青城山下问医道：AI医疗“硬”创新之难，堪比修仙？

说到青城山下，你可能说着说着就唱出来了（文末有MV，看完文章听一下就懂）。没错，这是中国民间传说《白蛇传》中白素贞修仙的地方，“洞中千年修此身”后，白娘子就来到了苏杭地区，与她做大夫的相公许仙一起开药铺，悬壶济世。

这样看来，青城山除了是道教名山，似乎还和医道有着不少渊源。近日在青城山脚下，就以打造智慧医疗电子产业链为主题，举办了第三届 “青城山中国IC生态高峰论坛”。

青城山中国IC生态高峰论坛主席，中国半导体行业协会集成电路设计分会副理事长，芯原创始人、董事长戴伟民表示，这是一次跨界的论坛，参与的有医疗器械企业、医疗机构以及上游的人工智能（AI）医疗芯片、算法供应商，除了实现芯片与系统对接，更实现了整个AI医疗应用生态的对接。

中国亟需的AI医疗，有多难？

中国半导体行业协会IC设计分会理事长，清华大学微电子所所长，核高基国家科技重大专项总体专家组组长魏少军教授在会议致辞时分享了几组数据：2015年时，全国有高血压人口约1.6到1.7亿人，高血脂人口1亿人，糖尿病患者9200多万，血脂异常者1.6亿人，脂肪肝患者1.2亿人。

“中国人口众多，医疗问题同样严重，平均每30秒钟有一个人患癌症，平均每30秒钟有一个人患糖尿病，平均每30秒钟有一个人死于心脑血管疾病。”魏教授表示，“这组数据触目惊心，不过现在一些新兴的信息、电子技术已经可以帮助我们形成更好的生活习惯，实时监测健康状况，而芯片在这些医疗器械中具有非常重大的意义。”

当下，中国医疗人工智能初创企业不断涌现，截止2018年6月，中国共有89家医疗人工智能企业获得投资，总金额约219.38亿元。大部分（50%）的医疗人工智能企业处于A轮融资阶段（Pre A、A+），其次分别是B（+）轮21%，C（+）轮7%，战略投资5%以及15%未获投资的公司。

不过医疗人工智能却面临着以下主要挑战：

1、 缺标准：国家药品监督管理局（CNDA）尚无一例过申产品；
2、 少人才：医疗AI发展亟需复合型人才；
3、 数据乱：缺少结构化的、不完整的数据不利于AI发展；
4、 技术待完善：人工智能尚处于弱人工智能阶段

白娘子修道千年才能协助许仙行医，AI技术出现不过短短数十年，AI用于医疗更是近些年才开始，不说难度堪比“修仙”，至少比在消费电子等普通领域要难得多。各方如何跨界合作，让AI医疗变成现实？

在论坛上午的圆桌讨论中，各路嘉宾纷纷从不同角度，发表自己对于智慧医疗创业创新的看法。对于想进入、已经进入这个领域创业者，希望 AI技术加持的传统医疗行业，或是期待AI技术早日用于日常医疗的普通大众，都具有很好的参考意义。

由左到右以此为：主持人戴伟民博士；美国加州大学欧文分校生物医学工程系教授，OCT Medical Imaging 公司创始人及董事长陈忠平；四川大学华西医院外科副主任，华西医院创伤医学中心常务副主任，骨科教授，主任医师项舟；北京太一科技有限公司创始人兼CEO解渤；上海微技术工业研究院总经理兼CEO丁辉文；邦勤资本创始合伙人刘明宇；国家生物医学材料工程技术研究中心主任王云兵

告别“中医无器”时代

大部分用AI医疗概念来创业的公司，瞄准的都是健康管理或图像识别等软件、算法领域，单纯为AI医疗做一款硬件甚至开一颗芯片的，少之又少。这其中，大部分的设备和器材又是以西医标准开发，有没有谁能用AI技术打造一款为中医所用的智能设备？

在这次医疗论坛上，北京太一科技有限公司创始人兼CEO解渤带来的智慧脉诊仪，让人眼前一亮——中医的把脉也能用AI实现标准化了？

解渤表示，中医伤寒分为脉宗和问宗。作为脉宗传人，对“脉”的了解让他能够利用中医辨证的检索方法，结合西医去做脉诊仪的顶层设计。解渤认为，一直以来中医发展不好，是因为“中医无器”，除了一把草（中药），一根针（针灸），一把火（火罐）外，几千年来没有什么变化。中医要从“原始状态”跨入“人工智能”的未来，为更多人服务，需要依据有效大数据建立一个客观标准。

“一直以来，中医因为没有统一标准，被一些中医黑抨击，要改变这一现状唯有标准化。我们认为中医目前的唯一的有效的数据入口唯有脉学。”解渤说到，“脉学它与病因病基和病症的匹配关系最高，其他的如舌、面诊和问诊和疾病的匹配关系都不高，特别是问诊往往带有自己的主观意识和感情，敏感型的人总觉得自己有问题，非敏感性的生化指标验出来已经三高，还自己感觉良好。”

（图自：太一科技）

中医的“脉”就是脉搏波吗？解渤表示，临床上最容易测量出来的波，其实不是中医的脉，这也是为什么过去40年其他国家或中国本土企业试图将“脉诊”标准化，却迟迟没有成功的原因。正确的方式应该是用结合压力传感器的脉学照相机，生成一个包含寸、关、尺三点的脉学3D图，再通过算法进行诊断。

（图自：太一科技）

据透露，这款智慧脉诊仪中的传感器是太一科技自己设计的，而主芯片算法则会与芯原合作开发。考虑到脉象受外界因素影响很大，算法固化的难度也将随着外界因素的增加，而指数级的增加。但解渤表示：“我们有非常强大的意愿把中医脉诊在中国制定成一个标准，成为一个世界的标准，在中国先落地。它必须是用实验科学检测出来的、经得起考验的标准，能跟疾病、重大疾病治疗、诊断能够完美结合的标准。”

现场智慧脉诊仪展台前，体验的观众络绎不绝（图：EETimes China摄）

生命科学的芯片级创新

对于医疗或者说生命科学技术（BioTech，BT）领域的创新之难，上海微技术工业研究院（SITRI）总经理兼CEO丁辉文也表示赞同，他认为生命科学产业已经进入到新的阶段，需要BT与信息技术（Information Technology，IT）技术相融合才能做出更进一步的创新。

（图自：SITRI）

在生命科学行业中，关于微纳尺度的生命科学与芯片技术融合有一个轴，从躯体、大脑、神经元、病菌、蛋白质、DNA到小分子，这条轴上的尺寸从米、毫米、微米、纳米一直到次纳米阶段。如果说现在医疗行业常用的CT等设备可以看米到毫米之间东西，到了微米甚至纳米阶段，光靠看就不行了，需要生物（BIO）芯片这样的新技术去做分析。

“BIO芯片的核心就是生物光电子技术。”丁辉文说到，“主要由两个系统组成，一是微流控芯片来处理它的样片，以及后面整个光学分析系统。”

（图自：SITRI）

把这个系统小型化，就变成芯片化的设备，也称之为片上显微镜（Microscope on chip），如果再矩阵化、高度集成化就变成片上实验室（Lab on chip），最后集成运算模块变成高通量分析的生物传感处理器(Biosensing Processing Unit, BPU)，这就是生物芯片进化的整个过程。

（图自：SITRI）

丁辉文表示，在这个过程是实现精准医疗和生物制药的核心底层技术，这里用到生物光电子技术中既有微流控、光电等子一些平时用到的IT技术，也融合了生物、成像以及传感器方面的技术。

与互联网巨头、传统医疗企业比，初创企业有机会吗？

在圆桌讨论的互动环节，戴伟民博士抛出了一个问题：创业公司在互联网公司、传统医疗相关企业的夹击下，有没有生存空间？

项舟站在医疗单位的角度，认为新创公司是有机会的，但起初的目标不要订得太大，应该着重解决一两个痛点问题，并且与医院的研究团队紧密合作。

在医疗界人称KP哥的刘明宇，也从投资方的角度给出了一些建议。AI是全新的产业，前面没有比较好的经验借鉴，“有点类似于给一点初始的经费，然后搞生存试验。传统行业的创新就像生活在市区里，比较容易活下来，但是AI行业就像把你放在青城山里，就没有那么容易存活了。” 刘明宇表示，“你以为无人去过的山上会有果子，有野味，实际情况并不是这样的，你的企业很有可能没找到果子就饿死掉了。”

所以AI医疗初创企业，不管跟保险公司还是跟传统医疗行业合作，只要拥有了自我造血的能力就可以去尝试。同时，初始干粮很重要，“如果背了一包压缩饼干，你在青城山待一个礼拜没有问题。” 刘明宇表示，“不管是互联网企业、传统制造业企业，还是白手起家，一开始有大笔初始经费很重要，所以我们跟初创型企业讲，融资能力也是一种核心竞争力。”有的人常说，我的idea比XX好多了，XX就是忽悠了一大笔钱，但XX拿着钱把你这边真正干事的人弄走了，你养不起这些人，你的团队全跑了，所以初创企业融资能力也很重要。

虽然盈利周期没有TMT、互联网行业那么快，但医疗器械相对来说是比较容易拿到融资的。不过我们往往发现，新技术、新应用在其他领域普及很快，医疗领域就接受得比较慢，主要是因为医生这个群体对新事物都很谨慎，好消息是新生代医生越来越支持智能化工具。

脉诊仪什么时候能买到？

最后的问题回到了那台智慧脉诊仪身上，中医、初创公司、算法、AI、标准化把脉……这么多的热门关键词，它注定是这次会议的焦点。戴伟民博士的问题是：智慧脉诊仪什么时候可以商用？

可选答案从2020年一直到2024年，从现场投票来看，一半以上的与会嘉宾比较悲观地投了2024年。解渤打趣道：“我觉得2024年（才商用）的话，我们公司估计也黄了。”据解渤表示，太一科技6月份已经公布了第一代商用脉诊仪，虽然稳定性和量产还有困难，7月份大约只能生产30台，但下订单预定的人很多，这30台还得留下一半公司做应用。

但解渤比较乐观，认为脉诊仪2020年就可以作为3C产品商用，主要的两个作用第一是帮助药店和零售厂家做引流，代替最基本的中医师；第二个是根据“中医辩证，西医辨病”，用脉诊仪告诉你得了什么病，怎么治，这个确实2024年做不到。

王云兵认为，这款脉诊仪的商用时间取决于产品定位，如果作为二类医疗器械甚至是一个中医辅助疗法软件，2020年推出来没有问题。但是如果把它作为三类医疗器械代替普通水平的中医，那么不确定因素非常大，2022年之前是不可能出来的，甚至2024年也不一定。它需要非常严谨的大规模临床试验和临床数据分析，而且选对照组时只能由医生来操作，还要考虑到这个医生是大家认可的吗？对比结果是好是坏？有很多不确定因素在里面。

AI医疗器械产品审批标准还在摸索中

从企业角度谈完了医疗AI创新有多难，再从监管角度看一看。目前国家药品监督管理局还没有颁布对医疗AI器械的标准法规，所以目前还没有一颗AI芯片是“合法”的医疗级芯片，在法规颁布前，医疗AI器械要如何打开市场呢？

王云兵表示，中国国家层面非常重视人工智能，多个部门都颁布了相关政策，希望抓住AI这个中国领跑世界的契机。但是医疗器械不像消费电子，临床审批传统一定要保证安全性、有效性，从器械本身角度来讲需要可重复性和数据完整性。

“人工智能器械看起来跟传统医学影像好象有一点交叉，但实际不是，因为它在模拟人。” 王云兵表示，“一台器械检测A病人可能按照一个标准来做，但是学习数据多了以后，神经网络可能会自动改变一些算法。从国家药监局甚至从医生角度来讲，今天测这个人是这种算法，换一个人又调整成另一种算法，如果算法累积越来越准确没有问题，很容易获批。但是如果同一台设备对同一个病种的两个病人诊断得不准，就会造成很大混乱，所以国家药监局也在摸索和学习当中。”

国务院去年12月份颁布了《人工智能医疗器械产品审批规则》，我们的新创企业可以到国家药监局申报AI医疗产品。今年3月份国家药监局也专门组织了中国生物医学工程学会、中国生物材料学会、中华医学会等单位，与约上百家AI企业一起组建人工智能医疗器械产品创新联盟。

今年4月26日，国家医药中心和国家药监局成立中国国家药监局医疗器械监管科学研究基地，主要目的是针对新型医疗器械开发当中面临的问题和新的挑战，汇聚行业专家委员、国家药监局制定全生命周期的监管政策，从人工智能的研发阶段，到行检阶段、临床阶段、报批阶段，提供监管科学依据和制定监管标准。虽然AI技术全面用于医疗领域还需要一定时间，但可见国家对这方面是非常重视的。

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附：《青城山下白素贞》