每經記者｜吳澤鵬    每經編輯｜楊夏    

2024全球獨角獸CEO大會于4月9日在廣州黃埔舉行，大會除了發布獨角獸名單外，還同步舉辦“生命科學與大健康論壇”等平行論壇。會后，微醫控股總裁張君接受了《每日經濟新聞》記者專訪。談及醫療AI的商業化問題時，他表示，醫療+AI的商業化，技術本身已非行業的主要難題。相比之下，數據的標準化和廣泛醫療服務場景的應用才是推動行業發展的關鍵因素。

圖片來源：受訪企業供圖

當下，AI大潮席卷而至，為各行業、各應用場景帶來更大的想象空間，其中就包括醫療健康領域，近一年以來，以醫療AI大模型為代表的產品相繼涌現，億歐智庫《2023醫療健康AI大模型行業研究報告》中預測，2023年—2027年為醫療健康AI大模型集中爆發的階段。此外，AI醫療影像、AI制藥、醫療數據智能平臺等細分應用技術也層出不窮。

然而，記者也了解到，AI醫療也不得不面臨落地及大規模商業化困境問題。億歐智庫研報以大模型為例分析，稱醫療大模型的商業化面臨數據隱私、知識產權和道德責任等挑戰，會嚴重損害企業聲譽并帶來經濟損失，增加了運營成本，這可能會阻礙大模型的商業化。

據張君介紹，微醫此前聯合上海瑞金醫院、三明市打造的全生命周期“六病共管”中心近日正式開診，該平臺利用AI、大數據等數智化手段，打通醫療機構的多級協作，從而在基層形成同質化的醫、藥、保服務。這一過程中，張君也看到中國傳統公衛服務在向AI進擊時的不足，“傳統的基層醫療機構的數據還不是很完善”。

“我們現在做的大量工作就是數據對接、脫敏與清洗。”張君介紹，這一工作包括把醫院和醫院之間，醫保、醫療、醫藥之間的數據先打通，形成一個完整的用戶健康畫像，才能去做標準化大模型訓練。“否則，只有片段，不同的病情沒有連續性的記錄。今天在A醫院明天在B醫院，這倆數據如果都不串通起來，很難形成一個完整的健康畫像，也很難去做大模型學習。”

他表示，中國人工智能發展至今，核心問題依然是數據的標準化建設不完整，以及在廣泛場景中應用并反哺AI不斷學習訓練，在醫療領域同樣如此，這也是目前AI醫療大規模商業化的最大阻礙。

除此之外，AI在醫療機構的布局還牽涉到第三方的監管、數據安全、隱私等問題，“這些也都是要行業要共同解決的，包括網信、工信等，聯合去建立新的數據安全標準化”。

億歐智庫研報提到，數據庫的建設對健康醫療大數據的落地應用的至關重要，在醫療領域建立權威、科學、規范的臨床重點專科標準數據庫，能夠支持AI大模型醫療健康場景應用落地以及解決健康需求面臨的挑戰。

此外，AI醫療的前提是醫療的信息化水平提升，國家衛健委于2022年發布《關于印發“十四五”全民健康信息化規劃的通知》，提出到2025年初步建設形成統一權威、互聯互通的全民健康信息平臺支撐保障體系，基本實現公立醫療衛生機構與全民健康信息平臺聯通全覆蓋。

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