11月30日，主办的“新技术·新动能”创新者论坛在北京国贸大酒店成功举办。在论坛现场，由道彤投资创始管理合伙人孙琦、数坤科技创始人兼CEO马春娥、图玛深维高级副总裁崔钧先生、新制造频道主编李基祥进行了“智慧医疗浪潮：这是一场效率的革命”的AI+医疗行业对话圆桌讨论。
AI对行业的从业者而言，在各行各业都是效率的革命。而革命中必定有破陈推新的过程。在这场AI+医疗这场革命中，位于的第一线医疗领域的从业者，包括医院管理者，他们是怎么看待人工智能的？
马春娥认为，AI+医疗行业无论从医生自己本身的需求，还是从病患看病难角度来说其实是刚需驱动的创新。孙琦则认为，人工智能越来越得到大家的认可。尤其医疗的AI越来越准确以后，医生和医疗管理者因为人工成本的降低肯定会喜欢。崔钧则表示，医疗AI发挥的作用不单单是效率，更是效能、效果、效益等四个方面。因此，不太担心医疗AI不受医疗从业者、医院管理者的接受。
以下是圆桌论坛内容原文，在不改变原意的情况下有部分删减。
主持人（李基祥）：下面由我主持这个圆桌环节，让我们有请道彤投资创始管理合伙人孙琦先生、数坤科技CEO马春娥女士、图玛深维高级副总裁崔钧先生。先请各位简单做个自我介绍。
孙琦：道彤投资是专注医疗、做早期投资的投资机构。因为医疗GP总体还比较谨慎，道彤在医疗AI领域里布局比较早，算医疗GP里边比较积极投资医疗AI的。未来我们将在AI医疗领域继续加大布局。
马春娥：我是数坤科技的CEO。数坤科技是一家人工智能科技公司，专注于心血管和脑血管疾病中像冠心病、脑卒中等比较常见的重大疾病。现在我们所处的赛道里边只有我们一家在做心血管，并且在全国头部医院中拥有一百多家合作医院。我们的产品在院内使用方面还是比较受欢迎和认可的。
崔钧：我是图玛深维高级副总裁崔钧，公司专注人工智能深度学习。我们在医疗辅助诊断方面做了非常多深入研究。现在深入到肺癌、肝癌、脑卒中、骨折、乳腺等五个不同的疾病方面。正好我们的产品在前两天的北美年会和中国的CCR年会上正式发布了，特别希望有机会跟各位同行在一起多交流，谢谢。
医生和医院的管理者对医疗AI的态度是怎么样的？主持人（李基祥）：今天圆桌主题是医疗AI是效率的革命。AI对行业的从业者而言，在各行各业都是效率的革命。我想就第一个问题问一下各位，以目前了解的情况，医疗领域的从业者，包括医院管理者，对于人工智能这个技术他们是怎么看待的？
马春娥：我觉得无论从医生自己本身的需求出发，还是从病患看病难的角度来说，医疗行业真是刚性驱动的技术创新。
从院内部分来看，其实每天跟医生们呆在一起，能真真切切地感受到医生的不容易。他们每天早上八点钟就开始上班，晚上十点钟下班的时候非常少，而且病人还看不过来。在这里面，谈到大家怎么看效率工具的问题。在流程上加快、优化流程，把流程上的低端的、重复的大量工作让计算机去做是第一个我们能够切实感受到的需求。
从实践的角度来说，我们的心血管影像在医院用了之后，效果还是非常明显的。我们一些核心的技术，比如我们的自动三维重建。这个工作非常花时间，特别适合计算机去干。之前在医院里面看到可能三个大夫做这个工作，现在只留一个大夫做审核就已经足够。像以前心血管专科大概有十几个大夫做三维重建，现在有一两个大夫就足够了。
主持人（李基祥）：这说明在成本的优化和效率提升上是很明显能够推动他们的需求的。
马春娥：这是因为有了人工智能以后就再也没有医生愿意自己做三维重建了。从医疗管理者来说，他们可能更多的还是关注你怎么能既安全又可靠。所以，整个行业包括国家局、药监局都在极大地推进怎么规范化，让这样一项特别有价值的技术应用到临床。从监管的角度上说，监管态度很积极，行业也在合力形成规范。明后年就会有比较成熟的人工智能产品拿到证。一旦有了证进入临床，通用的大门打开了。
崔钧：这是一个效率的革命。我们谈到中国的医疗，谈到中国的一些恶性肿瘤，越来越提到医疗体系的三级分级诊疗，其实在三级分级诊疗当中医疗AI发挥的作用其实是四个不只一个。第一个是通过人工智能结合，通过人机结合而提高了效率，以前做不到的事情，现在做到了；第二个是在单位时间之内能以同等的人力资源情况下提高效率；第三通过在心脏、肺结节方面的诊断指导，包括肝癌、乳腺、骨折，改善医疗效果；同时，我们针对很多非工医疗研究大大提高了他们的效益。所以医疗AI发挥的不单单是效率，其实是效能、效率、效果加上效益这四个作用。
孙琦：快一年以来在医疗AI方面有几个趋势：一个是政府推动人工智能产业已经成为国家战略，媒体、舆论、政策各方面的导向都在往这儿走。其次是所有创业者的参与，越来越多的人工智能从零售、新零售到自动驾驶、语音识别、语义识别到医疗那么多的创业者的加入形成了份额，使得医生、医院管理者都能认识到，人工智能在各个场景、场合都会改善各个行业的效率。
从这点来看，在医院跟医院管理者、医生的交流中可以感受到人工智能越来越得到大家的认可。就像电子地图，电子地图一开始出来也不靠谱，经常把你带河里去，带沟里去，都有可能。而现在电子地图已经到车道级了，这就是很大的改变，在以前是很难想象的。我们今天的医疗AI也是这样，一开始很难说有没有那么准确，但是越来越准确以后，医生和医疗管理者肯定是喜欢你的，因为降低了人工成本。
医疗+AI行业的几座“大山”近况如何主持人（李基祥）：之前孙总说医疗+AI现在还有几个大山：包括监管的问题，还有像收费、商业化落地的问题。我想问问孙总，这些问题在半年的时间有何改变？
孙琦：今年6月份在上海，AI论坛上面我讲过说医疗+AI有几座大山。刚才马总说的CFDA的审批，这个证就是其中的一座山，还有整个收费的场景。这些山可能眼下前面就是山口了，与半年前还是有区别的——山口前面是一马平川了。前两周器械的评审中心发出公告，要求做人工智能医疗器械的企业申报，这是评审中心开始积极地受理申报的一个态度，这是一个大的事情往前在走。一些国内企业，他到海外去先拿证，从海外先开始突破，这也会加强在国内跟医院、医疗机构合作的公信力。
从这块角度来讲，我们希望看到的一线曙光已经出现，整个未来是可以预期的。而变现，就是我6月份讲到的另外一座大山。AI的公司，医疗影像的AI的公司，大家开始都讲科研合作，诸如：签医院的多少、拿数据的多少。我们认为一定能进入到变现场景。这一点，我看也是越来越近了。为什么说山口前面就一马平川？因为这个公司够不够牛，还是营收来决定的。营收代表用户、医院、医生对你的认可。我觉得明年医疗AI的公司比拼的就是收入，不用比融资额、比签约医院。
主持人（李基祥）：现在不光是医疗，所有的从业者都会关心怎么赚钱，这是现实的问题。我想问问各位，包括医疗行业或跟各家医院合作，以科研合作拿数据，会不会对后面的收费产生影响？如果说要去突破这个大山，需不需要在商业模式和运营方式的创新？我们请公司的管理者们先聊聊。
马春娥：可能医疗行业相对于其他人工智能产业落地，它的落地可能更长一点。因为它是一个强监管的行业，基本上政策会落后整个行业的进度1到2年的时间， 1到2年可能还是相对比较乐观的。它虽然在前期起步晚，但是一旦快起来就会很快，会进入到快车道发展。我自己对明年、后年是非常乐观的。一旦CFDA批了证，有了人工智能辅助诊断的身份，跟医院的主任、院长、医生沟通，他们都非常愿意买单。因为有一个先进的生产工具在那儿为什么不用呢？就像刚才孙总说的，就在那个关口上，一旦突破这个关口，产业就会起来。
从产业发展的角度来说，还是大家集中扎堆的情况比较明显，一旦开闸之后进入到孙总刚才说的状态——甭管做的有多早、合作医院有多高，你得比拼真正把钱拿回来。在激烈竞争的情况下，真正把钱拿回来需要考虑企业的核心能力了。
对于我们来说我们不去凑热闹，一旦它开闸，整个过程是滞后两年——比如当我拿到证的时候，你现在开始做。最快也得两年之后才能拿到证，去试行商业化。两年时间，市场已经被占据。所以我觉得作为企业来说，怎么进行商业化竞争，怎么真正找到刚需来做是非常重要的。
主持人（李基祥）：总结一下就是找到细分的垂直领域，数坤科技也是这样一家公司，这是非常好的解决办法。崔总怎么看？
崔钧：数坤科技在这一点做的非常好，特别值得学习。现在在普遍的医疗AI公司中，非常少有公司能有这样的技术沉淀——把不同的应用：比如说把肺癌、肝癌、乳腺癌、骨折的放在一个服务器上，让医院的临床体系去应用。
其实医疗+AI是一个工具，也是先进生产力的体现。人工智能跟影像结合是CT影响的拐点，是超声应用在医疗观点的一个巨大配合，同时也是先进生产力的应用。
我们谈到的先进生产力一定是势不可当的，过程中一定会有很多问题。我们必须让医疗的体系、政府包括监管的单位明白，这件事是一个好的、最大的方法去满足先进生产力应用在中国医疗社会当中，这需要我们每一个企业证明自己的价值，能够去做好服务的组合，而且在行业当中形成一个非常好的生态圈——包括医院、客户、病人的教育、软硬件的平台以及融资方。做好这些，我们就会形成一个洪流——让先进生产力代替老的生产力。
投资人聚焦的医疗+AI未来领域主持人（李基祥）：刚才两位都有提到AI+医疗现在已经到了关口上了，这个方向马上要踏入一马平川。我想问孙总，道彤今后还会投AI+医疗的企业吗？在企业马上按照运营能力或者盈利能力去判断的时候，您这边对于AI+医疗企业判断的方式会不会有变化？
孙琦：我还会积极去看医疗和AI的结合，可能不完全在原来的领域里面，我可能去看在药物研发领域AI怎么助力药物研发。其实最多的，都在影像，其次医疗还有很多细分的赛道。
平台和垂直应用这两个领域，平台的机会我觉得已经不会再有了，可能就是市面上看到的三、五家。因为平台的应用是给影像科室一揽子打包的解决方案。平台的应用，大家看以前的电商，大的电商平台就那么几家，一开始可能有好多家，打到最后就那么三、五家。
可能在一些垂直的应用，比如说像数坤科技这样的垂直应用肯定会有很多的机会，从人的病历到影像各方面上面，专注自己的领域肯定会有独特的优势，这个领域中我们还会挖掘。
您刚才说的还有几个标准，我觉得拿数据能力这个标准不是那么重要，我上次也讲到过，这个对于大部分团队来说都是能够做到，这是一个阶段性标准，而且未来拿数据越来越不成为一个问题。
那么真正比拼的能力不是单向的能力，而是整个团队综合的、复合的能力。单向的能力，包括技术能力、算力都不够，到比赛进入中场的时候，必须是综合能力的比拼——整个团队从融资到渠道到市场到战略等等一系列的综合能力的比较。所以我们之后如果再要去投，平台放边上，我们会看垂直类的东西，比之前一两年标准要提高，可能更多的去权衡它有没有综合的一个复合的能力。
主持人（李基祥）：今天感谢各位的分享，再过一年或者半年大家再坐一起聊聊这件事。
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