为行业先行者,在赋能医疗行业,开拓产品市场过程中所遇到的挑战和难题,同时对于当下行业现状以及未来人工智能创业企业可能开发的商业模式也进行了观点分享和展望预测。
 
汇医慧影副总裁、CMO张雪峰
 
作为一家利用计算机视觉做医学图像的公司,汇医慧影称得上是行业先行者,成立最早,做的时间最长,做的产品、合作的医院、服务的患者人数也是业内最多,C轮融资目前也已经完成,尽管汇医慧影只用了四年时间就走到了行业前列,但张雪峰直言不讳地表示,目前人工智能与医疗行业融合仍存在很多挑战,以汇医慧影自身发展情况为例,他总结,最大的挑战分别来自两方面,一个是外部政策性、环境性的挑战,另一个则是来自企业内部的,技术性、政策性的挑战。
 
首先是来自外部政策性、环境性的大挑战,其中首先需要考虑的是:人工智能怎么与医联体、医共体结合?如何定位?该怎样将最终合作场景下沉到基层?张雪峰在演讲中阐述了自己的观点,他认为人工智能赋能医疗行业不能仅仅只停留在疾病筛查,而是要将产生的数据跟大数据的未来相结合,但这一发展方向,远比仅仅开发单产品所面临的挑战要多的多,难度系数也更高,此外,积累起来的医疗数据该如何使用,也是AI产品商用化落地过程中的一大“拦路虎”,因为医疗数据涉及到患者个人隐私,业内对此态度一直都非常谨慎,企业未来如果想要加大规划和执行商业化策略,这一问题必然会阻碍医疗AI产品的最终落地。最后是如何将ToC的场景融合到ToB中去,对于这一点,他解释道“因为汇医慧影做的产品都是明显侧重ToB的,主要的场景是在医院里给医生使用,但我们团队觉得,医疗最后还是和患者息息相关的东西,所以我们整个构想里面还是有ToC的部分的,至少要把场景包括进来,所以该如何结合二者,是一个亟待讨论的问题。”以上,张雪峰认为目前行业内部还没有形成完整的体系和对策,这些难关,未来还需深耕医疗行业的AI创业者们继续探索。
 
第二大方面的挑战是来自企业内部,这方面的挑战又可以细分为技术性和政策性两方面。尽管当下行业内部都在谈商业化,谈落地,但张雪峰认为,技术仍然是核心,从智能技术的三个点,算法、算力、数据来看,目前医疗行业的人工智能应用仍存在很多技术挑战需要攻克,他进一步说明:“这代人工智能肯定是数据驱动的,我们经常内部讲,其实真的是有多少数据,你就有多智能,但是医学上的数据量是显然不可能像人脸识别这种场景那么多,更不用说收集以及标注中间的过程和长短了,面对着这样相对比较小量的场景,怎么做出更多的产品,算力也是,我们发现当真正开始深入做产品,在处理医学图像的时候还是遇到了一些挑战”。对于另一挑战,张雪峰认为是企业产品定位、发展策略类的问题,因为目前行业内还没有通用性的智能,产品都是要根据一个个病种做的,这个做好了之后,向哪里走?产品到底要做成什么样子才能够真正最后实现落地?这就是开放性的问题了,没有企业能够涵盖所有的疾病场景,企业需要做出抉择,权衡深耕哪一病种,是企业面临的一个非常大的挑战。
 
虽然从目前行业发展现状来看,人工智能赋能医疗似乎是“充满荆棘的漫漫长路”,但张雪峰认为,有时候挑战中也蕴含着无限机遇,作为一个刚归国不久的海归,他表示自己特别喜欢“友商”这个词,他在演讲中说道:“在英语里是没有这个词的,我特别喜欢这个叫法,疾病种类这么多,没有一个企业能一家独大,那大家不妨联合起来一起探索市场,推动政策,调动患者,让市场走向在未来更加清晰明确,更理想的场景是大家以后开始逐步的细化在自己擅长的领域,就能够涵盖更多的疾病和场景,就目前人工智能在医学这个领域来说,我认为市场是足够大的,绝对容得下所有的公司”。
责任编辑:赵逸

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