「AI醫療」專場將以“后深度學習時代的醫療變局”為主題，設立“醫學影像AI”、“醫療大數據”、“醫療機器人”三大環節，分別邀請三大領域的頂尖專家，闡述未來人工智能醫療的技術理念、產品邏輯和商業方法論。

美國著名神經外科醫生保羅·卡拉尼什在他的臨終著作《當呼吸化為空氣》中曾寫道：我們背負著無形的枷鎖，肩負著生死攸關的責任，也許病人鮮活的生命就在我們手中。

醫療的嚴肅性，讓這個行業擁有一種“遲鈍感”。但是，在新的時代浪潮里，醫療健康行業呈現出新的特征——醫工交叉。

以人工智能、云計算、大數據、5G、物聯網、VR/AR等為代表的新一代信息技術迅猛發展，并與醫療器械行業加速融合，人工智能輔助診斷系統、智能化醫療器械、可穿戴健康設備等新產品加速普及應用，智慧醫療正在改變著傳統的疾病預防、檢測、治療的模式。

2019年7月12-14日，由中國計算機學會主辦，雷鋒網、香港中文大學（深圳）聯合承辦的第四屆CCF-GAIR全球人工智能與機器人峰會，將開設「AI醫療」專場，以“后深度學習時代的醫療變局”為主題，設立“醫學影像AI”、“醫療大數據”、“醫療機器人”三大環節，分別邀請三大領域的頂尖專家，向海內外業內人傳播未來人工智能醫療的技術理念、產品邏輯和商業方法論。

醫學影像AI：回應質疑

新生事物從誕生到被普遍接受，總要走過一條荊棘之路。過去三年，醫學AI經歷了被追捧的巔峰期，也承受了“華而不實”等諸多質疑。醫療AI的應用主要有幾類：醫學影像輔助診斷、醫學智能虛擬助手。疾病篩查與預測、輔助藥物研發等。

其中，不得不提的就是以深度學習為特征的醫學影像AI。從3年前開始，各類玩家就已經著手布局。整體來看，入局者大致分為三類：以連接屬性見長的BAT，以渠道為王的醫療器械商以及以算法產品為立身之本的創業公司。

BAT中的百度雖然更加低調，但對于AI技術的投入動作一直未斷。如2017年宣布調整醫療業務組織構架，重點發展AI技術。2018年4月，AI創新業務部成立，隸屬于百度AIG事業群（人工智能事業群），同年6月開始做醫療影像。

阿里醫療也在兩年發力醫學影像。2017年1月，阿里健康宣布聯合萬里云醫學影像中心發布醫療AI系統DoctorYou。2018年，阿里健康宣布啟動面向醫療AI行業的第三方人工智能開放平臺，12家醫療AI公司成為首批入駐平臺的合作伙伴。

與前兩者相比，騰訊的動作不緊不慢，但布局范圍不小。在此前的昆明大會上，騰訊公布了七大智慧醫療新科技，既涵蓋AI醫學影像、AI輔助診療、AI運動視頻分析、AI病理分析等技術層的突破，也包含互聯網醫院、電子健康卡、醫學科普等創新解決方案。在BAT這三家里，有“國家隊”身份的騰訊，受到的關注顯然更多。

除了BAT，還有GPS這三座大山。飛利浦、西門子以及GE醫療在設備端的優勢不容挑戰。在轉型的過程中，它們也提出了不同的思路：GE將醫療業務拆分，提供更多的數字醫療應用和解決方案；飛利浦將AI作為未來的發展方向，主推疾病的整體解決方案和自家的星云平臺等數字化產品；西門子則是打造一個數字醫療的生態圈，立志做醫療領域的“App Store”。

但是，不管如何閃轉騰挪，傳統器械商還是會圍繞“醫學影像”這一核心優勢做文章，醫學影像AI會驅動GPS進入新一輪的增長周期。

在巨頭面前，醫學影像AI的創業公司也在尋找自己的“一畝三分地”。近兩年，已經有超過100家以醫療為重點的AI創業公司拔地而起，在生存的壓力面前，醫學影像AI的創業公司正在“八仙過海、各顯神通”。

圍繞單病種或者全病種的概念，創業公司舉全公司的技術和產品力量，在一些高度細分或巨頭沒有涉足的領域，先完成一個個“小目標”。相比于大公司的體量和規模，創業公司的危機感更重，陸續推出自己的產品之外，審批過證的動作也在積極進行。當然，未來，創業公司和巨頭的關系是殘忍的“叢林法則”抑或是和諧的“共榮共生”，目前來看，依舊沒有答案。

整體來看，醫學影像AI的發展任重道遠。鑒于AI與醫療的高門檻，如果沒有原生的科研投入和獨特的商業模式，同質化的惡性競爭或者步子邁的太快，都很有可能會讓醫療AI重蹈“移動醫療”的覆轍。面對難以在短期內獲益的AI醫療，各路玩家都要懷著對AI和醫療的敬畏之心，踏實前行。

醫療大數據：多方合力

醫療大數據并不是一個新概念。上世紀90年代末，東軟、衛寧健康等信息化廠商就已經進入公立醫院，為醫院提供信息化服務。隨著健康產業的發展，醫療的數據量呈現“井噴”的態勢。根據IDC Digital的預測，截至2020年醫療數據量將達40萬億GB。

在這樣的背景下，國家層面非常重醫療大數據的發展，國家衛生計生委副主任金小桃曾表示：我國將以保障全體人民健康為出發點，通過“互聯網+健康醫療”探索服務新模式、培育發展新業態，到2020年建立國家醫療衛生信息分級開放應用平臺、健康醫療大數據產業體系初步形成。

目前，醫學大數據的核心流程包括了以臨床數據集成、基于知識圖譜的臨床專病庫的構建過程、電子病歷數據質量的評估方法以及臨床療效分析與疾病預測等任務。

醫療大數據已經形成了一個相對明細的產業鏈，主要分為三類對象：基礎層負責數據的采集、轉換，技術層專注數據存儲、加工、清洗和分析，應用層則聚焦在數據的價值挖掘的場景應用上，上述的醫學影像AI就歸屬于應用層。

基礎層多是上市公司在做，且多為醫療器械和醫療信息化企業，例如新華醫療、東軟等，創業公司沒有太多時間和載體來沉淀數據。

技術層中，玩家的角色和屬性更為豐富。華為、金蝶醫療、藥明康德、醫渡云等企業分別在智能終端、信息化、醫藥等方面提供醫療健康技術解決方案，各公司所覆蓋的細分和范圍也有所差異。

除了企業層面，醫院也在積極構建自己的醫療大數據平臺。

從2013年起，上海華山醫院利用平臺的方式打造一個全院的數據中心，通過平臺來掃盲點，找出醫院面臨的各類問題。該院信息科主任黃虹曾表示，“在建數據中心的過程中，改善醫院的 IT 生態環境。比如說主數據管理，把診斷數據納入醫院的主數據管理平臺。當一個數據能產生價值和對醫生、對醫院管理有幫助時，這個數據本身的質量才可能有所提升。”

上海瑞金醫院也建立了全院臨床數據中心，把體檢數據、醫療數據、個人錄入的數據和穿戴設備的采集數據匯集起來，2017年的數據量達到5億多條。

作為行業“基礎設施”的醫療大數據的發展，將會對各個應用層面的勢能釋放起著決定性的作用。整體看來，醫療大數據是一片藍海，蘊含著巨大的應用前景和商業價值，但在三醫聯動、分級診療等新政策的加持下，還需要政府與企業形成一股更大的合力。

醫療機器人：舊瓶裝新酒

2018年3月22日，首批科創板上市申請受理企業名單公布，以膠囊機器人為主營產品的醫療機器人企業安翰科技名列其中。科創板設立的一大意義在于，有利于篩選真正具有技術護城河的優質企業。

醫療機器人并不是一個新概念。按照用途來分，主要有手術機器人、康復機器人、輔助機器人和服務機器人等，由于技術的高精尖和在醫療環節中的重要意義，某種程度上來說，手術機器人成為醫療機器人的代言詞。

1999年，美國Intuitive surgical公司開發的“達芬奇”手術機器人系統獲得歐洲CE認證，標志著世界上第一款手術機器人的誕生。

隨著我國醫療領域機器人應用的逐漸認可和各診療階段應用的普及，醫療機器人尤其是手術機器人，已經成為機器人領域的“高需求產品”。

根據中顧投問《2016-2020年中國醫療機器人產業深度調研及投資及投資前景預測報告》的數據顯示，手術機器人占到了全球醫療機器人份額的60%以上，占比最重。

與之前的醫療機器人相比，在大數據、人工智能等新一代信息技術的幫助下，現在的醫療機器人可以與醫療診療手段相結合，實現“感知、決策、行為、反饋”的閉環工作流程，完成更多的“智能化”操作。

目前，市面上主流的手術機器人主要還是出自歐美國家之手。當然，國內的手術機器人也不遑多讓。

天智航的天璣骨骼機器人已經發展至第三代、哈工大微創腹腔外科手術機器人系統等已進入臨床實驗階段。柏惠維康的神經外科手術導航定位系統與北京大艾機器人下肢外骨骼機器人等，在2018年相繼通過CFDA醫療器械審查。

資本市場也對包括手術機器人在內的醫療機器人給予支持。2017年和2018年，多家醫療機器人企業都獲得了規模不小的融資金額。

盡管如此，醫療機器人也面臨一些挑戰。目前，在一些核心技術的創新性研發方面，我國與國外還存在較大差距，例如機器人運動路徑規劃、多模信息精準感知與可視化、柔性控制精細操作等。缺少核心技術導致的一個結果是，國內的醫療機器人產品多集中于中低端市場，大醫院的普及率就會更低。

而且，在安全認證制度、醫療數據保護機制等頂層設計層面，醫療機器人在監管制度更加嚴格的國內，將會有很長一段路要走。

全球人工智能與機器人峰會（CCF-GAIR） 由中國計算機學會（CCF）主辦，雷鋒網、香港中文大學（深圳）承辦，是粵港澳大灣區唯一已連續舉辦三屆的大型人工智能與機器人頂級論壇，旨在打造國內人工智能領域極具實力的產-學-投交流合作平臺。

第四屆CCF-GAIR 2019將延續過去的強大陣容，開設12大專場（人工智能前沿專場、中國人工智能四十年紀念專場、機器人前沿專場、智能商業專場、智慧城市專場、智慧城市 · 視覺智能專場、5G & AIoT專場、AI 金融專場、智能交通專場、AI醫療專場、AI芯片專場、智慧教育專場、類腦計算專場）。

同時，CCF-GAIR 2019將結合語音、計算機視覺等傳統人工智能重點方向的研究，以及如在經濟學等領域的新應用，承接歷史與未來、學術研究與產業應用，對世界和中國近四十年來的人工智能研究進行一個系統性的回顧并展望在當前復雜國際形勢下中國人工智能的未來發展。