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健康界|产学研下的医健AI，还需要扫清哪些障碍？( 二 )


“资本最大的作用是发现机会和价值 ， 它天生会去链接某个细分行业里最强的部分 。 比如链接创新者或创业者 ， 从而进行资源的整合 ， 把商业资源、科技资源、资金 ， 以及外围的政府资源 ， 全部链接到一起 。 ” 厚新健投创始合伙人汤珣告诉健康界 ， 资本最重要的任务是找到最富有创新精神和担当的人 。
“产学研医”的模式更贴切？
“科技创新 ， 尤其是医疗健康AI的转化落地 ， 往往是学科交叉、相互促进的过程 。 在医健+AI领域 ， 应该说“产学研医”的合作模式更为贴切 。 ” 联影智能研发副总裁薛忠告诉健康界 。
薛忠进一步解释 ， 产学研医模式在医健+AI领域可以集成产业界在新AI产品的研发实力 ， 学术界对新AI算法及医疗方法的创新实力 ， 以及医疗机构在临床诊疗和科学研究的实践实力 ， 共同完成对医疗领域的新诊断、新治疗和新评估方法和技术的创新 。
这样使得学术研究切合实际需求 ， 产品定义立足新进技术 ， 产品开发瞄准临床需要 ， 临床实践紧跟先进技术 。 在AI医疗领域的开发实践中不断提高企业技术创新能力 ， 增强与学术及医疗领域产业发展的良性互动 。
“医健AI公司作为AI产品开发的集体 ， 他们的人才和技术储备应该是不仅懂得AI技术 ， 而且紧跟AI及医疗领域的研究现状 ， 在产学研医模式中 ， 起到医学和工程学术研究的桥梁作用 ， 使得新AI方法不仅得到产品实现 ， 而且瞄准实际落地场景 ， 应用于实际 。 ”
医院主导or企业主导？
在产学研合作中 ， 一般可分为医院发起和企业发起 ， 两种模式有何差异？不同境况下 ， 又该如何选择？
对此 ， 薛忠表示 ， 医院发起的项目通常是针对某种疾病的诊断和治疗的专病研究 ， 而企业发起的项目通常是针对医疗流程或其中的某一环节的技术研发 。 “前者更注重于临床科学或生物医药方面的新的诊疗方案或知识点的创新 ， 后者则聚焦某个流程或者试验过程的高效、精准及可靠性 ， 此外 ， 也尽量兼顾广泛使用的原则 。 ”
徐哲认为 ， 这两种模式都需要双方的深度合作 ， 任何一方的缺失都无法达到任务目标 。 两者模式的最大差异在于医院发起型是由需求方发起 ， 配合度和最终效果会更好 。
而联影智能则采用了以上两种模式进行科研合作 。 薛忠称 ， 由联影牵头的科技部重点项目及上海市的项目 ， 就是以建设新型医疗服务模式和新平台为主攻方向 ， 根据实际需要 ， 在项目中结合几种专病的实现 。 对于一些研究型项目例如国家自然科学基金 ， 他们则积极参加由医院和医生牵头的基于专病的AI研究 ， “这样可以进一步扩展产品研发在各类专病诊疗的适用性 。 ”
产学研实践还要扫清哪些障碍
从医生角度看 ， 北京协和医院刘洁表示 ， 年轻医生首先要打好临床、教学、科研的基础 ， 但到了一定阶段 ， 医生不会满足于常规的工作内容 ， 而是往产学研的方向发展 ， 会涉及更多跨领域的合作 。
这也促使他们思考 ， 如何为项目搭建一个真正的商业模式 ， 使之顺畅运行；医疗AI产品研发出来后 ， 如何推向更广阔的市场也是重要问题 ， 这些都要求医生与外部展开合作 。
“商业化及医疗数据的采集并不是最大的难题 。 医生的临床思维和程序员的开发思维存在巨大的差异 ， AI产品能否触及医学本质 ， 真正高度智能化地模拟临床医生思维？只有让医生愿意使用它 ， AI才有意义 。 此外 ， 从应用场景上看 ， 专科与全科领域边界的划分有待明确 ， 医养康的技术闭环没有形成 。 当然 ， 更大的挑战来自于行业内AI评测体系标准尚未规范 ， 造成企业理解差异大、产品良莠不齐 。 ”从目前来看 ， 产学研合作确实是解决AI医疗进一步落地的最佳模式 ， 徐哲再一次强调：“医疗AI产品的研发离不开医院的深度参与 。 ”
那么企业与医院的产学研合作过程中 ， 怎样激发医院深度参与的热情？朗通医疗徐哲分享了自己的建议：项目最终会涉及到医院内医生个体的参与 ， 考虑到各方面的因素 ， 比如由合作的科室主任指导并牵头 ， 指派业务能力强、对人工智能感兴趣的年轻医生深度参与产学研的项目合作 ， 形成的产品在医院真正得到应用 ， 良性反哺到医生端 ， 使医院在医疗、教学、科研等各方面得到切实提升 。


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