人工智能在近兩年一直處在風口浪尖，主要以2016年AlphaGo把世界冠軍李世石打敗為標志性事件，人工智能技術開始在各個賽道上加速。今年，AlphaGo Zero問世，從向人類圖譜學習到不需要向人類學習，關于人工智能技術于中國醫藥的影響，12月2日，由火石創造舉辦的第二屆中國醫健創業者大會上就這一命題展開了討論。

面對近兩年來，人工智能成為熱潮，EDDA科技公司創始人和董事長錢建中表示，人工智能技術在這兩年火起來的原因主要受大數據和數字化的影響。此外，微醫創始人兼董事長廖杰遠將數據和政策作為兩個前提因素。

▌數據：鑒別真正的人工智能公司

“沒有數據，沒有血液，不會有智商”，廖杰遠認為數據的前提是連接。但同時，他也提到，當人工智能與醫療相結合時，如果數據達不到完整性的話，就意味著風險的增加，如何基于完整數據做人工智能將會是個值得思考的問題。

針對AlphaGo Zero與醫療領域結合問題和廖杰遠的思考，華大基因創新中心CEO劉靚針對數據的價值問題，將數據分為全數據和類腦智能兩個維度來看，這與樹蘭醫療管理集團總裁鄭杰針將人工智能分為人工的智能和虛擬人的觀點大相徑庭。

在第一個維度中，AI主要是在數據科學家和醫生的協作下，從專家庫發展到深度學習，AI針對全數據可能能夠歸納總結，需要從最基本的原理推導，但劉靚認為歸納是靠不住的。在第二個維度中，主要從人工生命的角度，探索AI在虛擬人領域的作用，用劉靚的話來說叫做類腦智能。跟生命相關的可能藥用非常小心謹慎的態度去推，劉靚表示，不是特別贊成現在人工智能一定能夠替代很多很多東西，應該是穩步的推進，因為技術演進有很多種。

同時，鄭杰也表示，談及AlphaGo Zero在醫療領域中的應用，還為之尚早。但人工智能的基礎是大數據，面對當下的AI風口，鑒別真正的人工智能公司同樣需要以數據作為參考。

“大數據并不等于好數據，好數據并不等于有用的診療信息。”錢建中表示，盡管基于大數據的人工智能在醫藥領域表現出種種好處，但數據的碎片化、不完整性使得數據缺乏格式化和標準性。因此他認為，將大數據轉化為有用的好數據，再應用到產品仍然具有巨大的挑戰性。

在鑒別人工智能公司的同時，錢建中還表示，數據應該是動態的，并且重視臨床資料。這與廖杰遠在數據應具有連接性觀點一致，通過線下數據的連接，將碎片的數據整合起來，成為流動的數據，與醫生、醫院相結合，才能讓數據的效用真正落地。

廖杰遠認為，場景屬于衍生的活數據，動態結構化的數據，占了將近30%的分量，技術的演進占10%的比重。此外，他還認為，數據共享的前提就是政策。

▌政策：數據共享的前提

國家新藥審評委員會專家朱迅表示，針對醫藥領域，我國采取的是前置審批、政府管控措施。他認為，在我國醫藥領域，中國創造的前提是中國消費。

對此，他認為藥品需要保證三點：

第一條如果是法制藥，一定是高質量，而且低成本，兩者本身就是一對矛盾。但中國是仿造大國，但是仿制藥一定要跟原研藥做一致性評價，原來中國沒有出臺這一政策，現在是在補課，一致性就是讓老百姓用上高質量的而且低成本的藥，而不是山寨藥；

第二是最新的、高質量藥品的可及性和在一定程度上價格的可及性。目前的中國，在這方面由于以往三報三批政策，所以此次包括加入ICH等方面的改變，使得中國老百姓能夠在一些世界最新的、最安全、最可靠的藥物的可及性方面能夠快速的取得；

第三是不充分，不充分意味著人們的剛性需求沒有滿足。

目前盡管在醫療領域，企業、資金相繼加入賽道，但騰訊、平安、百度等巨頭也紛紛開始布局。提及未來人工智能格局中國內醫藥企業的發展，針對未來醫藥領域可能出現寡頭壟斷的可能性，同寫意論壇秘書長程增江和獨角獸工作室創始人劉謙均表示擔憂。

盡管輝瑞大中華區總裁吳曉濱和廖杰遠等人紛紛提到，未來小企業仍有很大的上升空間，抓住藍海，與大企業進行合作。但在目前醫藥領域處處紅海的情況下，國內醫藥企業如何抓住機會發力占道，發展民族企業，程增江在最后仍然表示擔憂。

對此，朱迅認為，仿制藥將會是國內醫藥企業未來發展的第一步。