人工智能掀起的浪潮正在从互联网袭向传统领域，“AI+医、药”已经成为过去几年医疗赛道风口。据动脉网数据统计，过往的五年时间，近千亿资金注入医疗人工智能赛道，医疗影像AI、新药研发AI、机器人AI、智慧医院等细分赛道都在飞速发展。

其中医学影像AI已经率先实现了应用和商业化落地，头部企业也接连IPO上市，AI在医学领域正从前沿科技走向现实生活。本期《未来健康》邀请到鹰瞳Airdoc首席技术官和超与经观大健康主编张昊共同解析从前沿到现实，“AI+医、药”究竟改变了什么？

和超对公司商业模式的定义为“医疗AI”。AI技术的使用，本质上是为了让医疗服务更普及，从而跨越医疗资源分布不均衡的鸿沟。

“AI的价值是可以去学习医生的经验、判断准则等，从而成为医生的一个很好的助手，或者是一个工具。医生在使用它之后，可以更高效地服务更多人。”和超说。对应到业务上，就是通过AI技术赋能合作伙伴，提高他们的诊疗效率从而能服务更多的患者。

对于鹰瞳过往几年的发展路径，和超提到更多的是“场景”。他们是直接向受众提供服务，基础价值其实是一样的，但场景不同，需求或者客户价值的体现也不同。

鹰瞳把场景分为院内和院外，因为都要通过客户去服务受众，每个客户的业务流程也不同，所以核心挑战是如何把AI和业务结合起来，让整个服务更有效率。“比如说我们在医院里要很强调临床价值，如果产品不能给医生和患者带来准确性、能力，或者是效率方面的价值，实际上是很难落地的。其他场景也都一样，只是他们可能不叫临床价值。”和超称。

和超还提到，AI技术在医疗领域的落地是一环扣着一环，只有技术能力是不够的。过往几年，他们就是围绕产业链各个环节在一步一步打通瓶颈。比如之前数据采集需要眼底相机，因为要配合专业人士操作，使用门槛很高，在很多场景难以推广开来。鹰瞳就做了行业里第一台全自动的眼底相机，在体积和成本上都有了明显下降。

“通过这种方式我们解决了数据采集的问题，在这之外还有很多问题也是这样一步步解决，再结合已经储备好的分析能力，才能满足不同场景的数据需求。”和超说。

在他看来，未来的市场机会是视网膜影像的市场规模在之后十年，还会高速增长。一方面视网膜影像的高效性、成本可触达性以及与关联疾病的多样性都意味着市场空间巨大；另一方面，医疗资源不均衡的现状也意味着在很多新场景里需求非常强烈，比如基层医疗市场。通过AI技术学习大三甲医院医生的专业经验，然后在社区医院甚至药店等基层医疗机构给更多患者提供服务，这是未来重点之一。

对于鹰瞳来说，“承接”增量的主要方式还是要扩大场景，开发更多的适应症，以及基于场景提供更有效率的服务。和超表示，从去年开始已经尝试从基础的眼底病变分析拓展到通过眼底来预测全身的慢病风险，这个方向还有很多潜力可以挖掘。

作者：余诗琪、张昊