百度医疗事业部被关停 医疗人工智能被寄厚望

Word-6-百度医疗事业部被关停医疗人工智能被寄厚望2月8日晚，一则关于互联网巨头百度整体裁撤医疗事业部的消息，在互联网界迅速发酵，并引起热议。裁撤医疗事业部并不意味着百度不碰医疗业务。百度的大方向是要往人工智能+医疗方面转。接下来我们具体关注一下医疗人工智能发展情况。

近年来，人工智能技术取得了突破性的进展。人工智能在医疗健康领域中的广泛应用是人们的一大愿景，人工智能给医疗健康带来的积极变化是人们能直接感知的一大惊喜。当今信息社会，医疗健康事业的发展离不开医疗健康大数据的收集、整理、开发、利用。

按照李彦宏将“互联网+医疗”所划分的四个发展阶段来看，以医疗挂号预约服务为代表的O2O业务处于第一阶段，智能诊疗、基因分析和精准医疗、新药研发则更有人工智能发挥的空间。

“我们在医药O2O领域探索后发现很难找到差异点，商业模式上院中数据、号源等优势不大，所以决定关停。”2月9日，面对沸扬了一天的百度裁撤医疗事业部一事，原百度医疗事业部总经理李政如是回应21世纪经济报道记者。

百度是互联网医疗领域的后来者。与阿里、腾讯进军医疗行业的姿势略有不同，以搜索起家的百度通过投资、自建、共建的方式培育一系列医疗产品和平台，一度涵盖挂号、在线问诊、医药电商、人工智能和智能设备等方向，野心可见一斑。

但七年过去了，百度在医疗领域的探索鲜有起色，部分产品甚至以失败告终。去年“血友病吧”、魏则西事件的震荡，更是给百度的医疗事业一记迎头痛击。2月9日午时，百度通过内部邮件宣布将医疗事业部的智能小e、拇指医生、内容团队转出，其余业务悉数关停。

大刀阔斧改革之后，医疗人工智能成了百度寄予厚望的战地。但，医疗人工智能领域早已挤满了创业公司、科技巨头、资本等玩家，除却高成本、长周期的投入需求外，还面临医疗数据难以获取、核心产品产出少、造血能力有待考验等挑战。

押宝医疗人工智能

在此次百度裁撤医疗事业部的风波中，“医疗事业部是EBG业绩最差的部门”、“连续3年全公司年终系数最低的部门之一”等有关盈利能力的质疑声亦不断传出。

21世纪经济报道记者发现，目前百度健康、dulife的网站已无法访问，dulife的iOS版本自2021年起便未迭代，且评分不到两颗星。

上述百度相关负责人对此表示：“这个说法不准确。百度内部很多新项目都还没能盈利，但是也有保留下来的。”

“去年在挂号端的补贴已经全部停止了，只有维护号源还需要花一点成本。”李政则向记者坦言：“关停的核心是以挂号为主的医药O2O业务，我们花了很多的钱，做了很多免费预约挂号的工作，但只有拇指医生、智能小e是能多轮交互、符合医疗行业规律的，其他产品的差异化并不强。”

毫无疑问，医疗人工智能成为百度的主要发力点。按照李彦宏将“互联网+医疗”所划分的四个发展阶段来看，以医疗挂号预约服务为代表的O2O业务处于第一阶段，智能诊疗、基因分析和精准医疗、新药研发则更有人工智能发挥的空间。

据21世纪经济报道记者梳理，目前百度该事业部旗下拥有百度医生、拇指医生、百度健康、百度医学、百度医疗大脑、dulife智能硬件平台及药直达等板块。此次调整中在AI团队的拇指医生是一个在线健康咨询产品，智能小e则是一款智能机器人（20.670，-0.04，-0.19%），能够帮助医生缩短了解病人问诊的过程；调整至搜索公司的百度医学为医学信息服务。其余“折戟”的业务覆盖预约就诊、健康资讯及医药电商O2O等领域。

“百度医疗事业部过去两年所推出的各项业务，本质是对移动医疗O2O式的跑马圈地，是对医疗入口的争夺战。这种模式一度非常火热，包括BAT及其他移动医疗企业均有参与，但最终下来发现其核心价值有限，”北京万灵盘古科技CEO、斯坦福大学转化医学实验室博士后纪俊告诉21世纪经济报道记者，“医疗行业核心价值体现在智能问诊、精准医疗等诊疗过程，医疗资源稀缺的也正是这些。O2O无法从本质上增加医疗资源。”纪俊直言。

根据2月9日百度下发的内部邮件内容，李政将带着百度医疗事业部的智能小e团队和拇指医生团队转入AI体系，医疗事业部内容建设团队转入搜索公司。

李政告诉记者：“未来我会负责两块，一个是医疗人工智能的探索和落地，第二个就是百度医疗云的业务。一方面会发挥技术优势打造医疗人工智能，另一个是通过百度医疗云降低用户的存储成本等，这是两个方向。”

毫无疑问，医疗人工智能成为百度的主要发力点。去年年底，百度发布了医疗人工智能领域内的新成果——百度医疗大脑，包含患者自诊和协助医生进行辅助诊疗的两个平台。

“未来医疗大脑和医疗云会进行结合。ToC面向患者，ToB是面向医生和医疗机构，未来是一个大的平台，有不同的接口和服务产品。”李政透露。

据行业调研发布的2021-2022年中国人工智能行业市场供需前景预测深度研究报告显示，医疗人工智能虽然尚处于萌芽阶段，但这一赛道上早已挤满了玩家。最近几年，医疗人工智能投资创业持续火爆，根据CBInsights数据，自2021年年初以来，50个类似初创公司获得融资，其中约20个在2021年获得了新一轮投资，业务内容涵盖疾病诊断、药物发现、基因检测等。

医疗人工智能落地仍面临诸多挑战

尽管人工智能已经能够解决很多医学上的难题，但是落地的时候依然会面临很多问题。

首先就是数据质量问题。机器学习所用到的数据其实是训练学习模型的教材，教材的质量决定了学习的成果，如何获取高质量的教材是大部分人工智能医疗企业面临的共同问题，临床数据质量不容乐观。

其次，病人的隐私问题。在训练模型和数据预处理之前，患者隐私保护需要每个行业参与者高度重视。美国国会1996年即颁布了《健康保险便利及责任法案》（HealthInsurancePrivacyandPortabilityAct，简称HIPPA），该法案要求各机构必须采取适当措施保护病人信息的私密性。遵守《健康保险便利及责任法案》意味着需要制订一系列安全标准，就保健计划、供应商以及结算中心如何以电子文件的形式来传送、访问和存储受保护的健康信息做出详细的规定。《健康保险便利及责任法案》关于隐私的规定要求对个人医疗信息的使用必须限定在实施治疗所必需的最小范围内。Airdoc也在和国内相关主管部门沟通建言推出类似HIPPA的信息保护法案。

第三，观念问题。基于人文伦理的传统观念影响，接受人工智能医疗这一事实的过程可能比想象的要长。

第四，监管问题。目前对于人工智能健康医疗大数据和算法的使用监管，我国的法规较美国、英国、澳大利亚等国家而言，还有一些差距需要补