在健康领域，一些基于APP、小程序的AI正取代传统的算法为应用提供技术支持，这些AI往往汇聚了大量的知识，并用于解决有限范围内的健康问题。

       这些产品的共同之处在于直接为患者提供基于人工智能的医疗相关服务，将健康检测、健康管理与用户的生活相连接，让患者无需在医院进行繁琐的流程，参与自身健康相关的决策，实现与用户之间的交互。

       这或许是医疗AI商业化的一条途径，即让患者实在的感受到人工智能带来的便利，自愿为其付费，或推动医院为患者服务付费。

       为此，动脉网记者采访了数家为患者提供服务的人工智能公司，尝试从先行者的经验之中寻找可行之路。

       为什么要将AI面向C端？

       总的来说，人工智能切入C端，大致为可分为三种动机。

       第一种动机来源于对商业模式的探索。从当前的医疗AI发展形式看，以算法对AI产品进行突破并寻求变现的形式难以迅速走通。对于大部分面向影像科的人工智能企业而言，现金流是一个难以解决的问题。一方面，III类器械审批迟迟不过不断消耗着医院与投资人的耐心；另一方面，三甲医院的影像科可能并不是一个理想的支付方。

       所以，一些AI公司开始尝试，或是继续保持降低原有服务成本的模式；或者探索新的收费项，以在C端探索新出路。

       一家成立于2012年的荷兰公司SkinVision先人一步进行了尝试，SkinVision利用专有的人工智能算法计算皮肤损伤情况和周围皮肤组织的分形维数，构建所涉及的组织的不同生长模式的结构图。该软件将向患者指示如何跟踪皮肤斑点，并根据图像情况在30秒内给出风险指示。患者可在SkinVision的APP端（国内可下载）上购买会员服务以获得诊断结果，这是一种直接向患者端提供服务以获取收益的模式。

       国内也有企业希望从直接向用户收费收获利润，从服务供给端出发为用户提供轻医疗的服务。譬如与星创视界合作的国内人工智能企业Airdoc，用AI赋能眼底相机、裂隙灯、自动多功能综合检眼仪，为用户提供了全面的健康风险评估以及配镜建议，帮助用户排除健康风险因素导致视力受损情况。

       这是一项独立的收费服务，据Airdoc透露，该服务可在星创视界旗下的宝岛眼镜购买，分为99元与199元两个版本。数据显示，更多的客户选择了价格99元的版本。

       与直接向患者寻求付费不同，从供给端出发降低成本以获得收入是AI进入医疗领域的主要模式，影像科的人工智能大体是这个思维。C端也面临着同样的问题，要降低患者就诊成本并向患者要求付费并不容易，智能导诊服务降低了患者的时间成本，但最终的支付方仍然是医院。所以，很多企业直接向患者提供服务，是出于第二种动机。

       第二种动机来源于大型企业对医疗生态圈的布局。即要覆盖医疗全生态，患者是其不可或缺的一个环节，也是服务链条上主要的支付方之一。

       比如，平安智慧医疗基于AI打造了众多慢病管理平台，其中的糖尿病平台管理患者500余人，月活跃率70%以上。患者对平台的依赖程度呈上升趋势，对糖尿病的认知也得到大幅提升。

       这是平安智慧医疗打造的智慧医疗体中重要的一环，即通过互联网、人工智能的融合，给予患者更好的治疗与管理。

       与平安智慧城市的打法不同，腾讯推出了以科普为目的腾讯医典，这一产品愈发成为腾讯医疗布局的核心。腾讯医疗副总裁张猛明确表示了这款产品的非营利性。或许，互联网医疗市场仍需教育。

       第三种动机是为了辅助已有的医疗产品。为区别与SkinVision的不同之处，这里以体素科技的体素肤知汇为例作为对比。

       体素肤知汇由体素科技在2018年12月正式发布，以微信小程序为载体，直接为皮肤病患者提供免费的图片检测服务，是一款面向C端的人工智能产品。

       具体而言，患者通过手机拍照的方式可获取皮肤病图像，并通过肤知汇上传至云端，体素将借助其皮肤病知识图谱为患者提供可靠的皮肤病检测参考意见。

       很多患者的皮肤病发病于隐私部位，患者往往难以启齿，而体素肤知汇给了患者在就诊前自我了解病情的机会，有助于推动患者主动就诊。同时，获得肤知汇支持的患者可以在诊疗阶段更清楚地为医生描述病情，这同样是对互联网问诊的支持。

       据体素科技创始人丁晓伟所述：互联网问诊平台虽有政策支持，但仍需效率提升。特别是很多患者在主诉环节很难准确描述自己的病情。针对这一痛点，体素肤知汇可帮助医生及时分析患者的皮肤信息，也可让患者提前了解病情。所以，这一程序的意义在于提高互联网问诊的质量，并辅助后期的复诊与随访。

       除此之外，这类APP/小程序隐含的作用还包括患者教育和品牌传播两项功能，患者在使用APP/小程序的过程中，自然会从中了解自身病情及软件提示的解决状况，而企业也会因为患者的使用而提高其品牌知名度。

       让用户心满意足，AI需要还哪些技术支持？

       上述提到的创新产品大多依赖于手机这一设备，那么要想在应用场景上获得突破，手机本身的功能亟需突破。

       迄今为止苹果、华为、谷歌的部分手机已经搭载了面向各自需求的人工智能芯片，地平线、寒武纪和深鉴科技以及国际芯片巨头也不遗余力地将资金砸向了AI芯片研发。这些动作推动着信号处理、神经网络、模式识别等人工智能技术迅速发展，多传感器融合技术逐步在智能手机中得到应用。

       多传感器融合技术充分利用人工智能对按时间序列采集的多传感器观测数据，采用模糊逻辑理论、神经网络、专家系统等人工智能方法，在一定准则下对观测数据进行分析、综合、控制和应用，获得对温度、高度、光照强度等被测物理量的一致性解释与描述，进而实现相应的决策和估计，协助智能手机完成相应环境感知、人机交互等功能。

       通过这一传感器技术，手机对于健康数据的采集和分析有了一定程度的提高。美国南加利福尼亚大学（USC）维特比工程学院曾开发了一款基于iOS的应用程序，可以通过皮肤下的轻微震动（即记录脉搏波）来检测心脏衰竭。以同样的方式，他们能够确定动脉僵硬度。

       但植入手机的传感器始终有限，这种集中的思维也限制了市场的发展，所以更好的方式是将更多的技术放在与用户同样时刻关联的可穿戴设备上。

       相比于手机，手环、手表等可穿戴设备可以自由的搭载传感器，而无需太多考虑传感器大小等问题。

       通过传感器的扩展，可检测的医疗场景也随之扩展，许多通过了FDA的产品已经可以对房颤、癫痫、帕金森、呼吸暂停等信号易采集病种进行检测，这已成为当下各行各业争夺的中心战场。

       所以，要在这一方面进行突破，不仅仅需要在AI芯片上绘制蓝图，还需要解决智能手机/手环的安全问题、与云端的协同问题、人与人工智能交互方式问题、智能手机等智能终端间的互联互通问题，并与物联网技术、5G技术、VR/AR等前沿技术融合。

       由此看来，要让AI在消费者的生活站稳脚跟，实现C端支付，这还是一条漫漫长路。

       场景探索，AI已经遍布我们的健康生活

       虽说“成熟”二字离C端市场还相差甚远，但一些实际的应用却以实力落地市场，或让用户感受到实实在在的科技力量，或让用户心满意足地为之付费。

       场景一：导诊

       近期播出的《联结未来》第五季里描述了这样一个画面，午夜时分，深圳市妇幼保健院的挂号收费处早已排起了长队，有的家属经验颇丰，手持圆凳和充电宝，早早做好了通宵奋战的准备。

       “一些医生稀缺科室的队伍可能从半夜12点便开始，那些没那么稀缺的科室，可能早晨六点才开始有人排队。我们每天的门诊量在3000-5000左右，他们得很早就来。”这是一位医生向记者描述的过去门诊大厅的情形。

       这些过往的场景已经不复存在，如今通过腾讯开发的AI导诊小程序，患者可以1秒精准匹配医生，线上分诊挂号一步到位。这既为患者提供了预约的选择，又为患者省去了排队焦急等待的时间。

       当然，除了腾讯这样的互联网巨头，子询人工智能、华科智标也在采用类似的方式去为门诊大厅减压，为患者提供更为贴心的医疗服务。这一产品提高了医院的运行效率，解决了医院的痛点，医院自然有付费的道理。

       场景二：随访、慢病管理

       现有医疗体系下的医疗方式主要有两种：一种是主动医疗，另一种是被动医疗。随访是主动医疗中的一种，即需要医生主动去跟踪病人的病情。但问题也随之而来——在我国医疗资源急剧匮乏的情况下，患者治疗尚不能保证，如何有精力对患者进行随访？

       很多患者，尤其是慢性病患者，在医院只能完成看病这一环节，更多的康复和调养，都需要回到家庭中去进行。因此，随访并不只意味着一次简单的问询，而需要与患者建立长期联系。毫无疑问，手机将在其中充当故关键介质。

       国内信息化企业健海科技从软件出发，关联患者电子病历，以云随访的方式对患者进行疾病管理。其底层技术支持来源于健海科技自主研发的疾病管理AI系统“济世”。

       济世系统基于先进的大数据底层技术，学习了3000多种疾病的随访过程数据，拥有50多个慢病管理和运营团队的经验累积，并采用融合网络神经算法的深度学习技术，可以通过微信、电话、音响、机器人等多种交互方式，对患者批量随访，并在随访过程中进行随访异常、检测异常、反馈异常等的智能辅助判断，进行自动问答、自动提醒等智能辅助处理。

       健海的这套商业模式被其称为“随访处方化”，即医生可以类似处方的方式为患者开具随访服务明细，在这个过程中，患者向医院付费，医院向健海付费。

       “关键得上医院首付目录。”健海科技CEO汪健谈到。据调查显示，健海科技的产品已通过公开招标形式进入了宁波鄞州二院、兰溪人民医院等医院，成功实现盈利。

       场景三：皮肤检测

       针对皮肤科的人工智能产品在数年来以缓慢上升的方式向前发展。除了上文提到的体素科技，国内外还有许多优秀的人工智能皮肤检测产品逐渐涌现出来。

       从上图可以发现，大多数AI企业往往从皮肤癌（黑色素瘤）出发，但随着时间的推进，更丰富、更专注的皮肤病检测程序被开发出来。

       和力求广度的体素科技不同，深圳贝申医疗选择专注于新生儿小儿黄疸。今年2月中旬，贝申医疗研发的“哪吒保贝”应用程序已获得由广东省药监局颁发的《新生儿黄疸筛查手机软件》医疗器械注册证。这一项目获得了我国第一个基于手机软件（APP）的医疗器械注册证，也是第一个完成GCP临床试验的人工智能医疗器械。

       此外，随着医美进一步席卷内地市场，一些企业及专科医院瞄准了智能肌肤检测领域。落地于众多整形医院的嫦娥皮肤解码机器人可对面部皮肤美白度、油脂、色斑、紫外斑、紫质、纹理、毛孔、皱纹、血色素、黑色素等指标进行量化分析，并给出诊断建议。目前，该设备仍在医院占据较大面积，便携的家用式智能肌肤检测工具将是其未来的发展方向之一。

       场景四：眼科

       温泉度假村、购物广场……智能体重计已经随处可见。这种模式或许可以借鉴，广州一家名为河谷智能的公司曾向动脉网展示了他们研发的AI眼科智能产品，并提出以类似于体重计的模式在公共场合推广。这是一类“软件+硬件”的智能器械，其大小类似于高铁站的自动证件拍照装置，可由患者自行扫码付费，根据系统提示进行智能眼底筛查，

       Airdoc也曾打通医院收费目录对患者进行收费，眼科市场巨大，患者众多，这种以提高附加值的收费模式同样具备探讨意义。

       场景五：智能客服

       近年来，为了节约客服成本；提高问题回复率的电商们逐步采取了“根据关键词检索并自动回复”的方式对待对于产品满腹疑问的消费者，美其名曰“智能客服”。但由于消费者的问题并不仅仅存在于关键词中，想要获得的结果也并不是单轮回复。多语义导致电商后台对于很多问题并不能出具检索结果，即便有关联的结果，也难以匹配出符合用户需要的文字。

       对此，北京来也网络科技有限公司曾为惠氏的母婴产品微信端销售打造了一个智能客服系统，以人机协同的方式处理微信端客服服务。该系统背后的知识库建立了1500余个知识点，收录了20000余条问题，能够运用NLP技术对客户的问题进行语义分析，并为客服人员生成可能的问题答案。

       在人工智能的辅助之下，客服代表的工作由“填空题”变成了“选择题”，处理消费者咨询的速度得到了数倍的提升；对于消费者，与智能客服的沟通将提升信息获取速度与问题处理速度，整个购物流程由此更加流畅。

       而在客户对话中，对话机器人将不断收集消费者的消费习惯、消费能力及各类诉求。随着数据的不断积累，惠氏消费者的画像也逐渐清晰。

       总结

       总的来说，创业者需要提供更多的机会让消费者切身感受到人工智能，并参与到其中的交互中来，以理解、认可这一技术。而这一过程离不开AI与物联网、5G、云服务等技术的协同。

       此外，消费者更存在市场教育的可能。因此，如果能挖掘、制造出新的消费者习惯，便有可能创造一个全新的市场。当人们越来越关注自己的健康，总会有一种方式可以笼络住大多数人的心。

       因此，尽管2019年对于医疗人工智能并不友好，但商业化的受阻并不意味着人工智能已经走到瓶颈。正相反，阻碍正在迫使创业者以更宏观、更创新的视角看待这一行业，更多改变我们生活的产品正源源不断地进入我们的视线。

       过去，少有人能料到计算机、互联网如今陪伴你我左右。或许，“人工智能”也可成为时代之名。

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