【编者按】AI创变，智见未来。在人工智能浪潮席卷全球的今天，医疗健康领域也正经历着前所未有的变革。从疾病诊断到健康管理AI技术，正以惊人的速度渗透为传统健康行业插上智慧的翅膀。
中国基金报记者 赵心怡
近日，中国基金报邀请到爱尔眼科医院集团总裁办主任戴伟伟、云南白药数字战略科学家李少春、兴业证券经济与金融研究院大健康研究中心总经理孙媛媛，共同探讨在当下时点应如何以科技为引擎，在AI与健康的交汇点上书写新篇章。
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以下为文字实录：
中国基金报：作为行业头部的公司，像爱尔眼科和云南白药，将AI健康定位为技术补充还是战略转型的方向，在未来三年内企业发展规划中占据什么样的优先级？
戴伟伟：“AI+”在爱尔眼科是关键的核心战略之一，在2019年集团就提出了“创新驱动，科技爱尔”新阶段发展目标，并提出了三大发展战略：一是要将眼科医疗服务网络覆盖到中国的广大城乡县域，让老百姓在家门口就能享受到高质量、可及的眼科医疗服务，助推健康中国战略；二是通过打造世界级眼科医学中心，国家及区域医学中心和省域一流眼科医院，提高中国整体眼科医疗能力，赶超世界先进水平；三是通过全球化布局，医、教、研、产、投全面协同发展，为推动人类眼科学及视觉科学进步做出贡献。需要强调的是，“AI+”将加速这三大发展战略目标的实现。
人工智能作为一项技术，它即是关键的核心技术，是第四次工业革命的引擎；也是重要的赋能技术，促进各行各业的能力提升。在爱尔眼科，我们重点推动的是“业务场景创新”，提出了“创新有温度的AI重构未来眼健康，打造爱尔眼科AI智慧医院”，这是公司这几年以及接下来较长一段时间内的重要工作。李少春：云南白药将AI赋能中医药定位为集团战略转型的核心方向之一。最近三年内，我们将AI+业务纳入公司的守正创新战略框架，将人工智能、大数据、云计算以及大模型等AI技术深度融入到种植、加工、研发、生产、营销等各个环节，加速集团实现数字化转型。重点是聚焦于中药的现代化以及健康产品的智能化升级，位列创新业务的首位。
根据云南白药2024年财报，公司研发投入达到3.48亿元，AI以及大模型的关联项目占比显著提升。云南白药为研发团队搭建了十多个国家级，省级的科研平台，与多所科研机构，高校共同搭建研发中心。目前的中央研究院已搭建了北京、上海、昆明、无锡四个中心，聚焦医药领域的研发以及人才的引进，确保技术研发的持续性和前瞻性。
与此同时，云南白药还与华为，阿里等科技公司的合作，共同研发中医药行业大模型以及AI药物研发的技术，进一步推动AI在医药领域的应用。
中国基金报：从机构的视角看，当前医疗健康结合AI的企业呈现出“技术公司向上游延伸，医疗机构向下游渗透”的交叉趋势，这种双向融合会对行业格局产生怎样的重构效应？
孙媛媛：我觉得未来的变化非常大。首先是对于技术公司向上游延伸的理解，目前我们看到头部的AI公司，正在从单一的算法工艺转向成为价值医疗的深度参与者，这种向医疗价值链上游的延伸，本质上是对医疗场景进行深入理解和掌握。因此，我们的算法模型必须与临床诊疗路径和生物医学机理紧密结合，才能创造出真正的价值。
医疗机构向下游渗透的核心逻辑在于将临床数据主权转化为技术话语权。在AI技术快速发展的背景下，医疗机构或医药企业作为专业数据的掌控者和使用者，与具备算法和算力优势的AI公司、科技公司的结合日益紧密。例如，DeepMind与欧洲分子生物实验室合作，共同建立了AlphaFold DB数据库。近期我们还看到华为和瑞金医院合作开发的睿智病理大模型等案例。
这种双向融合，目前最直接的化学反应体现为全行业的降本增效。这包括对现有算法的优化，计算机辅助技术的升级，以及对高水平重复性人工任务的替代。
展望未来，我相信市场将更加期待全行业商业模式和研发模式的颠覆。以基因测序领域为例，未来能否利用大模型的推理能力，对人类基因数据进行更深入的解读，从而颠覆现有的诊疗模式？以肿瘤诊疗为例，目前的状况往往是症状出现后才进行诊断和靶向治疗。那么，未来是否可以借助AI技术，比如每两年进行一次定期的肿瘤早期筛查，实现早期发现和早期治疗，从而避免后续大量医疗资源的投入呢？这同样适用于新药研发领域。
目前，AI的应用主要集中在对现有算法模型的优化上。展望未来，随着AI能力的持续提升，我们可以预见AI有可能彻底改变现有的药物研发模式，从而实现从零开始的新药研发。以AI下棋为例，它在摒弃人类棋谱后，其围棋能力实际上得到了进一步的提升。当然，新药研发是一个复杂的过程，对于AI来说，我们相信未来还需要更多的时间来实现这一目标。从投资机构的视角来看，我们认为AI技术未来将成为医疗机构和医药企业的核心课程，就像计算机和互联网技术的普及一样。
若企业未能把握住这波技术浪潮，我们相信可能会面临竞争劣势。此外，我们应当积极关注可能出现的新商业模式。除了降低成本和提高效率之外，开拓增量市场亦可能是医药产业的投资机遇。
中国基金报：在公司战略中，AI医疗产品的主要付费方是医疗机构、保险公司还是患者？如何突破当前“技术强、落地难”的行业瓶颈？请用实际案例说明盈利模式。
戴伟伟：当前AI医疗产品的付费方仍是医疗机构，这与患者就医习惯和医疗行业监管有密不可分的关系。大多数AI医疗产品主要还是体现在健康管理和辅助诊断方面。
这里我想举一个眼底AI辅助诊断的例子，在眼科，有一个说法叫做“眼底一张照，眼病早知道”，通过眼底拍照并进行分析，大多数眼病都能够被识别出来。但因为眼科医疗资源总量不足、分布不均的原因，过去患者只能到医院进行检查，而那时的眼病很可能已经是晚期状态，因此结合眼底AI辅助诊断的医疗产品能够将关口前移，促进眼病早发现、早干预。但这样的设备需要动着数万的投入，所以目前还是医疗机构进行采购为主，由机构为患者提供额外的服务。在这当中，针对检出有眼病的患者，我们能够提供专业的诊疗服务，由此形成商业闭环。
中国基金报：您刚才说的关于垂类模型的训练，这部分其实不光是医疗行业面临的问题，可能其他很多垂直的行业在和大模型融合的过程当中都会面临这样的问题。所以爱尔眼科在垂类模型训练这部分后续有何规划？
戴伟伟：在垂直领域模型方面，我们已经开展了一些初步的探索。实际上，在2024年的世界近视眼大会上，我们已经发布了自己的眼科垂直领域大型模型，名为AierGPT。在开发这个大型模型的过程中，我们结合了开源和闭源的通用大型模型，并整合了能够收集到的眼科教材、行业共识以及我们长期积累的眼健康科普问答等信息，再将这些数据提供给通用大型模型，并结合检索增强技术（如RAG检索），以构建垂直领域的大型模型。
我们仍然面临一个挑战。与通用数据相比，垂直领域的数据量相对较小。由于互联网上存在大量通用数据共享资源，我们的垂直领域数据显得尤为有限。因此，垂直领域模型的训练和应用效果仍需进一步提升这可能需要一个生态系统，如果各方能够以某种方式共同积累和加速数据，尤其是优质数据的积累，我相信这对于垂直领域模型的开发和应用将产生巨大的推动作用。
李少春：在推进数字化转型的过程中，云南白药集团聚焦业务，同时注重将先进技术有效落地。聚焦主业，并利用AI技术提升效率和质量，降低成本，增强产品开发、销售及盈利能力。
例如，在药品和健康品事业群中，AI技术被应用于辅助产品研发，显著提高了研发效率。此外，AI技术在生产环节的应用促进了智能制造的实施，进一步提升了生产和销售的协同效应，优化了药品及健康品如牙膏的生产运营效率。
这一系列措施有效推动了云南白药旗下核心产品如气雾剂、牙膏和气血康等的销量增长，并在探索新产品上市的过程中发挥了关键作用。同时，集团还积极探索将AI技术融入产品，为消费者提供全方位的大健康解决方案。在滋养美肤事业部，我们利用AI技术开发了皮肤检测和美肤方案建议的智能应用程序；在医疗器械事业部，我们也在不断探索创新。
围绕中药材数字化云平台的建设，云南白药正积极打造并推动中药材全产业链的数字化转型。基于此，平台利用AI赋能技术，实现了前端种植质量管理和加工环节的质量检测。同时，在整个贸易环节，平台还提供了价格预测服务，以及针对中药材种植管理的金融服务。在这个过程中，我们充分利用数据和AI技术，以发挥其在相关流程中的作用。因此，在技术实施和行业瓶颈方面，我们面临挑战。
我认为，通过持续创新和场景化的商业模式，需要深度整合技术与业务痛点，以发挥技术落地的优势。这不仅能够提升内部体验，还能增强外部用户的体验，从而实现技术在业务端的真正价值。同时，作为产业链中的企业，我们不仅要关注集团内部，还应将视野扩展到产业链的前端和后端。以中药材为例，我们需要从原药材种植、生产制造到销售环节，全面覆盖整个产业链，以确保技术落地。
在监管方面，我们也需要严格确保研发的产品符合法规要求，包括数据合规性和安全性要求，以提升我们产品的落地能力。
中国基金报：当前医疗AI领域出现了“SaaS订阅制”“诊断量分成”“设备捆绑销售”等多种商业模式，从资本市场角度看，哪种模式更具备规模化复制的投资价值？
孙媛媛：目前看来，SaaS订阅通常采用年度服务费形式，能够带来持续性的收入，非常适合那些高频使用、标准化的产品。其核心优势在于可预测的持续现金流，以及较高的客户粘性和毛利率。然而，它也可能遭遇医院预算审批复杂、采购周期长等问题。至于第二种模式，即诊断量分成模式，它是一种轻资产的按比例收费模式，例如辅助病理诊断或解读报告等，客户付费门槛较低。但这种模式依赖实际使用量，可能导致收入业绩波动性较大。
第三种模式是设备捆绑销售，它要求与特定硬件相结合，例如与CT机或超声设备等医疗设备捆绑，又或者是结合算力开发一体化设备，从而实现软硬件的完美搭配，再将设备打包销售给医院。然而，这种模式可能会导致一次性收入的业绩波动较大，且可能涉及与硬件厂商的利润分成问题。一般来说，这种模式更适合那些需要深度硬件绑定和复杂适配的场景。
对于初创企业而言，我认为诊断分成模式可能更为合适，因为它避免了沉重的硬件成本负担，并且能够迅速验证市场需求。对于成长期的企业，它们可以逐渐转向SaaS的定制订阅模式，以提高收入的稳定性，并扩展产品模块，实现跨科室的协同效应，从而增强机构的客户粘性。
提升客户的付费意愿是关键。对于那些有能力开发硬件的企业，通过设备捆绑销售模式来开拓市场也是一个可行的选择。通过深度绑定客户，构建软硬件结合的生态系统，从下游客户需求来看，诊断分成、SaaS订阅制和设备捆绑销售这三种模式所需的前期投入是逐渐增加的。因此，对于基层医疗和慢性病管理等长尾市场，诊断分成模式可能更具吸引力。对于二级和三级医院，它们可能会根据具体应用场景选择SaaS、订阅制或设备捆绑销售模式。
中国基金报：医疗数据获取与合规使用是行业痛点，贵司在数据资源积累和隐私保护方面形成了哪些差异化优势？是否考虑通过数据联盟打破孤岛？
戴伟伟：医疗机构有义务对患者的病历资料进行保存，并明确要求至少保存15年以上。爱尔眼科的年门诊量有2000多万人次，手术量超150万台，因此积累了大量的临床数据。
另外，我们建立了爱尔眼科大数据中心，沉淀了大量的客户健康数据、患者诊疗数据和企业行为数据，采取严格的数据安全保护措施，联手中科院计算所打造了基于联邦学习的数字眼科协同平台，实现“数据可用不可见，数据不动模型动”，在保护数据隐私和安全的情况下，对数据进行价值挖掘。在人工智能时代，数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，它的重要性是毋容置疑的。
国家出台的“数据二十条”里提出了根据数据来源和数据生成特征，分别界定数据生产、流通、使用过程中各参与方享有的合法权利，为激活数据要素价值创造和价值实现提供基础性制度保障。爱尔眼科的网络优势和规模优势促使集团能够快速积累大量眼科数据，因此形成了显著的比较优势。
李少春：我将从两个角度来回答您的问题。首先，作为中医药全产业链的建设者，云南白药非常重视全产业链数据资产体系的构建。在数据资源积累和集团治理方面，我们首先依托于云南白药构建的数字云中药材产业平台，积累了包括道地药材种植、管理、加工、采销以及未来金融服务在内的全链路追溯数据。这些数据构建在我们的数字云产业平台上。同时，基于云南白药的中医馆和互联网医院平台，我们还积累了与医患健康管理相关的数据，以及基于医药流通的数据，还有全省医药流通的关键数据，并在国家电子监管码的基础上确保医药流通数据的合规性。在企业内部，我们的药品事业群和健康品事业群也积累了药品和健康品生产、制造、渠道、营销等类别的数据，形成了中医药独有的数据资源积累。这些数据的积累，是在集团安全、可控的数据基础之上，持续运营和优化的。
自2022年起，云南白药启动了主数据系统和数据湖的建设工作，目的是整合集团关键业务的核心数据，涵盖财经、供应链以及人力资源等多个领域。到2023年，我们进一步推进了全域数据治理规范，提升了业务源头数据的质量和共享性，以降低治理成本。我们参照了DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）进行对标。进入2024年，也就是去年，我们全面推动了数据治理和指标体系建设，并依据数据要素，推动了新质生产力发展的应用实践。在建设智能智慧工厂的项目中，我们在数据治理方面取得了最佳实践。
正如先前所述，第二点关注的是数据隐私保护。云南白药严格遵守网络安全法、数据安全法以及个人信息保护法，制定了全集团统一的数据安全管理规范，并成立了独立的数据安全管理委员会。我们致力于落实这些委员会制定的数据管理制度和监管措施。此外，我们的核心系统已经通过国家等级保护认证。隐私保护方面，则依托白药自主研发的数据安全治理平台，对数据进行严格管控和保护。同时，云南白药积极采用联邦学习和区块链等先进技术，以确保数据追溯的安全性，这包括了可监管的数据管理功能。最后，我们提到了数据联盟的实践。以中药材产业平台为例，我们专注于药材追溯等方面，积极构建未来数据产品的框架。
我们也期望在将来，能够通过构建一个中医药产业互联网平台，打造一个高质量的数据集。我们希望与行业内的客户共同参与建设与分享，打破数据孤岛现象。此外，我们致力于建立一个数据联盟，共同为中医药行业和产业的发展贡献新的数据生产力。
中国基金报：医疗AI面临“算法黑箱”与医生决策权的冲突，您认为应该建立怎样的价值评估体系来平衡技术辅助与医疗主体责任？
孙媛媛：我认为当下DeepSeek已经部分解决了算法黑箱的问题。例如，DeepSeek的R1模型展示了AI的思考过程，并提高了结论的可解释性。这有助于医生更准确地识别AI在推理过程中可能出现的误判或幻觉。随着AI算法的持续优化，未来可能会出现更完善的解决方案。
此外，目前我们普遍认为AI更多的是提供辅助作用，而不是像真正的医生那样独立进行诊断。结合第二个问题，如果AI的决策与医生发生冲突，目前仍应以医生的判断为主。我们认为AI在医疗领域的价值在于更好地服务医生，而不是取代医生。
中国基金报：爱尔眼科目前AI糖网筛查系统已覆盖多少家分院？对比传统人工阅片，在漏诊率、运营成本等维度具体提升了哪些指标？
戴伟伟：我们推出的眼底AI慢病管理项目已经覆盖了超过190家医疗医疗，累计完成了超过140万人次的眼底检查。从这个项目开展的数据来看，约有30%左右的人群被检测出有程度不一的眼科疾病，可见眼健康管理的需求是巨大的。
在过去，我们并没有开展大规模的人工阅片服务，而在眼底AI慢病管理项目当中，我们还建立了远程医疗平台，提供远程会诊、远程门诊和远程阅片的服务，在眼底AI阅片的基础上，我们会采取人工阅片进一步保障服务的效率和质量。
中国基金报：爱尔眼科后续是否考虑向保险、药企等第三方开放接口拓展收入来源？
戴伟伟：这一块儿我们还在策划当中，“数据二十条”里指出对各类市场主体在生产经营活动中采集加工的不涉及个人信息和公共利益的数据，市场主体享有依法依规持有、使用、获取收益的权益。
除了眼底AI的影像数据外，我们还有视力、屈光度、眼轴长、眼前节影像等等一系列跟眼健康相关的数据，随着数据清洗、加工、分析，关于如何预防近视、评估屈光手术效果、预测眼病患病风险等等数据模型可以考虑通过可信数据空间的方式与保险公司、医疗企业进行合作，除了拓展收入来源以外，开发出更多更好的眼健康产品和服务给到广大群众，提高人民眼健康水平也是具有非常大的潜力的。
中国基金报：在中药智能制造领域，AI如何提升成分分析和新药研发效率？云南白药是否会借鉴AI辅助复方配伍的国际研究经验？
李少春：我们非常重视前沿人工智能技术在传统中医药领域的应用。例如，在中医药制造领域，我们可以利用AI技术快速解析复方和复杂成分，以及传统天然产物的活性。分子的分离和鉴定技术因天然产物成分复杂、活性分子含量低、不稳定等问题而难以实现。通过高通量筛选技术，结合人工智能，我们能够快速识别和预测中医药的有效成分。利用深度学习算法，我们可以处理质谱或色谱数据，提高成分分析的速度和准确性。
在新药研发方面，我们的中央研究院积极应用AI驱动的虚拟筛选和分子对接技术，有效预测活性成分，加速靶点发现，大幅缩短新药候选物的发现周期。在此过程中，我们与众多合作伙伴积极合作，包括构建各类数据库。
我们也在积极构建网络药理学的网络模型，进行多组学数据融合，构建基础数据平台。同时，建立高通量计算中心，应用新颖的平台和算法，加速新药研发。更重要的是，通过数据融合，整合关键数据和未来疗效医疗信息，实现从药物发现到疾病治疗的全流程。在这个过程中。
我们期望云南白药构建的雷公大模型，能够为中医药的未来研发、科普以及诊疗提供更强大的技术支持。
中国基金报：您之前提到了雷公达模型，并且提及了中药材产业链的建设。能否进一步阐述AI技术是如何促进中药材产业链发展的，以及哪些具体技术可能会对产业链的未来转型产生深远影响？
李少春：云南白药作为中医药产业的领军企业，在云南省中医药高质量发展战略的指导下，我们正将人工智能技术全方位地应用于中药材产业链的建设中，特别是在数字化和智能化方面。
首先，我们致力于建立旨在提升中药产业价值的数字化基础设施和信息化系统，即构建一个高效的数字化产业平台。该平台旨在打造一个品质稳定、流程全程可追溯的中医药产业互联网，名为“数智云药”。通过这些平台，我们实现了从种植、加工、贸易到产品端的全产业链有效联动，构建了一个开放和共享的产业互联网平台。这不仅推动了中医药产业的共同发展，还促进了产业链的升级。目前，我们的产业平台交易额和业务量已经形成了一个坚实的基础，为“数智云药”的未来发展提供了有力支持。同时，在这个产业链平台上，我们不仅建立了基础设施，还非常重视智能化应用的发展。
以文山三期基地为例，我们部署了AI视觉智能分解系统，实现了药材的自动分级与分解。分拣效率显著提升，有些增幅超过50%，同时，优品率稳定保持在行业领先地位。在供应链管理过程中，我们利用基于大数据模型的AI技术开发了数据清洗和标准化系统。
这不仅将我们的人效提升近一倍，还在研发创新环节中，我们的中央研究院与合作伙伴携手，联合打造了云南白药数字制药X系统。该系统通过药效预测和新靶点发现，加速了药物筛选过程，缩短了药物研发周期，降低了药研成本，同时提升了药品质量。
雷公大模型实际上是为了指导种植、预测产能以及服务消费和医疗领域而构建的全链条智能生态系统，我们称之为“种好药”、“讲好药”、“开好药”和“销好药”。我们期望与中医药产业链的各方合作伙伴和参与者共同打造一个共享、开放的AI大模型。
我们相信，技术进步，特别是人工智能和先进科技的应用，为中药材产业的转型带来了深远的影响。首先，通过数字化和智能化手段，我们加快了从种苗选育、药材种植到生产加工的全过程，实现了全产业链的闭环管理，确保了中药材原料的品质稳定。其次，在中药材种植端，我们不断推进数字化建设、平台化运营和一体化管理，推动中药材产业从传统农业的粗放型生产向现代化、精细化的工业生产转型。
这些转型能力的构建，依托于“数智云药”的中药材产业互联网平台。我们致力于逐步打造一个长期稳定、质量可控的供应链保障体系，专注于三七、重楼、红花、茯苓等云南道地药材，以进一步巩固我们在行业中的领先地位，并推动云南省中药材产业的高质量发展。
中国基金报：我们刚才同两家公司聊到的很多都与行业生态相关，请问三类证审批加速背景下，您觉得医疗AI赛道是否会出现“持证壁垒”？初创企业该如何构建差异化的生存策略？
孙媛媛：目前，软件产品的处理对象，若涉及医疗器械数据，其核心功能主要集中在数据处理、测量模型、计算分析等方面。这些软件产品必须符合医疗器械监督管理条例中对医疗器械的定义，并且适用于医疗目的。对于那些作为医疗器械管理预期用途、涉及辅助决策功能的软件，按照三类医疗器械进行管理；而对于非辅助决策功能的软件，则按照二类医疗器械进行管理。若软件产品处理的是非医疗器械数据，例如患者主诉、检验检查报告结论等信息，则其核心功能不涉及对医疗器械数据的处理、测量模型和计算分析，或不用于医疗目的，这类软件不作为医疗器械进行管理。目前，这类软件主要通过大健康相关算法备案，并按照行业规范与要求进行管理。因此，我们可以看到，目前的认证体系实际上涵盖了不同种类的软件产品。当前，这一行业仍处于发展的初期阶段。
在这个竞争激烈的环境中，各家企业都在积极探索新的应用和商业模式。鉴于医疗行业的严肃性，我相信行业监管将会变得更加完善，医疗AI领域可能会出现持证壁垒。像之前提到的，随着行业规则的日益明确，那些具备技术实力和产品优势的企业，我相信最终将脱颖而出。持证经营将从早期的稀缺资源逐渐转变为进入行业的基本要求。对于初创企业来说，合规经营是基本底线，符合行业监管要求是医药企业的必修课程。
开发具有临床价值的AI应用，利用数据的飞轮效应来增强自身优势，并探索可持续的商业模式，这可能是未来AI医疗企业的发展策略。
从AI重构诊疗流程到赋能千年中医药智慧，从数据治理的破局之道到商业模式的创新突围，我们共同见证着这场医疗健康的智能觉醒。当技术理性，遇上生命温度，算法精度碰撞医者仁心这些智慧之光，正照亮着健康中国的未来之路。
