《张江科技评论》
开博时间：2019-06-06 14:03:00《张江科技评论》是由上海科学技术出版社与上海市张江高科技园区管理委员联合创办的一本科技评论类杂志。该刊报道评价国内外创新性科学技术的发展趋势及其商业价值，介绍上海在建设全球领先科创中心进程中的制度成果、技术成果、创业成果，推动产学研密切协作，促进科技成果转化，服务经济转型发展。
人工智能医疗的商业化困局
2022-05-27 22:52:00随着现代医学的不断发展，在“互联网+”、人工智能等新技术的带动下，人工智能医疗的出现造福广大医生和患者。但同时，人工智能医疗也面临商业化困局。
知识图谱、医学影像识别等都从以往的人工辅助向更为严谨的智能方向发展，人工智能在医疗领域基本已经成型。在我们日常生活中就有很多人工智能医疗的例子，如医院导诊的机器人（它可以根据你的疼痛部位进行导诊分诊）、搜索引擎中的疾病解析以及解决路径的搜索、问答客服等。从本质上来说，人工智能医疗就是运用人工智能技术来解决医疗问题，将有效的临床医学数据进行深度学习，在相同的医学案例中找到对应的方案模型并给出标准，这种应用的成功案例也是非常多的。以“人工智能+医院管理”的临床决策系统（CDSS）为例，CDSS是医生在给患者诊断时运用人工智能技术对多张化验单和检查报告进行比对，最终给医生一个综合的诊疗建议，这实质上是一个多变量分析过程。但是，从目前医院市场表现和评价来看，CDSS确实存在一些问题。
不难发现，从医学影像到医院管理，再到医药研究，抛开“口碑”不谈，它们共同体现出的“时间成本”问题更值得关注。人工智能医疗一直以来都遇到“时间成本”的问题，即培养跨界协作认知的时间成本。其实，最大的成本来自人的认知时间，包括客户与企业之间的认知、开发人员与医疗专家之间的认知、资本与市场之间的认知。目前，最大的矛盾点就是资本已经对人工智能医疗失去了耐心，如何解决这个“时间成本”问题成为行业发展的关键。从某种程度上来说，这几年是医疗技术的一个前进阶段，但单纯的先进技术是无法建立商业模式的，资本要求的商业化核心是使应用场景落地。
人工智能通过不断优化算法以及扩大场景来维系整个行业的发展，但伴随人工智能的“烧钱”标签越来越明显，对资本“输血”的人工智能医疗来说，人工智能医疗创业者背负的压力将更大。毕竟目前的人工智能技术成熟度还不够，尤其是在B2B商业模式下对人工智能所带来的医疗拉动作用会减弱。对资本来说，如果人工智能医疗企业以及接下来要进入人工智能医疗行业的创业者能够做好分段式落地的模式，其发展前景是极为可观的。短期内将医疗客户服务好或者将现有的技术接口开放，可以让更多的企业或者机构来反哺技术的有效性。对B2B商业化而言，做好技术验证、单业务样板实验、单业务市场验证、复制模式等4个方面是极为重要的。
如果人工智能落地之后的市场表现平平，用户的评价就可能直接转移到技术不成熟身上，这会对“口碑”造成影响。因此，对人工智能医疗商业化来说，如何在加速推动分段式发展的同时尽可能加快建立有效的数据闭环成为关键所在。同样，把控好人工智能落地业务的边界以及时间节奏、场景位置也是人工智能能够商业化的核心。
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