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2020世界人工智能健康峰會
自上世紀70年代，利茲大學研發出AAPHelp起，人類對于醫療領域人工智能的探索便不斷深入。IBM Watson的出現，則開始引領起人工智能在醫療領域的變革。醫藥研發、醫療器械、醫療服務等各個環節中，紛紛涌現出一批創新型企業，涉及到醫療影像、輔助診斷、藥物研發、健康管理、疾病風險預測、醫院管理、醫療機器人等各個細分領域。
與此同時，資本對于醫療人工智能領域的熱情也不斷增長。國內方面，據不完全統計，截至2019年11月，共有154個醫療人工智能項目獲得融資，主要集中在醫療影像、輔助診斷和疾病風險預測等領域。
此次新冠疫情中，醫療人工智能在線上問診、醫學影像與病理輔助診斷等方面脫穎而出，向業內外證明了其對于實體醫療資源的補充作用。在后疫情時代，如何連接從產學研及監管部門使得AI技術同健康產業深度融合，逐步成為業內關注的焦點。
7月10日線上召開的“2020世界人工智能健康云峰會”將通過“AI+公共衛生”、“AI+生物醫藥”、“AI+醫療服務”、“AI+醫療標準”四大主題，匯聚全球產業巨頭、專家學者和監管機構等，共同聚焦人工智能技術如何進一步賦能健康產業。
國內醫療AI市場規模逐步攀升
作為人口大國，實體醫療資源供給緊張、醫療資源供給分布不均一直困擾著整個健康產業。國內就診人群主要集中在三級醫院，但三級醫院已經出現衛生人員短缺等情況。2019年數據顯示，國內全年醫療衛生機構入院人數26596萬人，比上年增加1143萬人，增長4.5%，年住院率為19%。其中，醫院醫師日均擔負診療7.1人次和住院2.5床日。隨著人口老齡化趨勢的不斷增強，慢性病患者的不斷增長，醫療體系人員不足的現象會進一步加劇，醫療供需間的差距也會顯著拉大。
人工智能因此被寄予厚望，行業內外希望能夠通過人工智能的加入，減輕臨床醫生負擔，為醫生提供更好的醫療工具，彌補國內醫療服務中醫務人員短缺的情況，提升診療效率。
自2009年起，國內醫療人工智能創業公司數量開始增多，在2016年前后，國內醫療AI進入“快車道”，并形成創業高峰，一批創業公司涌現。數據顯示，2017年國內醫療AI行業市場規模已達到136.5億元，2018年市場規模在210億元左右，同比增長54%。隨著國內醫療需求不斷增長、醫療資源分配不均，醫護人員短缺的問題進一步突出，醫療AI的市場規模進一步攀升。
在此過程中醫療AI的核心技術和醫療場景不斷深度融合，相互促進，在智能影像分析、智能問診、健康管理等一系列方面開始大規模應用。不止如晶泰等一批初創企業在此過程中涌現，BAT、微軟、谷歌、GE、西門子等互聯網、醫療行業巨頭也通過自主研發、投資并購等方式加速在醫療AI領域的布局。
來自資本市場的反饋是及時的，2017年在國內醫療AI應用最快的領域——醫療影像AI領域里涌入了超過40億的資金。但在之后的2018年，由于IBM Watson頻頻陷入輿論風波，一批還未明確商業模式的醫療AI公司開始遭遇“C輪死”。同時，這段時間內，一大批公司的產品聚焦于肺結節篩查領域，產品同質化傾向嚴重。
而這也造成了2019年中，投資者及市場理性化后，醫療AI整體融資額放緩，但其中一批頭部公司的融資額仍在不斷上升。另外，由于醫療領域本身的保守封閉，醫療機構和醫生主導決策，容錯率極低，使得醫療AI在探索商業化的路上越走越遠。
醫療AI產品市場準入資質曾被看作是醫療AI市場資格的入場券，意味著企業產品能夠進入商業化用途，而非此前的僅與醫療機構在科研上的合作，無法實現大規模商業化。
政策鼓勵，國內醫療AI開啟商業化征程
2017年7月，國務院正式印發了國內在人工智能領域展開系統性部署的第一份文件《新一代人工智能發展規劃》，明確將人工智能上升為國家戰略。規劃中重點提到了要加快人工智能在醫療領域的創新應用，建立智能醫療體系、探索智慧醫院建設、基于人工智能開展醫學研究和新藥研發等，醫療人工智能產業被提到了政策高度。
來自監管層面的信號，在隨后的2018年出爐。2018年新版《醫療器械分類目錄》施行，其中提到醫療AI軟件需要比照《目錄》中“醫用軟件”子類，申辦醫療器械許可證。在此之前，國內醫療AI產品可通過醫院“免費試用”等方式入院。而醫療器械許可證則一定程度上成為醫療AI產品能否進入商用市場的敲門磚。
但由于人工智能產品涉及到數據質量、算法泛化能力、臨床使用風險、倫理等各方面，國內監管部分直到2019年6月才正式向AI企業發布了審批相關文件《深度學習輔助決策醫療器械軟件審批要點》。
對于醫療AI企業而言，二、三類證的意義不止局限于輔助診斷和給出明確的診斷提示，二者的差別也意味著企業產品的市場規模到底有多大。從長遠來看，醫療AI想要在沒有醫生的院外場景中使用，如居家慢病管理等場景中，就要求醫療AI產品必須能夠提供診斷級別服務。而院外場景的多元化、更加廣闊的銷售渠道，也意味著更加廣闊的市場空間。
在行業和監管部門一道努力后的2020年，第一張醫療AI三類證出爐。出乎意料的是，第一張在國內獲得三類器械的醫療AI產品并非是此前被寄予厚望的圖像識別領域，而是冠脈血流分數計算軟件。2020年1月15日，國家藥監局向科亞醫療的冠脈血儲備分數計算軟件發出國內第一張醫療AI三類證，這是國內首個應用人工智能技術的三類器械過審，這不僅意味著監管對于醫療AI產品的審批路徑更加清晰，同時也意味著AI產品性能趨于穩定，符合進入市場的要求，醫療AI商業化路徑提速。
僅在獲證后的一個月后，科亞醫療獲得了億級戰略融資，這筆融資在疫情疊加醫療AI行業寒冬的背景下，振奮了整個行業，被認為醫療AI行業商業突破的關鍵之年。
但同時值得注意的是，雖然科亞醫療的冠脈血流分數計算軟件及之后另一個獲得三類證的產品樂普醫療的心電分析軟件給部分醫療AI企業指明了道路，但目前在競爭更為激烈，使用更為廣泛的肺、肝等CT應用場景中，尚無一家企業通過正常程序通過審批全流程
疫情加速醫療AI落地
在新冠疫情全球蔓延的背景下，公共衛生安全上升到國家戰略的高度，與此同時，全球醫療AI產業也在全面加速。新冠疫情中，AI圖像診斷、預分診等一系列醫療AI產品極大提高了實體醫療的診療效率，并且在突發公共衛生事件中驗證了醫療AI的商業價值。
此次疫情中，CT作為診療新冠非肺炎的重要手段被廣泛使用，但同時由于新冠患者肺內病灶多、變化快，極大增加了影像科醫生工作負荷。而新冠肺炎AI輔助診斷的出現則能夠自動、快速、準確地為影像和臨床醫生提供患者的CT量化結果，緩解了疫情中影像醫生緊缺的局面，同時減輕了醫生的診斷負荷。部分產品甚至能夠在20秒內完成患者新冠肺炎影像的分析，直接計算出病灶部位占比，從而量化患者的輕重程度，極大提升新冠肺炎過程中的診療效率。
醫療AI在疫情中的表現也向監管部門及市場印證了其存在的價值，有助于其加速落地。3月5日，國家藥品監督管理局、醫療器械技術審評中心印發《肺炎CT影像輔助分診與評估軟件審評要點（試行）》，意味著該類軟件在安全驗證方面走上正軌。
工信部在疫情中也發布了“充分發揮人工智能賦能效用，協力抗擊新型冠狀病毒感染的肺炎疫情倡議書“，倡議發揮人工智能的賦能作用，向最需要的地方研發和投放人工智能產品和解決方案。而這也意味著在未來的后疫情時代里，政策、相關審批方、市場等將繼續助力醫療AI這一領域。
2020世界人工智能健康云峰會，共話醫療AI未來
在此次新冠疫情中，不止一線醫療工作者竭盡全力，一批醫療AI企業也一道在抗擊新冠肺炎疫情的一線做出了自己的貢獻。相較于17年前的非典疫情，得益于人工智能的發展，醫療AI極大緩解了實體醫療資源緊張的情況，向監管部門及投資者證明了其存在的意義，而這些也有助于國內醫療AI公司產品盡早實現商業化落地，跑通商業模式。
但不可否認，醫療AI的準確率、安全性，以及如何產品研發、使用過程中如何對醫療數據、個人信息合法使用，如何確認產品責任、醫療損害責任，如何規避醫學倫理等問題，還并未悉數解決。
產學研及監管四方迫切需要一同討論，如何在后疫情時代更好將人工智能同醫療行業融合，如何解決人工智能落地過程中已經出現的問題，使得整個行業更好更快發展。
7月10日，2020世界人工智能健康云峰會將在線上舉辦，國際組織、產業投資、專家學者、企業家、監管部門等多方對話，對醫療AI政策落地、技術進步、商業模式等提供專業解讀。
