科亚研发部总裁曹坤琳女士从医疗精准化的角度分享了数字医疗的具体的表现和特征，她解释道：“数字化医疗是以个体为中心，通过AI提供个体化诊疗方案”。数字医疗产品的开发是以场景为驱动，并深耕临床科室，产品最终目的也将会是全流程全覆盖，提供综合服务。

推想科技的创始人兼CEO陈宽先生阐述了人工智能于医疗行业的作用，他认为人工智能推动医疗行业同质化，标准化以及高质量发展，大健康的数字化，智能化也将是是未来的大趋势。

最后，妙健康高级副总裁罗晓斌先生提出疫情开启了数字医疗需求常态化的元年，提高了国民健康素养。未来数字化健康管理会做到无痕服务，从用户需求出发，提升用户体验和行业效率。

以下为演讲速记（有删减）：

梁永生：首先感谢三位嘉宾能够抽出时间参加这次活动，非常感谢。三家企业都特别有代表性，医疗AI在今年已经有将近10家企业拿到了三类证。今天请到推想科技的CEO陈宽总，推想应该是在肺结节领域里面第一家拿到AI三类证的企业，并且也是全世界唯一一个拥有欧盟CE、日本PMDA、美国FDA，中国NMPA四大市场认证的AI医疗公司。科亚医疗其实是整个行业里第一个拿到AI三类证的。而妙健康则是整个健康管理领域的头部企业，那先请三位嘉宾简单的做一个自我介绍，以及介绍一下三家公司所做主要业务，我们先从陈总开始。

陈宽：我是推想科技的创始人兼CEO陈宽，我们推想其实是专注于做医疗人工智能产品研发的，我们第一个推出市场的产品是肺癌、肺结节的人工智能系统，我们的系统现在也是在美国、欧洲、日本、中国都是有准入认证的落地，并且在市场层面也都是分别已经有实际的落地，所以对我们来说我们也是就以肺部的疾病作为一个切入点，一个比较大通量的场景作为切入点，我们也是不断的往其他的这种重大的疾病，包括临床路径里面其他的这样一些环节不断的深入，这个就是我们推想科技的一个大体的情况。

曹坤琳：我是科亚医疗的曹坤琳，我负责我们公司的研发工作，介绍一下公司，我们科亚医疗成立于2016年，我们主要是做用AI技术来赋能包括影像在内的医疗大数据，来开发新一代的人工智能的医疗器械平台。像产品端，其实我们的产品特色应该说是针对现在的重大疾病，比如说致死率最高的心脑血管疾病，以及各种肿瘤疾病，来做这种单病种的、全流程的产品开发，会涉及到从筛查、诊断到治疗端，这是我们的一个产品的策略。刚才也提到，大家可能知道我们是第一个获得AI人工智能三类证的厂家，我们那个首证产品就是深脉分数，它其实就是一个面对临床科室、面对心内科的产品，它其实是开创了咱们国内无创评估冠脉供血功能这个领域的技术空白，所以也是得到了药监局的高度认可，在今年1月给我们颁了首个三类证。这个产品其实我们在2018年也拿到CE证了，所以我们在欧洲这些地方也都有销售。也就是说，这个也是我们国内的第一个AI产品获得CE认证，除了我们针对心内的方面，其实我们还有比如说我们针对脑卒中的筛查产品，这个是在今年的4月份拿的美国FDA的510K，这个也是我们第一个国内的原创的AI技术产品，获得FDA的审批。5月我们也拿到了我们开发的肺炎的那个快速筛查的产品，也是获得了美国FDA的应急审批，也就是即刻就可以进入美国关于新冠肺炎的临床使用当中，所以我们商品其实是有针对不同的临床场景，开发能力上应该说是达到了国际的领先水平，其实前几年大家都在关注做研发，我们其实在我们拿证之后，一个很重要的工作就是要实现这个产品真正的落地使用，像我们现在其实已经在国内的30多个省，超过500家大型的三甲医院建立了合作关系，建立了大概不止300多个了，300多个人工智能诊断中心，来实现这个产品的落地。同时，我们也跟很多私家医院，以及第三方影像中心达成了战略性合作，所以现在也是在积极的推进物价工作，以及产品落地方面的工作，谢谢！

罗晓斌：非常高兴今天有机会跟大家一起交流，我是妙健康高级副总裁兼首席医学官罗晓斌。妙健康定义自己是以数据驱动的精准健康管理平台，这个平台核心的工作就是把整个健康管理实现数字化升级，通过健康管理数字化的核心能力，再去链接医、药和险，最终给每个用户制订个性化的健康管理计划，满足“健、医、药、保”闭环的健康医疗服务需求。同时，在这个过程当中不断优化用户的体验，真正给用户能够创造健康价值。基于整个健康管理的数字化，实际上我们做了三件核心的事情。第一，我们更加多的专注在疾病预防方面，把健康管理分三段，从整个健康数据的采集，到对于健康风险的评级，再到后期的个性化干预。实际上这每一个过程在，过去的数字化程度都非常低，也就造成了整个健康管理行业有几个非常鲜明的痛点没有办法解决。那么，通过数字化手段的改造之后，可以提升用户健康管理的依从性，让用户的健康画像更加清晰。我们的做法主要是基于院外生活方式以及健康行为数据形成一张画像。先从数据获取上着手，打造了物联网健康大数据平台，覆盖现在市场上95%以上的健康类可穿戴设备和智能硬件，把用户用到各种各样的手环、智能血压仪、血糖仪、体脂称，甚至睡眠监测仪等数据汇聚在一起，可以帮用户迅速形成关于健康行为和生活方式的一个数据画像。接着，我们在过去这么多年也构建起基于AI核心能力的健康风险评估系统-H平台，可以通过数值的方式展现用户目前的健康情况。在干预方面，我们以“人工智能+人工，线上+线下”的智能分级管理系统—M平台，实现对全人群进行健康管理，可以基于每位用户不同的健康风险，匹配不同的健康管理的干预程度。比如，只是改善生活方式的需求更偏向于健康的人群，会用AI的方式去给他干预。亚健康或者说在体检过程中会出现异常指标的这类人群，会通过“AI+人工”的方式干预。再涉及到有重疾前症或者有慢性病的用户，则会通过“AI+人工+线下健康管理中心实体店”的管理模式，给他们制订重度干预的健康计划。目前妙健康主要针对的是保险场景，已经和60多家保险企业建立合作，输出健康科技能力。还有一些企业客户，帮助企业进行员工健康管理的数字化升级。同时也积极参与到很多智慧城市，尤其是健康城市的项目里，希望通过数字化健康管理给居民带来更好的服务体验。

梁永生：谢谢三位，刚才罗总讲的比较细，也大概讲述了一下妙健康在整个数字化领域里面有哪些具体的表现和应用。我们都知道新冠疫情其实是推动了医疗行业往数字化和智能化的方向做转变。今天想问一下曹总和陈总，结合二位公司的业务，也跟大家简述一下二位在AI影像领域里面有哪些具体的表现？数字医疗在这个领域里面有哪些具体的表现和特征？曹总先来。

曹坤琳：谢谢，我觉得这个数字化是说从之前，从互联网到大数据，到现在人工智能为重点，是在朝这个方向在发展，在我们医疗行业当中，我们企业就是说怎么来用这个创新的AI技术来赋能医疗大数据，来做创新的产品开发，为临床的医疗行业来提高新的评估手段，或者是提高他们的效能，这是我们在数字化方面我觉得应该做的工作。说到特征这个方向的一些特征性的表现，我觉得第一个就是说这个数字化诊疗它是应该以个体为中心的，因为其实精准医疗，我们经常听到这个词，其实它实际上关键就是怎么样去实现一个个体化的诊疗方案，也就是说因为我们每一个人是不一样的，我们怎么样，像我们科亚医疗我们就是说通过开发专有的AI系统，来挖掘不同病人这个数据它的特性和个性，从而为临床来提供一个有效的评估指标和定量的指标，来帮助医生去制订这种个体化的诊疗方案，这是我们的一个思想。第二点，产品的开发应该是以场景为驱动，因为大家去过医院都知道，其实这个医疗环节非常多，场景多种多样，我们的产品布局主要是以深耕临床科室，赋能一级科室，来狙击重大疾病，朝这个方向来布局的。像我们刚刚提到的首证产品是针对心内的冠心病的治疗，我们也有针对脑血管疾病、脑卒中、缺血性脑卒中的产品，针对肺部的肺炎这类的这类筛查产品。当然其实我们还有其他十几款的产品在研或者是在注册当中，这些说明我们针对不同的场景来做的这个产品的布局。我觉得还有最后一点，就是说产品的管线布局应该是一个针对单病种的全流程的全覆盖，这个也是我们现在的一个主要的思路，因为我们现在可能知道很多AI技术在医疗产品上的应用是基于影像的一些筛查诊断产品，我们觉得未来的AI技术应用在医疗行业方面它一定是逐渐的从一级科室（影像、病理），快速的向各个临床科室来推动，因为其实一级科室它提供的证据也是为临床科室来服务的，临床科室帮助他们来提供个性化的服务方案。所以，我们通过综合的分析，包括病历、影像病理、分子诊断、免疫生化等等这些多组学的信息，来进行综合的分析，开发产品，让它覆盖能够服务到筛查、诊断、治疗，以及包括后期的疾病健康管理这些多个环节，从不同的阶段上来为这个疾病，处在疾病不同进展程度的病人来提供一个综合的产品服务。所以，我觉得可能这三个方面是我认为数字化医疗这方面的特征，谢谢。

陈宽：我就从另外一个角度来阐述，其实刚刚他们提到的是精准化，那我自己觉得另外一个角度就是同质化是非常重要的一个元素，一定程度上其实过去几十年，数字医疗的发展驱动的是一个同质化的过程，就比方说我们在SARS的时候看到的情况是说医院可能连一个信息化系统都没有，我连最基本的追溯这个患者这样的一个简单的事情我都没有办法做到，包括记录他的发展，有效的去对他进行分析。所以，我们会看到2003年的SARS基本上就推动了整个中国医疗信息化的元年起步，预算可能从几十万一直涨到今天几个亿的信息化投入预算都是有的。当然在美国我们也看到同样的情况，2009年流感爆发，也带来了整个奥巴马的救市法案，大量的资金投入到医疗信息化的建设当中，这个本质上其实都是一个信息的同质化，信息首先在这一次疫情当中就起到了一个同质化的过程。经过这20年的医疗信息化，走到今天，就发现说在新冠，可能传染性更强的一个疾病当中，信息已经同质化了，但是我的质量，我的标准，我的医疗能力，医疗资源还没有能达到一个同质化，那么在这种情况下，我虽然已经有有效的追溯方法，信息已经同质化，但我依然会被这个疾病打的措手不及。所以，下一个阶段，其实非常重的一块就在于说我通过智能化的手段，在原有的信息化的基础之上，让这个医疗的质量、医疗的资源，实现更加有效的同质化。而这种同质化并不仅仅只是在地域间，也包括上下级医院，下级医院能够能通过人工智能的方式，让它的能力水平能够同质化。甚至它的同质化是可以发生在国际的，就比方说我们新冠肺炎的这个产品和AI是进入到欧洲、日本、美国，实际上其实我们在今年年初的时候，当我们的技术进入到这些过程的时候，在那一个时间点，那些国家其实是还没有见过多少真正的新冠肺炎的案例，但是实际上通过人工智能，它就相当于已经获得了一个在武汉疫区得到一个充分训练过的诊断能力，实际上我们可以看到的这个其实是一种医疗资源、医疗技术、医疗能力在国际间的全球性的同质化的过程，我觉得这个其实是我们可以看到说这个数字医疗，包括从过去信息化到现在这个智能化不断的落地，我们看到的是这种高度同质化的过程。当然，未来可能我在同质化的基础之上，我能衍生出精准，我能衍生出不同，但是它可以起到的是说大家起码是比人工智能的水平是要更好的，不会比人工智能更差。在这个基础之上，实际上你就能实现更多的这种精准化的一个发展。所以我认为说信息化、人工智能的发展，其实都是在推动整个医疗行业同质化、标准化，包括它的高质量的发展。

梁永生：谢谢二位，我追问二位一个问题，因为二位代表的两家公司都刚刚拿到了医疗AI的三类证，很多人都在提拿到证相当于拿到了一个商业化的敲门砖，想问一下两家公司在商业化层面上，未来有什么发展和规划，以及目前进度如何？陈总先介绍一下。

陈宽：我觉得商业化是一个非常自然的事情，基本上临床级的产品，你首先获得准入认证，这是一个基本的门槛，也就是说你的产品是经过国家的认定，它的安全性和有效性是可以相信的，是可以进入到临床当中。那么它的商业化，基本上其实也跟他的临床价值相关，就是你能给患者带来多大的价值，你能为整个流程节省多少的成本。那么在这样的一个基础之上，你的风险性有多高，以此作为基础，来换算成医院对你采购的这种需求。可以看到说其实AI医疗整个行业发展到今天，当然如果你是以一个TMT的角度去看待这样一个行业，五年时间实际上其实这个拼多多都已经是快2000亿美金的市值了，所以从TMT的角度，AI医疗是一个发展非常缓慢的行业。但反过来如果你是以一个医疗的视角，基本上不到五年时间，你这个产品从一个概念，一直就到我的准入认证，标准都已经定下来，并且甚至已经开始批量的出现准入认证的批准，并且大家其实都已经完成了第一步商业化的验证，我认为在医疗的赛道当中，它其实就是属于一个非常快的，在所有的医疗场景、医疗技术当中，是一个非常快的行业。当然，我认为医疗本质上其实随着AI医疗的发展，它其实一定是变得越来越临床，越来越贴近于医疗型的产品，医疗型的产品它本质上其实就是一个非常长，非常远，非常大的道，可能拆开来看，以TMT的角度来说每一年它都是增长看上去都不起眼，但你拉开一个非常长的周期来说，它其实就是一个非常大的行业性的发展。这一点其实就跟微软是很像的，如果你看它的财报，除了前五年以外，它再也没有任何一年收入是翻倍的，超过50%的增长都不多。但你拉到30年，它其实就是一个非常巨大的，可能历史诗级别的行业增长，所以它其实就是每一年都其貌不扬，但是积累起来就是一个非常大的发展。我认为AI医疗它其实从本质上也会是这样的一个行业的属性，每一年其实它都是一个非常稳健的发展，但是在一个更长的时间轴当中，它其实就是一个历史性的趋势。

曹坤琳：我就结合我们的产品来说，从它的临床应用，到它的商业模式。我就几句话简单的介绍一下我们那个产品，因为这个跟我们后面的商业模式有关系。可能有的人不太知道我们深脉分数是干什么的，咱们看冠心病，要怎么去治疗，是放支架还是吃药？这个是有一个临床指标的，这个数值只能在导管室里通过介入手术来做，但是实际上我们现在发现有很多临床都证明，如果只是看结构狭窄的人，然后进去到导管室检查，有三分之二的人他不缺血，他不需要做后续的治疗。所以，这三分之二的人他其实是不需要进入导管室的。但是没有办法，光看他的冠脉狭不狭窄，他就送进去了。我们这款产品其实就是解决这个问题的，功能学的评估才是决定你要选择哪一种治疗方案的关键指标，那么这个功能学的指标以前只有有创的方式，现在我们这个深脉分数提供的就是一种无创的方式，也就是你在进导管室之前，通过做CT，你就能看到你的这个功能了，不缺血你就不需要进到导管室，这样就为三分之二的患者都避免了不必要的冠脉造影术，这样就减轻了患者的痛苦，也减低了医疗的开销。这个产品大概是这么一个用途，它其实是什么呢？以前临床没有，我开始也提到这个技术是空白的，以前临床就没有这个手段，那我们有了这个深脉分数之后，它就提供了这么一个无创的功能学的评估手段，来决定你后续的这个诊疗方案，所以就是说，我们这个产品，它就是说以前没有这个技术，所以我们需要新增一个医疗服务，就是说以前可能没有这个物价，那我们现在有了，单独为他批物价，因为它是一个新增的评估手段。所以我们现在就像这种产品，我们就是在商业落地方面，我们第一个就要做物价工作，那么物价工作做完了呢，那我们要做卫生经济学的评估，来让它进医保，这个是我们这个产品一个商业化落地一个的切实的路径，所以就是说，我们还是希望我们的产品开发，这个东西也是深入到、切入到针对临床诊疗方案的这个决定策略上面来辅助医生来做个性化的治疗。

梁永生：好的，谢谢曹总，下面一个问题我想问一下罗总那边，因为医疗其实是一个通过大量数据，不断进行机器学习，最后形成可以使用的辅助诊断的一个系统。那么妙健康其实在做健康管理过程当中，也会沉淀大量的这种无形的数字资产，那妙健康是怎么样看待这些数字资产的，这些会不会成为大健康产业下一个爆发点？

罗晓斌：这个问题挺好，数字资产我们要关注的一个问题就是这些数据的确权，这些数据到底是属于谁的。那实际上，一个人的健康数据，包括现在我们平台正在沉淀的数据，必须考虑的是如何在保证数据安全的前提下，然后再帮助用户利用好他的健康数据创造价值。当然，从平台的思维上来讲，积累到足够多的数据是能够帮助我们形成一些AI应用优化算法。比如在健康管理乃至慢病管理的解决方案，有了大数据、AI的介入，提高了专业人员的管理效率，对于行业创造了价值。还可以看到，在积累数据并进行数字化成果产出之后，再和其他行业进行碰撞也能创造出价值。比方说结合保险行业，对于保险的保前、保中和保后的整个流程赋能，在保前核保过程当中，利用数据可以帮助快速做决策。在保中对保单用户所需要的医疗资源和健康资源进行智能匹配，通过数据到更加精准的触达，而不是千人一面、千篇一律地提供健康管理服务，可以优化资源供给。而在保后，经过这种数据化的迭代，在理赔过程当中也可以快速形成方案，提升整个理赔的效率，帮助保险节约成本。所以，数字资产的第一段一定是确保安全，第二段是结合用户的需求，第三段是结合应用场景，去产生综合的价值。

梁永生：好的谢谢罗总，因为时间关系，最后一个问题，其实今年无论谈任何话题，都离不开新冠疫情这件事情，因为这件事情给整个行业、给我们的生活，带来了很大的影响。请三位嘉宾，分别从辨证性的角度谈一下疫情对整个数字医疗这件事情的影响，以及对数字医疗未来的一些期待，那先从罗总开始。

罗晓斌：首先都在谈疫情是一个黑天鹅，但我认为，疫情更加多的是开启了以后对数字医疗需求常态化的元年。一方面，从疫情开始到现在，国民整体的健康素养加速提高。另一方面，未来整个数字医疗会更加多做到一种无痕式服务，从用户的角度上来讲，他不需要理解什么是数字医疗，或者说什么是数字健康服务，数字化更多的是提升了背后整体服务的效率和体验，解决了行业存在的效率问题。所以说，疫情毫无疑问催生了整个医疗健康行业的数字化演变，我相信一旦开启了，就不会再走回头路，也不会刹车，而且这种演变的进程会逐渐加快，这不管是在医疗行业、还是健康行业都能看到的大趋势。

梁永生：好的，谢谢，曹总请。

曹坤琳：我觉得今年的这个新冠疫情以来，我想这个人工智能在这个大数据上面的各方面的应用，我想大家都是耳濡目染的，那对于医疗行业来说，它也是在不断的推动，咱们传统的医疗行业，向数字化、智能化这个方向来发展，所以说这个数字化，肯定是大健康产业向前发展的一个必经之路。那我们想现在其实咱们国家的政策，对新基建的这个重视，对咱们医疗行业的投入越来越多，那么一定会更加的加快咱们大健康产业的数字化的进程，同时也会在这个过程中，不断的孵化出更多优秀的这种AI的医疗技术、产品还有企业，那么大家一起努力，然后来为开发新的产品，提高医院的效率，增加新的手段，怎么才能为患者减轻痛苦，加快医生的流程，怎么才能帮医院去提高它的医疗资源的使用效率，提高它的精准度，怎么帮社会来节约这个医疗的成本。我想这是我们从业者思考的问题，也是咱们科亚医疗，一直以来研发秉承的这个我们的根本的初衷和未来的这个愿景，谢谢。

陈宽：我觉得就是说其实从今年的情况来看，基本上大健康的数字化和智能化，可以说是唯一能够应对像新冠肺炎这样，就是能快速传染，然后这个死亡率还不算很低的样一个疾病，而且变异的速度也非常的快，那我认为就是说，这种数字化、智能化可以说真的是各个国家，唯一能够去应对样一个疾病的方法。那么中国作为基本上全世界唯一一个正增长的主要经济体，其实就已经基本可以看到这一点，而且虽然说了很长时间，要跟中国脱勾，但实际上，今年可以看到产业链的整合，反倒是比过往还要更强，因为中国是唯一的，还能够正常再生产的，大量的有产出的国家，那实际上我觉得说人力资源基本上是现代世界最核心的生产的能力的来源。那如果人本身不能保证一个健康，不能保证安全，那我其实从经济的这个角度，是没有办法维持一个正常的运转，所以我认为就是说，从接下来的这个角度来说，其实一定是就是说智能化、数字化，哪怕是被逼的，各个国家其实也都会不断的往这个方向上去投入，那我觉得这个其实就是我们看到的非常大的趋势。

梁永生：好的，谢谢三位嘉宾，今天的所有环节到此就结束了，今天是一个比较特殊的日子，也感谢三位嘉宾，感谢所有来参加这次活动的媒体老师和行业的从业者，我们也希望能跟现场的各位，有后期一些更多的交流，谢谢各位。

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