编者按：日前，2021启明创投第十二届人民币基金年会投资人高峰论坛在北京顺利召开。
作为中国顶级风险投资机构，创办15年来，启明创投始终在发现和推动中国创新方面贡献力量。本届峰会以“行则无止”为主题，这体现了中国创新的强大韧性，韧则行远；也意味着中国创新行入“无人区”具有驱动力量，行则无止。
新冠疫情永久性地改变了世界，改变了经济，改变了既有的秩序。在应对危机和建设创新体系之间，来自中国的LP、GP、创新创业企业迅速寻找解决方案，并取得了成效。本次论坛汇集了业内知名的有限合伙人（LP，包含政府引导基金、保险基金等），信息技术、互联网及消费、医疗健康等领域的创新创业企业的参会嘉宾。
《数字医疗：科技改变医疗》专题讨论环节，由启明创投主管合伙人胡旭波担任主持人，与数坤科技董事长毛新生、妙手医生联合创始人罗东滔、微医联合创始人、副董事长张晓春、惠每科技首席执行官张奇、英矽智能首席科学官任峰展开讨论。
以下是现场实录。
01/
数字医疗领跑者
胡旭波：首先请五位企业家介绍自己的公司、产品和服务是什么，以及里面用了怎样的科技，解决了怎么样的医疗问题。
毛新生：数坤科技，这个名字就是数据里边有乾坤。我们是在做数字医生，为什么做数字医生呢？就是如果今天我们到医院去的话，医生的工作是非常艰难的，尤其是现在这个（新冠疫情）阶段。我们想去赋能影像科的医生，他们每天加班非常的严重。
你可以想像一下，一位影像科医生每天大概要看200-300个病人，如果一个病人花5分钟，我想他一天不加班就已经没有办法了，所以怎么样用科技让医生们的工作方式变得不一样，工作效率能够有数量级的提升，工作的结果有非常高的一致性，不会因为大医院、小医院，资历深的医生和资历浅的医生，这些不同而使得工作的质量有非常大的波动。
怎样让医生的工作变得轻松和有趣，是真正的科技进步需要去做的，如果我们能够用科技让医生获得一种崭新的工作方式，工作效率有10倍的提升，质量的一致性有10倍的提升，工作变得更轻松和有趣，那就意味着科技对这个行业的改变将是革命性的，这才是真正的科技进步，我们将这种给医生的工作方式带来全新改变的科技，称之为数字医生。
到现在为止，我们在影像科全球的跑道里面跑在最前面，我们在CT心脏检查方面是全球第一支团队。我们知道心血管疾病都是最大的疾病，病人做完检查一两分钟报告就出来了，报告的质量是和协和、瑞京、安贞、附外这一类顶尖的医院高年资医生相当的水平。
过去好几个医生要花差不多1个小时，就像写一篇作文，一个字一个字去写，还有很多错别字，有很多不一致，现在AI把这篇文章写完了，而且是高质量的文章，医生挑一挑错别字就可以了。
我们把需要多个医生协同工作，要花费一小时的工作，变成是一个医生在一个高质量的结果上，花一点点时间去检查一下，这种新的功能方式我们也在各种其它的肿瘤，像胸部的肿瘤，腹部的肝癌，以及核磁等等这些方面在做，我们的目标是希望把影像的工作方式全面的改变，我们称之为影像的全面智能化。
在这个基础上，我们会做更多的智能化，所以我们的目标是希望让不同科室的医生，他们的工作都全面地智能化，并且能够以智能化的方式去协同，以病人为中心，全面智能的专科工作方式，这是数坤在做的。
罗东滔：妙手医生是我们圆心科技目前在运行的8个子品牌当中的一个品牌。也是我们最早开始创办的一个品牌。
圆心科技是依托互联网科技平台，打造医患药险属地化医疗健康服务的互联网医疗公司。圆心科技通过6年的发展，已经打造了就医平台、用药平台，以及商业保险支付平台的三台联合的服务体系。
圆心科技通过6年的发展，在就医平台方面，已经拥有了国内4张自有的互联网医院牌照，同时承接了国内350多家公立医院的互联网医院平台建设和运营项目。此外圆心科技集团还在全国19个重要的国内医疗城市建设了线下的实体医疗机构，这是圆心科技在医疗方面做的交互场景的打造。通过线上互联网医院，以及我们给公立医院做的互联网医院，联合我们线下实体医疗门诊提供完善的医疗服务。
在药品交付方面圆心科技已经在27个省、80多个城市的主要三甲医院门口建设了近300家实体院边药房，基本上覆盖了国内主流的中国三甲医院的医疗资源和用药交付的场景，当然圆心科技还有线上的电商平台，圆心科技的电商业务，也是在药品交付方面线上场景和线下实体药房实现了联动。
在商业保险方面，圆心科技在2019年搭建了非常高效和具有可执行力的商业保险交付场景。包括近一两年各地涌现的城市惠民保，用药福利，药物单病种商业保险方面，也做了非常多的尝试。目前我们在商业保险的交付，以及用药保险方面做到了国内比较领先的水平。
通过圆心科技在就医、用药、商业保险支付方面搭建的平台，将医疗机构、医生、药企、患者，甚至检测机构、早筛机构等等，与互联网医院平台有机融合在一起，我们也正在与和类似诺辉健康这样的检测机构洽谈合作，虽然我们的平台没有这么大的流量，但我们是专业的新特药、肿瘤慢病药为主的一家互联网医疗平台，能够提供精准的患者需求。
所以，未来我们希望将医疗机构、医生、药企和相关的医疗健康行业，联接在我们这个专业的互联网医疗平台上，利用我们的资质，线上所搭建的业务场景，以及线下搭建的实体场景来共同交付，提供本地化的健康医疗服务。
专题讨论-数字医疗：科技改变医疗
张晓春：回顾微医过去10年和正在走的第二个10年，我理解微医和行业同行一起做了三件事情：
第一，解决医疗服务的可及性。微医做了两个产品：第一个是挂号网。我们从2009年开始搭建了覆盖全国主流医院的预约挂号平台。第二个是互联网医院。2015年微医创立了中国第一家互联网医院——乌镇互联网医院，开创了一个行业的新业态。截至2021年3月，全国已经有1100家互联网医院，仅仅在2020年一年，其数量就增加了将近500家。
第二，我们在努力解决医疗服务的经济性。微医撬动了医保这个中国严肃医疗服务最大的支付方，让医保把互联网医疗服务，从一个“可选项”变成了“必选项”。同时，从产业角度来说，互联网医疗服务也正在被成规模地购买。因此，在这个阶段，我们要同时让医疗服务的需求方和支付方能够在经济性方面获得更大的提升，而这对于传统医疗服务体系来说是很难做到的。
第三，我们要提升医疗服务和健康维护服务的有效性。这需要各方的群策群力，才能不断提升医疗服务和健康维护服务的有效性。
我们相信，可及性、经济性和有效性的不断提升，将提高医疗服务的质量和体验，并有效控制医疗支付成本和费用的增长。这些创新实践，不仅能够为我们的股东带来回报，更重要的是将为更多的用户和支付方带来实实在在的好处。
张奇：惠每科技是一家用医院的数据资产去解决医生诊断和治疗质量的一家公司。我们看到医疗质量问题是个普遍性存在的问题。从社区医院，到全国顶级的三甲医院，存在各式各样的医疗质量的问题，这是一个现状。
另一方面，医院在这十几年，走过了一个的业务数字化的过程，把医生的整个诊疗过程数字化，原来我们印象里面医生是用纸跟笔记录病历，现在基本都数字化了。
所以，在这个时间点，我们可以用医院沉淀下来的数据再反过来解决医生诊断和治疗质量的问题。
我们现在做了很多工作，都是在数据资产上去预测或者运算患者现在的病情和未来的发展趋势。比如说一个房颤的患者，后续容不容易发生脑梗，这是在基于患者现在医院里面沉淀下来的数据，就可以预测，而且可以实时预测的。
比如说，一个ICU的患者，容不容易在住院期间发生脓毒血症，或者肾会不会急性损伤，都可以在患者的数据里面预测出来。包括肿瘤领域，化疗方案是不是这个患者现在应该用的最佳方案，或者是现在靶向药是不是和患者的靶点匹配的。我们知道很多医生在给患者开肿瘤药物的时候，连临床分期都没有明确。有很多类似这方面的问题，我们给医院提供了一整套叫做临床决策支持系统的产品，简称叫CDSS。
现在不管小医院还是大医院，医院都会认识到用数字去解决医疗质量是一个趋势。所以，我们帮助了非常多的大的医院，包括很多顶级医院，我们用这些AI的模型去帮助他们预测患者的风险。同时，再去监督医生所有的诊疗措施是不是满足现在医学治疗的规范。
我们也在这个过程中，覆盖了很多领域，肿瘤、心血管、呼吸等等，这是我们现在的主要方向。
任峰：我们是用AI的技术，帮助国内国外的药企，去解决新药研发里面三个主要的痛点。目前为止，跨国公司、国内的公司共同面对新药开发三个共同的痛点：
第一，找不到合适的靶点，尤其是创新性强的靶点；第二，很难找到合适的化合物，尤其是对于创新靶点有针对性的合适化合物；第三，临床试验失败率太高。我们希望通过AI的技术帮助解决这三个痛点。
我们花了7年时间，开发了三款软件。第一个软件主要是通过组学数据，帮助公司去寻找靠谱的、创新性强的靶点，针对某些疾病。第二个软件我们也是花了7年时间，利用我们独有或者我们作为先行者的生成式对抗神经网络系统，通过深度学习，帮助你针对某些特定的靶点，设计化合物，一直做到临床。
我们还有一款软件，利用人工智能系统，帮助预测临床试验的成功和失败，主要是临床二期的试验结果。已经有非常好的预测效果，我们发了一些文章。
所以我们主要通过人工智能系统，帮助客户包括我们自己去更高效地研发新药。我们的目标，是想利用我们的AI系统在中国做出全球新的创新药。
同时，我们公司的药物研发领域聚焦于癌症、免疫、纤维化和神经系统疾病，终极目标是利用人工智能对生物标记物有更深的理解，最终找到一款药物或者是一个解决方案，能延缓人类的衰老。
02/
数字医疗新空间
胡旭波：接下来的两个问题：第一，未来三年左右你最希望自己的公司达到一个什么样的状态、里程碑，或者一个重大的突破？第二个问题是更宏观一点，你认为未来5-10年，在科技领域你希望看到什么样的突破，产生哪些革命性的变化？
任峰：我们的一个愿景，用人工智能来加速新药研发，其中最关键、最需要解决的问题不是算法，不是算力，而是我们的数据，就是说如果没有足够的数据来训练我们的模型，这个模型很难达到特别高的精度，包括我们用的这个组学数据来帮你预测，去找到新的靶点。如果没有大量的病人的组学数据来进入到我们的模型里面去，我们就很难去预测到更多或者是更新的靶点。
目前为止，绝大多数人工智能公司，就像我们同行，用的都是公开的数据，都是大家都知道的数据，大家用的数据都一样，很多时候只是算法不一样，我想未来可能3-5年里面，让这些真正做人工智能的公司去充分的利用这些数据，发挥这些数据的作用，帮助我们去预测更多的靶点，或者是找到更好的适应症，这是人工智能辅助新药研发里面的最关键的一步。当我们实现那一步的时候，可以看到人工智能真正地可以为新药开发提供一个颠覆性的解决方案。
张奇：数字化诊疗在医院里面，现在慢慢地会被接受，也能够影响越来越多的医生，帮助越来越多的患者，但是我们看到数字化诊疗占整个诊疗环节的比重还是比较小的，所以如果让我讲未来，我觉得这个比重会越来越高，数字化的诊疗会成为常规诊疗以外非常重要的一个部分。
到那个时候我相信会有更多患者获益，所以对我们公司来讲，我们希望5年以后，全国能有500家三甲医院都能够利用这样的技术，同时能够在更多的疾病领域，或者在一个疾病领域更多的环节，能够用数字化医疗去帮助医生，这是我们的梦想。
张晓春：这个部分的主题是数字医疗，数字医疗的商业模式最终会是什么样的？它与传统的医疗服务、医药器械相比，在商业模式上最大的不同是什么？
如果说传统医疗是一个甲方、乙方的生意，“低买高卖，控制成本”是其商业模式的本质。我认为数字医疗的商业模式未来可能是“丙方模式”。之所以是“丙方模式”是因为医疗服务有一个永久的挑战，就是医疗服务费用的控制和医疗服务质量包括体验的提升，这一组矛盾在传统医疗体系中几乎无解，最终成为医疗系统的“不可能三角”。
但是我认为随着数字医疗服务更加广泛、深入的应用，医疗系统的“不可能三角”将被逐步打破，在维持良好的医疗服务体验和质量的同时，也能够很好地兼顾医疗服务成本费用的控制。
未来到2025年，国家医保和商业健康险在医疗服务中的占比将变成3万亿和2万亿，围绕这5万亿的购买力，传统的医疗服务，尤其是对于现有的商保产品来说，很难满足这2万亿的要求。未来商业健康险相应产品的形成，一定需要数字医疗服务体系和服务网络的赋能，通过数字化的服务目录和定价机制，才能得以实现。
罗东滔：我认为，互联网科技会跟医药行业越来越深的相互融合，相互配合，达成利用互联网科技手段来解决用户的医疗健康问题这一目标。
我们每个人的医疗需求、健康需求不是简单的诊，也不是简单的吃药、开药，简单的去医院看病，去药店买药，我想如何让我们在医疗健康领域，能够得到一个完善的解决方案，我们从医院看了病不知道去哪儿买药，医生也不知道怎么推荐，我们有了药之后，吃了药有副作用不良反应了，应该找谁去，我们用药的压力，用什么方式来解决。
这里面就包含了一整套的解决方案，圆心科技就在尝试利用互联网科技手段，将我们就医、用药跟支付的三个方向连接起来，在打车行业，大家现在已经习惯用滴滴了，我们想找吃的直接就上美团跟大众点评了。租房子、卖房子，可能想到贝壳。
未来，在互联网医疗行业、医疗健康行业，应该也会有这样一家企业，也是我们跟张总在这个行业一起去共同努力的方向，利用中国相关的行业政策和医疗机构、医生、药企以及合作伙伴，一起在医疗健康行业打造这样一家公司，只要拿起手机你就想到它的一家企业。
毛新生：今天如果大家还不用互联网，或者说我们今天获取信息不用搜索引擎等等，是非常难以想象的，医疗的行业里面在发生同样的事情，尽管像我们胡总前面提到这个行业有很多的问题，有很多保守的地方，但是我们看到在医疗行业越来越多的设备在数字化，比方说过去的病理并没有数字化，现在数字病理机已经陆陆续续地出来，而且它产生的数据也越来越标准化了。
换言之在其他行业里面，已经习以为常的数字化，其实在医疗诊断、治疗等相关环节，也汹涌澎湃，这个趋势不会停止。
大家有没有想过，越来越多的数据产生的时候，越来越多的新的数字设备出现的时候，医生怎么办？医生如何去掌握这些设备，用好这些设备？如何去把我们生产的药真正精准地、个性化地用好？其实它没有办法很好地应对如此多的数据，我们就是在做这件事情，希望给医生们提供一个全新的工作方式，是医生的助手，医生的伙伴，我们称之为数字医生。
这个数字医生它能够非常好地用数据和算法，结合医学的知识和经验以及标准，使每一个设备产生的数据得到非常精准、快速的解释，并且进行融合。在这个基础上，为医生提供一个工作使用的大脑，未来每一位医生在每一个环节，以及他们以病人为中心，相互协同的所有过程，都会依赖于这样一个我们称之为“数字医生”的大脑。
在这个基础上，相信医生的工作效率会比今天高得多，医生工作的质量和不同医生诊断与治疗方式的一致性会比今天高得多，他们的工作过程也会比今天要快乐得多，正因如此，我们才有机会去支持和打造未来全新的病人的诊断治疗和就医的体验。
