據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，自2013年到2017年，整個AI+醫(yī)療行業(yè)共獲得241筆國內(nèi)融資。而目前國內(nèi)資本多布局虛擬助手、醫(yī)療影像、醫(yī)用機(jī)器人、智能健康管理四個領(lǐng)域，其中醫(yī)療影像成為資本密集的陣地，占比最高達(dá)到31％，位居第一。

關(guān)注很高，但質(zhì)疑聲也不少。除了底層技術(shù)和數(shù)據(jù)的問題之外，商業(yè)化前景不明也是人們不看好醫(yī)療AI的關(guān)鍵一點(diǎn)。究竟用什么樣的邏輯去挖掘更多的應(yīng)用場景，很多人工智能公司仍處于摸索階段。

在這其中，Airdoc副總裁張京雷認(rèn)為，在技術(shù)基因的影響下，跨界是許多人工智能公司首先面臨的難點(diǎn)，因此，思維方式一定要有所轉(zhuǎn)變；另外，AI醫(yī)療公司需要改變現(xiàn)有的醫(yī)療價值鏈，這種改變意味著優(yōu)化，即將其變的更加簡單或便宜。

著眼院外，主攻篩查

作為行業(yè)中的參與者，三年時間，Airdoc通過對AI技術(shù)與醫(yī)療健康的研究和實(shí)踐，已經(jīng)逐漸找到適合自己發(fā)展的道路。以眼科作為垂直深耕領(lǐng)域，研發(fā)了人工智能慢病識別系統(tǒng)，通過Airdoc視網(wǎng)膜識別算法，可識別30多種慢性疾病，包括糖尿病、高血壓、動脈硬化、視神經(jīng)疾病等全身性慢性疾病并發(fā)癥和高度近視、老年性黃斑變性等常見眼科疾病。

張京雷表示，這主要基于Airdoc的發(fā)展策略：著眼醫(yī)院外場景以及主攻醫(yī)療篩查領(lǐng)域。在醫(yī)療領(lǐng)域，在患者和醫(yī)生中間，從診斷、治療到疾病管理，每一環(huán)節(jié)都代表了相對應(yīng)的利益鏈條。但醫(yī)療行業(yè)內(nèi)的價值鏈條在經(jīng)過長期發(fā)展之后，已經(jīng)發(fā)展得相對成熟。著眼醫(yī)院外場景，既不改變整體的價值鏈條，提高整體服務(wù)效率，也能夠為企業(yè)探索多元化商業(yè)模式降低門檻。

目前，Airdoc已經(jīng)與星創(chuàng)視界等集團(tuán)合作，賦能眼鏡店，通過分級診療的方式降低醫(yī)�？傊С�。通過這些院外合作，也增加Airdoc自身數(shù)據(jù)體量，為今后的慢病篩查、疾病圖譜分析做前期的數(shù)據(jù)支持。

而在醫(yī)療篩查方面，Airdoc從知曉率較高的常見病以及有相應(yīng)解決方案的疾病入手。針對年輕用戶，Airdoc主要通過眼底拍照、篩查，聚焦眼部疾��；而針對老年用戶，未來Airdoc將向基層、社區(qū)布局，主要聚焦在動脈硬化和糖尿病等慢性疾病領(lǐng)域。

賦能基層，做慢病管理

不管是toB還是toC，醫(yī)療服務(wù)最終面向的都是C端人群。“我們看好AI醫(yī)療未來在基層的應(yīng)用，算法或AI將來一定要落到基層去。對于基層來說，這具有兩方面意義，篩查和管理�！睆埦├赘嬖V獵云網(wǎng)。

以慢病管理為例，中國目前僅糖尿病患者就已經(jīng)達(dá)到1．12億，有3－4億人群有潛在的高血糖風(fēng)險。再加上過億的高血壓、心血管疾病、眼科疾病等患者與高風(fēng)險群體，他們都急需一個簡單、無創(chuàng)、低成本的方式完成多類慢病的篩查。

這些疾病本可以通過專業(yè)篩查提早發(fā)現(xiàn)，但現(xiàn)階段，中國還有20％的縣級醫(yī)院沒有眼科，全國眼科醫(yī)生數(shù)量僅有3．6萬人，而從眼底照片上能準(zhǔn)確判讀疾病信息的專業(yè)醫(yī)生更是只有200－300人。

“在50歲以上的人群中，約80％存在著亞健康的狀況，對于這些人群來說，大多已經(jīng)知道自己患有慢病，從確診到治療，存在20－30年的慢病管理周期。在這個周期內(nèi)，人工智能都將具有很大的意義�！睆埦├渍f道。

以糖尿病患者為例，根據(jù)現(xiàn)在的治療指南，可通過3個月拍一次眼底，1年拍4次，來跟蹤患者的糖尿病管理。相比測血糖來說，具有低成本、快速的優(yōu)勢。醫(yī)生和患者端同時能夠收到相關(guān)檢測報告，更直觀的教育患者，對于醫(yī)生來說，也能根據(jù)更客觀、多元化的數(shù)據(jù)來調(diào)整治療方案。

過去三年內(nèi)，Airdoc人工智能慢病識別系統(tǒng)已經(jīng)在北京、上海、海南、江蘇、河北及安徽等多省市展開大人群慢病篩查，每天為數(shù)萬人提供快速識別建議。2017年該系統(tǒng)已經(jīng)完成200萬影像的識別。在最近的Vision China大會上，借助Airdoc的AI算法與眼科專家的對抗，也印證了基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)加人工智能的實(shí)用性。

隨著國家政策對AI醫(yī)療的支持，今年年初，AIrdoc已經(jīng)向CFDA送檢了第一臺中國三類醫(yī)療AI服務(wù)器，按照醫(yī)療器械注冊流程，產(chǎn)品從申報到最終過審要經(jīng)過產(chǎn)品定型、檢測、臨床試驗、注冊申報、技術(shù)審評、行政審批等六步。張京雷表示，現(xiàn)已經(jīng)進(jìn)入臨床試驗階段，但預(yù)計審批通過還需要3－5年時間，對于如何去設(shè)計一個人工智能的臨床試驗報告，行業(yè)沒有先例和標(biāo)準(zhǔn)，因此將具有重大的意義。