回顧近期智慧醫(yī)療領域的新聞，巨頭們的動作不斷,。

　　去年7月,，阿里發(fā)布“DoctorYou”AI系統(tǒng)，主要應用于醫(yī)學影像診斷,；去年8月,，騰訊發(fā)布AI醫(yī)學影像產品“覓影”，用于早期癌癥診斷,；今年9月,，英特爾技術團隊發(fā)布AI全周期健康管理系統(tǒng)，幫助提升乳腺癌篩查的檢測精度和效率,；不到一個月,，谷歌又開發(fā)出了一種名為“淋巴結助手”的AI系統(tǒng)，采用癌癥檢測算法,，能夠自動評估淋巴結活檢,。

　　在梳理了巨頭們的AI+醫(yī)療產品后，智能相對論發(fā)現(xiàn)，“癌癥診斷”成為了眾多產品的一個共同點,。在過去的一年里,，BAT、谷歌,、微軟,、蘋果等科技企業(yè)均不遺余力地布局AI＋醫(yī)療，而他們的第一步都十分有默契地選擇了“癌癥診斷”,。

　　為什么“癌癥診斷”成為了巨頭們的“寵兒“呢,？

　　外在驅動：時代的“號召”

　　資本永遠是趨利的，廣闊的市場空間,，強有力的社會和技術保障,，這些由外部環(huán)境帶來的優(yōu)勢將會是AI＋癌癥診斷強大的背后支撐力。

　　1．有需求

　　一方面,，我國人口老齡化趨勢嚴重,，工業(yè)化和城市化帶來的環(huán)境污染以及生活習慣的改變，使得我國居民的腫瘤發(fā)病率和死亡率明顯提高,，惡性腫瘤已經成為我國居民的“頭號殺手”,，死亡比例在25％以上。

　　據全國腫瘤登記中心數(shù)據顯示,，在中國每年每十萬人中有264人患癌,，一生中22％的概率患癌癥；每年每十萬人有192人患癌死亡,。

　　另一方面,，2018年，很多行業(yè)都默契地提及了“消費升級”這一趨勢,，而放在醫(yī)療行業(yè),，“消費升級”的現(xiàn)象也同樣存在，未來的患者消費趨勢之一將會是加強腫瘤早期檢測和管理,，人們的早期篩查意識會提高,。

　　與人們迫切意愿形成鮮明對比的是，醫(yī)院里篩查癌癥主要是通過化驗血腫瘤指標及B超,、CT,、MRI、PET－CT等,，檢查方法的敏感性和特異性均不高,，因此，社會上也呼吁更有效的早期篩查癌癥的新技術和新方法,。

　　2．有條件

　　首先,，癌癥治療支付方的增加給癌癥AI產品市場帶來利好,。目前,，大多數(shù)惡性腫瘤都包含在職工醫(yī)保,、城鎮(zhèn)居民醫(yī)保和從村合作醫(yī)療等不同種類醫(yī)保的報銷項目范圍內。2012年,，國家基藥目錄首次增補抗腫瘤藥,，包括2個輔助用藥在內的26個化藥以及1個中藥已經被納入大病醫(yī)療保險基金支付范圍。農村醫(yī)療保障在2014年也開始向大病醫(yī)療轉移,，肺癌,、胃癌等20種疾病治療全部納入大病醫(yī)保范疇。

　　除了醫(yī)保,，還有商業(yè)保險,，2012年以來，國內癌癥保險在多種因素的共同合力下,，呈現(xiàn)強進的市場增長趨勢,。據中國保險行業(yè)協(xié)會發(fā)布的《人身險產品聯(lián)盟老年防癌疾病保險分析報告》顯示，截止2017年6月底,，老年防癌疾病保險的累計參加人數(shù)超過144萬人,，保費收入超過31億元，共計為市場提供超過1560億元癌癥保障,。

　　其次,，計算機視覺技術的廣泛使用能夠加持癌癥AI產品。不論是抖音,、快手等短視頻的崛起,，還是微信表情包的泛濫，毋庸置疑的是,，人類社會已經進入視覺信息的大數(shù)據時代,。視覺技術也被認為是推動當前經濟進步的革命性技術，它已經被廣泛應用于多個領域,，包括人臉識別,、自動駕駛、安防監(jiān)控,、工業(yè)檢測,、美圖、醫(yī)學影像等等,。

　　在各種視覺數(shù)據的推動下,，計算機視覺技術結合互聯(lián)網，能夠與醫(yī)療服務不斷深入交叉融合,，逐步形成一種新的前端變革形態(tài),，尤其是基于特征選擇的機器學習技術，能夠基于多尺度變換空間的特征提取海量特征，進而提升癌癥的診斷效果,。

　　內在驅動：巨頭的“小算盤”

　　1．AI＋癌癥診斷,，其實是為了最大程度符合社會期待

　　在大眾的認知中，“癌癥”基本等于“死亡”（事實并非如此）,，抗癌就是在與死神作斗爭,，而在人與“神”的戰(zhàn)斗中，但凡有一個產品能夠為人們哪怕加持一個小小的光環(huán),，這個產品都會被給予無限贊譽,。

　　另外，中國腫瘤患者的5年生存率在30％左右,，遠遠落后于美國和日本的60％,，在這種情況下，人們對于癌癥防治的期待值并不高,，與之相關的技術產品也難以得到人們全身心的信任和依賴,，在人們眼里，癌癥診斷的AI產品做得不好是十分正常的,，畢竟人類醫(yī)生的能力也十分有限,。

　　所以，新技術的一點點進步可能都會得到人們積極的反饋,，這就相當于一個考試總是得30分的學生,，突然夠到了及格線，即便不是最優(yōu)秀的,，但家長依舊會感到欣慰,。這也是為什么眾多AI產品不斷強調自己的正確率高于人類診斷的原因。

　　2．“下注”癌癥診斷,，其實是為醫(yī)學影像診斷的降維攻擊打基礎

　　醫(yī)學影像診斷是醫(yī)療的重要基礎,，是臨床數(shù)據中最重要的診斷依據之一。醫(yī)學影像分兩個部分,，一個是醫(yī)學成像,，也就是圖像重建，利用AI實現(xiàn)少劑量成像,，快速成像等,。另一個是影像分析，也就是通過圖像智能識別技術較大程度降低醫(yī)生工作量,。

　　巨頭搶占癌癥診斷的賽道,，其實是采用了“擒賊先擒王”的計策。將人工智能技術用于癌癥診斷中,，是因為癌癥種類多,，病理復雜,，能夠整合更多的影像分析數(shù)據，讓產品“學習”專家醫(yī)生的醫(yī)療知識,，模擬醫(yī)生的思維和診斷推理,。癌癥的防治難度眾所周知，僅僅從公眾認知來看,，如果癌癥檢測算法的準確率足夠高,，那其他疾病診斷是不是也不在話下呢,？如果AI產品能以癌癥為入口,，進入整個醫(yī)療輔助診斷領域，患者們也將擁有更多的治療選擇,。

　　變現(xiàn)困難,，AI＋癌癥診斷還需要更多耐心

　　巨頭們的想象都很美好，但“打臉”總是來得太快,。IBM的沃森健康系統(tǒng)即便擁有了完善的腫瘤系統(tǒng),，但在與知名腫瘤專科醫(yī)院MD Anderson合作中也摔了個跟頭——沃森在2012年與MD Anderson簽署協(xié)議,，共同開發(fā)“腫瘤專家顧問”（Oncology Expert Advisor）,，僅四年后，德州大學審計辦公室對該項目出具48頁審計報告,，終止了繼續(xù)合作,。

　　終止合作的原因有很多，但其中一個因素是“腫瘤專家顧問”難以成功推廣到其他醫(yī)院,，即便MD Anderson在整個項目上花費了六千兩百萬美元,。理想和現(xiàn)實總是有著太多差距，變現(xiàn)困難成為現(xiàn)如今AI癌癥產品的難題,。這還只是醫(yī)院“大虧本”,，如果放在國內，這六千兩百萬美元恐怕就是巨頭們要支付的賬單了,。

　　探究其中原因,，主要有兩方面。

　　一方面,，在醫(yī)療的支付領域,，我們上文中也提到，保險機構正在加強對患者的保障,，但這種保障實質上制約了醫(yī)療機構的發(fā)展,，醫(yī)療機構的營收取決于保險的賠付規(guī)則而非患者自費費用，這也就決定了醫(yī)療機構難以找尋有效的C端盈利方式和營銷手段,，也就制約了醫(yī)療機構中產品和技術的更新迭代,。

　　另一方面,，AI尚屬新興領域，入駐醫(yī)療機構需要大量的人力物力和資本的投入,，但醫(yī)院的公益性決定了其需要面臨長期的虧損,，這種特性要求企業(yè)不能有太強的退出期限，在產品落地的過程中,，需要長期戰(zhàn)略資本,，而這種長期的消耗也導致巨頭們在此領域頻頻受挫。

　　結論：

　　“癌癥”,，這兩個字眼實在太過無情和可怖,，所以，當巨頭們紛紛入局AI＋癌癥診斷,，其實是一件大家喜聞樂見的好事——如果企業(yè)能利用自身的技術和資本積累做出好的醫(yī)療產品,，不僅形成了好的品牌的認知，更是為眾多被病魔纏身的患者們帶來一些生活的希望,。