今年醫療行業最火熱的話題非醫療AI莫屬了，吸引了眾多創業者及資本涌入，但是也不乏質疑之聲。面對質疑，相關人士就提出以下幾點思考：

　　醫療AI是不是一個長期賽道?

　　醫療AI現在這么熱，有它的道理。AI的發展都會有一個由淺入深、從基礎到應用的過程，一步步從簡單勞動深入到復雜勞動。

　　醫療AI當下從影像病理切入，也有它的道理，因為這個相對簡單和成熟。但是市場上也有一種擔心，醫療AI會不會像互聯網醫療那樣，一陣風就過去?不同于互聯網醫療，醫療AI解決的是醫療資源供給瓶頸的問題，值得長期布局。

　　另一個問題是估值。醫療AI估值怎么談?業界傳說早期基本看創始團隊的學術背景，我想這個階段已經過去。那么第二輪、第三輪怎么估?我們會看其商業化的合作陣地，形成的樣本數量，以及形成了多少產品化的東西。

　　“AI+”還是“+AI”?

　　也有投資圈的同行不看好醫療AI，認為AI只是個算法，一個技術，沒有獨立的運營門檻。你可以把它理解成一個功能模塊或插件，加載在應用上，比如加載在GPS這三大巨頭的影像設備上，或者PACS廠商的系統上。當然，這些廠商們也可以自己獨立開發。

　　我們還可以再往前看一些，當移動互聯網出來時，也有人爭論是互聯網的移動化還是會自成體系，今天我們都看到移動互聯網自成生態。想明白這個問題后，再回答到底是“AI+”還是“+AI”時?我想答案已經很明了。

　　技術重要還是場景重要?

　　有人說醫療AI的技術不重要，場景才最重要。真的嗎?這話也對，也不對。我們也經歷過這樣的誤區，一度認為只有場景最重要。

　　醫療AI要抓對場景，這是眼下最重要的事。因為當下技術的重要性還沒法得以顯現，就像大學生和小學生同時比賽做四則混合運算，看不出區別。或者說互聯網發展早期，大家都能做個網站，但不是每個網站都能應付雙十一的并發。

　　這樣來說，短期看場景很重要，沒有場景落地能力，都活不到發揮技術的那天。但長期來看，技術能力也很重要。越往后去，這種技術能力差異越重要。長期來看，能夠沖出來的公司一定是技術上有持續續航能力的公司。

　　另一個常見的誤解是數據，很多企業認為能夠占有數據就可以了，但占有數據與可持續占有優質數據是有區別的。初期時，你跟醫院、廠商的科研合作，都不是排他的，而未來商業合作，都是排他的。 目前跑得快的公司，已開始在各醫院跑馬圈地部署服務器了。

　　是2B 還是2C?

　　短期來看，肯定是2B，長期來看，2C也有很大機會。就像電腦，最初是賣給公司，后來則是進入到家庭，醫療AI也會經歷由醫院到家庭的過程。

　　回到當下，2B時代，怎樣讓自己的產品進入到醫院?我們要看看這里的利益相關方，醫生是使用者，他們肯定不希望被機器替代，但是普通的影像醫生也不是購買行為的決策者。決策者是院長、科室主任，想想他們有什么動力引入醫療AI，是降低成本，還是降低誤診率?

　　從這個角度想，2B產品的競爭力在哪里?技術固然重要，但不是最重要。95%的準確率與90%的準確率，這個差異并不是醫院最為關心的，也很難去驗證。醫院更在乎的會是相關方的利益和安全性。

　　醫療AI會替代醫生嗎?

　　盡管醫療AI的目標是替代部分醫生的工作，但就現狀來看，影像等資料不能作為獨立診斷的依據，對于醫生它只是個參考，并且還需要醫生的幫助來提升它的性能。

　　可以肯定的說，不管是否愿意，醫技人員及影像醫生的部分工作未來都會被替代，技術洪流是不可阻擋的。一兩年內，可能還有一些小波折，但五年十年，一定會。

　　至于收費問題，比較復雜，不僅涉及到醫院的態度，還涉及到衛計委、醫保、發改委等政府部門的意見，初期的商業化產品也有一個不斷完善的過程。從目前各級政府大力推進人工智能的積極態度來看，我們有理由樂觀預期，在不久的將來，逐步會有一些更明朗的解決方案。

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