2020年，中国60岁以上人口将达2.48亿。人口老龄化、慢性病高发让医疗体系负担沉重，但是人口的支付能力并没有因此而提高，这是各国医疗体系都面临的困境，这其中的缺口需要由有意义的技术创新来填补。从产业端发力，正是医疗创新的机会。

　　医疗大数据，在创新与政策中突围

　　在医疗人工智能领域，医疗大数据是基础设施，无论是医生的临床决策支持系统(CDSS)还是联结病人与医院的远程医疗关护系统，精准的医疗数据都是这一体系发展的基础，而这也是一块“无人区”。

　　2014年前后，中国有一批医疗数据领域的创业公司，零氪科技是其中之一，主攻肿瘤数据的收集、分析、处理，其难度是所有疾病中最复杂的之一。

　　这个行业起步的首要问题是如何采集到高质量的医疗数据。零氪科技创始人张天泽说，首先要确保客户和生态里使用的数据是安全的;其次是确保数据的品质，数据量不代表数据的质量;第三是保证数据的一致性与合规性。

　　零氪科技专注的是肿瘤数据的采集。但现状是，医院内部的肿瘤数据记录不整齐，不同医院之间的更难统一，因此需要建立结构化的电子病历，这是医疗人工智能基础层的工作。这项工作起步时异常艰难。张天泽感慨：智能顶不上的时候得靠人工顶。为此，零氪科技建立了呼叫中心，随访50多万名肿瘤生存者，临床团队要在客户现场进行数据标注，收集医院HIS系统之外的基因检测和报告。张天泽说，“如果在治疗的过程中拿不到治疗的成果，如何评价临床效果?所以数据质量是没有办法妥协的，这对于评价临床效果至为关键。”

　　另一边，传统的医疗器械巨头飞利浦正在借“大云平移”的技术改变医疗关护的现状。飞利浦的雄心是建立一个互联关护体系，无论病人在医院、家庭还是在社区康复中心，一应信息均可实现统一管理，通过飞利浦提供的医疗解决方案，帮助医生、护士和护理机构提高诊疗效果，减轻医生压力。

　　然而，在此过程中飞利浦面临的挑战亦不输于零氪科技。飞利浦大中华区首席执行官何国伟说，医疗数据库的建立涉及到两方面的问题，一是数据能否按照合理的模型去组织，以此确保进一步的科研和人工智能的研发;二是院外的数据采集是否完整。以往在院外采集数据是通过随访的体系，即在规定的时间内填写规定的报表，很主观，无法获得病人在院外的完整数据。

　　飞利浦的解决方案是把随访与病人在院外的健康管理结合起来。飞利浦已经探索出的路径是，一是利用监护设备连续采集临床数据;二是请有临床背景的数据科学家来设计数据模型，帮助进一步地分析、控制数据质量;三是收购基于云技术的人口健康管理公司VitalHealth，通过这个平台上的配置完成多种院外管理的健康计划的方案，形成医生、病人和护理机构之间的联动。

　　“做这件事的困难也是可以想象的，需要长时间的推动，让各方人才参与进来才能最终实现。”何国伟说。

　　飞利浦互联关护事业群全球领导人Carla Kriwet博士认为，数据采集的问题不光在中国，在欧美的情况也是如此。

　　在国外，Forcare公司设计了另一条数据采集的路径，它将医疗机构里可读取的数据整合起来，扮演类似于谷歌搜索引擎的功能，让不同的公司在一个更高的层次上提取来自于不同数据库的数据，最后呈现给医生的就是一页纸，Carla说，“让医生能在一分钟之内看明白的数据在临床中才是有价值的数据。”

　　中国的东软熙康健康科技有限公司正在投身于医疗物联网的建设。首席运营宫侯宁说，东软集团目前正在大健康领域布局医疗设备，主攻县级医院，从设备连接入手，将图像传输到平台上，构建远程医疗网络，“我们建立生态的方法是要找到最为精准安全的可穿戴产品，获得医疗级别的，连续动态的数据，这是未来提供个性化精准医疗服务的基础。”

　　在医疗数据的创新之路上，关于数据隐私保护的相关政策会对这一领域的发展产生重大的影响。欧盟推出的GDPR(《通用数据保护条例》，General Data Protection Regulation，简称GDPR)政策极为严格。当医院申请使用数据时，必须明确这些数据的用途，并且只就一个项目开放一次数据，且不能在医院内部其他项目上分享，还要签署知情同意书。患者有机会掌握自己的数据，避免被滥用。

　　中国也出台了《信息安全等级保护管理办法》，医疗领域必须通过三级信息安全等级，而这其中就涉及病程记录不能出院。病例档案、数据、法规构成了医疗数据可用性的三条边，在业界看来，法规限制是最难解的一边。

　　医疗领域将发生怎样的变革

　　技术创新对医生的帮助是，能够减轻医生的负担，把时间用于高质量的看诊。

　　在日前举办的药明康德健康产业论坛上，NGS(高通量测序)是一个高频词，它正在革命性的改变临床实践技术。复旦大学附属儿科医院副院长周文浩说，儿科里顽固性的惊厥往往要用五到七种药进行治疗，以往的治疗方法是一种药不行时，再加一种药，等到多种药物都用下去以后，连医生都不清楚到底是哪种药物起了作用，而NGS能在这方面起到很大的帮助作用。

　　周院长还提到，并不是所有的婴儿出生后都适合打卡介苗，有的婴儿打了之后反而会染上结核病，这是与其基因有关，因此婴儿出生时的基因筛查很重要。NGS对罕见病的治疗、个性化的医疗、高危群体的筛查以及愈后管理会有很大的帮助。

　　用户端对医疗新技术发出的强烈需求信号令投资人异常兴奋。高盛亚太地区(除日本)主席兼首席执行官Ken Hitchner说，上世纪90年代，生物科技项目在美国刚起步。与消费互联网不同的是，医疗行业的创新需要巨大且长期的投入，不能在短时间内产生回报。

　　美国的第一代生物科技公司曾经紧跟着因特网技术发展的脚步。当因特网在2000年泡沫破裂时，导致生物科技公司的IPO也出现了问题，进而影响整个医疗系统的创新。然而近来医疗创新再度成为热点，从事基因疗法的公司并购价格不断攀升，发展迅猛。

　　AI+医疗应用领域分成八大场景：虚拟助理、医学影像、辅助诊疗、疾病风险预测、药物挖掘、健康管理、医院管理、辅助医学研究平台。在这些细分领域中，融资金额最高的是辅助诊疗，接下来分别是语音交互以及医学影像和健康管理。在埃森哲评估的10种人工智能应用的综合分类中，到2026年潜在价值最高的前三个领域分别是机器人辅助手术(400亿美元)、虚拟护理助理(200亿美元)和管理工作流程协助(180亿美元)。

　　2015年，美年健康引入胶囊胃镜机器人做胃早癌筛查。董事长俞熔说，这一胶囊机器人已经售出15万粒，这是新技术在健康医疗场景中成功的应用，这个数字给了他巨大的信心。虽然医院系统治疗控费压力巨大，但是在医疗健康领域的前端，技术创新将会推动医疗格局的变化。