原标题:预计2020年医学人工智能将翻过医学人工智能的“三山”。滚雪球兑现是关键
这个世界变得越来越难以预测，但保持敏锐的嗅觉对于趋势变化总是很重要的。出于这个原因，在今年年底和年初，十亿欧元的健康仍然打算做一些冒险的尝试。
在梳理过去一年该领域的投融资情况、企业现状和热点事件的基础上，我们选择了七条医疗保健热点赛道，并对2020年该领域的发展进行了预测。本系列共有8篇文章，这是第7篇。
回顾过去几年，有球员进入和球员离开医学人工智能领域。资本支持仍在继续，但繁荣的行业背后也有轻微的退烧迹象。
2019年，医学人工智能的体积将会变小。业内许多人哀叹道，“在这个行业真正活跃的公司不多。”
据1亿欧洲智库的不完全统计，截至2019年7月，在中国市场活跃的医疗人工智能企业有126家，与2017年的131家基本持平。在融资方面，2017年有49家企业获得融资，2018年有41家，2019年1月至5月只有10家。
医学人工智能行业在新的一年里将如何发展？年末年初，通过回顾2019年医学人工智能行业的政策和事件，欧洲国家卫生协会总结出阻碍医学人工智能发展的“三山”。此外，在采访相关人士后，十亿欧元的健康给出了三个主要的行业预测。
回顾2019
政策
1、 《深度学习辅助决策医疗器械软件审批要点》 发布
2019年6月29日，国家药品监督管理局医疗器械技术评估中心发布《深度学习辅助决策医疗器械软件审批要点》，为相应医疗器械软件的注册申请提供专业意见。《要点》主要由五部分组成:1。适用范围；二.审批要点；第三，软件更新；四.相关技术考虑；五、注册申报资料说明。这是食品药品监督管理局开展“人工智能医疗器械注册与应用公益培训”后的六个月，相关具体审批指标以文件形式确立。
2、国家发改委修订发布 《产业结构调整指导目录（2019年本）》
2019年10月30日，国家发展和改革委员会修订并发布了《产业结构调整指导目录（2019年本）》，文字鼓励“人工智能”。与前一版相比，从行业角度来看，鼓励类增加了四个新行业，即“人力资源和人力资本服务”、“人工智能”、“养老和支助服务”和“家政服务”。
大事件
1、科亚医疗AI产品进入创新医疗器械绿色通道
2019年4月，柯亚医疗自主研发的无创CT-FFR深脉搏评分产品是进入国家药品监督管理局(NMPA)“创新医疗器械绿色通道”的前三类人工智能医学成像产品。“深静脉分数”可用于通过分析冠状动脉CT图像进行无创快速血流储备分数评估，以减少大量不必要的冠状动脉造影和介入治疗。
2、上工医信糖尿病视网膜病变人工智能自动筛查产品进入临床试验阶段
2019年5月左右，医学人工智能企业尚红益新拥有的糖尿病视网膜病变人工智能自动筛查产品通过了中国食品药品监督管理局研究所的检测，进入临床试验阶段。
3、连心医疗智能云勾画系统AiContour获得三类器械证
2019年8月底，连欣医疗自主开发的智能云绘制系统爱康图(AiContour)获得了国家药品监督管理局(NMPA)颁发的三类医疗器械注册证书。
连欣医疗有限公司此次以“放射治疗分析软件”的名义获得了三种医疗器械的认证。从注册证书来看，本产品主要用于制定放射计划前勾画肿瘤及相关器官和组织的轮廓。
4、GE医疗与数坤科技、医准智能、依图、图玛深维、安德医智五家本土软件开发企业达成战略合作
9月21日，通用电气在中国正式推出电子语音平台。与此同时，通用电气医疗还宣布与当地五家软件开发企业，即数字坤科技、医学准智能、易图、图马森威和安得医学智能签署战略合作备忘录，共同开发基于爱迪生平台的数字医学应用。据了解，基于该平台，通用电气医疗可以整合资源
5、心血管AI影像现首个三类证创新通道
1、许多玩家没有核心技术，扎堆肺结节
在目前登陆的医学影像人工智能应用中，大部分都处于诊断阶段，主要集中在肺部领域。在中国54家活跃的医学影像人工智能企业中，涉及肺领域的企业数量最多，22家企业覆盖肺领域，其次是眼睛和大脑。
从图像数据的模式来看，在肺部领域的大多数应用中经常使用CT和XR数据。然而，这些数据相对较大，容易获得。然而，医疗实际上包括许多环节，诊断只是其中之一。除肺部疾病外，人类还有20，000至30，000种疾病需要解决，特别是对神经和肿瘤等主要疾病的诊断，这些疾病往往依赖磁共振、正电子断层扫描等多模态数据。
2、数据数量和质量问题
除了人工智能核心技术之外，数据问题也是阻碍医学人工智能产业当前发展的一个重要因素。
在人工智能等医学科学技术变革的背后，美国食品和药物管理局前审查领导人孙丽英曾说过，归根结底，最重要的是——数据的两个字。没有数据，人工智能模型，数据的统计分析等等都是不可能的。
事实上，早在2016年6月24日，国务院办公厅就发布了《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，首次将医疗大数据确定为重要的基本战略资源。2017年，在重点国有企业的领导下，成立了三家健康大数据企业。目前，中国的“1 7 X”医疗大数据计划正在逐步形成。即便如此，我国政府和医院对大数据医疗保健的态度仍然相对谨慎。其中，最令人担忧的问题是病人的隐私或道德。
孙丽英认为数据脱敏和立法不会造成太多的问题。数据脱敏后，美国通过了保护病人信息安全的立法。该法案规定，任何泄露患者信息的人将被判处一年监禁和1000英镑罚款。最高刑期为10年，最高罚款为10，000英镑。然而，我国对患者信息的保护主要是通过一系列法规来实现的。在孙丽英看来，太多的法规已经盖过了它的效力，但幸运的是，随着它的发展，这个国家会变得更好。
除了需要大量的数据外，人工智能的水平也在很大程度上取决于数据的质量，而最重要的环节是数据标记。
在数据标注方面，不同的数据类型对标注人员有不同的要求。除了通常相对简单并可通过培训掌握的标记方法之外，还有许多标记方法需要医学专业背景。例如，在一些医学数据标记中，标记人员需要分割医学图像并标记肿瘤区域。能够看这部电影的医生也需要完成类似的工作。不理解这部电影的人容易在标签上出错。贴标人员的标准水平在很大程度上决定了人工智能的水平。
3、市场资格入场券：医疗AI三类证审批
我国医疗卫生数据问题亟待解决，医疗人工智能产品的市场准入资格长期未开放，不利于医疗人工智能产品的落地和商业化。
2019年，我国还没有颁发真正的医用人工智能产品三类设备证书。早在2018年4月，美国食品和药物管理局就批准了由——IDx公司开发的IDx-DR，这是第一个用于糖筛查的人工智能诊断产品。它提供筛选决策，不要求临床医生解释人工智能结果。本产品的审批标准符合国家食品药品监督管理局2017年9月发布的新版《医疗器械分类目录》中规定的三类医疗器械管理标准。
尚红益新创始人纪信曾对益欧达健康表示，行业认为三种证书的引入意味着产品商业化进入了黄金时期，有一定的原因。因为这是商业化的开始，企业没有注册证书是违法的。然而，在实际医疗实践中，从获得注册证书到获得价格还有很长的路要走，进入医疗保险目录需要更长的时间。
Trend说
1、医疗AI下沉，加快落地基层医疗场景
事实上，医学人工智能的登陆本身应该经历这样一个过程。早期，企业通过top的数据和技能来训练人工智能产品
2、审批路径更清晰，医疗AI三类证审批开始提速
2020年1月，中国第一份医学人工智能三级证书终于问世。经国家药品监督管理局(NMPA)审查，柯亚医疗的“冠状动脉血流储备分数计算软件产品”已获准上市，是我国首批应用人工智能技术的三类设备。
前三类医学人工智能证书的出现，一方面意味着NMPA对此类产品有了更清晰的审批路径，合规医学人工智能产品的审批已经开始加快。另一方面，这意味着越来越多的医用人工智能产品性能稳定，满足了进入市场的要求。
3、烧钱不可持续，资本开始求回报，看好小赛道里的可变现场景
在牛子基金医学领域负责人俞波看来，医学人工智能行业的趋势是在垂直方向上改进针对特定疾病的解决方案，并开始横向扩展，形成针对特定部门的平台解决方案。对投资者来说，它应该谨慎乐观，并期待出现具有大规模可持续盈利能力的公司。医学人工智能需要重建行业的信任和信心。
邹国文，一位投资兰丁医药等人工智能项目的投资者，也认为随着医疗人工智能进入下半年，大浪和淘沙的速度开始加快。滚雪球兑现是关键。他对小赛道内可兑现的场景持乐观态度，如骨龄、病理学等。
