因疫情的影響，AI技術在新藥研發、輔助診斷等領域的突出作用受到廣泛關注，AI醫療的前景愈發受到期待。
日前從艾瑞的《2020年中國AI+醫療行業研究報告》中我們看到，中國AI+醫療進入快速成長階段，著力於探索更多應用場景。百度靈醫智惠、科大訊飛、醫渡雲等企業的AI+醫療模式進一步落地，推動輔助檢查、CDSS等眾多應用走向成熟。其中，百度靈醫智惠基於強大AI研發能力與醫療知識圖譜以及更加全面的場景覆蓋，在AI+核心醫療領域綜合實力已處於全面領先地位。從百度靈醫智惠系列產品與解決方案在基層醫療的應用，已能看到雲智一體化模式破局AI醫療的潛力。
從中我們或可以窺探AI醫療在2020年的走勢與應用，以及未來商業化演變趨勢，AI醫療市場格局也在醞釀微妙變局。
01 窺探AI醫療發展軌跡，爆發節點即將到來
從整個AI醫療的發展軌跡來看，早在2015年之前，國外就已經在研究AI在臨床知識庫外的應用，彼時國內AI醫療發展相對緩慢，2015年之後，國內CDSS產品走向成熟，AI影像快速發展。
2018年是「醫療AI」落地之年，智慧病案等新產品相繼面世。艾瑞數據顯示，到了2019年，AI醫療進一步發展，市場規模超過20億元，同比增速高達93.9%，進入快速成長期。
而在2020年，因疫情影響，AI在輔助診斷、新藥開發、AI+影像、AI+病理等核心醫療環節大展拳腳。AI醫療正在迎來拐點破局之年。
之所以說2020年是AI醫療的破局拐點之年，是因為無論從與需求端與供給端以及政策方向來看，都有了新的變化。
從需求端看：在我國，人口老齡化與慢病在增長，但是城鄉醫療資源供需嚴重失衡以及地域分配不均等問題大量存在，隨著AI在疫情中的應用，造就了醫療行業對AI的巨大需求。
從付費意願看：居民對於醫療的付費意願不斷提升。根據艾瑞報告的數據顯示，2018年中國衛生總費用達到近6萬億元，約為2010年的三倍，城鄉居民醫療保障支出佔總消費性支出的比例均有所上升。
艾瑞認為，未來AI不僅能幫助醫院及藥企的管理與研發，而且能幫助基層醫療機構提升醫療水平。
從供給端來看：當前國內基層與醫院、城市與鄉村，醫療技術水平仍有較大差距。艾瑞報告認為，未來AI+醫療通過向鄉村醫療衛生機構提供標準化的產品，能一定程度上彌補城鄉間的醫療資源差距。
從政策方向來看，國家近年來開始試推行基於DRGs及DIP的醫保支付制度，這給醫療行業的智能化智慧病案系統的應用帶來了新的契機。艾瑞認為，AI+醫療中的CDSS或智慧病案產品能有效支撐DRGs及DIP制度的推廣與應用。
02 AI醫療痛點猶存，誰來破局？
儘管在市場需求與政策方向等層面存在利好，但AI+醫療痛點猶存。
首先我們知道，當前AI+醫療發展的推動力是為了滿足醫療行業的剛性需求，但受過往醫療資源分布不均、醫療機構間信息孤立等影響，AI+醫療在未來實現數據的安全與高質量及共享應用，打通數據壁壘成為關鍵。
其次是，AI醫療目前已經進入深水區，但AI醫療發展路徑的一個明顯趨勢是：眾多的研發還是集中在三級醫院，AI醫療的城鄉不平衡的矛盾仍在。因此，基於醫學影像、輔助診斷的CDSS、結構化電子病歷、以及智能隨訪等AI產品在基層醫療的社會價值更大，應用場景更多。
當前國內有大量在基層醫療機構工作的醫務人員，基層醫院的算法與技術與大城市相比仍有較大差距，也存在專業醫療設備與人才缺失的難題，對於中國的醫療行業來說，最迫切的事實際上是提升基層醫療的能力，這無疑也是AI+醫療的一個重要破局方向。對於基層醫療來說，它們迫切需要藉助巨頭的AI能力來提升自身的能力，降低對醫療專業人才依賴——但是巨頭的AI算力要持續的落地醫療產業，賦能診斷及治療全過程，也並不容易。
放到人工智慧產業中來看，雲與AI捆綁已成趨勢。在全球範圍內，亞馬遜AWS、微軟Azure、IBM、谷歌雲等競爭加劇，在國內，雲計算同樣成為百度、阿里、華為等巨頭輸出 AI 能力的重要通道。雲計算可能是獲取AI能力與算力最快捷的方式。
而已經打造出「雲智一體」競爭力的百度智能雲，可能會是AI+醫療領域那個破局的贏家——從目前來看，百度智能雲結合雲+AI技術，基於領先AI技術打造的 「百度靈醫智惠」，以循證醫學為基礎，已在持續賦能提升基層醫療水平。
03 為什麼是百度？
領先的AI實力是賦能基層醫療的基礎。從AI技術實力來看，根據IDC發布《中國人工智慧雲服務市場研究報告(2020H1)》，百度智能雲連續三次在AI Cloud市場排名第一。其中，百度智能雲在人體識別、圖像視頻、NLP(自然語言處理)等領域市場份額第一，用戶認知度最高。
事實上，百度在業務上率先推進了AI-Naitve服務架構。在今年，為了更好的推進雲智一體化布局，百度智能雲業務架構也進行了調整：
百度智能雲底層是百度大腦，包括基礎層、感知層、認知層和安全服務；中間在基礎雲平臺上加入了兩個中臺：AI 中臺和知識中臺。所謂"知識中臺" 是基於百度多年積累的知識圖譜、自然語言處理、多模態語義理解等知識賦能平臺；上層是面向智慧金融、智慧醫療和智慧城市等行業解決方案。
AI+醫療產業鏈在技術層，算法、框架層面需要長期的投入與研發來攻克。但在底層技術能力、算法與框架上，卻是百度智能雲的底層優勢，它可以面向各行各業規模化輸出AI能力，這決定了百度智能雲切入到智慧醫療賽道，既具備醫療深度合作能力又有強大AI研發能力，可以在應用層更好的觸達醫療服務場景。
事實上，當前百度靈醫智惠基於百度智能雲專業、權威的循證醫學知識體系，圍繞篩查、診療診斷、管理三個環節研發了系列產品與解決方案，已經在快速落地。
首先在AI+醫療的技術場景賦能層面，基於百度大腦6.0，醫療AI中臺和知識中臺，百度靈醫智惠已推出五大解決方案：包括臨床輔助決策系統（CDSS）、眼底影像分析系統、醫療大數據解決方案、智能診前助手、慢病管理，這一系列智慧醫療產品和應用在基層醫療快速落地。
其中，智能診前助手已服務於公眾劇增的醫療諮詢，精準匹配醫生與患者。而慢病管理服務，可實現診前導診、疾病預判，診後用藥提醒等閉環服務。「靈醫智惠」已經服務300+家醫院和1500+家基層醫療機構。
其次，AI醫療不能忽略的一個能力是醫學知識體系的構建。多年來的積累，醫學自然語言處理技術和知識圖譜技術奠定了百度AI醫療的基礎。我們知道，百度靈醫智惠臨床輔助決策系統CDSS以及眼底影像分析系統是面向基層醫療機構的重要診中產品。《麻省理工科技評論》(MIT Technology Review)發布《AI醫療：亞洲的發展空間、能力和主動健康的未來》中，就重點介紹了百度CDSS有效提升了北京平谷區社區醫院醫療服務能力。它能提供可解釋的建議，輔助醫生完成診斷、治療方案等臨床決策。
而百度CDSS的可解釋性就是建立在醫學自然語言處理（NLP）和知識圖譜（KG）技術之上，自然語言處理技術能自動識別病歷和醫學文獻中的實體以及實體之間的關係，它可以有效幫助醫生做出判斷，並讓CDSS持續跟進患者病程。日前，CDSS已在中國18個省市自治區超過1000家醫療機構落地，而眼底影像分析系統已覆蓋數百家醫療機構，日均輔助近3000人完成糖尿病視網膜病變等眼部疾病的科學早期篩查。
目前，通過專業的醫學知識圖譜、醫療大數據，百度與幾十家三甲醫院的醫生緊密合作。可以看出，領先的AI技術與醫學知識體系是成功賦能基層醫療的重要條件。
此外，百度靈醫智惠還在不斷覆蓋核心醫療場景，據公開信息顯示，百度靈醫智惠的產品已在27個省市自治區、300家醫院、1500家基層醫療機構上線，服務數萬名醫生，人次達到2500萬。百度本身就擁有B端與C端資源，當前在不斷開拓G端市場，不斷擴大醫療覆蓋場景。
根據艾瑞的報告總結，對於AI+醫療類公司而言，綜合技術能力主要體現在覆蓋醫療場景的廣度與對醫療垂直及細分領域研究的深度。靈醫智惠在三方面建立了優勢，1）通用AI能力位居第一；2）在核心醫療領域覆蓋場景更為全面；3）擁有雄厚的AI+醫療實力（構建醫學知識圖譜、醫療大數據）。總體而言，百度AI醫療綜合實力處於業內第一的位置。
憑藉AI+醫療的優勢， 「百度靈醫智惠」在一定程度上緩解了基層醫療的諸多問題，而作為這套解決方案的基礎服務提供者，背後的百度智能雲起著至關重要的作用——在雲智一體化布局下，靈醫智惠形成了完整的體系化的打法，通過布局完備的基礎層技術，在應用層可以觸達全醫療服務場景。
04 AI+醫療未來向哪兒去？
當前中國AI醫療正處於高速發展的黃金期，從艾瑞的報告的分析來看，AI+醫療在成熟期有幾個應用方向與趨勢：
其一是AI+醫療企業助力核心醫療布局，賦能診斷及治療全過程，AI也將助力醫學知識圖譜不斷進步，賦能臨床決策等多應用場景。
其二是隨著輔助檢查、CDSS逐漸成熟，更多AI+醫療產品更加深入的整合進醫療流程。
其三是眼底篩查需求廣闊，AI+眼底商業模式將進一步擴展。
從AI醫療的應用方向看，我們可以進一步看到幾個趨勢：
首先是醫療與人工智慧深度融合已是大勢所趨，機器學習和深度學習算法已經廣泛應用於處理臨床研究和醫療服務中的結構化數據，而醫學知識圖譜是支撐例如輔助診療、智慧病案等醫療智能應用的基礎。隨著AI醫療進一步深入，AI+醫療知識圖譜與AI+醫療算法將持續突破，並更深度地賦能醫療全流程。
其次從當前巨頭布局看，從BAT到依圖、商湯等公司在通過不同路徑進一步深入醫療行業，醫療行業數據孤島現象有望被打破。在2020 年世界人工智慧大會上，張文宏醫生也表示：「人工智慧必然會在未來的公共衛生系統中發揮作用，打破數據孤島。」未來AI醫療發展的著力點很可能是連接各大醫療機構，將數位化壁壘打通，這將帶來全新的商業化機會。
其三是雲智一體化成為AI改造基層醫療的有效模式。
綜上來看，從輔助檢查到CDSS、智慧篩查到智慧家庭解決方案，百度已經全方面卡位並且領先。這源於百度AI+醫療是基於領先的智能時代基礎設施——百度智能雲。「雲智一體」應用於醫療領域，持續的AI能力輸出+全場景布局，能有效打破技術與應用落地之間的隔閡，更好地賦能醫療全流程。而AI知識圖譜與AI+醫療算法層面的持續突破，迎合了基層醫療的痛點，也在智能化升級國內基層醫療水平。
人工智慧如何賦能核心醫療領域，從而實現醫療模式的轉變與突破，可能已經有了答案。
作者：王新喜 TMT資深評論人 本文未經許可謝絕轉載 微信公眾號：熱點微評（redianweiping）