文|顧旭光
來源|智能相對論（ID：aixdlun）
我國新醫改從2009年3月中共中央、國務院向社會公佈《關於深化醫藥衛生體制改革的意見》開始，至今已經走過了11個年頭。
醫療同時具有商業和社會公共福利價值的雙重屬性，重負下，讓醫療改革一直處於一個舉輕若重的狀態，而AI醫療的出現，就被希望解決醫療資源不均等、人口老齡化、慢病管理等老大難問題。
目前AI醫療的商業模式落地始終繞不開兩重糾葛的限制，首先是醫療體系現存複雜的利益關係，其次是法律與政策規範對醫療設備的嚴格管控。
在新基建這一國家戰略將AI作為關鍵組成部分的背景下，AI醫療對於醫改的深化確是一味好藥，擔著是個成長期整個賽道商業模式的驗證，可能還需要一味藥引。
一、醫改痛點和AI醫療高度耦合
我國醫改核心的痛點就是緩解甲級醫院重負和老百姓看病累、貴、難的問題，兩個問題實際上是一體兩面。
因為基層優質醫療資源缺乏，所以大家都擠去三甲醫院，醫生累、病人擠，醫患關係就緊張，貴的問題由於我國普惠性的社會保障制度建設，已經逐漸不是主要衝突點。
在操作層面的問題有以下三點:
1、基層醫療設備智能化、數據化程度不足；
2、放射科醫生數量增長緩慢，病理醫生數量嚴重不足；
3、醫學影像誤診和漏診率都偏高，而且診斷速度有限。
去年的醫聯體建設、醫改一直強調的分級診療和在風口上的智慧醫療，根本目的都是分擔三甲醫院較大的醫療負擔，從而減輕醫療工作者壓力和將優質資源進行普惠式的高效利用，而這一方面恰好是AI技術在該領域所擅長解決的——高效、節省人力以及打破時空限制。
動脈網發佈的《2019中國醫療人工智能報告》指出，2019年被認為是AI醫療的市場驗證年，AI醫療逐漸進入醫生臨床工作流程。整個行業迅速度過了各路資本和企業群雄混戰的初期階段，並開始沉澱。
“其實這個賽道屬於剛剛起步，2018年死掉了一批，現存的企業都是在具體領域已經得到醫療體系認可的企業，不過整個行業還在初期階段，而且也沒有明顯的頭部玩家，當然競爭依然激烈”。在論及賽道發展狀況時，數坤科技某負責人在4月14日的採訪中告訴”智能相對論”。
數坤科技是一家主攻心腦肺重大疾病領域的醫療影像人工智能企業,他們開發了全自動化冠心病智能輔助診斷系統CoronaryDoc，簡單說，就是通過AI輔助閱片診斷心血管疾病，複製高年資醫生診斷能力，提升醫生的工作效率。
在問及AI醫療對現有醫療體系的影響時，數坤科技的相關負責人認為，“AI技術對現有的醫療體系最直接的作用，是對公立醫療資源流向的影響，有助於將優質醫療資源優勢通過人工智能的方式複製和擴散，醫療資源本身的普惠性可以繼續增強，AI增強了醫療的社會效益”。
數坤科技提供的AI閱片是輔助醫生的診斷環節，而在健康監測和分析層面，胡桃科技也給出了類似的反饋。
胡桃醫療科技主要關注醫用級別的可穿戴生命體徵檢測設備，尤其是在動態心電圖檢測的智能穿戴設備上，胡桃提供了一整套的解決方案。
胡桃醫療科技副總經理劉佩在與”智能相對論”的交流中提到，“目前多數醫院動態心電監測設備（holter）保有量不足，病人就診前後流程比較繁瑣，通過胡桃的心電監測設備，可以實現無接觸式自主穿戴，後臺提供智能檢測和分析，並且配套的APP還可以給出心電監測報告及健康信息推送，由於產品屬於二類醫療設備，所以完全不涉及在後期的具體診療，不過公司正在向三類醫療設備努力”。
疫情期間上線的醫院用心電實時監測系統，用於監護醫護人員心臟健康，圖片來自於胡桃醫療科技劉佩女士
以往的醫生在心電檢測方面工作壓力比較大，而且無形中拉長用戶的疾病診療週期，胡桃與羅湖醫院集團達成了合作，在社區的康養中心投放了心電監測穿戴設備，患者可以直接在基層進行心電方面的檢測，並出具專業級別的心電報告，用戶可以直接持報告去醫院，在心電監測層面的分級診療為甲級醫院疏解了壓力。
社康中心的患者使用胡桃心電穿戴設備，圖片來自於胡桃醫療科技劉佩女士
現有的AI醫療技術基本針對目前醫療體系的痛點都可以提出針對性的解決方案，AI醫療和醫改的痛點具有高度耦合性。
二、政策、法規下的商業模式需要時間沉澱
按照上一部分的樂觀趨勢，AI醫療應該普遍成為醫院的標配產品，但是實際上並非如此。從目前的產業分佈情況來看，京東依靠NLP的技術積累開發了問診客服機器人，與四川華西第二醫院達成合作；騰訊AI Lab聯合舜宇光學科技開發了智能顯微鏡，用於癌症的輔助診療，並且已經進入臨床試驗階段。
以上產品都處於試點佈局階段，在部分醫院以項目合作制積累產品反饋，毫無疑問，AI醫療賽道的確處於起步階段，但是背後相關的政策法規限制也在讓賽道商業模式的沉澱需要更多時間。
AI醫療的相關產品在國家管理中屬於醫療器械，而國家對醫療器械的管理有二類和三類的區別，在我國2018版《醫療器械分類目錄》中，指出人工智能只輔助診斷，不給出診斷結論的屬於二類申報範圍，如果提出明確診斷建議的產品則按照三類醫療器械管理。
目前大部分AI醫療設備都屬於二類，但是大多數企業都在嘗試以三類器械進行申報，原因很簡單。只有三類醫療設備，醫院才有資格收取檢查費用，而二類醫療器械產品只能以單件產品的形式進行商業化。
這也就意味著某些大量屬於二類器械的AI醫療差評，因為其單次收費的模式，會讓部分醫院感到缺乏現實激勵而不予採用。
而且醫院在現有的醫療採購模式中已經形成了比較穩定的創收手段，即使國家已經明令禁止“以藥養醫”“以器械養醫”，但是在實際的工作流程中仍然有大量的可操作空間，這也在一定程度上在擠壓新興產品的交易空間。
產品類別不同，背後造就的是完全不同的商業模式。
實際上不僅是“智能相對論”採訪的數坤與胡桃等聚焦在AI醫療的企業面臨商業模式驗證問題，即使是騰訊、阿里和平安等巨頭在AI醫療的研發和商業化層面，也更多的處於試點、或者產品申報審批階段。
AI醫療企業正在積極的尋求三類器械的申報，藥監局器械技術評審中心在去年2月發佈了《深度學習輔助決策醫療器械軟件審評要點》，這說明在法規層面評審的標準也即將明確化。
總而言之，AI類醫療產品的商業模式最終的落地。有賴於國家政策的對AI類產品的管理法律法規的出臺情況，以及來自國家層面對新興技術採用情況的進一步推動。
不過，疫情期間醫療資源的極端緊缺和AI醫療企業在特殊場景下的突出表現，也讓很多醫療體系真正接觸到了AI醫療在實際中的作用。
劉佩在採訪中說：“去年是企業找醫院找政府，而今年尤其是疫情以來，情況倒轉，大量的政府機構和醫療機構開始主動尋求合作”。
新基建和疫情雙重影響在為AI醫療賽道整體帶來利好消息，不過商業模式的沉澱還需要時間。
三、AI醫療的技術梯度擴散，是商業模式驗證的關鍵環節
北京大學公共管理學院的孫正昕博士長期關注AI與社會建設方向，他在採訪中告訴”智能相對論”：
“目前AI醫療的發展可以說是讓各界都很有期待，不過技術永遠跑在制度前邊，我國新醫改在新基建中和AI醫療共同推進下，讓就醫體驗有明顯提升的階段，還是要依賴於政府、醫療體系和商業AI醫療企業在示範級的項目上打造標準，前景遠比想象的更加樂觀”。
技術梯度擴散模型，智能相對論製圖
孫博士將標杆項目視作AI醫療真正進入實際產出階段的關鍵環節是非常深刻的洞見。”智能相對論”認為，AI醫療技術從一線城市向全國醫療體系的梯度擴散過程中，制度環境是承上啟下的關鍵環節。
經濟學家熊彼特將技術創新的大面積或大規模的模仿和使用視為技術擴散，後來的經濟學家使用技術擴散模型來理解技術擴散的過程，技術擴散模型是對於技術從研發到商業化的抽象思考。
對於AI醫療來說，符合典型的“等級空間梯度擴散”的模式，這裡所謂的“等級空間”，簡單說就是遵循從發達地區向一般地區到不發達地區擴散的流程。
在這個過程中，低線城市的技術接納成本和政策創新成本要高於一二線城市，這也就意味著，對於AI醫療企業來說，在發達地區的項目突破很有可能成為未來其他地區的改革推動力，這一點與田豐教授的判斷一致。
來源：蛋殼研究院
如上圖所示，各地新基建的項目建設已經開始，並且出現了“由政府牽頭+醫療系統+AI醫療企業”的模式。
這意味著，以前是醫療企業找醫院單方努力的情況的確在倒轉。不過更重要的是，從統計情況來看，通過新基建將醫療作為重點建設的省份並未實現全覆蓋，依然集中在北上廣等醫療資源比較緊缺的地區，而且這也符合技術擴散的“等級空間梯度模型”。
AI醫療對於國內還在繼續深化的醫療改革來說，是一味好藥，不過這味藥還需要一味藥引。
這味藥引顯然是新基建背景下地區改革競賽中的制度環境控制，而這需要AI企業在現有大城市進行的項目中形成示範效應，只有這樣，AI醫療的商業模式真正得到驗證時機才有可能更快到來。
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