本文转载自药明康德“创鉴汇”微信公众号
当前，运用人工智能（artificial intelligence, AI）从医疗健康数据，特别是基因组学和医学影像数据中获取新见解是一个风头正劲的创新领域。科技的进步和创新的出现虽然令人非常兴奋，但是这一领域的初创公司仍然需要面对“如何通过AI赚钱”这个基本的商业问题。
医疗健康公司怎样使用AI降低医疗健康成本？最终它们如何获得政府监管机构、保险公司、医生和患者的认可？日前，美国圣地亚哥科技与生命科学届的精英们聚集在一起，对AI在医疗科技领域的机遇和挑战进行了讨论。
（图片来源：Huffington Post）
与会者的共识是在医疗健康领域使用机器学习（machine learning）和相关技术还处于初级阶段，现在还很难预测这些创新的未来走向。不过不容置疑的是，一场医疗健康领域的革命性变革即将来临，从包括小型初创公司到如IBM和GE这样的巨头在内的多家科技公司都角逐在这一新兴领域中的一席之地。
圣地亚哥是全美生物技术中心之一，自然对AI在医疗健康领域的应用也有着浓厚的兴趣。该地区拥有成熟的生命科学产业，并且是Illumina 和塞默飞世尔科技 （Thermo Fisher Scientific）公司两大测序巨头的大本营。圣地亚哥的HNC软件公司在神经网络 （neural networking)）技术方面也拥有专长。它为金融行业开发的分析软件被FICO公司用于预测信用卡作弊等功用。
“对想要在生命科学领域应用机器学习技术创新的初创公司来说，有没有一个成熟的商业模式可以采用？”这个问题是与会专家们讨论的第一个问题。
对于加州电信与信息技术研究所（California Institute for Telecommunications and Information Technology）主任Larry Smarr教授来说，第一个进入他脑海的商业模式是Illumina公司的商业模式。Illumina公司是DNA测序技术的先驱。如今，该公司在分析基因组数据方面也占据了领先的位置。
（图片来源：Illumina官网）
“它们运用云计算来分析人类基因组数据的商业模式已经颇具规模，”Smarr 博士说：“在如今数据量指数性上升的情况下，如果你不使用特定算法，根本无法从中获取任何对医疗健康有用的信息，在基因组学和微生物组学方面尤其如此。”
Illumina可以从基因组研究中心、临床研究组织、科研单位、生物技术和制药公司中发现需要测序和数据分析服务的客户。但是这种商业模式能够被复制么？如果有一个初创公司的商业模式是基于分析微生物组学的数据，那么这个公司应该是个什么样子呢？
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肠道微生物（图片来源：Oregon State University）
对于加州大学圣地亚哥分校（UCSD）的Rob Knight博士来说，单纯帮助人们了解微生物组学数据很难成为一种成功的商业模式。Rob Knight博士是UCSD微生物组创新中心主任和美国肠道项目（American Gut Project）的联合创始人之一。这一项目已经收集了1万6千个粪便样本，力图通过分析微生物组信息来帮助科学家们更好地了解微生物在人类健康方面的作用。
他说：“我认为我们需要的是将微生物组数据分析推进到实时状态，并且开发出一种基于微生物组信息的用户界面，它能够让用户在弹指之间就能够知道你刚才吃的那片面包对你的健康有好处还是有坏处。”
总部在以色列特拉维夫（Tel Aviv）的Nutrino公司正在采用与Knight博士描述的商业模式类似的策略。该公司致力于开发一种移动App和数据平台，它能够帮助用户了解他们吃下的食物对个人新陈代谢的影响。
“我们还能够实时给你关于食物对血糖水平影响的指导，”圣地亚哥的DexCom公司数据部的高级副总裁Annika Jimenez女士说。DexCom公司专精于使用持续血糖监测技术来帮助控制糖尿病。
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医疗健康领域运营AI技术的初创公司（图片来源：CB Insights）
