最近，我出席第五届H50年度峰会，就“人工智能医疗医药领域的应用机遇与挑战”主题，进行了分享。我认为，传统产业“＋AI”的时代已经到来，AI将像电一样穿透各行各业为其降本提效，创造巨大的经济价值。医疗健康是现阶段人工智能最好的应用场景。创新工场将结合自身TECH VC基因，以医疗市场化、数字化及AI应用等方向为切入口，一起探索发掘医疗产业重塑的机会。以下是峰会的现场报道。
文章来源：21世纪经济报道记者 申俊涵
5月16日，在第五届中国医疗健康产业投资50人论坛年度峰会（简称“第五届H50年度峰会”）上，创新工场董事长兼CEO李开复博士进行了主题为“人工智能医疗医药领域的应用机遇与挑战”的分享。
“多年前，如果你问我人工智能最好的应用会是什么，我可能在不同的时期会说是语音识别或者计算机视觉、自动驾驶、金融领域。但今天如果你问我这个问题，我觉得人工智能最好的应用场景，毫无疑问是医疗的场景。”李开复说。
也正因如此，创新工场在两年多前设立了医疗投资团队。这个团队从2019年起以医疗市场化、数字化及AI应用等方向为切入口，目前已经投资了镁信健康、艾登科技、英矽智能、沃比医疗、予果生物等20多个项目，涵盖了数据AI、服务、器械、生物制药等多个领域。
“随着团队的扩张，现在医疗投资团队已经比人工智能团队还要大了。创新工场将按照原有Tech VC 基因结合度，搭建医疗生物领域专业化团队，接下来的1到2年，医疗技术领域的投资将是我们的重中之重，我们会把火力集中在IVD和高值耗材两个大赛道。”李开复说。
本次分享中，李开复谈到人工智能发展的现状、深度学习的要点及相关要求，同时，重点给大家分享了人工智能在病理、药物研发、大数据、以及其他特定领域与场景的应用场景，并结合创新工场在医疗AI投资方面的实践，给参会嘉宾提供了相关建议。
AI赋能传统行业的时代已经到来
李开复认为，现阶段能够做AI的科学家和工程师数以百万计，AI技术已经普及化。在过去的人工智能1.0时代，大家把AI当“黑科技”，可能最开始并不知道技术具体能创造什么价值，就先投资进去公司，再帮它找应用。
但现在情况已经发生改变，AI赋能传统产业的时代到来，这里所谓的“传统行业”并不是说真的很传统，而是指任何没有AI的行业，其中也包括医疗产业。
人工智能发展到今天已有60多年历史，李开复认为其中最重要的成果是深度学习技术的发明。对此，他总结出了深度学习最重要的四个特点。首先，深度学习能够针对一个目标函数优化到最佳，如识别肿瘤的正确率；其次，数据量越多，结果越好；第三，千人千面，运营在医疗领域可以根据不同患者的家庭背景、基因等信息精准医疗；第四，文字、图像、视频等不同数据都可以作为深度学习的内容。这是此前人工智能算法做不到的，因而近年来深度学习取得了很多突破。
李开复也之指出了深度学习需要满足的五点要求。第一，需要海量的数据；第二，数据不能是网上爬来的，而是客观、精准、自动地标注；第三，只能在单一领域内工作；第四，需要比较大的计算力；第五，需要一些AI专家的参与。AI擅长运用海量数据针对目标函数进行优化，但无法取代人抽象、分析、尝试的能力和创造力。
至于AI是否适合用在医疗领域，李开复认为，当下医疗领域正在开始产生海量的数据。可穿戴设备、新的医疗方法、基因排序等都提供了多样化的数据，他对AI+医疗的未来有非常大的信心。
但同时他也提到，AI+医疗在当前的发展过程中遇到了一些问题。首先，AI不擅长做“全科大夫”，只能解决某一领域的问题，不可过分神话这一技术。其次，传统医疗需要的是小而精的数据，而AI对数据的要求是海量、结构化、精准化、闭环，因而现成的数据无法完全满足AI的需求。
此外，李开复指出，医疗是非常神圣的，关乎人的生命与健康，与金融领域、互联网领域不同，AI+医疗特别要尊重客户和他们的采购方式，而不是盲目教育市场。很多AI科学家创业会把医疗领域想得过于简单，而李开复建议创业者需要用更严谨的方法适应医院的采购流程，让医院现有的负责人意识到AI技术是在帮助他们，而非取代他们。
AI+医疗的细分落地场景
李开复认为，目前AI+医疗在一些细分领域有很多具体的落地场景。第一，病理方面有特别巨大的需求。每年会有成千上万的病理样本产生，而注册的病理医生缺口则很大。在这方面AI虽然不能做最终判断，但可以帮助更好的筛选，提供更好的建议。
第二是药物研发方面，最近国际上已经有了一些成果，如美国一家公司做的蛋白质折叠，以及创新工场所投资的一家公司已经在用AI技术帮助科学家发现新药。AI技术的加入可以帮助节约90%的研发时间，对未来制药行业会带来很大的颠覆。
第三是大数据与AI的结合，近年来有各种新数据产生，如基因、转录、蛋白、代谢等等，都可以用来做新的分析，创作更多新的应用和价值，针对每个患者背景做出更精准的诊断。
此外，李开复还提到在骨科手术、神经介入、种植牙等领域，AI都可以创造价值。
AI+医疗是创新工作的医疗团队所关注的方向之一。创新工场借助自身的AI工程院以及在AI、医疗领域的深入研究，拥有较为丰富的专业知识。李开复认为，做AI最重要的是有海量数据，创新工场会关注真正数据源头的掌握者，获得脱敏数据后再思考如何激活，如何做出新的产品，产生更大的价值。此外，团队也愿意接触一些产业投资人和产业公司，因为这些人更懂医疗的具体流程，大家的合作将产生价值。
