快AI遇上慢医疗：下沉，拓维，潜入深海

编者按：本文来自微信公众号“CV智识”（ID：CVAI2019），作者余洋洋，编辑张丽娟，36氪经授权发布。

AI医疗的风，吹了三年。

风口过后，大家提起的反而都是扎堆影像，落地艰难，融资渐少而盈利仍未有期。

更加棘手的问题是，B端黄金不好挖，医疗生意更难做。

“确实费劲，” 健培科技创始人程国华向CV智识感叹道。创业初期，程国华一个人抱着服务器踏上从杭州发往新疆的火车，与当地医生同吃同住一个月，才勉强取得第一家医院客户的信任。

多家AI医疗公司创始人和投资人也向CV智识坦陈：AI医疗目前仍处在非常初期的发展阶段，国内各家AI公司，从讲故事到逐渐有产品落地，也不过经历了两到三年的时间；技术对于医院的升级改造，则是一个缓慢的过程，所需的时间超过十年甚至都不为过。

摧枯拉朽的AI医疗公司“快速度”背后，则是相对传统的医疗行业的“慢实践”。

做AI医疗，要一家一家打开医院的门，而由于信息孤岛等众多原因，要想打开一家医院的门并非易事。一位平安健康的人士告诉CV智识“正常来说一家医院都有200多个不同的系统，有的医院甚至会达到1000个，一家医院这么多系统，你要怎么做？”

长期关注医疗领域的道彤投资创始管理合伙人孙琦也告诉CV智识，医疗市场不具备互联网的高度开放性，互联网对传统行业的改造是可以说是摧枯拉朽的，但与此相对的，医疗的改造相对较慢。

快慢结合的故事显然没那么好讲。

创新者的游戏

AI医疗风起，是在三年前。

2016年是一个分水岭，由于资本关注，推想科技、森亿智能、深睿医疗，一批带资入场的AI医疗创业公司在这一年前后如雨后春笋般冒出来。

孙琦向CV智识回忆，第一次见到乔昕，是在2017年春节，恰逢北京十年来最大的一场雪。当时的乔昕还是西门子中国医疗事业部大中华区副总裁，和深睿另外两位联合创始人雷鸣、李一鸣直接在酒店大堂里和孙琦聊了一个半小时，几人一度达成共识。

作为已经投资了包括深睿医疗、兰丁医学、脑医生在内的多个AI医疗项目的道彤投资，孙琦看好深睿团队的实力，但也曾担心深睿入场时间过晚，而在下定决心投资之前犹疑再三。

“有一些赛道，如果说你晚了一年半，晚了两个轮次，其实基本上没机会再赶上去，除非前面的人花了时间走了弯路，所以当时其实也一直在考虑，但是最终还是没有放弃，行业竞争格局也还远远没有形成。”

与风口同步的，则是大家逐渐对行业认知的加深。健培科技程国华也对CV智识表示，自己创业的过程，就是坚持，从12年创业找不到客户，15年为了培育市场做了相关活动，直到16年上半年AlphaGo的围棋比赛，市场一下就培育开了。

森亿智能副总裁兼联合创始人马汉东告诉CV智识，AI在医疗行业大有可为，应用也不止在影像辅助上做判断，以先行者科大讯飞为例，其可能占了目前AI医疗NLP市场占了大部分，但在AI医疗市场，科大讯飞可能连1%都没占到。

随之而来的是，除了在创业赛道上对手激增，深睿这样的创业公司还面临着来自传统医疗巨头以及互联网巨头的竞争。相比创业公司，巨头们往往资金实力雄厚，或在医疗领域内经验、资源丰富。

CV智识采访多位行业内人士后了解到，在当下的AI医疗领域内，主要玩家可分为三类。

一类是以依图科技、推想科技、深睿医疗、健培科技、森亿智能等为代表的AI创业公司，一类则是以腾讯觅影、阿里健康、平安健康为代表的互联网公司，还有一类则是以西门子为代表的传统医疗器械提供商。

基于庞大的数据和流量，成立于2014年的平安好医生出发的时间比绝大多数踏着风口进来的AI医疗公司要早，并且已经构建出一套相对完整的互联网医疗产品体系，AI辅助在线问诊等技术则成为其产品体系中锦上添花的一部分。

一位接近平安健康的人士告诉CV智识，平安有将近2.1个亿的保险客户给它引流，数据量都是通过平安保险引流过来的，甚至平安健康的会计管理都是由集团把控，马明哲才是背后真正的操盘手。

既然平安健康们有数据、有流量，西门子们有设备、有系统，巨头们不无优势再做一个锦上添花的AI辅助诊断模块，那创业公司的机会在哪里？

对此，多位AI医疗领域创业者和投资人告诉CV智识，硬件厂商并不是他们的主要对手。绝大多数硬件设备厂商都不会选择自己做AI模块，因为不是核心战略，所以不会投入重兵布阵，恰恰相反，不少硬件厂商甚至会把这部分服务外包给AI公司来做。

在投身AI医疗创业前，程国华也做过互联网教育。“自带资源肯定会好一些，”在他看来，不受过往经验和资源的约束恰恰是创业公司最大的优势，“闯入一个全新的领域之后，我们会比较勇敢，会有一些比较创新的idea，不受经验、反礼的约束。”

“遇到很多新的领域，你原来的从业者他不一定能走出一条路，是因为他有很多经验，觉得这个不行，那个不行。”程国华认为，传统公司做AI医疗，风险看得比较多，创业公司则看未来更多，“砸得比较猛。”

“我觉得这些细微的区别，有时候往往会造成一个很大的力量上的区别，这个团队有没有强强大的这个意志力，有一些创新的想法就开始做。”

多数受访者与程国华的看法一致，巨头们或受困于对风险和投入产出比的考量，甚至将AI医疗相关的业务外包给创业公司，这仍是一场属于创新者、勇敢者的游戏。

B端生意难做，医疗更难做

2012年，程国华在西子湖畔创立了以医学影像技术为核心的AI医疗公司健培科技。

和多数在2016年之后带资入场、站在风口上的创业公司不同，程国华踏入AI医疗这个领域，已有7年时间。

“完完全全没有可借鉴的东西，我们需要很大的意志力，有一些想法就开始做，不受一些过往经验的限制，这是区别于其他公司的。”

先发者往往比后发者占据竞争优势，在任何一个创业赛道都是如此，但先发同样意味着走更多弯路，踩更多坑，甚至要用自己踩过的坑为后来者铺路。

程国华告诉CV智识，由于踏入这个领域的时间过早，没有任何经验可以借鉴，这成了创业过程中最大的困难，却也成就了更多的可能性。

创业第一年，程国华带领团队做出了一套辅助诊断的算法模型，最棘手的问题是找不到客户。“找不到客户怎么办，我们只好到处求人了，附近找不到就找全国，总归能找到吧？后来我们找到的第一个客户是在新疆。”程国华回忆起找到第一家医院客户的经历。

程国华的第一个客户——新疆察布查尔人民医院，是一家国境线上的基层医院，位于伊犁下属的察布查尔自治县，一座与哈萨克斯坦接壤的城市。

程国华一个人抱着服务器就踏上了从杭州发往乌鲁木齐的火车。“行李太重，坐不了飞机，我一个人抱着服务器上了火车，坐了好几天硬卧到乌鲁木齐，也是为了省钱，都舍不得多带一个人，一开始还没有收入，如果能够让团队多活一个月，就有生存的希望了。”

抵达医院后，程国华亲自调试，跟远在杭州的团队远程开会。怕打扰医生工作，他白天睡在医院给他搭的临时床铺上，晚上调试。一个多月的时间，程国华就住在医院里，和医生一起吃饭一起聊天，整个科室没有一个医生不认识的。

“真的就像一个工程师一样，客户也不知道我是一家公司的CEO，就知道我是工程师，叫我程工。”除了推进公司的产品，医生需要帮忙设计一个小程序，医院有什么设备要维修，也都叫程国华来帮忙。

“写一个排班的程序，写一个抽查的管理工具等等，给影像科室做了很多真正能解决他们痛点的工具，它能卖钱，同时我的AI辅助诊断系统的使用环境也搭好了，产品的迭代开发也开始顺起来了。”

程国华告诉CV智识，B端生意难做，医疗领域更是费劲，费了大功夫，才在医院轻轻撕开了一个落地的口子。

AI医疗生意难做，同样的情况出现在C端。上线三年，平安好医生的用户量依然不过三万。

“因为医疗是一个低频行为，疾病不经常发生，用户也就很难形成用我们APP的使用习惯，之前一直线上这个问题没法解决，只能行通过线下，我们现在在尝试一个一个地推。”

平安健康方面的人士告诉CV智识，因为线上一直无法跑通，他们甚至开始尝试通过线下“地推”的方式来增加用户量。

该人士告诉CV智识，平安好医生至今仍没有实现盈利，但他相信这个窗口期不会太长，也许是三年，也许是五年。

推想科技营销副总裁薛苏闽则表示，在落地过程中，确实有一些影响落地的因素存在，包括医生对AI的认知度问题、信息安全问题等等。但他认为这些问题并不是阻碍AI广泛应用的根本问题，通过跟医院的深入沟通、交流，最终都能解决。

“不同医生对AI的认知和接受度都会有不同。有些医生可能会认为AI会取代医生从而产生不信任，甚至排斥。当AI潜移默化的去缓解了医生的日常高压式工作，提升效率的同时也很好的做到了报告质控，医生对合作伙伴的认可会大幅度转变。”

推想也制定了信息安全与数据安全方案，“传输到我们AI系统的病人数据都经过脱敏处理，以确保病人的隐私不泄露；服务器也部署在医院内网，通过防火墙等多道安全策略防止外部的攻击。”

“总之，诸如此类问题，都可以通过研发、行业发展及医生意识的转变，最终得到解决。”

对于落地，推想在几年的摸索过程中形成了一套自己的看法。薛苏闽告诉CV智识，推想目前的产品发展思路为“一横一纵”，“纵”即围绕患者和疾病诊疗全流程中的医疗质控、病患随访、预后及健康管理，利用AI加速提效；“横”则是对不同病种如恶性肿瘤、心血管疾病、脑血管疾病、慢病等领域横向延伸。

而对于盈利阶段和盈利方式的规划，薛苏闽告诉CV智识，暂时不方便透露。

森亿智能则走了一条比较讨巧的路。马汉东表示，现在所有的AI影像公司，都在期待着正式的证书，但在此之前，森亿就已经向医院开始提供基于AI内核的产品，走的是软件售卖的方式，目前处于初步探索阶段。

市场再大，生意难做，不谈盈利，就先做好落地。

孙琦直言不讳地对CV智识表示，医院的To B市场比较分散，而且医院都有自己的自主权，不会所有医院一起依赖某一平台，而是会有自己的自我选择性。再加之AI医疗产品的成熟度需要时间，市场推进也需要市场，只有做到后面才会变成To C市场，速度才会加快。

“京东做了15年，才逐渐把自己的壁垒建立起来，技术要彻底地改变行业，过程是非常漫长的，毕竟这个跟O2O不一样，会带来整个产业链的不断演变，但相对的，在这个长期赛道中，大家不需要担心风口不在，急于盈利可以理解，但还是长期发展才能形成几家Top级的行业企业。”

机会在下沉，AI医疗进乡镇

北京市隆福医院内，自助取片机器与自助挂号机器一排排填满了门诊楼大厅。即便如此，前来取片的人流依然络绎不绝，人们偶尔甚至会在一排排机器面前排起长队，场面热闹，堪比机场取票。

同样的情况出现在协和、北医三院、北医六院等北京知名的三甲医院，一位北医三院工作人员向CV智识介绍到，“CT预约排队需要半个月到一个月的时间，但出片子挺快的，比如呼吸科可能只需要一两天的时间。让医生阅片的话你有两种选择，一是预约一个固定阅片的时间，二是拍完片子之后直接去找医生，片子不一定能出来，但是影像会传上(电脑)去。”

三甲医院依旧每天人满为患，但搭载自助取片、取报告等各式功能的自助机器已经帮助患者极大缩短了整体的就医流程，减少了不必要的等候时间。

不止大厅，医院的各个科室内也早已被各个AI公司的智能设备和系统塞满。最近两年，北医三院的各个科室内布满了越来越多来自平安医保科技、腾讯觅影、深睿医疗等AI医疗公司的智能设备，医生们使用这些公司提供的AI辅助诊断系统来帮助阅片。

拿到片子之后的第二天上午，刘烨来了一趟医院。“我一看前面还有五十多个人在等，人太多了，把我时间全浪费了，”刘烨向CV智识抱怨，“现在医生用辅助诊断设备，读个片子还在电脑上操作，我以为更快了，但我们等结果的时间反而更长了。”

多数就诊的患者告诉CV智识，目前并没有明显感受到人工智能技术给整个就医过程带来的改变，相反，在医生阅片环节，等片子所需的时间反而因为计算机辅助阅片拉得更长了。

但他们同样表达了对技术帮助改善就医体验的乐观态度，在刘烨看来，智能化是这个时代的趋势，从前一系列需要在线下操作的流程被简化、转移到线上，的的确确为就医剩下了不少麻烦。

问题是，AI医疗公司落地医院千万家，到底要选择哪一家？

森亿智能毫不犹豫地选了三甲医院。“到现在为止，我们的客户基本都是大型三甲医院，除了一些战略级别的医院，全部是以售卖的方式在做，我们一般来讲是不做基层医院的，至少目前推下来几十家三甲医院效果还不错。”

森亿智能的客户基本都是大型三甲医院。在三甲医院和基层医院之间，目前还有不小的鸿沟。对此马汉东表示：“在三甲医院把产品打磨好，无缝下沿，这件事其实没那么简单。三甲医院的数据在基层医院是否适用，如何跟乡镇卫生院合作，难度远超想象。”

但更多的创业者和投资人告诉CV智识，“AI医疗真正的机会不在三甲，而在基层。”在投资人孙琦看来，AI医疗在初期一定是从基层开始落地，“在基层做政府采购、两癌筛查的市场体量还是很大。”

“早期的科研一定是与三甲医院合作完成的，你要把最靠谱的最优质的数据拿过来，让最好的医生来给你做数据标注，这样拿出的产品才能往下去覆盖，触及基层医院去。”

孙琦告诉CV智识，在落地过程中，三甲和基层医院因为实力悬殊而呈现出不同的角色分工，在绝大多数情况下，三甲医院负责研究，基层医院则推进落地。

有一段时间健培一直以做三级医院为主，但在大医院做了一段时间之后，程国华发现，大医院对AI技术的依赖并不是那么强，首先是医院本身的人员配备比较充足，不大缺医生资源，其次对AI产品的综合性能要求也比较高。

“这几个情况加起来，做大医院实际上比较困难，我们就又把眼光投入到基层医疗。”程国华告诉CV智识，“大医院我们还在合作，但商业化的一些尝试，反而在基层找到了应用。”

“最基层的，比方说乡镇卫生院、社区服务中心，X光拍出来之后缺少医生来写报告，往往会把这个报告远程让这个县里的人民医院来出。有了AI的辅助，就能很好的把这个gap弥补上。我们通过影像大数据分析来出一个报告，既减轻了一生的负担，也能够解决基层医疗机构医疗资源不均衡的情况，这是一个很好的应用。”

“单个基层医院的业务肯定是比较少的，所以我们一定要把它连起来。”通过把基层和大医院串联起来，程国华往往拿到的都是一个片区一个片区的单子。

“我们基本上是一片一片地去做，人工智能辅助诊断的诊断云，同时还对接了公司的影像云，这意味着一个个散落在各地的基层医疗机构，首先能够通过影像云被全部连接起来，连起来之后又可以连上诊断云来做远程诊断，就形成了一个完整的、系统的医联体。”

基层片区落地的模式甚至让健培实现了一些微薄的盈利，“2015年左右我们就慢慢开始有收入了，16、17年慢慢能赚到钱了，实现了盈亏平衡，甚至开始有一些盈利了。”

平安好医生同样将目光放到基层，“社区卫生中心这一块，平安的一分钟诊所，这个硬件设备三年的服务费不过五万三千块钱，一天的费用不到十块钱，极大降低了基层的医疗费用。”

“你面对的也不是医生，一个显示器就够了，一分钟诊所把社区诊所里的检测设备数据打通，通过远程设备大夫就能看得见你的就医数据，然后给你提一些合理化建议；从另一方面来说这也是针对社区医生的，短期内他没有办法达到三甲的水平，但通过数据的辅助，他可以做到一些。”

在平安健康方面的人士看来，AI医疗落地基层，除了能赚到钱，也是一项利国利民的好事。

这与推想科技的创始人陈宽不谋而合。

“有很多人好奇，为什么在在众多行业中，推想科技偏偏选择了医学这个严监管高门槛的技术密集型行业。医疗是一个与我们每个人息息相关的行业，医疗行业的任何进步对民生都有着重大的意义。”推想科技创始人兼CEO陈宽告诉CV智识，他想用AI技术拥抱医疗行业，更好地支持到老百姓的生活。

不过，AI医疗公司的创始人们想用技术降低老百姓的就医难度，但改变所需的时间，可能比他们此前预想的更加漫长。

万事开头难

在多位创业者和投资人看来，由于体制、政策、信息孤岛等等方面的限制，AI医疗落地过程缓慢，所需的时间甚至不止十年，但刚需在、痛点在，市场容量也足够大。虽然风口已然起来了三年，但这个行业仍然处于刚刚起步的阶段，有耐心，沉住气，才能等来朝阳。

“万事开头难，你一开始去打通这个渠道，摸出一款产品来可能慢一些，当有三款五款以后，这个真的就跑起来就快了，其实说快也就快，但是前提是你得相信会有这些变化，对吧？”作为投资人，孙琦相信，假以时日，AI医疗的落地可以像滚雪球一样越滚越大。

“就跟做电商一样，最早你怎么可能一上来就卖汽车卖房子对吧？所有改造都是由浅入深由易入难的，AI也是一样。”

“市场的容量还是很大的，只不过说是这个落地的过程比较缓慢。”程国华则认为，落地的艰难并不妨碍这个市场的容量、刚需和痛点的存在。

AI到底能从何种程度改造医疗行业，还没有创业者和投资人能够给出一个肯定的说法，但有一点是一致的：先到医院里去，先把事情做起来，毕竟，万事开头难。

一个不那么友好的信号是，今年资本市场对于AI医疗的热情，已经开始消褪。CVSource投中数据显示，AI医疗领域的投资事件在2017年一度达到顶峰之后，在2018年开始下滑。今年上半年甚至不足五十起，逐渐回落到与三年前热度尚未起来时旗鼓相当的水平。

融资渐少而盈利未有期，AI医疗亟需探索出一条可持续的商业化之路。

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