武汉大学张鹏博士：如何在AI医疗领域掘金？

内容来源：2019年5月24日，在投资界沙龙-寻找医疗产业的投资新机遇上，高特佳投资集团投资研究部执行合伙人，武汉大学生物化学与分子生物学，博士张鹏先生进行了以“AI医疗的投资未来”为主题的精彩分享。鲸活动作为媒体支持，全程图文+视频+照片直播。

主讲人：张鹏

整理：许乐峰

　　据公开媒体报道，国务院、发改委、全国人大、工信部、政治局都曾下达政策文件支持AI产业，包括《“十三五”国家科技创新规划》、《中国制造2025》、十九大报告等，当人们对这些政策进行解读时，却发现相应的焦点都落实在AI医疗产业中。

　　目前来讲，AI在医疗行业的应用场景主要有五类：智能影像识别、医疗机器人、智能诊疗、智能药物研发、智能健康管理。但AI在医学上的应用上，大多仍是在医疗影像学的方面。但传统医疗行业仍然处在一个诊疗标准化，病患信息化的过程中，在这个过程中逐步引入AI辅助医疗行业发展，挑战仍然不小。

　　应用场景：AI+医疗 注定不平凡

　　概括来说，AI在医疗行业的应用场景主要有五类：智能影像识别、医疗机器人、智能诊疗、智能药物研发、智能健康管理。

　　目前，AI在医学上的应用，大多仍是在医疗影像学的方面。武汉大学生物化学与分子生物学博士张鹏先生认为，医疗诊断过程大多以人的判断为基础，是一个高度非标化的行业，影像学仅起到辅助诊疗的作用，很难成为一个确诊的工具。

　　由于影像设备及分析程序的有效性并不能直接由其确诊病人的数量来考核，而是在长期辅助医师的判断下实现价值。

　　因而该行业的定价权并不在于市场需求终端，而是直接依据技术供给侧的生产定价，没有形成市场化迭代闭环，因此我们很难确认AI系统与设备的有效性。

　　对于像这样非明确的价值和定价过程来说，是很难做出投资和估值评估的。

　　医疗产业链条相对较长，不仅是研发到通过认证上市的过程长，对于每个病例自身所经历的初步诊断、会诊、确诊、治疗用药也是一个长期且非标的过程。

　　所以，张鹏先生认为，如果一家外行企业要转行做医疗的时候，应该要深刻理解AI医疗是在做什么，是取代医生还是帮助医生。

　　临床使用：AI影像辅诊应用 低成本高效率

　　大家应该知道，国内放射科医生资源奇缺，看X光片的速度也非常慢，看一张X光片要八九个小时，导致专业的放射科医生非常忙，费用也很高。基于影像的AI辅诊解决的就是这方面的问题。

　　据统计，在2018年第一季度的时候，市场上大概只有40家稍微有名气的公司在做基于影像的辅诊，到了2019年，达到一定规模的企业已经翻倍，达到了100家左右，热度非常高。而政策的监管也发生了一些变化，原先是中检院在做影像辅诊的标准注册，对AI影像辅诊产品的注册和落地进行培训，但到了2019年一季度这件工作就转到信通院了。

　　此外，基于产业的巨大财富空间，影像辅诊赛道的玩家也是多种多样，其中腾讯、百度、阿里也试图涉足这个领域，头部企业主要有腾讯觅影、联影智能、体速科技、12Siama和上工医信。

　　据公开资料查询数据显示，腾讯觅影是腾讯旗下的公司，主做食管癌、肺癌、糖网、乳腺癌等方面的影像辅诊产品。去年4月份的时候，腾讯宣称招纳了400名博士搞研发，但是慢慢的没有了动静，里面很多人员流到了其他的AI影像辅诊公司。腾讯想联通万物，而做影像的辅诊需要核心数据和AI算法，对于腾讯这种社交平台企业来说，它本质上不太愿意把数据和算法放到平台上，所以腾讯觅影的失败是有原因的。

　　此外，AI影像辅诊主要是基于单病种图像标注形成的模型，与临床使用场景的匹配度有待提高，类似于肺CT、肺结节的诊断，还有就是糖网筛查等等，产品性能自报与检测数据不符，鲁棒性有待提高。所以在2019年，很多AI影像辅诊公司都想开了，愿意从单产品到全产品覆盖。另外AI影像辅诊产品获证缓慢，没有办法实现商业化。

应用前景：AI+分子生物学及基因研究

　　在包括传统医疗、大健康、生物医药、生命科学四个方向上，张鹏博士还看好AI在生命科学中的未来应用前景，包括分子生物学及基因研究。

　　2018年1月，比尔·盖茨提出关于微生物组的研究是推动人类医疗发展的重要方向。人类当前已经可以通过分析微生物组基因的分布情况获知很多疾病的早期特异性，因而进一步将成为病症早期筛查的利器。

　　该方向是大数据与AI在基因分析应用上的代表方式，相对简单而可行。

　　张鹏博士认为，AI在分子生物学及基因研究方面，其应用可以划分为宏观、中观、微观三个层次：

　　当前科学家常通过菌群基因的研究来分析早期病症问题。由于每个人体内有几十万亿个细胞和上百万亿个细菌，因而菌群是否正常分布代表了其人体机能正常和非正常运作的分界限。也就是说，对于某些病症而言，患者的菌群分布与正常健康人群会有不同。

　　基因检测通过智能化数据分析，能获得较为有效的结果。通过局部组织的菌群基因(特别是肠道菌群基因)的分析，可分辨出很多病症早期的特异性。这正是数据化分析、AI分析可以定义为数据与AI在宏观层面上的应用。

　　分析人体内部自身的基因变化情况，例如包括组织内部RNA、脱落DNA，以及细胞外泌体中的基因等，配合抗体的对应分析，可以更精准地定位病症的发生状况与所处的阶段。

　　比如，人体是否出现肿瘤，是良性还是恶性的，我们可以通过大量的上述基因分析，与正常人的基因进行对比，以捕捉非正常的基因片段来进行深入判断。这一过程可以称作是AI在生物物理学的中观分析。

　　明显趋势：AI+医疗产业 改变的革新

　　近两年来生物医药行业出现一个有意思的明显趋势，越来越多从事生命科学研究的人才来自于AI医疗行业转型，这其中其实有着重要的相关性原因。

　　基因是人的代码，其实它和计算机的代码非常相似。近年来，我们对基因病、癌症肿瘤、病毒病的治疗，越来越多是通过基因的修正和增补的方式，这个过程很像程序员修改计算机代码。这是一场将给医疗行业带来翻天覆地改变的革新。

　　虽然很多精准治疗在当前还并不足够精准，病症只是表面上被治疗，但还有很多副作用，原因在于“修改代码的过程”不够精细。

　　精准治疗除去基因工程之外，分子靶向药是一个相对更加成熟的方向。很多治疗癌症的分子靶向药在基因治疗之前就出现了，近两年出现的PD-1抑制剂，是癌症治疗非常重要的小分子靶向药疗法，它通过刺激免疫细胞受体发生变化，使其产生应有的癌症抗体。

　　这是分子生物学应用的重要突破，该方法也于2018年9月首次通过了CFDA的认证。分子靶向药同基因疗法一样，都是分子生物学在医疗中的重要应用，是精准治疗的重要形式。

　　这就好比以前我们看到一个坏人，需要扔一个炸弹炸毁一片，造成很大的损失；现在我们看到坏人，派出一个狙击手，精准狙击，这就是精准治疗。

　　精准治疗在生物医药的发展上前景光明，但仍处于初级阶段。在选择医疗项目时，星瀚资本会先参考国内外前沿的医学方法论，然后再从方法论下垂直的应用方向、具体技术与实现方式等筛选投资项目。

　　自从出现CIK、PD-1、PD-L1、CAR-T、TCR-T巨噬细胞疗法、IPS疗法、AADC疗法等各类型方法论后，国内也有很多机构都在做相应的垂直方向研究。

　　投资价值：掘金AI医疗 价值可期

　　张鹏博士表示：“政策是创新浪潮的大闸门，鼓励创新行业良性发展，把握政策尺度是关键。闸门开得过大，企业蜂拥而入，大水漫灌，行业涝死；闸门关得太紧，资源不足滴水不漏，行业旱死。 “

　　医疗行业的创业者要看清自己的竞争力和方向，在AI影像诊断领域，算法、算力和优质的数据都很重要。有的企业觉得自己算法很牛，有国外顶级的AI专家背书，也有企业说我有银河一号超算，算力特别强，这些都不是关键。优质的数据才是核心，哪家企业在这方面做得越好，未来的可投资性越高。

　　AI影像诊断领域目前的市场格局其实还是在跑马圈地，企业的估值普遍虚高，我们需要从商业的角度考虑问题，到底谁来付费，是面向设备企业付费，面向C端客户付费，还是面向药企端付费？这是AI影像辅诊这个赛道中的企业非常关注的一点。

　　整个医疗行业还在继续往前走，政策的发展也好，行业的规划也好，包括健康医疗与AI的结合都在往前走。在未来，AI医疗确实能够给整个医疗行业带来比较深刻的变化，但是这一天将以什么样的方式到来，由哪几家来主导这个行业，国内政策或者投资机构一定会甄别出有效的方向。