2019年6月15日，以“智造未来”为主题的“2019亚布力青年论坛第五届创新年会”在香港成功举办。

本次论坛开幕式由凤凰卫视制片人、主持人于盈主持，香港特别行政区行政长官林郑月娥，中央政府驻港联络办副主任陈冬，亚布力青年论坛主席、高瓴资本创始人兼CEO张磊为开幕式致辞。香港交易所集团行政总裁李小加、南丰集团董事长兼行政总裁梁锦松、黑石集团（香港）有限公司大中华区主席张利平、广东长青（集团）股份有限公司董事长何启强、云峰基金主席虞锋等众多大咖亮相。

作为本次创新年会的重要论题之一，“大健康+人工智能 风口在哪里”引发热议，成为大家关注的焦点。“杏脉科技CEO何川出席并进行分享，其认为医疗行业是为数不多的非常适合以人工智能和技术创新作为切入点及驱动力的行业之一。人工智能与医疗行业的结合，可以很好的解决医疗行业供需不平衡、医疗资源分布不均的问题。而技术的创新和突破，将给医疗行业带来增量性的改善，甚至是颠覆式的改变。

以下为实录

何川：各位在场的同仁朋友们大家好！依托于复星集团大健康全产业链的行业优势和资源，杏脉科技致力于通过人工智能科技，以及光学、流体力学等技术上的创新，与医疗的循证医学相结合，为真实的临床需求提供辅助的产品和工具。我们希望通过科技的创新缔造全球10亿家庭的健康幸福生活。

沈强：第一个话题我们来聊一聊关于AI+大健康的机遇。人工智能现在已经渗透到了每一个行业的方方面面。对于大健康行业也是从我们的健康、医疗到药物、器械、康复等等所有的环节，都已经在渗透进去。大家看到的在每一个人所做的领域，AI是怎么改变行业的？我们能够有一些什么样的预期？这些变化将给行业带来的变化是增量式的变化？还是说在其中我们能够找到一些颠覆性的机会、重构行业的机会？

何川：我认为医疗行业是为数不多的非常适合以人工智能和技术创新作为切入点及驱动力的行业之一。为什么这样说呢？其实有以下几个逻辑，第一个逻辑在于，从技术人的角度出发我想拿“锤子”和“钉子”来举例。锤子很多，但要找到真正发挥价值且能够实现盈利的钉子是非常困难的，而医疗行业恰恰是这样一个非常适合于技术创新的领域之一。

沈强：钉子很多？

何川：目前的情况来看，在医疗行业的确如此。众所周知，医疗行业最大的痛点就是供需不平衡，特别是优质资源的供给严重不足。

我相信在座的每一位都遇到过这样的情况，当你患病需要就医时，想要获取优质的医疗资源是十分困难的，但大家还是愿意不惜代价去争取。可以说，优质的医疗资源是刚需，但是现在医疗行业的现状就是供需严重不足，且优质医疗资源分布不均。

而技术的创新，特别是人工智能的介入是解决这一医疗行业痛点非常好的方式。随着技术和产业全面地成熟并向基层下沉，供需严重不足、优质医疗资源分布不均的问题也能得以解决。所以我认为技术创新和医疗行业结合是一个巨大的产业机会，这是存在深层次逻辑的。

具体到细化的实例，其实刚才乔总、张总已经分享了很多。分享一个很简单的例子，随着全民健康战略的提升、患者对高质量医疗服务需求的增加，通过技术创新的实现方式，医院每年片量的增长率可高达30%。

但是我们知道要培养一个放射科的医生耗费的周期是非常长的，每年这部分的实际增长率只有极少的个位数增长，这中间的差距其实就是我们可以去服务、去满足的一个重大机会。这是第一个逻辑。

第二个逻辑，AI医疗到底是增量性还是颠覆式，我认为这是一个时间周期和整个行业全面配套资源成熟度的问题。现在的阶段，我们在做的可能更多的是一些增量性、辅助性的改善。但是从长期来看，我觉得未来的AI医疗一定是颠覆式的，是能够提供患者以全新的就医体验和优化的就医流程的，甚至是更加有效的诊疗手段。

举一个增量性和颠覆式相关的例子，在以省为单位的区域内，我们关注到一个数百万量级的需求——基于全民大健康的筛查需求。正常来说，基于高质量的筛查需求，该地区应在一月之内完成全部的诊断和评估工作。但实际上，在一些筛查需求高又偏远的区域，能够进行有效诊断的医院和医生是十分有限的，可以说这是一个不可能完成的任务。针对这一切入点，杏脉推出了一款筛查相关的产品，我们可以高质量、高效率地辅助医生来完成诊断和评估工作，并且能够做到每一年、每一季度、甚至每一个月度持续地追踪、分析和发现。我觉得这是一个增量性的改变。

关于颠覆式的改变，其实是我们另外一个新研发的产品——心脏冠脉筛查，它应用了0D/3D的耦合仿真技术，给患者带来无创精准化的筛查体验。具体来说，在我们的产品辅助下，心脏冠脉筛查从原先有创的诊断变成现在的无创诊断，并且精细度和准确度几乎能够达到金标准的水平，这对于患者端可以说是颠覆式的。

为什么我们反复提到医改政策和诊疗治疗方面的受益？可以说AI医疗其实是特别契合于未来医改政策趋势的，并且通过这样智能、精准地分析可以大大地降低一些过度诊疗的可能性。

第三个逻辑是由我们自身团队的技术创新和突破带来的，目前在全球范围内做的比较好的一家美国的企业成功地将某项诊疗技术从之前的几天时间缩短到6个小时。

沈强：这是说在单一病种上因为这些AI的突破，可能在某些病种上能够带来一些突破式的、颠覆式的改变对吧？

何川：对， 比如说通过我们的技术创新、国内好的数据支持和积累，我们如果可以把这项技术从6个小时缩短至分钟级别，我觉得这带来的改变就是颠覆式的。

沈强：所以医疗是一个很复杂的过程，你更像是这个过程的催化剂，用数据的力量、AI的力量让这个过程发生的更加有效、更快一点。但是真正在医疗和AI结合的前进，还需要真正从可实证的诊断和治疗的角度着手，还需要很多原来传统医学领域的努力。

第二部分我们会谈挑战，这部分希望各位嘉宾问题循环的速度稍微快一点，因为时间有限。第一个挑战我先给到何总，我们微博上的网友提出一个问题：利用人工智能在医疗里进行应用实际上是需要很多数据驱动的，需要进行数据的整合。复星有很多的医疗数字化实践，你们有很多医院、药企和其他的医疗服务，那复星的数据孤岛的问题是怎么解决的？

何川：从我们的角度来讲，我觉得我们能做到的就是从我们做起，从最原始的做起，从来自于真实需求的角度来做起。我个人不太认同，先收集数据再思考如何使用，这样是应用不起来的。我认为，一定是我们想清楚需要什么再来做数据的收集，这样才能更好的实现数据的价值。

此外，我觉得在医疗行业中，与数据相关的最重要的其实是“标准”和“共识”。目前在国际上和国内的确形成了一定程度的共识，其中就包括一些医学指南，但刚才各位嘉宾都提到了医疗本身是非常复杂的，书本上、标准里的共识和真实的环境之间有巨大的差异，我们做的所有产品都要应用到各个真实临床的情景中去，这个时候标准和共识就非常具有挑战性了。

除此之外，由于我们的技术创新衍生了新的产品的同时也带来了非常多新的可能性，如何整合方方面面的资源（包括临床、医院、监管相关部门、科技相关部门以及这个行业的各大厂商等），快速地针对现有的问题形成新的“标准”和“共识”。我觉得这一点，对于我们乃至整个行业更好更快地发展都是十分重要的。