微医控股总裁张君：医疗+AI的商业化，技术已非难题，核心在于数据标准化和应用场景

摘要： 2024全球独角兽CEO大会于4月9日在广州黄埔举行，大会除了发布独角兽名单外，还同步举办生命科学与大健康论坛等平行论坛...

2024全球独角兽CEO大会于4月9日在广州黄埔举行，大会除了发布独角兽名单外，还同步举办生命科学与大健康论坛等平行论坛。会后，微医控股总裁张君接受了《时代周刊》记者专访。谈及医疗AI的商业化问题时，他表示，医疗+AI的商业化，技术本身已非行业的主要难题。相比之下，数据的标准化和广泛医疗服务场景的应用才是推动行业发展的关键因素。

当下，AI大潮席卷而至，为各行业、各应用场景带来更大的想象空间，其中就包括医疗健康领域，近一年以来，以医疗AI大模型为代表的产品相继涌现，亿欧智库《2023医疗健康AI大模型行业研究报告》中预测，2023年—2027年为医疗健康AI大模型集中爆发的阶段。此外，AI医疗影像、AI制药、医疗数据智能平台等细分应用技术也层出不穷。

然而，记者也了解到，AI医疗也不得不面临落地及大规模商业化困境问题。亿欧智库研报以大模型为例分析，称医疗大模型的商业化面临数据隐私、知识产权和道德责任等挑战，会严重损害企业声誉并带来经济损失，增加了运营成本，这可能会阻碍大模型的商业化。

据张君介绍，微医此前联合上海瑞金医院、三明市打造的全生命周期六病共管中心近日正式开诊，该平台利用AI、大数据等数智化手段，打通医疗机构的多级协作，从而在基层形成同质化的医、药、保服务。这一过程中，张君也看到中国传统公卫服务在向AI进击时的不足，传统的基层医疗机构的数据还不是很完善。

我们现在做的大量工作就是数据对接、脱敏与清洗。张君介绍，这一工作包括把医院和医院之间，医保、医疗、医药之间的数据先打通，形成一个完整的用户健康画像，才能去做标准化大模型训练。否则，只有片段，不同的病情没有连续性的记录。今天在A医院明天在B医院，这俩数据如果都不串通起来，很难形成一个完整的健康画像，也很难去做大模型学习。

他表示，中国人工智能发展至今，核心问题依然是数据的标准化建设不完整，以及在广泛场景中应用并反哺AI不断学习训练，在医疗领域同样如此，这也是目前AI医疗大规模商业化的最大阻碍。

除此之外，AI在医疗机构的布局还牵涉到第三方的监管、数据安全、隐私等问题，这些也都是要行业要共同解决的，包括网信、工信等，联合去建立新的数据安全标准化。

亿欧智库研报提到，数据库的建设对健康医疗大数据的落地应用的至关重要，在医疗领域建立权威、科学、规范的临床重点专科标准数据库，能够支持AI大模型医疗健康场景应用落地以及解决健康需求面临的挑战。

此外，AI医疗的前提是医疗的信息化水平提升，国家卫健委于2022年发布《关于印发十四五全民健康信息化规划的通知》，提出到2025年初步建设形成统一权威、互联互通的全民健康信息平台支撑保障体系，基本实现公立医疗卫生机构与全民健康信息平台联通全覆盖。