医疗人工智能闭门会学习笔记

有幸应江湖闻名已久的互联网调研 + 撮合公司——“独角兽工作室”的邀请，在周末参加了一次关于医疗人工智能的闭门讨论会，收获良多，今天整理思绪把学习笔记用清单形式写下来，以飨各位读者。

1． 医疗人工智能目前已经不是单纯流于想象或者设计中的东西了，已经开始深入到医疗的各个方面。

2． 从目前的调研数据来看，医疗人工智能在图像识别判断（眼底摄片、肺部 CT 、头颅 MRI 、病理阅片等）方面已有陆陆续续很多文章发表，并且一致提示 AI 读片在准确性方面已经开始超越人类。

3． 医疗人工智能在辅助决策方面目前似乎大家都以 IBM Watson 为标杆，不过就引入国内的应用来看， Watson 仅能在少数几个肿瘤方面为人类提供诊断和治疗辅助决策，在很多人看来 Watson 依然只是在文献证据整理和搜索方面为我们提供便利。

4． 目前国内很多医疗人工智能创业项目纷纷选择与医院、研究所、大学等进行科研合作的道路，很多人看来至少目前医疗 AI 还是一件 2B 的生意，不过由于众所周知的原因，体制内的 B 为 AI 项目主动付费的意愿不高，绝大多数创业公司的收入来自于科研合作经费，难以形成持续性付费收入。

5． 目前在医疗 AI 整个产业链中，大多数看到的是“上游波涛汹涌，下游风平浪静”，在具体使用医疗 AI 的用户中基本没有看到成熟的应用案例。

6． 多数投资人、创业者、调研机构以及用户都认为医疗 AI 目前一方面需要密切深入医院获取数据完善算法以迭代发展，另一方面需要进一步积累证据以证明其在辅助诊治的敏感性、特异性方面优于人类，并且对于医疗过程是安全的。

7． 本大叔越来越感觉 AI 是一种底层应用，就和我们平时使用的水电煤，医院用的 HIS 一样，在此基础上构建起新的医疗业务将是未来新医疗的主体。

8． 目前接触到的医疗 AI 项目绝大多数都在使用场景的层面较劲，毕竟大家都希望 AI 能够赶快得到医学界的应用和认同，不过本大叔感觉其中很多的场景虽不能说是虚构臆想，但对于 AI 的真正推广应用而言有些“倒果为因”，比如说本大叔听到最多的医疗机构愿意使用