关于疯狂医疗ai创业，这五点你思考了吗？

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1、关于疯狂医疗AI创业，这五点你思考了吗?今年以来，医疗AI的投融资非常热，就像前两年的互联网医疗、精准医疗热一样，很多创业者及资本涌入其中，也有很多声音与质疑。比如医疗AI到底是不是一阵风？AI+还是+AI?技术重要还是场景重要？2B还是2C?面对医疗AI的种种质疑，道彤投资提出儿点关于医疗AI的思考：医疗AI是不是一个长期赛道？医疗AI现在这么热，有它的道理。我们看到，无论是语齐识别、人脸识别，还是自动驾驶，AI的发展都会有一个由浅入深、从基础到应用的过程，一步步从简单劳动深入到复杂劳动。技术与环境已日趋成熟，AI人才的瓶颈在两三年后也会逐步得到缓解。医疗AI当下从影像病理

2、切入，也有它的道理，因为这个相对简单和成熟，不像沃森机器人，那个要做的事难度太大，所以也有很多质疑。道彤投资在布局时，也是先布局了兰丁医学后布局了“脑医生”项目，因为“脑医生”从事的是中枢神经系统的辅助诊断，这个技术难度更大，进入壁垒更高。兰丁医学做得相对较早，正逐步成功商业化，目前领跑病理AI企业。市场上也有一种担心，医疗AI会不会像互联网医疗那样，一阵风就过去？互联网医疗之所以一阵风，一是绝大多数场景不靠谱，没有从根本上解决医疗资源供给问题，中国的医疗市场总体是优质医疗资源供给不足；二是互联网庚疗不同于其他互联网应用，受到比较严格的政策管制，注定有一个政策博弈到逐步接受的

3、过程，不会一蹴而就。不同于互联网医疗，医疗AI解决的是医疗资源供给瓶颈的问题，值得长期布局。单就医疗AI在影像、病理等方向上的应用来说，肯定会不断向前，不断迭代，能够从事诊断的广度及精度都会提升。在新药研发、营养膳食、基因检测、疾病诊断与治疗方面，也会有更多应用。另-个问题是估值。医疗AI估值怎么谈？业界传说早期基本看创始团队的学术背景，我想这个阶段已经过去，譬如说影像AI领域还没启动的公司，很大概率挤不上这个赛道了。那么第二轮、第三轮怎么估？我们会看其商业化的合作阵地，形成的样本数量，以及形成了多少产品化的东西。但再往后，又会是不…样的逻辑，那时可能会更关注产品形成的收入与

4、行业口碑。“AI+”还是“+AI”?也有投资圈的同行不看好医疗AI,认为AI只是个算法，一个技术，没有独立的运营门槛。你可以把它理解成一个功能模块或插件，加载在应用上，比如加载在GPS这三大巨头的影像设备上，或者PACS厂商的系统上。当然，这些厂商们也可以自己独立开发。这样的质疑，让我想起了三四年前另一个热门的争论一一“互联网+”还是“+互联网”，后来我们看到，凡是传统产业“+互联网”的鲜有大成功，几乎都被“互联网+”杀得片甲不留。我们还可以再往前看一些，当移动互联网出来时，也有人争论是互联网的移动化还是会0成体系，今天我们都看到移动互联网自成生态。想明白这个问题后，再回答到

5、底是“AI+”还是“+AI”时？我想答案已经很明了。一个传统厂商，比如PACS厂商，进入这个领域，尽管会有局部优势,但也要从头去搭一个算法团队，并且他们做的事往往是给以前的产品增加一个功能，并不是公司的主战略，更不太可能成为颠覆旧生态的新纶态。我们看到大公司的内部创新总是很容易受到制约，真正成功的极少。所以医疗AI大的生态，一定不是大公司里长出来的，而是从创业公司里打出来的。数百家公司里杀出儿十家，儿十家又不断整合，更院阵地与地域的整合，胸腹部、脑部、消化道等不同影像诊断技术的整合，甚至是影像、病理检验、病历、单病种智能诊断的整合，最终成为三五家大公司，医疗智能化诊断系统集成

6、商。那时，他们可以卖产品、卖服务，做远程诊断，想象一下这个市场是多么巨大！等到那时,对传统产业的颠覆或是影响可能又是另一种形式。以并不遥远的语音技术为例，语音技术并不是手机厂商做出来后装进手机里的，而是专门的语音识别公司做的。人脸识别技术亦是同样，也并不是传统安防公司做出来的。技术重要还是场景重要?前一段时间，我还看到有投资人说，医疗AI的技术不重要，场景才最重要。真的吗？这话也对，也不对。我们也经历过这样的误区，一度认为只有场景最重要。以Echo音响为例，它成功的一个重要因素是抓到了一个特定的美国式场景，跟美国人生活的融入度很高。很多AI公司的成功都在于找到了一个很好的场景

7、，包括网络鉴黄。失败则是场景抓错了，没有抓到用户真正的需求。医疗AI亦要抓对场景，这是眼下最重要的事。因为当下技术的重要性还没法得以显现，就像大学牛.和小学牛•同时比赛做四则混合运算，看不出区别。或者说互联网发展早期，大家都能做个网站，但不是每个网站都能应付双•

8、•一的并发。这样来说，短期看场景很重要，没有场景落地能力，都活不到发挥技术的那天。但长期来看，技术能力也很重要。就像你还用笔在计算时,别人已用计算机。我们已经看到一些公司，只用一个月就把其他创业公司半年做的事做完了。越往后去，这种技术能力差异越