文/随辩 GPLP独家首发
本文来源于GPLP 微信公众号gplpcn
AI医疗到底是噱头还是真的潜力无限?
这是个被无数人讨论过的话题，如今GPLP君也要认真讨论一下。
虽然一个新兴行业，但是在AI医疗行业内生存下来并不容易。
“如果融不到资，公司就必须在本周内宣布裁员80%，甚至倒闭，我不知道该怎么办?”半夜三点，AI医疗创始人A打给了GPLP君。
作为一家在AI医疗创业一年的公司，A非常焦虑，如果在规定的时间内融不到新的资金，他不知道该如何面对创业团队的其他人。
而让他们自我造血，貌似目前A也非常迷茫，他完全没有任何想法，因为在过去的一年内，他们也只是研发刚刚完成，而且通过合作了几个医院解决了数据源。
这种情况下，这让他们如何实现销售呢?
或许，A的经历只是其中的一个缩影。
“AI医疗目前还有至少5年的路才能走通，要么创始人融资到足够的钱，要么就是创始人销售很强。”某投资人对GPLP表示说。
即便在很多人看来，人工智能未来将改变行业，但是眼前需要度过很长一段时间的寂寞——2017年是人工智能的元年，前有谷歌开发的AlphaGo击败围棋世界冠军李世石，后有BAT布局人工智能领域。作为AI细分领域的AI医疗看起来也是“风光无限”，
然而，这个热度实在是来的快，去的也快。
时隔一年，IBM的Watson就宣布裁员50%。
资料显示，其实Watson于2017年与安德森癌症研究中心分道扬镳开始，就频繁曝出类似“Watson就是一个笑话”、“Watson就是一个只进不出的烧钱机器”的负面，股神巴菲特更是实际行动——减持IBM三分之一的股票来回应IBM最看好的Watson。
AI医疗为何热闹开始，最终却落得一地鸡毛呢?
“其实归根溯源还是这些技术或者应用无法解决医疗行业真正的痛点。”创业者一语中的，“AI医疗一定要解决医疗行业的痛点，而不是像目前市场上的那些AI公司一样，仅仅提供一些‘鸡肋’服务，实质上对整体医疗产业的价值并不大。”
在该创业者看来，比如说医疗影像+AI，前期需要大量的“喂图”，但是在临床诊断当中只是看片子比医生快，在有难度、容易误诊漏诊方面并没有什么帮助，对医生来说只是多了一个机器印证自己的判断，实质上没有太大帮助。
国内医疗行业面临的的最大问题就是医疗资源的供给不足以及医疗资源集中化的问题。如果AI医疗不能围绕这两大医疗难题进行突破，那么AI医疗很能也只是昙花一现而已。
数据统计显示，中国人口占世界人口的19%，但医疗资源仅占世界医疗资源的2%;而美国占世界人口4.5%，却拥有13.6%的世界医疗资源。我国的医疗资源状况仅比印度、尼日利亚等国家好。
而且，由于种种客观原因，医务人员的培养周期长、成本高，这使得优秀的医务人员长期处于稀缺状况。根据统计数据显示，2016年医院卫生技术人员同比增长5.57%，而诊疗人数的增幅略高，达到6.17%。
另一方面，在如此紧缺的医疗资源的大环境下，优质的医疗资源向一线城市集中的趋势显著攀升。据数据统计，2017年上半年，三级医院诊疗人数增长幅度为6.1%，还是超过一级和二级医院诊疗4%的增长幅度。就医向三级医院集中化的“病态”并没有得到很好的改善，此外，国内老龄化的加剧和慢性病发病率的逐步走高，进一步地激化了资源不均匀的矛盾。
图一：国内诊疗人数人次情况
这给中国的AI医疗提供了机会。
似乎AI+医疗势在必行。
“AI医疗从某种层面上来讲就是医疗的供给侧改革，主要为了提高医疗资源的供给，但是时至今日这种供给侧改革似乎并没有产生多大的效用。AI医疗兴起的时间也是在供给侧改革实施之后，可以看出当时AI医疗是定位成一种新的医疗资源，可以有效辅助医生甚至替代医生。从这个层面上看，AI医疗的出现其实和20年前医疗信息化进入医院的实质是相同的，都是为了提高医疗服务的效率，只不过AI的运用显得更加直接。”该投资人对GPLP表示说。
不过，预期太高，但是从实际应用的角度来讲，比如运营和商业模式来说，AI医疗并不成熟。
以IBM旗下的Watson来讲。
由于Watson盈利常年不达预期，其合作伙伴M.D.安德森中心毅然决然地离开了Watson。这也印证了前期打的“技术牌”不足以支撑企业进一步地发展，只有将技术高效的产品化、工程化以及通过合理的商业模式运作才能让公司发展扩大。
基于此，AI医疗公司如果要长远走下去，那么久必须围绕医疗产业链的痛点做出一些实际的应用产品才是关键，当然通过销售手段快速进入医院和其他医疗机构建立行业壁垒也是极为重要的。利用产品和销售真正打造AI医疗公司的核心竞争力，而不是像目前市场上的一些公司，利用AI技术的噱头吸纳资本和影响力，但事实上却根本不具有竞争力。
当然鉴于医疗行业是一个特殊的行业，一方面是新技术需要时间来成熟，另外一方面，在医疗这种强监管的的行业背景下，医疗从业者为了平衡应用新技术的风险也需要时间，这让整个AI医疗注定不是短时间来解决的问题。
而且，当市场上充斥太多“急功近利”的创业公司用所谓的核心技术在市场上“大捞一笔”的时候，这对整个AI医疗行业也是一个灾难。
“他们让很多人以为，AI医疗实现非常容易，在产品及技术还没有完善的时候让用户体验，大家可以想象这个灾难，一旦医院或者用户体验不要，他们会永远拒绝AI医疗，此外，投资人疯狂的进入，一旦他们发现这个尝试失败，AI医疗将很难融的新的资金，没有用户和资本支持他们走的更远，在医疗产业链上提供好高的价值。”该医疗创业表示说。
其实任何的泡沫被戳开后都是赤裸裸的现实，AI医疗也不例外——在生存压力下，当那些靠炒作概念的AI医疗公司都将死在这条竞争激烈的道路上之后，或许只有那些拥有真正能够解决行业痛点并且拥有自己核心技术的公司才能突出重围并登顶巅峰。
商场上的丛林法则更加残酷，优胜劣汰无可避免，那么，哪些AI医疗将会活下来?
目前，通常AI医疗主要用在辅助诊疗、医疗影像、药物研发和健康管理等方面，医疗痛点并不明显。
未来，AI医疗能否走出一条不同的路线?
这需要从整个AI医疗的产业链上进行分析。
一般而言，AI医疗的产业链主要集中在三个层面——基础层、技术层和应用层。还是以房子为例，基础层就是根本类似于房子的地基;技术层就相当于房子的整体结构，是整个体系的骨架;应用层则类似于每间房子的结构，AI医疗公司可以根据骨架来设计每间房子的结构从而形成每一个AI的应用，而我们终端客户也就相当于购房人。当然能将基础层逐层延伸至应用层的公司也就是例子中的开发商了，但是目前国内还没有一家公司能够充当“开发商”的角色。
由于基础层和技术层主要涵盖基础算法和计算平台、海量的数据来源还有机器学习以及图像识别等基础技术，往往技术壁垒高，需要长期的高投入才能获得高额回报。布局基础层和技术层的公司主要有IBM、亚马逊、谷歌、阿里和百度等。
或许，在AI医疗里创业，更需要创业者的智慧及勇气。
