內(nèi)容來(lái)源：2019年5月24日，在投資界沙龍-尋找醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的投資新機(jī)遇上，高特佳投資集團(tuán)投資研究部執(zhí)行合伙人，武漢大學(xué)生物化學(xué)與分子生物學(xué)，博士張鵬先生進(jìn)行了以“AI醫(yī)療的投資未來(lái)”為主題的精彩分享。鯨活動(dòng)作為媒體支持，全程圖文+視頻+照片直播。

主講人：張鵬

整理：許樂(lè)峰

　　據(jù)公開(kāi)媒體報(bào)道，國(guó)務(wù)院、發(fā)改委、全國(guó)人大、工信部、政治局都曾下達(dá)政策文件支持AI產(chǎn)業(yè)，包括《“十三五”國(guó)家科技創(chuàng)新規(guī)劃》、《中國(guó)制造2025》、十九大報(bào)告等，當(dāng)人們對(duì)這些政策進(jìn)行解讀時(shí)，卻發(fā)現(xiàn)相應(yīng)的焦點(diǎn)都落實(shí)在AI醫(yī)療產(chǎn)業(yè)中。

　　目前來(lái)講，AI在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景主要有五類(lèi)：智能影像識(shí)別、醫(yī)療機(jī)器人、智能診療、智能藥物研發(fā)、智能健康管理。但AI在醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用上，大多仍是在醫(yī)療影像學(xué)的方面。但傳統(tǒng)醫(yī)療行業(yè)仍然處在一個(gè)診療標(biāo)準(zhǔn)化，病患信息化的過(guò)程中，在這個(gè)過(guò)程中逐步引入AI輔助醫(yī)療行業(yè)發(fā)展，挑戰(zhàn)仍然不小。

　　應(yīng)用場(chǎng)景：AI+醫(yī)療 注定不平凡

　　概括來(lái)說(shuō)，AI在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景主要有五類(lèi)：智能影像識(shí)別、醫(yī)療機(jī)器人、智能診療、智能藥物研發(fā)、智能健康管理。

　　目前，AI在醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用，大多仍是在醫(yī)療影像學(xué)的方面。武漢大學(xué)生物化學(xué)與分子生物學(xué)博士張鵬先生認(rèn)為，醫(yī)療診斷過(guò)程大多以人的判斷為基礎(chǔ)，是一個(gè)高度非標(biāo)化的行業(yè)，影像學(xué)僅起到輔助診療的作用，很難成為一個(gè)確診的工具。

　　由于影像設(shè)備及分析程序的有效性并不能直接由其確診病人的數(shù)量來(lái)考核，而是在長(zhǎng)期輔助醫(yī)師的判斷下實(shí)現(xiàn)價(jià)值。

　　因而該行業(yè)的定價(jià)權(quán)并不在于市場(chǎng)需求終端，而是直接依據(jù)技術(shù)供給側(cè)的生產(chǎn)定價(jià)，沒(méi)有形成市場(chǎng)化迭代閉環(huán)，因此我們很難確認(rèn)AI系統(tǒng)與設(shè)備的有效性。

　　對(duì)于像這樣非明確的價(jià)值和定價(jià)過(guò)程來(lái)說(shuō)，是很難做出投資和估值評(píng)估的。

　　醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈條相對(duì)較長(zhǎng)，不僅是研發(fā)到通過(guò)認(rèn)證上市的過(guò)程長(zhǎng)，對(duì)于每個(gè)病例自身所經(jīng)歷的初步診斷、會(huì)診、確診、治療用藥也是一個(gè)長(zhǎng)期且非標(biāo)的過(guò)程。

　　所以，張鵬先生認(rèn)為，如果一家外行企業(yè)要轉(zhuǎn)行做醫(yī)療的時(shí)候，應(yīng)該要深刻理解AI醫(yī)療是在做什么，是取代醫(yī)生還是幫助醫(yī)生。

　　臨床使用：AI影像輔診應(yīng)用 低成本高效率

　　大家應(yīng)該知道，國(guó)內(nèi)放射科醫(yī)生資源奇缺，看X光片的速度也非常慢，看一張X光片要八九個(gè)小時(shí)，導(dǎo)致專(zhuān)業(yè)的放射科醫(yī)生非常忙，費(fèi)用也很高?；谟跋竦?/span>AI輔診解決的就是這方面的問(wèn)題。

　　據(jù)統(tǒng)計(jì)，在2018年第一季度的時(shí)候，市場(chǎng)上大概只有40家稍微有名氣的公司在做基于影像的輔診，到了2019年，達(dá)到一定規(guī)模的企業(yè)已經(jīng)翻倍，達(dá)到了100家左右，熱度非常高。而政策的監(jiān)管也發(fā)生了一些變化，原先是中檢院在做影像輔診的標(biāo)準(zhǔn)注冊(cè)，對(duì)AI影像輔診產(chǎn)品的注冊(cè)和落地進(jìn)行培訓(xùn)，但到了2019年一季度這件工作就轉(zhuǎn)到信通院了。

　　此外，基于產(chǎn)業(yè)的巨大財(cái)富空間，影像輔診賽道的玩家也是多種多樣，其中騰訊、百度、阿里也試圖涉足這個(gè)領(lǐng)域，頭部企業(yè)主要有騰訊覓影、聯(lián)影智能、體速科技、12Siama和上工醫(yī)信。

　　據(jù)公開(kāi)資料查詢數(shù)據(jù)顯示，騰訊覓影是騰訊旗下的公司，主做食管癌、肺癌、糖網(wǎng)、乳腺癌等方面的影像輔診產(chǎn)品。去年4月份的時(shí)候，騰訊宣稱(chēng)招納了400名博士搞研發(fā)，但是慢慢的沒(méi)有了動(dòng)靜，里面很多人員流到了其他的AI影像輔診公司。騰訊想聯(lián)通萬(wàn)物，而做影像的輔診需要核心數(shù)據(jù)和AI算法，對(duì)于騰訊這種社交平臺(tái)企業(yè)來(lái)說(shuō)，它本質(zhì)上不太愿意把數(shù)據(jù)和算法放到平臺(tái)上，所以騰訊覓影的失敗是有原因的。

　　此外，AI影像輔診主要是基于單病種圖像標(biāo)注形成的模型，與臨床使用場(chǎng)景的匹配度有待提高，類(lèi)似于肺CT、肺結(jié)節(jié)的診斷，還有就是糖網(wǎng)篩查等等，產(chǎn)品性能自報(bào)與檢測(cè)數(shù)據(jù)不符，魯棒性有待提高。所以在2019年，很多AI影像輔診公司都想開(kāi)了，愿意從單產(chǎn)品到全產(chǎn)品覆蓋。另外AI影像輔診產(chǎn)品獲證緩慢，沒(méi)有辦法實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。

應(yīng)用前景：AI+分子生物學(xué)及基因研究

　　在包括傳統(tǒng)醫(yī)療、大健康、生物醫(yī)藥、生命科學(xué)四個(gè)方向上，張鵬博士還看好AI在生命科學(xué)中的未來(lái)應(yīng)用前景，包括分子生物學(xué)及基因研究。

　　2018年1月，比爾·蓋茨提出關(guān)于微生物組的研究是推動(dòng)人類(lèi)醫(yī)療發(fā)展的重要方向。人類(lèi)當(dāng)前已經(jīng)可以通過(guò)分析微生物組基因的分布情況獲知很多疾病的早期特異性，因而進(jìn)一步將成為病癥早期篩查的利器。

　　該方向是大數(shù)據(jù)與AI在基因分析應(yīng)用上的代表方式，相對(duì)簡(jiǎn)單而可行。

　　張鵬博士認(rèn)為，AI在分子生物學(xué)及基因研究方面，其應(yīng)用可以劃分為宏觀、中觀、微觀三個(gè)層次：

　　當(dāng)前科學(xué)家常通過(guò)菌群基因的研究來(lái)分析早期病癥問(wèn)題。由于每個(gè)人體內(nèi)有幾十萬(wàn)億個(gè)細(xì)胞和上百萬(wàn)億個(gè)細(xì)菌，因而菌群是否正常分布代表了其人體機(jī)能正常和非正常運(yùn)作的分界限。也就是說(shuō)，對(duì)于某些病癥而言，患者的菌群分布與正常健康人群會(huì)有不同。

　　基因檢測(cè)通過(guò)智能化數(shù)據(jù)分析，能獲得較為有效的結(jié)果。通過(guò)局部組織的菌群基因(特別是腸道菌群基因)的分析，可分辨出很多病癥早期的特異性。這正是數(shù)據(jù)化分析、AI分析可以定義為數(shù)據(jù)與AI在宏觀層面上的應(yīng)用。

　　分析人體內(nèi)部自身的基因變化情況，例如包括組織內(nèi)部RNA、脫落DNA，以及細(xì)胞外泌體中的基因等，配合抗體的對(duì)應(yīng)分析，可以更精準(zhǔn)地定位病癥的發(fā)生狀況與所處的階段。

　　比如，人體是否出現(xiàn)腫瘤，是良性還是惡性的，我們可以通過(guò)大量的上述基因分析，與正常人的基因進(jìn)行對(duì)比，以捕捉非正常的基因片段來(lái)進(jìn)行深入判斷。這一過(guò)程可以稱(chēng)作是AI在生物物理學(xué)的中觀分析。

　　明顯趨勢(shì)：AI+醫(yī)療產(chǎn)業(yè) 改變的革新

　　近兩年來(lái)生物醫(yī)藥行業(yè)出現(xiàn)一個(gè)有意思的明顯趨勢(shì)，越來(lái)越多從事生命科學(xué)研究的人才來(lái)自于AI醫(yī)療行業(yè)轉(zhuǎn)型，這其中其實(shí)有著重要的相關(guān)性原因。

　　基因是人的代碼，其實(shí)它和計(jì)算機(jī)的代碼非常相似。近年來(lái)，我們對(duì)基因病、癌癥腫瘤、病毒病的治療，越來(lái)越多是通過(guò)基因的修正和增補(bǔ)的方式，這個(gè)過(guò)程很像程序員修改計(jì)算機(jī)代碼。這是一場(chǎng)將給醫(yī)療行業(yè)帶來(lái)翻天覆地改變的革新。

　　雖然很多精準(zhǔn)治療在當(dāng)前還并不足夠精準(zhǔn)，病癥只是表面上被治療，但還有很多副作用，原因在于“修改代碼的過(guò)程”不夠精細(xì)。

　　精準(zhǔn)治療除去基因工程之外，分子靶向藥是一個(gè)相對(duì)更加成熟的方向。很多治療癌癥的分子靶向藥在基因治療之前就出現(xiàn)了，近兩年出現(xiàn)的PD-1抑制劑，是癌癥治療非常重要的小分子靶向藥療法，它通過(guò)刺激免疫細(xì)胞受體發(fā)生變化，使其產(chǎn)生應(yīng)有的癌癥抗體。

　　這是分子生物學(xué)應(yīng)用的重要突破，該方法也于2018年9月首次通過(guò)了CFDA的認(rèn)證。分子靶向藥同基因療法一樣，都是分子生物學(xué)在醫(yī)療中的重要應(yīng)用，是精準(zhǔn)治療的重要形式。

　　這就好比以前我們看到一個(gè)壞人，需要扔一個(gè)炸彈炸毀一片，造成很大的損失；現(xiàn)在我們看到壞人，派出一個(gè)狙擊手，精準(zhǔn)狙擊，這就是精準(zhǔn)治療。

　　精準(zhǔn)治療在生物醫(yī)藥的發(fā)展上前景光明，但仍處于初級(jí)階段。在選擇醫(yī)療項(xiàng)目時(shí)，星瀚資本會(huì)先參考國(guó)內(nèi)外前沿的醫(yī)學(xué)方法論，然后再?gòu)姆椒ㄕ撓麓怪钡膽?yīng)用方向、具體技術(shù)與實(shí)現(xiàn)方式等篩選投資項(xiàng)目。

　　自從出現(xiàn)CIK、PD-1、PD-L1、CAR-T、TCR-T巨噬細(xì)胞療法、IPS療法、AADC療法等各類(lèi)型方法論后，國(guó)內(nèi)也有很多機(jī)構(gòu)都在做相應(yīng)的垂直方向研究。

　　投資價(jià)值：掘金AI醫(yī)療 價(jià)值可期

　　張鵬博士表示：“政策是創(chuàng)新浪潮的大閘門(mén)，鼓勵(lì)創(chuàng)新行業(yè)良性發(fā)展，把握政策尺度是關(guān)鍵。閘門(mén)開(kāi)得過(guò)大，企業(yè)蜂擁而入，大水漫灌，行業(yè)澇死；閘門(mén)關(guān)得太緊，資源不足滴水不漏，行業(yè)旱死。 “

　　醫(yī)療行業(yè)的創(chuàng)業(yè)者要看清自己的競(jìng)爭(zhēng)力和方向，在AI影像診斷領(lǐng)域，算法、算力和優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)都很重要。有的企業(yè)覺(jué)得自己算法很牛，有國(guó)外頂級(jí)的AI專(zhuān)家背書(shū)，也有企業(yè)說(shuō)我有銀河一號(hào)超算，算力特別強(qiáng)，這些都不是關(guān)鍵。優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)才是核心，哪家企業(yè)在這方面做得越好，未來(lái)的可投資性越高。

　　AI影像診斷領(lǐng)域目前的市場(chǎng)格局其實(shí)還是在跑馬圈地，企業(yè)的估值普遍虛高，我們需要從商業(yè)的角度考慮問(wèn)題，到底誰(shuí)來(lái)付費(fèi)，是面向設(shè)備企業(yè)付費(fèi)，面向C端客戶付費(fèi)，還是面向藥企端付費(fèi)？這是AI影像輔診這個(gè)賽道中的企業(yè)非常關(guān)注的一點(diǎn)。

　　整個(gè)醫(yī)療行業(yè)還在繼續(xù)往前走，政策的發(fā)展也好，行業(yè)的規(guī)劃也好，包括健康醫(yī)療與AI的結(jié)合都在往前走。在未來(lái)，AI醫(yī)療確實(shí)能夠給整個(gè)醫(yī)療行業(yè)帶來(lái)比較深刻的變化，但是這一天將以什么樣的方式到來(lái)，由哪幾家來(lái)主導(dǎo)這個(gè)行業(yè)，國(guó)內(nèi)政策或者投資機(jī)構(gòu)一定會(huì)甄別出有效的方向。