一位醫療 AI 創業者的自述:這個行業到底需要什麼樣的產品?
“今年,將會有很多玩概念的AI創業公司死掉,”張京雷在接受雷鋒網採訪時表示,“這並不意外。醫療AI行業也將面臨這個情況。”
張京雷是一名醫療行業的老兵。2017年,張京雷加入醫療AI公司Airdoc擔任市場部副總裁,主要負責制定市場戰略、渠道開拓等工作。此前他在小蘋果兒科醫生集團擔任市場和運營副總裁兩年。創業前,張京雷還曾在強生中國和諾華中國總部等工作十餘年,重點支援血液及實體腫瘤、心腦血管、內分泌及代謝和呼吸科等產品線。
從企業離開之後,對於如今的醫療AI行業,張京雷和我們談了很多他的感悟和想法。
跑不通的根源在於思維
張京雷說,目前醫療AI行業最重要的一個問題是,仍然沒有走通商業模式,而商業模式的核心就是找準使用者並且創造價值。
“老實說,我在這個行業裡摸爬滾打了4年。大家2B、2C沒成功,2VC也都不成功。更有甚者,有的公司現在就是2PR。但是對大眾、醫生講人工智慧的故事,沒有一點成效,也沒有任何意義。”
為什麼醫療AI的2B、2C模式沒有跑通?他認為 最深層次的原因在於創業思維 。他說,有一些公司從誕生的第一天起,就是從IT的角度切入醫療,但是單純從IT角度來解決醫療問題一定是失敗的。
他記得,兩年前進入醫療AI行業時,很多人都認為不需要拿證,或者說都認為可以不拿證。當時他就認為這是一件瘋狂的事情,“行業當時呈現出一種很浮躁的狀態,創業的熱潮似乎在裹挾著所有人往前跑。”
張京雷給我們舉了個例子:AI看了一張眼底照片後,判斷該患者有糖尿病。但是實際結果卻是一次很明顯的誤判,因為這張照片來自一個9歲的孩子,患糖尿病的情況基本上不存在。
透過這個例子,他想說明的一件事是:用IT思維來倒推醫療需求,本身並不符合醫生的工作模式。“醫生要的AI不是一個3歲小孩,也不是18歲的少年,而是一個跟他同樣資歷的醫生。 我們一直在強調醫療AI可以提高效率、降低勞動強度,實際上我認為這些都是偽命題,真正的命題是解決醫生解決不了的問題。 ”
這樣的論斷,其實在醫療AI創業者的一些採訪中可以看到。在此前接受雷鋒網採訪時,雅森科技的CEO陳暉也丟擲這個問題: ?如果開發的一款產品,只是提高影像科的效率水平,並不能帶來影像科上游的開源。
張京雷說,如果著眼於醫學影像AI,其中的核心問題是,影像只是疾病診斷或者管理流程之中很小的一塊。如果只是割裂地看影像,沒有在病人既往病史的基礎上用AI的方法幫助醫生進行診斷,這個市場本身就是站不住腳的。
舉個例子,對於糖尿病的診斷,除了空腹測血糖外,還需要測定進餐後2小時的血糖,患者要服用一定量的葡萄糖進行糖耐量試驗(OGTT),這樣才能更精確的診斷是否存在糖尿病,這是糖尿病檢測的金標準。
“窺一斑可以知全豹,但是我們不能說只窺一斑就不需要再去了解別的指標。醫學影像AI就像一個小孩子在沙灘上撿到了一個貝殼,他就說全大海的貝殼都在這,這個邏輯是不對的。”
但是反過來看,如果這個病人是65歲,已知是糖尿病病人,透過篩查發現其眼底存在典型的糖網症狀,張京雷認為這種診斷思路是走得通的。
在他的構想中,人工智慧能夠和人工智慧和醫院的HIS/LIS等系統打通,在具體科室裡幫助醫生綜合所有醫療資料做出判斷。“ AI技術的作用就是如此,它只是一種技術手段,而不是最終目標。 ”
張京雷說到,未來醫療AI企業會逐漸整合,只有給醫院一個相對完整的打包方案,至少幫科室解決一個領域的大部分問題,也許這個行業才能迎來春天。
得醫生者得天下
過去20年,張京雷一直在強生中國和諾華中國總部這樣的製藥公司工作。張京雷並不喜歡用風口這一類的詞,“風口是一種很難把握的東西,好像有點像投機,而投機並不適用於醫療行業。”
創業者思維上的“急功近利”和“理所當然”讓醫療AI行業虛火叢生,而更為重要的一點在於醫療行業本身的特殊性。
在醫療AI之前,醫療行業也經歷過社會辦醫、網際網路醫療等熱潮。但是經過幾年的發展,除了少數頭部企業,線下診所和網際網路醫療的結局並不算好。
張京雷說到,從前自己不理解‘網際網路+醫療’和‘醫療+網際網路’之間的區別。但是,回過頭看,網際網路醫療時期,很多創業者失敗的主要原因在於,沒有看清醫療的很多屬性,無論是從引流獲客、營收增長還是與服務方的博弈來說,網際網路醫療的創業者都沒有找到一條很好的路。
“不是說這個行業很固執,而是這個行業牽扯到太多的生命和法律責任。”
和網際網路醫療相類似的,是此前的社會辦醫。截至2017年10月底,全國民營醫院的數量已經接近1.8萬家,相比2016年同期增加了近2000家。從2008年新一輪醫改以來,政府持續鼓勵社會辦醫,收效卻非常有限。
與網際網路醫療不同的是,線下診所非常看重運營,因為它的邊際成本非常高。
彼時,傳統行業增長乏力,大量資本隨之湧入醫療產業,是因為投資者確實看到醫院產生實際的收益,但是他們忽視了醫院本身的成本更大,醫院需要場地、裝置,需要日常運營,這些都需要真金白銀的投入。
而且,醫院的運營和其他行業不一樣,醫院非常依靠口碑,口碑的來源則是醫生。2015年,紅杉資本中國基金合夥人陳鵬輝曾表示:“不管是傳統醫療、民營醫療、PPP模式,得醫生者得天下。”強調的正是就診過程中的核心因素——醫療資源,而這部分資源是無法被複制的。
這也就是為什麼診所或者是醫院難做的一點原因。在張京雷看來,醫療AI、網際網路醫療和線下診所是不同維度的事物: 一個是直接面對病人,但是運營特別困難;一個是相對更“輕”,但是很難找到商業價值。 但毫無疑問的一點是,醫生在任何一段時期都應該也必須成為創業者前進路上的“燈塔”。
監管工作也慢半拍
除了創業者自身思維上的缺失和醫療行業的特殊屬性,醫療AI行業也存在諸多監管層面的問題。
到目前為止,並沒有一家企業的醫療AI產品獲得了三類器械許可證。而對外宣佈獲得認證的醫療AI產品,大多是基於之前CAD產品審批方式獲得的,與新一代的醫療AI產品並不相同。
打破監管沉寂的是一家外國企業。2018年4月初,FDA批准透過了IDx公司研發的首個應用於一線醫療的自主式人工智慧診斷裝置——IDx-DR。它可以在無專業醫生參與的情況下,透過檢視視網膜照片對糖尿病性視網膜病變進行診斷。
IDx的成功似乎為醫療AI行業的創業者開啟了一絲光亮,但是一個看似簡單的批准,IDx 整整花了21年,和FDA在如何評估系統並確保其準確性和安全性方面的溝通,IDx就花了7年。
張京雷對雷鋒網說,這樣的週期很少有企業能夠堅持下來,他們一開始從思想上就沒有做好打持久戰的準備。
相比於FDA,中國藥監局對醫療AI的監管準備工作顯然慢了半拍。按目前法規,基本上國內的AI產品都得走臨床試驗這條評價路徑,耗時會比較長。三類醫療器械認證一般需要2-3年,在審批之前要等到標準資料庫的建立,資料庫的建立需要一定的週期。
根據嘉峪檢測網報導顯示,2017年12月24日,中檢院官方微信公眾號公佈關於召開AI標準測試資料集(眼底部分)建設會議通知。2018年3月26日,中檢院官方微信公眾號公佈,標準測試資料集(眼底部分)建設完成,一個病種共花費了3個月的時間來建設。
可以說,醫療AI行業的“遊戲規則”本身還沒有制定好,企業拿證的局面恐怕還要一段時間才能見到。
選準科室和目標人群
在現有證件未批的情況下,醫療AI公司沒有乾坐著。他們尋求與醫院共同做課題,也嘗試找體檢中心、藥店、藥企裡的潛在付費物件等。對此,張京雷提出一些疑問,假如是和藥店合作,眼底相機動輒數萬,藥店願不願意購買?藥店沒有醫生,誰來使用眼底相機?付費物件是誰,為什麼要付費?
這一連串的問題都是張京雷在企業的時候踩過的一些坑。在他看來,醫療AI一定要選準科室和目標人群。“雖然很多篩查的醫療AI產品是針對眼科,但是你的終端使用者是眼科嗎?不一定,真正的使用者可能是內分泌科,可能是在心血管科。這個是我們的血淚教訓,這也是to B 不成功的一個重要原因。”
就以糖尿病為例,糖尿病的診斷並不難,難是難在疾病管理。上面提到IDx-DR的獲批,實際 上是基於慢病管理的思路。
值得注意的是,我們上面在描述IDx-DR時的一個關鍵詞是“裝置”,也就是說,FDA不僅僅需要企業提供一套軟體,還要求在軟體的基礎上捆綁一個硬體,其目的就是為了降低不同裝置之間的差異,更好地輔助醫生來做糖尿病的慢病管理。“FDA的想法是透過AI的方式,將疾病的後端管起來。如果按照這個來看醫療AI產品,目前符合條件的方向並不多。”
在選準服務物件之後,張京雷判斷,醫療AI突圍的機會需要具備兩點要素: 疾病的發病率較高以及疾病的管理非常重要 。如果企業在B端的突破阻力較大,那麼也可以考慮的一個方向是走C端,例如可穿戴式裝置。把很多必須去醫院解決的問題,在家裡進行管理。他判斷,這些都是很細分的領域,而且受政策的影響比較小,相反可能會更容易突破。
在外界看來,醫療行業的創新動作特別慢,得靠外力來推動。一方面是因為,醫療行業本身的屬性很特殊,內部產生的變革非常少,儘管工作壓力很大,但醫院和醫生比較適應現有的工作流程。
另一方面,從診斷、治療到疾病管理,醫療的每一環節存在著相對應的利益鏈條,這其中有很多不合理的地方,醫院其實也希望能引入新鮮的血液和新鮮的想法,用技術能力打破不合理。
不管是之前的社會辦醫、網際網路醫療抑或是如今的醫療AI,本質上就是行業、社會的一種“濟世”情懷驅使。很多創業者放棄豐厚的待遇,離開國外的公司,回到國內創業,其實也是期待成為醫療變革的見證者和參與者,希望用技術的力量來打破這個行業既有的沉痾。
已故美國著名神經外科醫生保羅·卡拉尼什在他的臨終著作《當呼吸化為空氣》中曾寫道:我們揹負著無形的枷鎖,肩負著生死攸關的責任,也許病人鮮活的生命就在我們手中。
正因為醫療行業的分量太重,任何人都不能輕視它,並且要為它做好打持久戰的準備。
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