将门高欣欣：AI创业需耐心 医生不会被AI取代

编者按：本文来自将门创投，4月21日在中国人工智能学会与亿欧联合主办的“新科技·划时代”峰会上，将门CEO高欣欣在“医疗行业如何产业升级？”圆桌环节的观点提炼。

此次“新科技·划时代”峰会在深圳举行，基于大数据、人工智能成为传统产业的新动力，因此集合学会、企业、政府之力，将人工智能和产业融合，提升企业效率和带动产业升级。

观点摘要：

人工智能在医疗领域落地将势在必行

在比较短的时间内获取更多信息的唯一手段就是创新的技术

需要一个既懂医疗行业，又能够在AI技术上跑得比别人快，跑赢时间的团队

医疗领域特别适合人工智能，是这个产业中价值宝贵的一环

医生不会被人工智能取代

人工智能在医疗领域落地将势在必行

当AI+医疗的问题被提出来的时候，我们必须要看人工智能是否真正的带来了医疗领域的实际价值。我们觉得人工智能在医疗领域落地将势在必行，并不是被看好，并不是市场大，而是势在必行。

因为健康是每个人生存的基本需求，中国是人口大国，原来世界卫生组织有一个数字，中国一千个人中可以平均到1.5个内科医生，这意味着什么？意味着只有通过创新技术的手段，才能使得医生把最宝贵的时间花在最重要的事情上，使更多的人收益。因此创新技术在这个领域是势在必行的。

同时，医生在看病的过程中的很多时间是排除法，为什么老是最后一个医生看得最准？因为前面的都被排除了。所以在一个时间点，在几分钟的时间里，如何使医生获得最多的信息，包括之前的病历，这一段时间连续的数据，当他有了足够的信息的时候，他就可以更精准的判断你到底是什么问题，得到什么样的治愈，在比较短的时间内获取更多信息的唯一手段就是创新的技术。

人工智能需要更多的耐心

中国的医疗数据是特别庞大的，但其中超过70%是影像，视频等非结构化数据。人工智能技术，能够识别非结构化数据，还能给予更多维度的洞察，切实帮助医生做判断，这使得人工智能技术在医疗领域需要势在必行的落地。

人工智能在医疗领域落地的场景实在是太多太多了，不管是在辅助诊疗、医疗影像、手术机器人、健康管理、新药研发，每一个环节都有人工智能实实在在的落地场景，而作为投资界，当他看到了特别大价值的时候，最关注的一件事就是因为这件事情激活的时间节点是什么。

当他看时间节点的时候，其实我们就会看是不是在这个行业里大鳄已经入场了，生态起来了。我们看到IBM Watson、Google、微软，还有垂直领域的GE、Siemens都在重金投入这一领域，并且有实际的应用方案落地。这证明了这一领域的成熟。

在这种情况下，作为创业团队，为什么又觉得好象还在摸索的过程呢？因为在这个领域虽然看到了巨大的价值，虽然看到了大鳄的入场，虽然看到了清晰的场景，但是还是需要那些落地的路径。因为医疗领域是全世界最为严谨的行业，因为这关乎生命关乎安全，任何新技术的尝试都要最严谨，以及相关的法律法规的问题，如何形成商业壁垒的问题，在这个领域创业的小伙伴一定要坚信这个领域的价值，但是要多一点耐心。

中国AI人才的断层会在两年内补缺

我们会特别看重在这个领域中、这个行业场景中，对这个技术有最大需求的，数据质量相对优的，发展、推广起来相对容易的场景路径。我们会选择什么样的团队呢？AI的医疗团队特别不容易找，特别难，因为做医疗行业的人才就非常的少，再加上AI在中国是人才的断层，这个断层会在两年内补缺，绝大多数的AI一线公司全部是科学家领衔，或者是研究院在一线，所以需要一个既懂医疗行业，又能够在AI技术上跑得比别人快，跑赢时间的团队。我们自己特别看重，虽然在这个领域中做的团队很多，但是他的切入点是不是那个落地的路径节点，以及是对的团队，或者是有特别独家的竞争优势，如果我们找到了这样的团队，我们是毫不犹豫跟他一起走下去的。

回归医疗商业本质，形成业务闭环

人工智能成为风口已经是不用赘述了，任何一个新技术的发展必然会经历，比如说这是一个新技术，到开始特别特别的热。其实激活整个人工智能使其突然变成风口的，是源自于AlphaGo对全民的普及，让大家明白了这项技术到底可以做什么，以及各行各业能够做什么，产生了无尽的想象。

但是人工智能真的不是一个新技术，是一个60多年的技术，是一个发展中的技术，所以叫做有所为、有所不为。人工智能能做的事和不能做的事是非常清晰的，并不是我们想象的那样不能做什么，所以要选择能够做的，真正能够辅助人类提高效率的。

在这样的技术发展过程中，商业模式又是什么？就是回归商业本质，是否真的能够在里面变成闭环的业务。比如说，病理应该是人工智能特别看好的细分领域，中国特别缺病理的医生，中国是7万人一个病理医生，所以如果是按照国家规定，现在中国的病理医生有9千多，缺口有4到9万人，最快的弥补这个缺口只能靠技术。

看病理医生的水平又是完全不一样的，好坏差距非常大，所以中国的癌症的5年复发率是远远高于别的地方的。

第三个，这个领域特别适合人工智能，有所为，有所不为。任何一个病理的切片都承载了巨多的信息，可是这个信息在人眼看，都是非常疲劳和难的，而机器一定比人看得好，一定能够辅助，这件事情已经不是一个想象了，在很多地方都是非常成熟了，所以我们觉得像这样就回归到了医疗商业本质，就真正能够变成这个领域中可以真正对病患提供更准确的价值，从而给予更精准的治疗方案，真正解决医院、医生的问题，可以成为这个产业中价值宝贵的一环。

人工智能有所为，有所不为

人工智能有所为，有所不为，用一个简单的方式衡量，就是快思考和慢思考，任何快思考能够做出的东西，机器一定比你好。比如说看一个东西，看片子，都会比你好。而任何的慢思考，机器永远做不过你，比如所有的医疗最后的判断源自于更多的纬度的，是根据很多的信息综合的，所以根本不要考虑被替代。AI在医疗势在必行，回归商业价值。