随着人工智能首次进入总理《政府工作报告》，人工智能概念股又大幅上涨，马化腾、李彦宏以及多位院士都围绕人工智能发声。

　　2016年11月25日，在中国医疗器械行业协会主办的第三届中国智慧健康医疗发展高峰论坛上，中兴合创董事总经理刘明宇作了《人工智能在医疗领域的应用前景浅谈》的主题报告，他直言人工智能对医疗行业“没有颠覆”。贝壳社将干货整理如下，供各位读者参考：

　　我原来是在医疗器械行业做超声仪的，4年前，从产业界转到了投资界。投资人不太敢做预测，因为预测主要是搞高层设计的人去做。好多人说投资人比较功利，没办法，LP给我们的时间最多9年，短的是5年，资金到账5年之后，就要求看到回报，给LP分钱了。这个时候，如果我们的钱还锁在纸面上，就说不过去。

　　但是，反过来说，我们也还是要做一些突破性的事情。我们这个基金叫中兴合创。4个合伙人中，除了我之外，都是从中兴出来的，一直在TMT领域。我来中兴合创之后，开始做医疗领域投资，这几年接触了很多项目，医疗组平均一年看300-400个项目，能去现场的不到50家，一年投的不到10家，大概是这个比例。

　　我们投什么样的项目，不太好说。但是有三大类，我们不太敢碰：

　　第一类：特别讲情怀，情大于法、情大于理的不敢碰

　　不管什么行业，你还是先讲讲到底东西是什么、有没有效，不要用感性的东西替代理性，我们这里不是《中国好声音》，我们是投资不是投票。投票没关系，脑袋一热投了你了，这是娱乐，投资不一样，是投钱的。相对而言，医疗是比较理性的行业。

　　第二类：把势能当动能不太敢投

　　势能这个东西很有前景，但不一定能挣到钱。医疗是比较保守的行业，有时候分不清到底什么是驱动力。

　　到了年底，我们自己机构会年度总结一下，看我们这些年追过的技术：2016年比较火的是人工智能、VR/AR，前两年满场都是云，去年满场都是无人机。

　　我们投资的自动驾驶领域，给我很大的启发，自动驾驶系统替代的不是迈克尔·舒马赫的国际顶级赛车手，它替代的是女司机，或者刚上路的马路杀手，或者特别疲劳的乘客。然而，医疗领域本来很高大上，把人工智能最前沿的技术、顶尖的大学和实验室往那儿一摆，从投资角度来讲，这些都投不了。

　　第三类：我们比较怕看这种“小李飞刀”一样的项目，就是谁也看不懂，没有见过他的刀，见过他的刀的人都死

　　最好的项目就是降龙十八掌，你挡不住，堂堂正正地打。

　　上午，我听了北大人民医院信息中心主任刘帆的演讲，这是从医院出来实际的需求——把数据结构化。这句话听起来比较学术，翻译一下，其实是把高等脑力的活变成低等脑力的活，甚至变成体力活。

　　你会发现人工智能特别多高深，其实就是一个一个地算，把所有的解决方式摆过来一个一个挑，每一个建模打一个分，挑那个高分的，这就是体力劳动，只是用机器替代人，效率更高了。现阶段，不要一提到人工智能，就把它跟智慧连在一起。

　　人工智能是需求驱动，还是技术驱动?简单的看一下所有的用户方，医疗比较特殊，好像是2C，实际上是2B的。我们几个教授做医疗器械，我们的客户有少数是病人，多数是医生和医院。

　　从病人的角度讲，他的需求有那些不一样，罕见病就是要完整信息，重症要所有的***记录，一般慢性病要的是趋势管理，一般的***就是所谓的现代健康管理。

　　从医院的角度讲，同济、协和等大型三甲医院和基层民营医院的需求是不太一样的。大型三甲医院要建立品牌，要提高临床水平、学术水平、病源质量。而基层民营医院基本上是要社会认可、临床资质、医生团队、病源数量。

　　从医生的角度讲，院长需要优质病人;大专家(主任专家)需要罕见病历;代表性病历;主任医师、副主任医师要管理病人，提高***效率;主治医师要增加病人;基层的住院医师是提高病床数，增加收入，增加经验。

　　从供方来说，不管是卖药还是卖医疗器械的，你要搞清楚是2B还是2C，谁在这里面有话语权?是医生，多数情况就是这样。我们要满足医生的这些诉求，你到底能做哪些事情?人工智能只是一个技术/平台，跟所有高大上的东西是一样的，它到底能不能解决具体的问题。

　　我们自己在投资的时候三个层面去找：感知层、决策层、反馈层。人工智能的核心是大数据，传感器平台、核心算法在上层应用。在所有先进技术里面，医疗是最后被应用的领域，因为医疗行业比较保守。

　　下面介绍我们中兴合创投资的案例。

　　因为中兴合创的LP有心血管行业的，也有投资国内最大的家用呼吸机的。家用呼吸机最大的适应症就是慢阻肺(慢性阻塞性肺***)。慢阻肺死亡率在全国排第三位，艾滋病还在它后面排第四位。我们为此拜访了很多医生，有基层医生提出，不管是装支架还是做完肺部手术回到家，在大型三甲医院做得好好的，一回到家恶化了，又不能24小时盯着患者，要带个护士回家也带不起，怎么办?医生需要一些患者管理工具。

　　我们在日本、台湾、以色列找了一大圈，后来在以色列投资了一个传感器，有九大适应症：缺血性心衰、慢阻肺、***、心律不齐、帕金森、糖尿病、高血压。而且这个设备不是健康级的，而是医疗级的。肺和心脏是一个系统，肺病会诱发心律不齐和心力衰竭。

　　我们还投资了一家公司，通过红外设备植入皮下检测血糖，通过无线通讯把检测结果传给医生。在医学影像行业，它就是用图像辅助医生诊断。

　　我自己原来在超声行业，全国能看懂心电图的医生不超过4万，能看懂超声图像的医生也就是四五万。不像国外的医生自己开诊所，既能做B超，也能看心电图，还能上台动手术，中国的三甲医院分布太细，而且基层医生也看不了。

　　老主任可能一看CT，就能告诉你肿瘤在哪、肿瘤多大。但是你问现在刚毕业的基层年轻医生，不管名校还是从美国回来的都不行，后者对工具的依赖度很高。因为这是个实践活儿，跟开车是一样的，开过5万公里自然经验就上去了。

　　人工智能就是能让你缩短学习时间的一个工具，相当于老司机开了破车，新司机开了个好车，至少走在好一点的路上，新司机很大程度上可以超越老司机。

　　最后我总结一下：

　　一、硬件平台（GPU等）的进步是AI走向规模应用的基础。

　　人工智能是一个持续多年的老命题。如今，这些很复杂的深度学习的算法，在很小的硬件平台上就能实现。

　　二、数据是人工智能应用的核心，“安全无效”的不是数据，而是垃圾

　　我们看到很多可穿戴设备，并不是教育市场教育得不对，也不是用户太挑剔，而是这些数据是无效数据，把每个人24小时心电图存下来，给到医生，医生是不会去看的。

　　三、目前阶段，人工智能不是代替医生，而是作为助手、伙伴乃至导师的角色。

　　就像自动驾驶，替代的不是老司机，而是女司机!

　　四、能解决医疗中的实际问题，就是黑科技

　　很多应用场景不需要理解能力和学习能力，只需要提供常识性指导，提高处理效率、减少出错概率，就可以解决医疗的实际问题，就是高大上!

　　五、精准医疗、辅助***和新药开发领域，人工智能大有可为

　　医疗领域确实是比较保守，这个没办法，医生面对的行业跟其他行业不太一样，特别是跟现在的消费品、文娱产品不一样。

　　然而，医疗行业几乎把远程医疗、云计算、大数据、可穿戴、AR/VR(增强现实/虚拟现实)，所有新的技术都吸纳了，只是比较严谨，其实它并不是拒绝新技术。这两年来，对于上述技术，一开始大家觉得是风口，后来觉得泡沫，但实际上不是，你会发现这些东西会慢慢发展成实实在在的产品——这也是我们寻找人工智能项目的逻辑。