10月21日照照镜子就能诊断疾病，这样的未来可能不远了

你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。

今天介绍的黑科技是人工智能在医疗领域的应用。一直喊人工智能热，总是“但闻楼梯响，不见人下来”，但是今年开始，一个容易被大家忽略的现象就是，人工智能在医疗领域开始开花结果了。

丨医疗AI元年
我们之前讲过，人工智能已经进入收获期。收获期的特点不是做最基础的研发，也就是算法的开发或者是硬件的部署，而是利用已有的人工智能技术去和各个行业领域的专业数据结合，提供专业行业领域的服务，人工智能公司就能够实现收入利润了。

医疗领域一直是人工智能关注的重点，今年开始已经陆陆续续有好几家的人工智能医疗产品获得了药监局的批准。人工智能应用于医疗器械批准的规则其实是在2017年9月才制定出来的，在国家食品药品监督管理总局发布的新的《医疗器械分类目录》里，明确规定了：

如果是只是提供诊断建议，不能够直接给出诊断结论，就是二类医疗器械；但是如果是直接能够提供明确的诊断结果，就是三类医疗器械。

所以，三类医疗器械才是人工智能的真正未来，这是业内的共识。今年获批的也都是三类医疗器械。比如今年1月获批的科亚医疗的“冠脉血流储备分数计算软件”是利用深度学习技术，对冠状动脉CT血管影像进行分析，可以对心血管特别是冠状动脉的功能进行系统评估，诊断冠心病；今年2月获批的乐普医疗的人工智能“心电分析软件”；6月获批的安德医智的颅内肿瘤磁共振影像辅助诊断软件；以及8月获批的深圳硅基智能和Airdoc两家企业的糖尿病视网膜病变眼底图像辅助诊断软件。

随着这些公司的发展壮大，他们将会很快上市，中国的股市上将会出现AI医疗赛道。

我们今天重点给你介绍一下AI医疗企业Airdoc。

丨视网膜诊断

人工智能进入专业的医学分析领域，会给疾病诊断和治疗带来革命性的变化。Airdoc这家公司开发的产品叫糖尿病视网膜病变眼底图像辅助诊断软件，是中国第一批获批上市的眼底人工智能辅助诊断软件。这款产品通过对眼底的观察来了解视网膜的病变，用来判断并筛查早期糖尿病视网膜轻度病变的患者。

视网膜是人体唯一能直接看到血液微循环的部分，不光是眼科疾病，像糖尿病、高血压、冠心病、帕金森、老年痴呆等等疾病，都已经有科研团队在进行通过观察视网膜来诊断疾病的研究。我在今年2月的得到知识城邦就介绍了伦敦大学学院和Deepmind合作进行“扫描视网膜来诊断阿尔兹海默症”也就是老年痴呆的研究。

第一，这类诊断技术的效率很高。因为它是无痛无损的，只是用设备扫描一下你的眼底然后进行观察，对人类的眼睛是没有任何伤害的。而现在更先进的技术，只需要在体检中心拍摄一张照片，上传到云端的人工智能系统进行分析，然后就可以等结果了。

第二，它把确诊糖尿病的时间大大提前了。因为我们都知道，以前很多人得糖尿病的时候自己没意识到，直到有一些并发症出来了，才知道自己有糖尿病。这时候再治疗的话，疾病已经发展得比较严重了。

但是像眼底诊断的技术，操作起来很方便，人们时不时就去诊断一下，就可以把糖尿病诊断的时间大大提前。如果人们能早早的发现糖尿病并早早开始治疗，在疾病还没有发展到那么严重的时候就把它扼杀在摇篮里，患者受到的痛苦就会少很多，损失会小很多，病人也更容易恢复健康。

第三，就是我们刚才提到的，通过观察视网膜不仅仅是诊断糖尿病，其它一系列的疾病都可以诊断出来：包括对心血管健康风险、脑血管健康风险、神经系统健康风险、代谢系统健康风险和肿瘤风险进行分析评估，诊断的范围大大增加了。

随着科技的进步，人工智能开始普及到每个人的身边，以前需要专门去医院挂号、排队才能诊断疾病的日子可能将永远成为历史。

丨未来竞争的关键

最后我们来说说人工智能在医疗领域的未来。

今天虽然已经获批了好几家公司的人工智能医疗产品，但我相信未来肯定还会有层出不穷的人工智能医疗产品出现，因为这已经是未来的一个大方向。

要做好人工智能在医疗领域的业务，核心就是要有数据，未来是对数据的争夺。人工智能时代，数据就是石油，人工智能就是炼油厂，我们可以从各个角度、全方位地去收集患者的数据，然后用人工智能来炼油，能够做出更好的分析和诊断，从而更精准、更高效地服务患者。

数据是石油，但现在对数据的利用还处于初期，未来很快会进入一个“跑马圈地时代”。怎么跑马圈地呢？首先是要到各个地方收集数据，最直接的地方就是医院。比如前面我们提到的几家获批三类医疗器械的公司，包括我们重点介绍的利用视网膜图像诊断多种疾病的Airdoc，还有利用AI技术检测冠心病的科亚医疗，有利用AI诊断脑肿瘤的安德医智，还有心电图AI分析的乐普医疗，他们都需要和医院深入绑定，找到著名医院的专业医生，长期合作，从而拿到相关数据。像Airdoc就和广东中山眼科中心联合开设了中国三甲医院的第一个人工智能科。

除了已有数据，更重要的是找到更多的数据源。医院相对来说数据并不全面，因为人大部分时间是不生病的，如果人不去医院，医院就拿不到数据。所以和医院的合作更多的是学炼油，而不是去解决跑马圈地拿到数据的问题。

我认为除了医院，一个重要的数据源之一就是通过体检。今年8月，Airdoc和爱康国宾联合发布了基于视网膜人工智能评估的《百万体检人群健康蓝皮书》，对上百万的体检人群的眼底情况做了一个分析，涵盖全国23个省市。分析结果让我感到挺触目惊心的：大概有75%的人群眼底都显示出了异常，且男性异常检出率高于女性，眼底健康问题更为严重。听到这个消息我的第一反应是：我必须要去做一次。毕竟通过体检来诊断已经越来越方便了，据说基层医疗机构只需要拍摄眼底照片，人工智能将自动分析结果返还患者，检测结果会直接发送到我们的手机上。

另一个重要方向就是手机+云计算。现在手机照片越来越高清，云计算也在迅速普及，未来如果这种监测技术能够部署到云计算平台上，你每次自拍都可以被云平台做视网膜分析，对我们健康的长期监测将会带来飞跃式的进步。我原来就介绍过，现有的医学监测手段大多是进行检测时的一个切面，再好的设备，缺乏长期跟踪，也难以全面了解患者的情况，而强大的终端能力+无处不在的云计算和人工智能将会改变这一切。苹果公司已经积极布局健康监测多年，今年的苹果发布会Tim Cook就介绍了Apple Watch检测患者的呼吸骤停，挽救生命的例子。而未来我们的手机就是一个智能可穿戴设备，里面说不定就藏着医疗+AI的分析诊断系统呢。

最后，除了体检、手机以外，第三个跑马圈地的地方，就是新布设的和患者或者普通人的接触点，比如医院、诊所的镜子，甚至家里的镜子。所以，原来科幻里的场景，早晨照镜子、刷牙、上厕所就能做出完整的身体检测报告，这样的日子已经不远了。

以上就是今天的内容，更多产业深度分析和底层思考逻辑，会在“前哨科技特训营”里分享，欢迎关注微信公众号“全球风口”，报名加入。

王煜全要闻评论，我们明天见！