“AI賦能醫(yī)療健康剛剛邁出了第一步。”

作者：Stone Jin

編輯：tuya

3月2日，啟明創(chuàng)投主管合伙人梁颕宇與創(chuàng)新工場董事長兼CEO李開復在線上展開一場以《從“AI＋醫(yī)療”到數(shù)字醫(yī)療：機遇與挑戰(zhàn)》為主題的高端對話。

稍早前，啟明創(chuàng)投、創(chuàng)新工場兩家頂尖投資機構(gòu)參與投資的Insilico Medicine已宣布，其在全球首次利用人工智能發(fā)現(xiàn)新機制特發(fā)性肺纖維化藥物，這也是全球范圍內(nèi)一個里程碑事件。

在這一背景下，梁颕宇作為醫(yī)療健康領(lǐng)域的資深投資人、李開復作為人工智能領(lǐng)域的頂級專家，二人在長達1小時的對話中分享了從“AI＋醫(yī)療”到“數(shù)字醫(yī)療”的真知灼見和行業(yè)洞察，本場對話的主持人由Insilico Medicine首席科學家任峰博士擔任。

以下系精編整理的對話節(jié)選：

Q：AI賦能醫(yī)療健康目前大致發(fā)展到了什么階段？

李開復：雖然我們非常自豪Insilico Medicine的這個里程碑，但如果從1到10，我們今天其實只走了第一步，未來的潛力特別巨大，整個流程可以更快被打通。AI跟今天的科學家扮演的是一個合作的角色，以后可能會有更多不同的角色。所以我們非常非常興奮，一部分是因為里程碑的事件，一部分是未來還有更好的愿景我們可以期待。

梁颕宇：我個人認為也只是在1左右。AI在醫(yī)療領(lǐng)域第一個大規(guī)模的應(yīng)用是AI+影像，這也得益于AI圖像識別技術(shù)發(fā)展的成熟，后面慢慢衍生到藥物研發(fā)的領(lǐng)域，并取得了很好的進展。從醫(yī)療領(lǐng)域全景來看，還有很多AI沒有介入的領(lǐng)域，很多問題更復雜，需要更長的時間、更系統(tǒng)化的解決方案。

現(xiàn)在說人工智能對醫(yī)療領(lǐng)域的潛在影響還過早，但是我們的思想是非常開放的，醫(yī)療領(lǐng)域、生物制藥領(lǐng)域都在反復試驗，關(guān)鍵是找到解決方案來滿足病人的需求，來達到臨床的卓越，而不是選擇一個特定的技術(shù)平臺作為先決的條件。此外，醫(yī)療行業(yè)是一個高度監(jiān)管的行業(yè)，需要了解這個行業(yè)的各方面，再去找到一個更好的方法。

Q：3年前投資Insilico Medicine的時候，團隊的哪些方面吸引了您，讓您覺得Insilico Medicine具備引領(lǐng)AI制藥突破的潛質(zhì)？

李開復：最重要的一點是，創(chuàng)始人Alex是結(jié)合生物和AI兩方面的專家，世界上這樣的人才是非常少的，我在這里鼓勵年輕朋友們一定要讓自己成為這樣的跨領(lǐng)域?qū)＜?。因為如果我們只用AI來去做醫(yī)療生物方面的工作，可能就會把很多該領(lǐng)域若干年累計的知識都沒有用上，但是如果我們只是用生物的觀點來看，可能又不能理解大數(shù)據(jù)、AI跟各種新的AI算法怎么能夠快速收斂，幫助解決過程跟流程。

Q：您為何投資Schr?dinger、Insilico Medicine這樣的人工智能企業(yè)？

梁颕宇：我們認為人工智能或數(shù)字化是促進醫(yī)療創(chuàng)新的技術(shù)之一。

在醫(yī)療健康領(lǐng)域，新藥研發(fā)的時間、金錢成本日益攀升，成功率不斷下降，需要新技術(shù)來提高新藥發(fā)現(xiàn)的成功率、提高開發(fā)效率、降低成本。

從技術(shù)的角度來看，計算機技術(shù)近年有了長足的發(fā)展，隨著算力不斷增強，人工智能技術(shù)不斷精進，該技術(shù)已經(jīng)成功應(yīng)用在不同其他的領(lǐng)域，包括人臉識別等等。

我們看過的幾乎所有AI輔助研發(fā)藥物企業(yè)，幾乎都尚未發(fā)展出他們所對外聲稱的那些能力，除了Schr?dinger和Insilico Medicine之外。我們自己也有一個投資科技的團隊，我們的科技團隊對Insilico Medicine后臺的系統(tǒng)進行了很全面的評估，認為Insilico Medicine的系統(tǒng)比起很多創(chuàng)業(yè)的公司來說，更為先進。

在我們自己的投資組合中，已經(jīng)有120多家醫(yī)藥公司。有些公司可以結(jié)合先進的計算機和人工智能技術(shù)解讀現(xiàn)代新藥研發(fā)積累的大量試驗數(shù)據(jù)，加快新藥研發(fā)的時間，降低成本。所以我們看到此前Insilico Medicine宣布推出了一種新的、用于藥物發(fā)現(xiàn)的人工智能系統(tǒng)，能夠在21天時間里，從始到終創(chuàng)造出全新的分子，花費只有15萬美元。作為中國領(lǐng)先的臨床CRO泰格醫(yī)藥和dMed的早期投資人，我們必須找到方法來幫助加快藥物開發(fā)的過程，這就是我們投資Insilico Medicine和Schr?dinger兩家公司的原因。

我們投資的一些公司，如甘李藥業(yè)等等，其實已經(jīng)從in-licensing的模式或者生物仿制藥的模式發(fā)展到創(chuàng)新藥物的模式，這些公司也會是Insilico Medicine的合作伙伴。我們也希望更多引進我們已投的公司跟Insilico Medicine合作。

Q：數(shù)字醫(yī)療的創(chuàng)新帶來了哪些積極的影響？目前信息技術(shù)和醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)的結(jié)合還存在哪些難點？

梁颕宇：大多數(shù)數(shù)字醫(yī)療的公司都是由TMT企業(yè)家或者醫(yī)療健康企業(yè)家創(chuàng)立的，很有意思的是，我們發(fā)現(xiàn)兩類企業(yè)家基于他們對技術(shù)的理解，或者對醫(yī)療制度、醫(yī)療系統(tǒng)的理解會將公司引向不同的發(fā)展方向。這其中并沒有對錯的問題，而是不同的業(yè)務(wù)模式需要不同背景的創(chuàng)業(yè)者。

作為投資人我們會考慮如何為每一種不同的模式選擇合適的團隊，這是我們面臨的一個挑戰(zhàn)。

數(shù)字醫(yī)療4、5年前成為美國的熱門行業(yè)的時候，我們對投資這一類型的公司持比較謹慎的態(tài)度。許多人投資大量復制美國商業(yè)模式的中國初創(chuàng)企業(yè)，在這個領(lǐng)域我們拒絕了至少200—300家公司。

其中的原因，是因為美國和中國的數(shù)字醫(yī)療需求非常不同，美國超過90%的醫(yī)院是私立醫(yī)院，而中國90%的患者去公立醫(yī)院。這也就是我們看到的2020年美國很難實現(xiàn)對個人防護裝備（PPE）或者呼吸機集中采購，而這些采購在中國醫(yī)院是非常容易完成的。因此中國市場與美國市場所需要的軟件和數(shù)字醫(yī)療是不同的。

我們確實投資了一些我們認為具有很大潛力的公司，包括梅斯醫(yī)學、微醫(yī)、妙手醫(yī)生、推想科技等等。所以我們是非?？春眠@個領(lǐng)域，但是還需要慢慢從不同的角度和需求出發(fā)來找到解決方案。

Q：對于AI賦能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)，您個人最期待的科技驅(qū)動的突破口還有哪些？

李開復：我覺得AI底層就是一個數(shù)字化的演進，什么領(lǐng)域能夠變成數(shù)字化，它就可能用數(shù)據(jù)科學和AI來幫它提升價值。所以我們從電子病例到保險到醫(yī)療之間進行了整合，也是我們重要的投資主軸。

大家可能更有興趣的是以后會有什么神奇的AI出現(xiàn)，我覺得可以分成三個部分來講。

第一部分，在新藥的研發(fā)跟加速方面，我們可以想像，如果我們現(xiàn)在對于靶點的發(fā)現(xiàn)，對于新的藥物去挖掘能夠變得很快的話，再下面就是測試。這兩個做好以后還是要做人體的測試，多大的程度我們可以用體外檢測或者用新的方法能夠更快的預測在人體的檢測會不會成功，甚至是不是可能來模擬這個過程，再進一步縮短整個藥物研發(fā)的流程。因為當一個流程這么長的時候，你把前面的兩、三階段變快了，最后第三階段就會變成你的瓶頸，所以怎么增快加速，或者怎么平行去做，更能夠篩選出做第三階段驗證更能成功的新藥。這些Insilico Medicine已經(jīng)在做，我們也投資了一些其他的公司。

過程中還有一個自動化的問題，你要做這么多試驗，如果都要靠人來做，人也不能不吃飯、不睡覺、不休息，所以我們也投資了一家機器人公司，叫做鎂伽，他們基本可以完全自動化地讓一個實驗室一天24小時一周7天不斷地自動做試驗。如果有一天能夠真的完全打通一個閉環(huán)，生物科學家就可以和寫計算機程序的碼農(nóng)一樣了，他可以先寫一個程序，先測一個這個，你是一是這個，結(jié)果好的話我再換一個那個，幾乎就能夠遠程的，而且非常高速度去測試各種醫(yī)療的可行性，使新藥研發(fā)變得更便宜、更快速、更有效，讓人類能夠受益，這肯定是一個方向。

第二個方向，從診斷的角度來看，現(xiàn)在大家聽到比較多的是影像相關(guān)的，肯定影像是一個非常好的切入點。因為現(xiàn)在計算機來識別人臉也好、物體也好、商品也好，做智能質(zhì)檢也好，都達到了或者超過了人類的水平，在MRI、CT方面也能做得一樣好。除了影像方面，我認為整個醫(yī)療診斷的過程，如果我們放眼看個二、三十年，我毫無疑問地認為AI機器人的診斷一定會超過醫(yī)生的水平。因為沒有醫(yī)生可以記得所有新發(fā)明的藥物，讀書的時候可以背很多，一旦每天忙著看病人，不可能對新的治療方法、藥物都能夠背得那么熟悉。

而且，每一個病人他可能有各種不同的情況，比如我自己當年被診斷得癌癥的時候，我的醫(yī)生因為他對整個血液腫瘤進行了通讀，但是沒有懂我得的這一種病，基本上造成了誤診。所以怎么樣個性化的去了解每一種疾病那么多的選擇，人的大腦是不夠用的，我認為醫(yī)療更適合用人工智能來輔助診斷，前提是我們要把一切數(shù)字化，要有足夠多的病例。一個醫(yī)生他的能力來自哪里？可能來自他的一生看了1萬個病人，但是一套AI的診斷系統(tǒng)，它可以在很短的時間就看幾十億的病人，這學習到的內(nèi)容跟數(shù)據(jù)一定是巨大。

為什么每一個人都要有一種治療方法，現(xiàn)在很多藥物的發(fā)明也好，治療的手段也好，都是針對一種病人的一種、兩種或者三種辦法，但是為什么不是千人千面呢？就像我們每一個人去刷抖音的時候看到的內(nèi)容都是不一樣的，如果每個人刷的都是一樣的內(nèi)容你還會有興趣嗎？同樣的道理，我們每個人的基因不一樣，家族病史不一樣，過去的病例不一樣，所以每一個人都應(yīng)該有千人千面針對性的看法。何況我們今天基因排序已經(jīng)做得這么先進了，基因排序是那么大的數(shù)字，醫(yī)生也不可能全部讀一遍，但是AI可以。所以長期來說，一個基于個人千人千面針對性的AI人工智能診斷機器是可以做得非常好的，但是這不代表醫(yī)生會被取代，因為AI沒有辦法成為患者打從內(nèi)心去信任的對象，讓病人講出自己過去各種的病史和家族的問題，而且醫(yī)生有更多的經(jīng)驗可以得到更多的數(shù)據(jù)。人機結(jié)合未來在醫(yī)療方面，在心理認知或?qū)ψ约旱目祻驮黾有判姆矫?，這些都是醫(yī)生可以做的，這兩者結(jié)合一定是能夠讓我們最健康的。

最后一點我想講的是機器人的方面。剛才已經(jīng)講了實驗室的機器人，我們知道有手術(shù)機器人，在未來這些都會繼續(xù)發(fā)展。今天的手術(shù)有機器人參與的已經(jīng)接近20%了，主導的也有百分之幾了，以后這些都會繼續(xù)增加，同時還會有更多新的機器人出現(xiàn)，比如納米機器人，它們甚至可以到我們的體內(nèi)，只有1、2個納米那么大，甚至可以幫助我們跟癌癥對抗。今天世界疫情導致全民對醫(yī)療健康特別關(guān)注的時候，AI 能夠做出的所有突破都可能會被更多人更快速去接受。所以我覺得二三十年以后，真的就是一個AI加上人的最好結(jié)合，未來20年的推動可能會大于人類過去幾千年所有歷史的累計。 

Q：對于中國成為全球技術(shù)賦能醫(yī)藥創(chuàng)新領(lǐng)域的領(lǐng)先者有何期待？

李開復：我覺得絕對是有希望的，但是會需要一些時間。希望來自于什么？剛才講了很多，但我覺得特別重要的幾點：

一是中國有人口的優(yōu)勢，我們能夠更快速的去得到大數(shù)據(jù)，用數(shù)據(jù)來推動技術(shù)的發(fā)展。而且數(shù)據(jù)的使用方面，中國在經(jīng)過脫敏保護個人隱私的前提之下是可以有更多的數(shù)據(jù)來累積的。首先中國的醫(yī)院就比美國最大的醫(yī)院大十幾二十倍，它的數(shù)據(jù)就多了。

第二，有很多新的技術(shù)，比如聯(lián)邦學習，能把不同的醫(yī)院數(shù)據(jù)串起來，又不傷害各個用戶的隱私。而美國在隱私法方面，比如用HIPAA這樣的法律保護的有點過頭了，讓AI的工作者很難能夠拿到海量的數(shù)據(jù)。三是中國的科學家現(xiàn)在最厲害的兩批中國科學家就是學AI和學生物的（也許還有別的，但我認識的就這兩群），所以中國并不缺在國際上值得尊敬的、快速崛起的新銳科學家，無論是看論文，還是看其它的指標。

我覺得有很多美國或者歐洲的技術(shù)，其實已經(jīng)幾十年了，有點過時了。現(xiàn)在有好幾個因素來推動這些技術(shù)的替代，比如說用AI來做里面的一部分，或者是用體外檢測或者基因排序來取代傳統(tǒng)的方法。

我們正在這樣一個特別重要的關(guān)鍵點，有可能是中國的科學家因為沒有過去的包袱，說某個公司一家獨大，我要做這個領(lǐng)域只有為他打工，中國有這么好的創(chuàng)業(yè)環(huán)境，有這么好的VC，有這么好的科學家，得到投資，可以用更新的技術(shù)、更精準、更便宜的方法能夠打造出新的治療方法或者測序方法，或者機器、或者耗材等等。我們看到非常多公司現(xiàn)在在中國崛起，應(yīng)該是一個天時地利人和的好機會。

因為在中國有數(shù)據(jù)跟人口的優(yōu)勢，科技也趕上了國外，而且很多科技正在處于改變潮態(tài)的時候，從傳統(tǒng)的方法進入了新的AI基因排序和體外檢測技術(shù)推動的時代，我們處于非常好的時候。而且相當高比例的中國型的創(chuàng)新讓中國走向世界舞臺會是創(chuàng)業(yè)型公司。

梁颕宇：中國AI+醫(yī)療的結(jié)合可以提高醫(yī)療的效率，包括線上診療，可以省去大量在醫(yī)院等待的時間，通過信息的對稱更便捷地匹配最好的醫(yī)生；也可以做到提升醫(yī)療的準確性，用AI技術(shù)幫助醫(yī)生更快更準地去做診斷；還可以節(jié)省勞動力，用AI制藥可以將上千上萬靶點的工作簡化，也就是Insilico Medicine去做的事情。在某些領(lǐng)域我覺得可以出現(xiàn)類似于Insilico Medicine國際的機會，我們對Insilico Medicine的期望是非常高的。

對于健康數(shù)據(jù)，不同的國家和地區(qū)會有不同的隱私法規(guī)，這對創(chuàng)業(yè)公司可能會是一個挑戰(zhàn)。

數(shù)字醫(yī)療的業(yè)務(wù)模式在中國非常具有創(chuàng)新性，是在中國醫(yī)療體系和需求下形成的商業(yè)模式，這些模式必須適應(yīng)不同地區(qū)的醫(yī)療系統(tǒng)才能得以實現(xiàn)。因此它的模式不像藥物或者醫(yī)療設(shè)備銷售那樣千篇一律。除了某些商業(yè)模式，比如藥物發(fā)現(xiàn)、開發(fā)等等，我不確定要成為數(shù)字醫(yī)療領(lǐng)域的全球領(lǐng)導者是有那么容易的。下面還有一些其他的挑戰(zhàn)，但是如果無法拿到數(shù)據(jù)，或者拿到標準一致的數(shù)據(jù)的話，很多公司的發(fā)展還是有一定難度的。