騰訊AI醫療窘境_風聞

騰訊出了款AI顯微鏡，市場一片譁然。

AI被認為是新時代解放勞力型工作，提高工作效率、服務質量的最佳手段。所以，當醫療和AI結合，國內外醫療資源緊張的“毛病”有了治癒的曙光，只是醫療系統自上而下的AI化變革並非一朝一夕能完成，時至今日醫療產業的AI化仍需花時間、花精力、花財力去推進。

在這樣的市場大勢下，騰訊、阿里、百度、谷歌、微軟等科技巨頭在智能醫療產業取得的一絲成效，都是醫療產業整體AI化的重要組成部分。但每一份成果從科學研究到成品試驗以及落地應用都面臨層層考核和價值審視，相當於給大科技巨頭設立了醫療產業AI化的“減速帶”。

就騰訊AI Lab推出的智能顯微鏡而言，智能顯微鏡的研發在一定程度上緩解病理診斷流程存在的手工依賴性強、自動化程度低的問題。但從另一價值層面（專業度）來説，這套智能顯微鏡系統僅能起到輔助作用，還遠未達到能替代病理醫生的程度。

市面上其他AI醫療產品多被定位於“助手”的位置，但這不妨礙騰訊、阿里、谷歌、微軟等科技巨頭繼續在AI醫療領域深挖掘，因為醫療業內已經達成共識：醫療系統的進一步優化需要AI。

醫療需要AI

醫療產業需要AI毋庸置疑。隨着互聯網科技的進步醫療系統必然需要與時俱進，更重要的是國內醫療資源短缺和失衡的問題遲遲未能得到緩解。

一來，不同省份或城市，醫院、醫生、醫療設施資源分佈不均，AI則可緩解醫療資源短缺問題。

生活中有一個現象：在小城市裏，病情嚴重的病人醫生往往會建議轉院治療。這主要是由於，國內醫療資源分配不均，優質的醫療設備和醫護資源大多集中在發達城市與地區，所以小地方的病患只能到大城市醫治。

從醫生數量分佈來看，我國醫生數量分佈極不平衡，高質量的醫療團隊主要集中在經濟較發達地區。《中國衞生和健康統計年鑑2019》數據顯示，山東省的執業（助理）醫生數量為29萬人，排名全國第一，而後廣東省27.6萬人、河南省23.6萬人、江蘇省23.3萬人。

醫院資源供需也是嚴重失衡。從根據國家衞計委數據，截止至2018年11月底，我國共有醫院32476個，其中三級醫院僅有2498家，佔7.69%；然而，三級醫院就診人數(截止至2018年11月)卻達到16.46億人次，佔全國總人次的50.97%，醫療資源供需明顯不匹配。

二來，這些年醫療數據量急劇增長，按傳統方式處理起來耗時耗力耗金錢，而藉助智能運算可以準確、迅速處理數據難題，壓縮處理時間和人力成本。

IDC Digital預測，截至2020年醫療數據量將達40萬億GB，是2010年的30倍。同時，未來數據生成和共享的速度迅速增加將會導致數據的加速積累，面對龐大的醫療數據量，人們只能藉助計算機智能運算進行甄別和處理。

再有，智能運算除了可以高效分析醫療數據，幫助醫生進行診斷並發現病症規律提出參考治療方案之外，也可以在短時間內、在海量信息中完成數據的收集、整理，形成電子病例數據和電子健康數據。

三來，在人口老齡化加劇以及長期、慢性疾病數量增長的情況下，大健康市場對醫療資源的需求不斷上升，造就了對AI醫療的巨大需求。

據有關調查，60歲以上的老年人的平均餘壽中，約有二分之一至三分之二的時間處於各種慢性病的狀態，患各種疾病的老年人比例高達60%-80%。而在病人多、醫生少的條件下，人工智能有能力減輕臨牀醫生的負擔，提升醫療診斷效率。

由此，AI醫療具有很大市場。據前瞻產業研究院統計數據，2015中國人工智能市場規模突破100億元；2016年同比增長26.3%達到141.9億元；2017同比增長52.8%至216.9億元；2018年中國人工智能市場規模增速高達56.3%。預計2015-2020年複合年均增長率為44.5%，預測2020年中國人工智能市場規模達710億元。

而今，在AI技術的日漸完善，以及市場需求的催促下，醫學影像識別、智能輔助診療、藥物研發、醫療機器人成為熱門研發領域，“AI+醫療”也已成為頭部科技企業的必爭之地，阿里健康、騰訊、百度等科技巨頭積極佈局AI醫療產業。

騰訊急建“醫療城堡”

馬雲曾直言“中國下一個首富在大健康領域”，而“地主”更有希望延續“地主”地位。

消費互聯網時代，騰訊憑藉社交、遊戲和投資穩坐互聯網巨頭寶座，而今賽道更換，產業互聯網成為騰訊發展方向，也就避不開對醫療產業的探索。

2018年騰訊進行組織架構的調整，增設雲與智慧產業事業羣（CSIG），旨在依託雲、AI等技術創新，打造智慧產業升級方案，探索用户與產業的創新互動，助力零售、醫療、教育、交通等產業數字化升級，同時協助企業更智能地服務用户，構建連接用户與商業的智能產業新生態。

目前，騰訊在零售、醫療、教育、交通等領域都頗有建樹，其中AI醫療關乎消費者生死存亡，所以更引人注目。

早在2012年，O2O概念火熱，醫療行業初步觸網。騰訊基於強大的流量入口優勢，與全國數千家醫院達成合作，推出微信預約掛號、繳費、候診等線上服務，解決線下掛號、候診、繳費時人羣擁擠的問題，優化醫生、醫院、患者之間的連接與服務。

再有，2017年互聯網醫療企業丁香園、春雨、杏仁、平安線下診所遍地開花。騰訊與醫聯、基匯資本合作推出的互聯網+醫療健康平台“企鵝醫生”也積極在線下建立企鵝診所，開展企鵝醫生線上線醫務服務。

以上階段，騰訊在醫療產業的探索依舊是落在優化用户服務質量上，真正將AI落到醫療診治層面是在騰訊成立AI實驗室，接二連三推出AI醫療產品併成功服務於醫生、醫院之後。

2017年，騰訊聚合了AI Lab、優圖實驗室、架構平台部等多個頂尖人工智能團隊，推出首個應用在醫學領域的AI產品騰訊覓影。

經過多年蟄伏，騰訊覓影專注的AI影像和AI複診領域，可以説已經獲得了專業人士的認可。在應用成效上，目前“騰訊覓影”利用AI醫學影像分析輔助臨牀醫生篩查早期肺癌、早期食管癌、眼底疾病、結直腸腫瘤、宮頸癌、乳腺腫瘤等疾病。而且，其閲片能力已經能精確定位3mm以上的微小肺結節，檢出率≥95%。

騰訊在醫療大健康領域的佈局不僅侷限在研發AI醫療產品和系統上，還熱忠於投資。

據網絡公開統計數據，騰訊投資輪次及次數分佈情況如下：天使、Pre-A輪和小資金量戰略投資總共7次，A輪-C輪共31次，C+輪及之後為3次。投資範圍包含了丁香園、微醫、卓健科技、醫聯、好大夫等互聯網醫療獨角獸，還有以特殊人羣行為管理和人工智能為基礎的健康科技公司量子健康QTC Care、提供醫療人工智能解決方案的森億智能等等。

在不斷進行AI醫療產品研發和大規模的投資下，騰訊之於醫療大健康的成本投入也在持續增長。

關於騰訊投資醫療產業的數額，早在2018年就超200億元，騰訊整體營收成本也處於上升態勢。騰訊財報顯示，2019年騰訊營收成本持續上升，第四季度更是以近600億元創下歷史新高，儘管最近三個季度的營收在保持增長，但毛利潤卻基本持平。

至於騰訊AI醫療商業化何時成熟，騰訊副總裁丁珂曾答到：商業不是騰訊醫療的第一步。

或許從組建開始，“騰訊覓影”就被指定在目前不考慮盈利的位置。但騰訊智慧產業事業羣為醫療、交通、教育等不同產業提供定製解決方案將會產生很大的銷售、開發成本，勢必會影響其整體的利潤。而且，第一步不考慮，那第二步呢？AI醫療前期的投入能否收穫同樣的回報，還是個未知數。

綜上，騰訊通過自建和投資等方式在醫療大健康領域進行了不少探索，在這過程中，付出了高投入的代價也遇到了一些挫折，但終歸有收穫。那年，騰訊覓影發佈會當天，馬化騰在朋友圈發了六個字：一小步，有希望。

AI抗疫，危機與轉機共存

騰訊醫療的“有希望”傳遞到了今年疫情的防控中。

2020年新冠肺炎疫情“黑天鵝”突襲，至今為止全球疫情還肆虐中，而在防控疫情的過程中AI的應用非常廣泛，從大數據監控、輔助醫療影像篩查到智能體温測量如影隨形。

對於騰訊、阿里、百度等開展AI醫療的企業來説，疫情是危機也是轉機，AI醫療技術和產品在疫情得到了進一步的檢驗和普及。

疫情來勢兇猛，國內外基礎防疫和應急體系受到挑戰，大量的防護物資出現供應缺口、基層醫護人員緊缺問題凸顯，困擾着醫療系統的高效運營。經此一疫，人們看清了醫療產業的薄弱點也看到了AI醫療帶來的希望。

阿里達摩院上線基因測序AI算法，提高效率的同時還可精準分析病毒變異情況；同時，達摩院的醫療影像AI在武漢火神山、鄭州人民醫院等168家醫院上線，診斷病例超過29萬，極大程度上降低了醫師的工作量。

騰訊則與鍾南山院士團隊達成合作，共同成立大數據及人工智能聯合實驗室，目的是以大數據及人工智能攻堅流行病、呼吸疾病和胸部疾病的篩查和防控預警。此外，“騰訊覓影”AI影像醫療和騰訊雲技術的人工智能CT設備，也在湖北多家醫院部署協助醫生對新冠肺炎進行診斷，提供輔助診斷參考，提升工作效率。

疫情期，AI影像醫療被委以重任是對AI醫療的肯定也是對其背後研發公司的認可。

疫情爆發前，AI影像醫療技術已走過四、五個被市場檢驗的年頭。一方面，AI醫學影像用於簡化幫助醫生髮現微小病灶、快速得出量化指標這一流程。另一方面，AI醫學影像與醫師協作的方式大幅提升檢查效率，縮短了醫師看影片的時間從而減輕其工作量。

除了AI醫學影像技術在疫情期間得到了檢驗之外，線上醫療服務的重要性進一步體現出來。

疫情期間，宅在家的人們對健康的關注度隨之升温，線上問診人數激增。丁香醫生、平安好醫生、阿里大健康、百度醫療、騰訊醫療等醫療平台用户紛紛上漲。

騰訊醫典的醫療信息訪問量超過6億；騰訊健康碼已被超過300個縣市的9億用户使用，累計訪問量達80億次；平安好醫生平台訪問人次達11.1億，APP新註冊用户量增長10倍，APP新增用户日均問診量是平時的9倍，相關視頻累計播放量超9800萬。

總而言之，疫情在全球肆虐，為 AI 醫療技術提供了施展的空間，讓醫療 AI 價值在抗疫中得到檢驗，也讓廣大的基層醫院認識到了AI的用途和優勢，客觀上擴大了AI醫療的影響力，從而加快相關醫療產品落地，一定程度上解決了醫療 AI 企業產品落地難和營收爬坡難的發展瓶頸。

BAT再戰智能醫療

在國內，但凡新領域、新風口、新改革都少不了 BAT的角逐戰。這兩年，BAT三家做出了從消費互聯網向產業互聯網的戰略調整，在醫療產業也一副你追我趕的情形。

一直以來，阿里有醫藥電商、百度有醫療大數據，醫療AI被認為是騰訊在醫療領域彎道超車的機會。

阿里健康2019財年報告顯示，96.49%的營收來自於醫藥電商相關業務。可見，阿里健康則緊緊圍繞着醫藥建立自身生態已相對完善。而在騰訊醫療健康版圖中，遲遲未涉及到醫藥環節，顯然在醫藥領域已落於阿里之後。

再有，在AI醫療領域，騰訊與阿里的研究進度相差不大。在騰訊覓影取得突破的AI醫療影像環節，阿里巴巴達摩院也推出了CT 影像識別算法、 AI 系統、AI醫生等等。目前， 阿里CT 影像識別算法，大大縮短了 CT 影像分析時長；AI 系統更是在浙江、河南、湖北、上海、廣東、江蘇、安徽等 16 個省市的 170 家醫院落地，診斷超過 34 萬臨牀病例。

那年，在醫療事件後，用户百度醫療搜索的信任度一落千丈，為改變醫療搜索窘境，百度對醫療搜索團隊進行優化調整，整體裁撤百度移動醫療事業部，並提出：集中資源將醫療業務重點佈局在人工智能領域的目標。

而今，百度醫療又顯生機。百度作為互聯網用户的知識查詢入口具有先天優勢，在疫情期間百度搜索流量增長率超過30%，醫療方面的搜索問詢量更是同比增長35%，頗為亮眼的用户數據，彰顯了百度醫療的醫療數據實力。

值得關注的還有，早在2018年百度就開始做醫療影像，不僅成立AI創新業務部（百度靈醫），還成功發佈3款醫療AI產品：AI眼底篩查一體機、智能分導診、CDSS輔助診斷系統。

參與AI醫療角逐的似乎不止騰訊和阿里、百度三家，連華為也上了。

2020年4月3日，華為雲宣佈啓動全球抗疫行動，用雲計算和AI等技術，攜手夥伴幫助全球客户共克時艱，而在本次全球抗疫行動中，華為雲將免費開放AI醫療服務和相關雲服務。

關於華為AI醫療實力，華為雲全球市場總裁鄧濤直言：“華為雲前段時間在中國聯合夥伴運用雲、AI等創新技術抗擊疫情，在AI輔助CT影像診斷、藥物篩選、在線教育、遠程辦公等方面積累了一定的實踐經驗。

不可避免的是，隨着ATB的深挖掘，AI醫療規模、技術迅猛發展，數據安全性和隱私問題也越來越凸顯。

對於用户而言，數據是一個敏感詞，在數據安全和隱私方面，相關部門還未能制定相應的法律法規來合理地解決醫療數據應用問題，大部分用户在公開使用個人醫療數據方面持着反對意見。而且，醫學影像還存在數據孤島問題。對於醫院而言，醫療數據是資產難談開放，不同醫院之間的醫療數據往往不互通，導致相關研發受限，企業難以盈利。

醫療數據是AI醫療重點也是痛點，在數據問題還沒得出解決辦法之際，AI醫療的發展又面臨2020年整體性的經濟衰退的挑戰。

王興曾表示：“2019年可能會是過去十年裏最差的一年，但卻是未來十年裏最好的一年”，這一言論，在宏觀經濟上已得到了證實。國家統計局公佈的一季度宏觀經濟數據顯示，今年一季度國內生產總值206504億元。受疫情影響，一季度GDP同比下降6.8%。雖然，在線醫療、AI醫療等領域因疫情獲得了用户、市場的檢驗，但在經濟大環境惡劣的情況下，AI醫療自然無法獨善其身。

眾多企業佈局AI醫療，這場醫療市場混戰會越來越精彩，但眼下AI醫療還未站穩腳跟，商業化之路尚不明晰而且經濟大環境走下坡路，2020年各大科技企業對於AI醫療的投資也會有影響。AI醫療企業以往的道路難行，未來的道路也難行……

小結

對於整個醫療產業而言，AI或許是對抗醫療技術落後、資源分佈不均、醫師資源短缺的華山一條路。但當疫情被控制，用户對AI醫療一時的熱情退去，相信唯有真正能為醫院、醫生和患者帶來價值的AI產品才能脱穎而出。

而在殘酷的BAT追逐戰中，唯有技術、服務雙領先的企業才能永久生存，摘取桂冠。對於騰訊醫療而言，與“醫療首富”的距離還需要跨越技術、服務、醫療數據、市場政策等不少攔路虎。當前，AI醫療的探索和投入依舊像是一個無底洞，或許堅持到最後就是勝利。

文/劉曠公眾號，ID：liukuang110