2024年7月4日，由中关村东升科技园主办，极新与创新企业科普联盟协办的“2024未来医疗科技大会”于中关村东升科技园万丽酒店一楼宴会厅拉开帷幕，瑞昇投资合伙人凌棱、百家云总裁马义、云康信息CEO&首席科学家崔健、同方知网医卫产品事业部总经理付海强在会上作了题为《用户需求导向的AI+医疗创新路径》的圆桌讨论。
圆桌会议重点提到以下几点：
“紧密围绕用户的实际需求，持续创新，确保产品的生命力。”
“AI技术作为规模化解决个性化问题的重要手段，能够显著降低个性化服务成本，实现商业模式的可持续性。”
“未来，随着基因测序技术的进步，医疗领域将呈现更多的精细化、个性化服务。”
以下为大会现场演讲实录，由极新整理，观看回放请移步「视频号：极新企服」：
凌棱：在硬科技的创新浪潮中，创新的本质与核心始终是服务于广大用户，尤其在医疗创新的领域中，用户的需求更具代表性。所以，今天我们将从用户的根本需求出发，深入探讨用户需求导向的AI+医疗科技创新路径。
在此，我先对我所在的机构进行简要介绍。我现任职于瑞昇投资，这是一家坐落于中关村东升科技园的股权投资机构，投资焦点主要集中在“两大两新”领域，即大数据、大健康，以及新能源、新材料。而在大健康领域，瑞昇投资尤为关注生物医药、高端医疗器械、数字疗法、智慧健康四个方向。
接下来，请各位嘉宾也向在座的各位致以问候，并简要您的企业与个人。
瑞昇投资合伙人凌棱
马义：百家云创立于2017年，是一家做一站式AI视频的音视频技术服务公司，服务客户领域广泛，涵盖了教育、医疗、快消品等多个行业，同时也为部分中央企业和国有企业提供了支持。
崔健：云康信息科技（上海）有限公司自2013年在上海张江成立以来，便专注于生物医药CRO技术服务领域中人工智能技术创新与应用。创业初期，我们的团队便敏锐地洞察到医学领域中精准检测和安全用药的特殊性及其巨大价值，对此我们保持了高度的关注和持续的探索。因此，我们深耕分子标志物基因技术的研发，并成功自主研发出一系列领先的的产品管线和精准医学解决方案。
十年来，云康科技始终深耕于肿瘤早期筛查技术的研发，并已成功将其迭代至第三代。我们的云鲸“PlasmaAtlas泛癌无创早筛技术”，基于核小体空间组学技术的分子标志物，可全面筛查出50多种肿瘤的风险，在肿瘤发展的极早期阶段，甚至早于传统影像学技术能够检测到的时期，就能精准发现肿瘤的存在，为患者及健康人群提供前所未有的肿瘤早期预警和早期干预解决方案，显著提升治疗效果和生存质量。我们期待将这一突破性创新技术推广至更广泛的大健康领域，该技术不仅有效填补了市场上全面、精准、早期癌症筛查的空白，更为广大的非肿瘤人群提供了一种简单、快捷且高效的健康管理新选择，帮助更多人及时洞察癌症风险，掌握健康主动权！
付海强：我来自中国知网，目前负责该公司整体的医药卫生业务。作为大家所熟知的学术资源平台，中国知网自1996年起源于清华大学。知网的医药卫生事业部自2003年起便独立运作于行业之中，并于2019年从清华校企体系中分离，正式加入中国核工业集团，成为其全资子公司，具备纯粹的央企身份。
在医药卫生领域，知网的主营业务涵盖三个主要方向：一是知识服务，例如传统的内容文献服务；二是智能增值工具与软件服务，例如目前正在开发的临床辅助诊疗系统、肿瘤防治及药物警戒等相关产品；三是知网与华为共同研发的华知大模型。
回顾过去，知网已跨越近三十年的发展历程。在此过程中，我们深刻感受到与大健康及生命健康相关的需求在持续变化，并始终致力于满足这些需求。
01 追问：用户需求的去伪存真路径
“紧密围绕用户的实际需求，持续创新，确保产品的生命力。”
凌棱：本次圆桌第一个问题：各位在创业/工作过程中，如何找到用户的真实需求并成功验证？
马义：我自2001年加入互联网行业，前18年始终专注于C端互联网业务，在近八年内开始致力于To B的技术互联网服务。就个人经验而言，不同行业的方法论是不一样的。
在To B技术服务领域，我认为行之有效的策略是：专注于服务腰部及以上的企业客户。这些企业客户通常拥有典型的应用场景和明确的商业模式，团队若能通过技术手段帮助客户提升效率，无论是内部还是外部，客户都愿意为此买单。而一旦能够规模化复制这种模式，去除伪需求，实现产品化，商业模式自然将不断优化与提升。虽然难以存在完全的标准产品，但可以设定80%的标准产品，并满足20%的定制需求。
崔健：云康科技始终深耕于生物医学领域中数据科学的研究，自创立云康科技以来，我更加深刻地体会到科研工作者迫切的两大需求点：第一，创新；第二，转化。这是因为，无论是云康的客户群体，还是国家正积极倡导的研究型医院课题，都要求合作伙伴中的医院内部科研工作者和科学家们不仅要拥有创新技术，还要能够实现其转化应用。
针对这些需求，云康进行了细致的分析，发现其中仅有少数为通用型需求，而个性化需求则占据主导地位。尽管每位研究者的课题方向各不相同，但仍有一些共通点值得我们去把握。例如，如何利用多组学技术和数据科学的算法挖掘潜在线索，这一过程仍需科学家们亲自进行深入探索。云康愿与科学家们并肩前行，共同探寻未知。
目前，云康科技已开发了“BioGenius 惠研云”计算医学平台，旨在促进创新、提升效率，实现高效且高质量的研发活动。
云康科技CEO&首席科学家崔健
付海强：创新的重要性不言而喻，我们应当紧密围绕用户的实际需求，坚持以用户为中心，通过持续不断的创新手段，更好地满足用户的核心需求，从而确保产品的生命力。
知网在发展初期有一段鲜为人知的故事。知网的创始人是清华大学的杰出教授，在进行个人研究成果发表的过程中，遇到了与国外学者重复的研究问题。尽管他是最先提出科研创新方向的学者，但由于在查找资料过程中遭遇的效率瓶颈，导致他的成果未能及时发表，错失良机。这一经历对他产生了巨大的影响，促使他思考如何为科研人员节省时间，提高科研创新的效率。
为了解决这一问题，知网决定将纸质资料转化为电子版，构建数据库，使用户能够一站式查询所需文献。这是知网发展的第一阶段，也是满足用户需求的初步尝试。
随着服务的深入和用户群体的扩大，知网意识到单一的服务方式已无法满足所有用户的需求。因此，知网进一步细化服务，针对每个行业，构建专门的知识库，以提供更精准的服务。这是知网发展的第二个阶段。
而在医疗领域，单纯的学术文献已无法满足科研和临床的需求。为此，知网引入了真实世界的病例、影像学、声像学等多维度的高质量数据，并结合专家的隐性知识，将其显性化。同时，知网利用大模型等先进技术手段，不断提升服务质量。知网的最终目标是通过先进的技术和内容，满足用户真实、核心的需求。
02 蓄力：AI助力医疗高质高效发展
“AI技术作为规模化解决个性化问题的重要手段，能够显著降低个性化服务成本，实现商业模式的可持续性。”
凌棱：企业发展可分为三个阶段：第一，形成产品价值的阶段；第二，企业价值阶段；第三，资本价值以及 IPO上市阶段。请用数据或案例说明AI技术在企业发展的不同阶段分别起到怎样的作用？
马义：自2022年下半年起，大模型技术在国内呈现出蓬勃发展的态势。但实际上，AI在国内互联网技术的应用尚处于相对初级阶段。
以百家云为例，自2017年创立以来，百家云始终专注于音视频领域，其中也融合了AI技术，尤其在影像传输及数据隐私保护方面。尽管不同客户在技术手段实现方式上存在差异，但在医疗领域，百家云较早接触到了影像实时传输的需求，主要关注及时性、清晰度和还原度等方面。
随着音视频数据的积累，对高效分析方法的需求日益凸显，这促使百家云引入了AI技术。大模型技术的出现，让越来越多客户基于其私有的多模态数据或专有数据，寻求提升内部效率的解决方案。目前，百家云正与一些机构合作，共同构建知识库，并计划进一步实现基于知识库的个性化助理服务，以满足用户更深度、个性化的需求。AI技术作为规模化解决个性化问题的重要手段，甚至是唯一手段，能够显著降低个性化服务成本，从而实现商业模式的可持续性。
百家云总裁马义
在AI+医疗细分赛道中，随着标准产品的形成，商业模式逐渐展现出可行的模式。这将为投资人和资本创造盈利机会，并推动规模化服务用户的实现。
凌棱：在AI+医疗领域，行业准入和支付是两大难题，您认为在AI数据资产权属约定以及数据资产收益分配方面，有没有比较好的商业路径？
马义：针对医疗数据的归属问题，当前尚未形成明确结论，业界对此存在争议。但随着人工智能技术的引入，发展步伐并未因此停滞。
当专用模型形成后，从数据整理阶段起，便涉及资产归属的问题。这些数据不再仅仅是原始数据的自然归属，而是经过加工和整合，融入了新的元素和价值。 这一过程相当于引入了不同的资产方，要求各方围绕这些新元素构建新的商业模式，以实现更广泛的利益共享。若仅局限于传统的分配方式，将无法适应当前的发展需求，因此，需要各方积极探索和创新，以推动相关行业的持续进步。
崔健：云康科技对此问题进行了深入考量。在云康的平台上，无论是对平台上的数据，还是客户在本地设备上进行的数据科学、实验数据、临床数据的分析，云康都将运用时空证明权鉴的算法，以确保数据的所属关系在特定时刻或阶段得到明确。未来，云康计划与中国技术交易所等相关机构展开合作，确保知识贡献者和参与者的权益得到切实保障，这一点至关重要。
关于AI如何解决健康筛查、疾病风险管控及预防等需求，以下是一些具体示例。云康高度重视AI技术在健康筛查和疾病风险预防管理中的应用。医学的首要场景是疾病的鉴别诊断，但在此之前，云康更希望能通过预防手段来减少疾病的发生。为此，需要深入了解疾病的发生机制，例如神经系统疾病、肿瘤以及各种免疫疾病背后复杂的、多系统相互作用的机制。
在掌握了一些基本原理后，云康将逐步探索如何在疾病的不同阶段、以较高的准确率运用这些原理进行早期预防。以肿瘤和心血管疾病为例，云康科技正在研发的血浆图谱技术（PlasmaAtlas泛癌无创早筛技术），可通过检测血液中核小体信号的强度，了解疾病的进展情况，实现肿瘤的早期筛查。这是一项具有潜力的技术应用场景，其中的AI算法和实验数据可以为预训练模型提供有力支持。
除了早期筛查，云康还会将这项技术应用于肿瘤的术后疗效预测、复发转移监控等场景。更重要的是，通过核小体信号，可以推断出组织或疾病靶器官的细胞类型，追溯其器官来源，为肿瘤远端转移的风险提示提供重要信息。在这一过程中，AI技术发挥了关键作用。
付海强：首先回答数据确权的问题。在本次2024未来医疗科技大会召开之际，国家会议中心也在举办2024数据要素高端论坛。我所提交的“中国知网医药卫生基于知识数据的大模型智能应用案例”有幸入选该论坛的百佳案例集，同时，知网的领导也将在论坛上进行专题报告，提及部分医院的数据已具备交易条件。我坚信，随着国家高层对数据交易及资产入表的整体规划日益明朗，未来的商业应用前景必将更加广阔。
其次，对于AI技术在我公司产品体系中的巨大应用价值，我的感受也十分深刻。自1996年至2018年，知网主要依托数据库和知识库提供传统的知识服务。然而，近六七年来，随着AI技术的深入应用，知网得以将传统服务的需求和方式扩展至医院临床、科研、培训等多个具体应用场景，极大地提升了AI的价值。
例如，知网推出的拳头产品cdss临床辅助决策系统，正是基于AI技术，将70多万条规则库应用于临床的各个方面，如药物相互作用、检验检查预警以及医嘱解读等。这一应用直接拓宽了我们的服务场景。
同方知网医卫产品事业部总经理付海强
关于上市方面，知网作为上市公司的子公司，也一直在积极寻找优秀的创业方向和项目。知网期待以开放合作的态度，与各方携手共创生态，将服务能力推向更多场景，共同打造更为完善的生态链，以提供更优质的服务。
03 展望：AI+医疗创新迭代的图景
“未来，随着基因测序技术的进步，医疗领域将呈现更多的精细化、个性化服务。”
凌棱：在面向未来的过程中，用户对 AI+医疗的需求会有怎样的变化趋势？其次，立足于用户的需求，医疗科技未来创新迭代的方向是什么？
马义：首先， 对于个人用户而言，他们并不专注于所采用的技术手段，更聚焦自身的个性化需求 。
过去人们主要关注疾病治疗，现今，随着个人健康意识的提升与知识普及，人们对健康保健、术后管理等方面的诉求日益增多，甚至对保健品知识的准确性也提出了更高要求。 这些个性化的需求为AI医疗的发展提供了广阔空间，从个人健康状况的跟踪、手术过程中的成本优化到术后管理，互联网工具将在这些领域发挥更为丰富的作用。
其次，从工具迭代的角度来看，基于大模型的基座，无论是在前台交互层面，还是在为用户创造核心价值的核心技术层面，其迭代效率都将超越过去20年互联网发展的任何阶段。
在大数据时代的背景下，虽然我们能够观察到GDP变化与迭代速度的关联，但基于大数据模型的上层应用产品与商业模式尚未完全成熟，这主要源于底层技术的快速迭代。形象地说，这如同在变动不居的沙发上构建房屋，底层技术的持续变化使得上层的产品与商业模式难以稳固。然而，围绕个人医疗需求的工具迭代，其速度之快将超出大家之前的想象。
崔健：云康科技始终高度关注人工智能在医学领域的迭代、演变及发展前景。
当前，各个医学专科领域都迫切需要专业的智能数据模型或智能体，以更好地服务于广大患者群体，并辅助医生进行教学培训。医学领域的供需矛盾日益凸显，医生在成为名医之前需要经历长期的学习与临床实践，而患者群体庞大，尤其是需要多学科协同诊治的病例，其知识涵盖范围极为广泛。名医的经验虽然宝贵，但在教学上却难以覆盖全体医学从业者。
因此，我对于如何利用AI技术构建专业学科的专家智能体，并将其深度融入医学领域的发展抱有浓厚兴趣。以云康科技正在进行的遗传检测服务为例，遗传结果的解读需要深厚的专业知识和专业人员的参与，如高级遗传咨询师，但遗憾的是，国内此类人才严重匮乏。
在过去的几年中，云康科技已为众多第三方机构及自身完成了数万例基因检测的分析解读工作。然而，我们意识到，许多消费者或患者并未获得真正优质的解读服务，他们对报告内容感到困惑不解。同样，对于其他医疗机构出具的检测检验报告，患者也常常感到迷茫无助。如何规划后续就诊路径、选择合适的科室与医生，以及如何规划未来的生活，这些都是患者亟待解决的难题。
而这正是AI在精准医学领域可以发挥巨大作用的关键所在。
凌棱：崔博士的观点我十分赞同。此前，我注意到有创业项目涉及阜外医院的心血管临床研究，该项目位于临床研究与科研的交汇点。项目教授专注于遗传病的筛查与诊断，其门诊实质上融合了两位专家的服务：一位是临床医生，另一位则是遗传病领域的专家，他们共同为患者提供精细化的诊疗服务。
我坚信，未来，随着基因测序技术的进步，包括测序成本的降低和解读效率的提升，我坚信医疗领域将呈现更多的精细化、个性化服务。
付海强：对于AI产品的未来发展，我提出以下几个关键词：
首先是“可信性”，尤其在医疗领域，对于患者和医生而言，其可信度尤为重要。其次， 需要兼顾“高效”与“便捷”两方面，以确保产品在实际应用中的效能 。
当前许多大模型正致力于将资深专家的能力和经验，通过大模型技术下沉至市县级及资历较浅的医生，旨在借助这些技术提升他们的诊疗水平。未来，我们或可预见一些创新趋势的涌现。例如，许多医生将基于自身医院的病例数据，进行疾病模型的预测与研究。
目前，知网已经拥有大量病例数据，下一步会 从现有基础出发，寻求进一步的创新，基于多中心、扩大病例量的疾病研究成果进行转化 ，这一方向或将构成未来更为优越的发展趋势。
凌棱：请三位嘉宾以四字短语概括AI+医疗的科技创新的关键要领。
付海强：中核集团秉持 “创新奉献” 的核心理念，于AI+医疗的科技创新中，亦应强调“创新奉献”，这是我们坚定不移的立场。
崔健：我认为，关键在于实现 “效率质量” 的双重提升。云康科技创立的“惠研云”计算医学平台，旨在为生物医药全领域的科研与产业奠定坚实的AI人工智能基石。我们追求卓越，拒绝平庸，致力于创新型、高质量的科学研究，确保每项成果都展现卓越品质与独特价值。
马义：我则强调从用户需求出发，坚持 “去伪存真” 的原则，确保AI+医疗科技创新的实效性和准确性。
凌棱：感谢马总、崔博士和付总的参与。在此，我也以四字短语送上祝愿，愿各位在医疗创新与创业、投资孵化的道路上，身体健康，事业兴旺。
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