醫學影像AI領域的投資與退出有一個大Bug！

在醫療人工智慧領域，醫學影像是最受投資者追捧的一個應用方向。而且阿里、騰訊的醫療AI技術首先選擇試水的，也是醫學影像。

醫學影像之於AI技術的應用，確實有不少長處，比如數據的標準化程度高。這就使得機器在經過一定量的數據訓練之後，很快便能獲得一個拿得出手的結果。再加上，AI技術總是在輔助甚至替代人工方面有想像空間，醫學影像AI便開始迅速崛起。

但現在想來，醫學影像AI很有可能是一個「寬進嚴出」的領域。或者更具體的說，這個領域幾乎沒有退出的路徑，除非運氣特別好或者技術特彆強。

這只是我的一個想法，跟大家一起探討。

如果我們看國內和國外醫療AI技術應用的話，會發現一個非常大的差別，就是國外非常活躍的一個領域是AI技術在新葯研發方面的應用；而國內，幾乎沒有類似的公司。

這在特別愛掙葯企錢的中國創業圈，幾乎是一個無法想像的現狀。我能想到的一個解釋，是中國葯企的新葯研發太弱，對類似AI這類技術的需求太小。否則但凡一個葯企，應用AI技術可以將研發周期降低一半、成本降低一半，這簡直是一個天大的喜訊。

那麼，如果我們把相同的一套邏輯用到醫學影像AI領域，會有什麼樣的結果？

其實，今年這半年醫學影像AI的企業表現是很不錯的。比如美國公司Arterys的產品先後在歐洲、美國拿到了上市許可證，而GE早在一年半以前就在A輪當中投資了這家公司1200萬美元；以色列公司Medymatch的產品，也先後拿到了IBM、三星兩家國際大廠的訂單。

但問題在於，正是這兩個還不錯的例子，某種程度上預示了同類公司的未來。這就是基本上醫療影像AI公司未來的路徑，是被影像設備廠商併購或者「包養」，獨立上市恐怕是非常罕見的案例。為什麼？

以現在醫療AI技術的能力，一家看肺癌的醫療AI公司仍然很難看懂肝癌。每家公司的產品都只能在一個狹窄的領域，而突破新領域的成本幾乎不會降低。一旦某天AI技術足夠成熟了，它又會面臨零門檻的問題。就像今天的互聯網，早已從最初的神秘演變成家喻戶曉。

所以醫學影像AI技術，更多是作為設備的技術模塊。而這個行業如果想做大，就需要一個大前提是前端的影像設備足夠發達。這一點國內市場雖然近年有不少改善，但主流市場仍然被GPS牢牢把持。

這就對中國的醫學影像AI公司提出了一個大難題：未來賣給誰？國內市場能賣的公司不多，如果賣給跨國公司，那可就得好好的頻頻技術能力了。

當然，還有一種可能是直接賣給醫療機構。比如大家常說的，幫助基層進行篩查，或者幫助大醫院醫生減輕工作負擔。但這個願景實現起來，沒個十年八年，恐怕都看不到眉目，起碼臨床試驗這關就是杠杠得艱難。

之前，我也是對醫學影像這個方向非常興奮，寫過《智能影像這個賽道賭對了！》、《阿里還在讚美自己的醫療大腦，IBM的Watson卻已經拓展了一個新場景》等文章。但今兒想到這個沒出賣的問題還是很焦慮，這個問題怎麼辦？

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