新基建中的AI医疗：加速商业模式验证还需一味药引

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自2009年3月中共中央、国务院向社会公布《关于深化医药卫生体制改革的意见》以来，已经过去了11年。

医疗保健同时具有商业价值和社会公益价值的双重属性。在沉重的负担下，医疗改革一直处于轻而重的状态。人工智能医疗的出现，有望解决长期存在的医疗资源不平等、人口老龄化和慢性病管理等问题。

目前，人工智能医疗业务模式的实现离不开两个纠结点的限制，一是现有医疗系统复杂的利益关系，二是法律政策对医疗设备的严格控制。

在国家新基础设施战略将人工智能作为重要组成部分的背景下，人工智能医疗确实是深化医疗改革的一剂良药，它承载着整个轨道业务模式在成长期的验证，也可能需要盲目引进药物。

首先，医疗改革和人工智能医疗保健的痛点是高度耦合的

中国医疗改革的核心痛点是减轻甲等医院的负担，解决人们疲惫、昂贵、看病难的问题。

由于缺乏高质量的基层医疗资源，每个人都挤到了三级医院。医生累了，病人拥挤，医患关系紧张。由于我国包容性社会保障制度的建设，费用问题逐渐成为主要的冲突点。

在操作层面有三个问题:

1.基层医疗设备的智能化和数据化程度不够；

2.放射科医生的数量增长缓慢，病理学家的数量严重不足。

3.医学图像的误诊和漏诊率高，诊断速度有限。

去年的医疗协会建设和医疗改革始终强调分级诊断和治疗以及尖端的智能医疗，其根本目的是分担前三名医院的更大医疗负担，从而减轻医务人员的压力，并以包容的方式高效利用优质资源。一方面，这正是人工智能技术在这一领域擅长解决的问题——高效、节省人力和打破时间空限制。

动脉网发布的《2019年中国医学人工智能报告》认为，2019年是人工智能医疗的市场验证年，人工智能医疗已经逐渐进入医生的临床工作流程。整个行业很快就度过了各种资本和企业混战的初始阶段，并开始沉淀。

“事实上，这条轨道才刚刚开始，许多企业在2018年就倒闭了。现有企业都是医疗系统在特定领域认可的企业，但整个行业仍处于起步阶段，没有明显的龙头企业。当然，竞争依然激烈。”。4月14日，一位负责数字技术的人士在接受《智能相对论》采访时谈到了这条轨道的发展。

数字坤科技是一家专注于心、脑、肺等重大疾病的医学影像人工智能企业。他们开发了一个全自动智能冠心病辅助诊断系统，科罗纳多博士。简单地说，就是通过人工智能辅助读片来诊断心血管疾病，复制资深医生的诊断能力，提高医生的工作效率。

在被问及人工智能医疗对现有医疗体系的影响时，Digital Kun Technology相关负责人认为，“人工智能技术对现有医疗体系最直接的影响是对公共医疗资源流动的影响，通过人工智能有助于高质量医疗资源优势的复制和传播，医疗资源的包容性可以不断增强，人工智能提高了医疗的社会效益。”

数字坤科技提供的人工智能读数是医生诊断的辅助环节，而核桃科技也在健康监测和分析方面给出了类似的反馈。

核桃医疗技术专注于医用级可穿戴生命体征检测设备，尤其是用于动态心电图检测的智能可穿戴设备。核桃提供了一套完整的解决方案。

核桃医疗科技副总经理刘培在与“智能相对论”的交流中提到，“目前，大多数医院的动态心电图机数量不足，患者就诊前后的流程繁琐。通过核桃心电监护设备，可以实现非接触式自主佩戴，后台提供智能检测和分析，支持应用还可以提供心电监护报告和健康信息推送。由于该产品属于二级医疗设备，不涉及后期的具体诊断和治疗。然而，

在疫情期间，医院利用心电实时监测系统监测医务人员的心脏健康状况。图为核桃医疗技术刘培女士

过去，医生在心电图检测方面压力很大，实际上延长了用户的诊断和治疗周期。核桃与罗湖医院集团达成合作，将心电监护穿戴式设备放在社区医疗中心，让患者可以直接在基层进行心电检测，出具专业水平的心电报告，用户可以带着报告直接去医院，从而缓解了一级医院心电监护水平的压力。

社会健康中心的病人使用胡桃木心电图可穿戴设备。图为核桃医疗技术公司的刘佩女士

现有的人工智能医疗技术基本上可以针对当前医疗体系的痛点提出有针对性的解决方案，而人工智能医疗与医疗改革的痛点是高度耦合的。

二。政策和法规下的业务模式需要时间来适应

根据前一部分的乐观趋势，人工智能医疗应该成为医院的标准产品，但事实并非如此。从目前的产业布局来看，JD.com依靠nlp技术积累和开发了一款客服机器人，并与四川华西第二医院达成合作；腾讯哀牢科技和虞舜光学科技共同开发了一种用于癌症辅助诊断和治疗的智能显微镜，目前已经进入临床试验阶段。

以上产品均处于试点布局阶段，部分医院通过项目合作积累了产品反馈。毫无疑问，人工智能医疗轨道确实处于初始阶段，但其背后的相关政策和法规也使得轨道商业模式需要更多时间来沉淀。

人工智能医疗相关产品属于国家管理的医疗器械，但医疗器械国家管理存在两种类型和三种类型的差异。中国2018年版《医疗器械分类目录》指出，人工智能仅辅助诊断，未给出诊断结论的属于二类申报范围。如果提出明确诊断建议的产品，将按照三类医疗器械进行管理。

目前，大多数人工智能医疗设备属于二级，但大多数企业试图申报三级设备的原因很简单。只有三种医疗设备有资格被医院收取检验费，而两种医疗设备产品只能以单一产品的形式商业化。

这意味着一些人工智能医疗不良评论属于大量的二级设备，由于其单一的收费模式，将使一些医院感到缺乏现实的激励，并拒绝采用它们。

此外，在现有的医疗采购模式中，医院已经形成了相对稳定的创收手段。尽管国家明令禁止“带药医疗”和“带设备医疗”,但实际工作流程中仍存在大量operable/きだよよきだよ0/房间，这也在一定程度上挤压了新兴产品的交易。

不同的产品类别创造了完全不同的商业模式。

事实上，不仅像智能相对论采访的舒坤、胡涛这样专注于ai医疗的公司面临着商业模式验证的问题，就连腾讯、阿里、平安这样的巨头，在ai医疗的研发和商业化方面，也更多地处于试点或产品申报审批阶段。

Ai医疗企业正在积极寻求申报三种类型的设备。去年2月，SFDA设备技术评估中心发布了《用于深度学习辅助决策的医疗设备软件评估要点》，表明监管层面的评估标准将很快得到明确。

总之，人工智能医疗产品的商业模式终于落地了。引入依赖于国家政策的关于人工智能产品管理的法律和法规，并进一步促进在国家一级采用新兴技术。

然而，疫情期间医疗资源的极度短缺以及人工智能医疗企业在特殊情景下的突出表现，也使得许多医疗系统在实践中真正触及到了人工智能医疗的作用。

刘培在接受采访时说:“去年，企业去医院找政府，但今年，特别是疫情爆发以来，形势逆转，大量政府机构和医疗机构开始积极寻求合作。”

新基础设施和疫情的双重影响将为整个人工智能医疗轨道带来好消息，但商业模式的形成需要时间。

第三，人工智能医疗的技术梯度扩散是商业模式验证的关键环节

北京大学公共管理学院的孙正义博士长期以来一直关注人工智能和社会建设的方向。他在一次采访中告诉《智能相对论》:

“目前，ai医疗保健的发展可以说是让各行各业的人都很期待，但是技术总是领先于系统。在新基础设施和人工智能医疗的共同推动下，中国的新医改极大地改善了医疗经验。它仍然依赖于政府、医疗系统和商业ai医疗企业来建立示范级项目的标准，其前景远比预期乐观。”。

技术梯度扩散模型；智能相对论映射

孙博士将标杆项目视为ai医疗进入实际产出阶段的关键环节，这是一个非常深刻的见解。“智能相对论”认为，在人工智能医疗技术从一线城市向全国医疗系统梯度扩散的过程中，制度环境是承上启下的关键环节。

经济学家熊彼特将技术创新的大规模模仿和使用视为技术扩散。后来的经济学家用技术扩散模型来理解技术扩散的过程，这是一种从R&D到商业化的关于技术的抽象思维。

对于人工智能医疗，它符合典型的“空梯度扩散”模型。这里所谓的“等级空区间”简单地遵循了从发达地区到一般地区再到不发达地区的扩散过程。

在这个过程中，低线城市的技术接受和政策创新成本高于一、二线城市，这意味着对于ai医疗企业来说，发达地区的项目突破很可能成为未来其他地区改革的动力，这与田峰教授的判断是一致的。

资料来源:蛋壳研究所

从上图可以看出，各地新的基础设施项目建设已经开始，出现了“政府主导+医疗体系+ai医疗企业”的模式。

这意味着，在过去，这是医疗企业单方面努力寻找医院的情况。但是，更重要的是，从统计情况来看，以医疗为重点建设新基础设施的省份并没有实现全覆盖，仍然集中在医疗资源稀缺的地区，如北上广，这也符合技术扩散的“空梯度模型”。

艾医疗是深化我国医疗改革的良药，但这种药需要盲目引进。

这种药显然是新基础设施建设背景下区域改革竞争中的制度环境控制，要求人工智能企业在现有大城市开展的项目中形成示范效应。只有这样，才能真正验证人工智能医疗的商业模式，时间可能会更快。

智能相对论:

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