过去四年，医疗+互联网和AI行业吸金超过2000亿，但却始终没能走出条明白路来，但这一现象在近期有所改变。
今年以来，相关部门相继出台互联网行业的规范文件，明确表态支持发展互联网医疗行业，行业也由此迎来牌照时代。在业内人士看来，行业即将迎来新一轮的爆发期，前景可期。
不过，从诸多表述中不难发现，当初口口声声说要颠覆行业的“先驱者”们，在这一波新的浪潮中已经纷纷“改口”，变成了帮助现阶段医疗的“赋能者”。
互联网医疗并不能颠覆行业
据统计，2018年1至5月，国内基层医疗领域融资火热，同比增长57%，融资金额超65亿元人民币，同比增长44%。在这期间，平安好医生在香港成功上市，催生互联网医疗第一股。而包括微医、健康160等企业，也都传出将在香港谋求上市。
进入下半年，医联、微脉、新氧等先后获得大额融资，更是诞生了医联、新氧两大互联网医疗领域的新独角兽，行业大有重现当年“吸金王”的风采。
不过，在投资人看来，这并不意味着互联网医疗真的就重返荣耀了。江苏悦达善达执行董事韩路指出，互联网拥有比较激进、开放的特性，商业模式是触及到能触及的地方，属于扩张性的，给人的感觉是高成长、高爆发、高风险。国内的医疗则是民生行业，也是刚需行业，给人的印象是一个非常稳健保守的行业，每年增长率维持在10%~20%，相对来说是比较保守甚至封闭的行业，很多事情不是市场化的。从这点来看，互联网和医疗结合，这条路先天很难走，但他仍然坚定看好这条路。在他看来，这需要花上五年甚至十年的时间，从顶层设计开始、从公立医院改制等变化来产生深度融合，是一场持久战。
他指出，在现阶段要做互联网医疗，需要线下属性重一点，要有实体医院的支撑。在医疗领域纯线上很难做，很多服务属性基于线下，所以目前好的互联网模式可能还是要以实体医院为支撑去做，尤其要选择跟大型三甲医院合作。
他强调，目前中国的医疗格局中，大型三甲医院是最核心的医疗资源，话语权也最强，如果要进行线上线下结合的话，要以三甲医院为支撑构建互联网医疗版图。在构建的时候，要从大型三甲医院的诉求开始挖掘。
他们有什么诉求？韩路认为，第一是需要建立品牌，互联网医院能帮他做什么，来打造医院的学术高地。第二是帮助大型三甲医院建立自己的朋友圈，扩大其辐射的影响力，所以互联网医院要把他比较看好的下级医院纳入体系为他服务，最终是把他觉得高附加值、高价值的病源留存在上级医院，低附加值的导入下级医院，这可能是互联网医疗服务三甲医院在现阶段比较踏实能做的事情。
信中利资本联合执行总裁、高级合伙人陈丹也指出，医疗是比较固化、传统、封闭、受高度监管的行业，作为企业或者PE/VC试图去改变整个行业的现状，在短时间内是不太现实的。所以谈到AI或者互联网，它们只能够改善现有整个医生资源的分配不合理，或者改善看病难等问题，却无法改变资源向三甲医院集中等问题。
从行业里的一些领头企业近期的表态也能看到，他们正在改变自己的策略。春雨医生新任CEO张琨在接受媒体采访时表示，春雨不再“颠覆医疗”，而是“拥抱医疗”，将为医疗服务提供方赋能，赋予互联网服务的能力，成为更优质医疗体验的组成部分。根据其设想，春雨医生要立志成为“以创新模式真正解决患者健康问题的机构”。
AI+医疗作用不应过分放大
目前，医疗加人工智能方向已然成为市场焦点。业内人士指出，医疗人工智能率先崛起，与医疗资源严重短缺、分布失衡的现状有关。我国培养医疗人才的周期长、成本高，优质医生资源短缺。不仅中国医生短缺，未来十年内美国也会有6~9万名内科医生的缺口无法填补，老龄化的瑞士、日本都相继有类似问题曝光。解决医疗资源的供给不足，将成为人工智能渗入医疗的根本性动因。
在医疗领域，人工智能算法被应用到新药研制，提供辅助诊疗，癌症检测等方面都有突破性进展，虽然还说不上完全取代，但是AI+人工智能已经能够在很多方面帮到医生及患者。数据显示，预计国内AI+医疗市场2018年规模将达到200亿，并继续保持超高增速。而这其中蕴含的巨大红利无疑成为众多资本眼中的“猎物”，一时间，AI+医疗的创业公司层出不穷。
AI如何跟医疗结合？陈丹指出，从去年开始，市场出现了很多这类企业，但很多不是这么一回事。在她看来，AI有很多地方，比如要通过大量数据处理而形成经验、再形成诊断的行业，比如医疗影像或者进行化合药物的合成等领域，计算机一定比人更聪明或者更直接有效，这些领域AI会发挥更大的作用。
她强调，不能指望AI现在可以取代人，而且未来五年尤其是在中国，在医院、医疗行业里面，AI能够起到的作用不应该过分放大。
仙瞳资本高级合伙人关山也认为，AI目前只能暂时作为医疗的辅助手段，AI和医疗产业其实有一些类似的相同属性，比如高技术门槛、高投资门槛，同时对创始团队要求也非常高，风险也极大，两者的结合实际上风险也非常巨大。
企业如何杀出红海？关山指出，要结合自己的核心竞争力和技术，找准精准医疗和细分领域去做创新。在他看来，中国的病理医生和专家急缺，通过AI应用可以帮助专业医生做辅助诊断，这个前景非常好。
目前医疗+AI还处于初级阶段，作为投资人，还是更希望创业者能在一些细分领域找到自己的位置，真实地去解决临床问题，这也是拿到医院资源最关键的手段。在他看来，目前AI还处在一个辅助阶段，比如辅助诊疗、辅助诊断、辅助筛查，是可以帮助医生去做一些人脑没法判断的东西，可以降低误诊率、降低医生的工作强度的，这都是很好的AI的实际应用的方向。
