12月29日，CHS年度盛典在北京正式召开，本次峰会由亿欧大健康主办，中国卫生信息与健康医疗大数据学会支持。
中国大健康产业升级峰会已成功举办了6届，本届峰会以“双向创新·如7而至”为主题，围绕数字医疗、产业创新等篇章展开持续一天的信息交流与洞察共享，采取一日论坛+颁奖盛典形式，聚集政、产、学、研各界医疗行业大咖，共话大健康产业双向创新之道。
当天的盛典中，医院放射科主任杨旗主持，强联智创创始人、总经理刘文哲，长木谷董事长张逸凌博士以及科亚医疗董事长王立伟等几位嘉宾开启了一场巅峰对话，探讨AI医疗的临床实践与商业落地，以下为几位嘉宾的核心观点：
医院放射科主任杨旗：医疗AI技术已经深入临床，从诊断、治疗、预后判断等多个维度帮助医生缩短诊疗时间，提高诊疗精度，最终让更多患者获益。
强联智创创始人、总经理刘文哲：在企业核心竞争力打造上，首先要定位清晰，明确企业自身的能力和优势在哪里，其次一定要选择有门槛的领域和方向持续深拓，持续不断地迭代与创新，才能支撑企业的长足发展。
长木谷董事长张逸凌博士：从术前的诊疗、筛查、三维重建、手术模拟，到术中的导航、定位，术后的追踪随访，长木谷希望把整个骨科手术进行数字化。
科亚医疗董事长王立伟：对科技企业来讲，创新是生命线。面对同质化，创新的方向要瞄准传统方法解决不了的领域和问题，并且不断深耕，同时在服务方面也是创新差异化的关键部分。
以下为圆桌讨论全文（在不改变原意的基础上略有删改）：
医疗AI商业化落地的考验
杨旗（主持人）：大家好！我是来自于首都医科大学附属医院放射介入影像中心的杨旗，非常荣幸能够参加今天这样一个年度的大健康产业峰会，我本人是一名临床医生，从事医学影像诊断和治疗的工作，今天能够与我们AI领域的专家共同在这里探讨AI前沿的信息和行业的发展，个人觉得非常荣幸。
今天主办方也邀请到了在国内甚至在国际上，AI浪潮中都是非常著名的这样一些企业，他们都做了一些启发性和创新性的工作，也是医疗AI这个领域的开拓者和先行者，为我们国家的AI医疗技术的这种创新和突破发挥了一些重要的动力作用。
作为一个临床医生，我能够深刻的感受到医疗AI的技术已经真正的深入到了临床，能够从诊断、治疗、预后判断等多个维度帮助我们临床医生缩短我们的诊疗时间，提高我们的诊疗的精度，最终能够使更多的患者获益。那从商业化进程这个角度，我想请教一下三位有哪些困难，或者说是挑战，或者你们是怎么面对这些挑战，怎么解决它的。
刘文哲：刚才杨主任抛出了一个大家都非常关心的问题，如何能更好地从企业的角度来看商业化的思路。坦白来讲，我们前期在二类证探索过程中已经展开商业化运作了，路径也非常成熟，比如说和影像设备厂家的合作、影像AI软件的采购等等这些都是非常成熟的，目前更重要的就是创新三类证下来后如何用创新的商业模式来跑通商业化，在这个过程中其实所谓创新也意味着两面，好的方面在于作为一个引领者，可以开拓行业的未来，同时挑战的地方在于因为太新，比如说要重新做新收费编码，要立新的收费项目，这些都是需要一定周期的，我们要如何来应对这样的挑战？其实在创新商业模式里我们也做了新、老模式的结合，把一些设备、耗材和创新服务结合在一起，多条腿走路，多维度来跨越创新的周期，以老模式弥补短期、中期收入。
张逸凌：长木谷一直非常专注在骨科数字化的整个治疗方案，也推出了很多产品线，包括人工智能的一些辅助诊断、辅助治疗，以及手术导航机器人等产品，除了软件，还囊括一些耗材、设备，以及整套完整的解决方案。我们所做的事情一直围绕整个骨科领域，中国有2亿多人有骨科疾病，包括关节疾病，从具体场景看，原先很多老百姓关节下肢有关节炎或者骨头坏死需要换关节，大多靠的是医生经验，医生上手术台把关节打开、切下来，在术中测量关节多大，与此同时让所有的关节厂商准备所有假体，包括不同的大小、型号、规格，几千种排列组合，而医生需要在手术台上的半小时内决定用哪种排列组合，哪个组合是适合这个患者的，比较有经验的医生、专家做出来很快，关节能用很久，医院经验丰富的医生匮乏，做出来的手术，可能出现一个腿长一个腿短的风险，重而导致关节用不了0年，三五年就要面临翻修、更换。
针对这样一个问题，我们有没有好的解决方案来解决这一难题，为此我们推出了整个骨科手术三维建模的人工智能解决方案，术前通过CT进行三维重建，借由AI算法在几千种排列组合中、在手术前就用计算机把唯一适合患者的个体化方案定制出来，再通过导航机器人在术中精准定位结果，最终把每台手术完成得精准、微创、手术出血非常少。这样每个患者手术都个性化、定制化，整套方案做出来的效果，医院医院医生齐平，这就是我们的目标。
我们一直在做这样的工作，目前在商业化落地方面有很多模式，比如说以产品的形式打包销售，医院提供casebycase的服务，还可以通过耗材的模式提供一次性手术耗材，以及通过设备的模式，包括大设备、机器人，以设备+服务+耗材的形式实现落地，医院医院的模式是不一样的，我们会因医院制定不同的方案来落地。
杨旗：听下来您这个场景还是比较好，相当于是临床医生直接去做相关决策，临床医生可以决定到底用不用这个系统，可以将系统的优点和患者进行更直接面对面的介绍，可能未来您的团队面临的一个问题就是如何把这个产品做得更加精致、可信、行业口碑更佳。
科亚医疗其实最近也一直在频繁沟通，之前早就听说过科亚医疗在心血管领域做了很多AI产品，包括一些血流储备分数这些功能对整个心脑血管病的对临床决策指导、治疗非常重要，也请王总谈一下您的团队是怎么进行商业化落地，途中遇到的困难和挑战是怎么处理应对的。
王立伟：刘总和张总更多阐述了大方向上的商业化模式，涵盖的范围很全面，今天我主要结合科亚的CTFFR产品具体谈谈我们在商业化过程中所遇到的问题以及解决方案。
首先我简单讲一下深脉分数产品这个是干什么的？很多人亲戚朋友由于冠心病导致心脏疾病放了支架，其实是否需要放置支架需要经过评估判断。传统医院进导管室，再用一些有创的耗材来判断病人需不需要放支架。但有了科亚深脉分数产品，患者不需要住院，无需做有创检查，只需在门诊挂号拍一个冠脉CTA，再通过科亚的人工智能软件运算，就能得到这个患者是否需要放支架的结果，这实际解决从有创到无创，从住院到门诊的整个过程。
在商业化过程中，科亚主要分两大部分，第一部分概括起来就是解决准入的问题，第一大门槛就是注册证，科亚在年1月份拿到了整个中国人工智能医疗器械的第一张三类证，这个过程为什么说它困难？因为在此之前，中国并无审评审批人工智能医疗器械的经验，科亚从年产品研发出来后就经历了三年与监管机构的反复沟通——这是第一个门槛。
事实上科亚走的路和其他AI厂商是不一样的，我们强调的是单次服务收费，而医院后就再不管了，所以这就涉及到第二个准入的难题——办物价。每个省要单独申报物价，整个申报物医院先提需求，然后到卫健委立项，再到医保局报价格，在这个过程中我们又发现，医院、医保局，还是卫健委，并没有一套表格和流程针对于人工智能医疗器械，这又涉及大量沟通工作。最终，科亚作为人工智能企业也做了一件开创性的事情，目前我们已经拿到了12个省的物价，还有4、5个省正在办理过程中。
各省有了物价之后，医院应用到患者身上，这其实就是第三个门槛——入院，这个过程也遇到了前面提到的问题，医院OA系统也没有针对人工智能医疗器械的入院流程，而且像科亚这一款产品又涉及到跨科室。临床科室如果需要用这个产品，就需要影像科室出数据和诊断报告，又因为它是软件，信息科也要参与。因此在整个入院过程中，医院各个科室进行大量的沟通，甚至于要和一些医务科做伦理、新技术评审等。我们花费了一两年的时间，医院，总结下来有了五六套的流程可以医院，或者为其他人医院提供参考。
完成了从医院的准入流程，产品还涉及到上量的过程，正是我们现在在做的事。目前我们已经和几个省的医保局进行了沟通，这其实不仅仅是一家企业所面临的问题，如何让一个人工智能软件纳入医保？目前来看，预计很快会有结果。在解决准入这一重大问题之后，如何让这个产品真正用到更多的患者身上，解决医保的问题，这是第二部分我们要做的事情。当然另外还有一点是这款产品要进入指南，这也是我们不断推动的一个事，先让产品进入到共识，再逐步进入到指南，推进大量的真实世界的临床研究。
所以总结来说，整个商业化的过程中分为两大部分：第一大部分是准入，第二大部分是怎么让更多的患者能够使用到该技术和产品。
软硬结合如何真正付诸场景？
杨旗：立伟董事长的思路非常清楚，对于科亚这个CTFFR这个产品整个流程梳理得非常清晰，像您提到的，很重要的一点要依赖市场的舆论、专家的站队支撑，这是重中之重，第二我建议要有一些创新的迭代产品再加入进来，不单纯是FFR产品。
提到这个也想引入第二个问题，随着医疗AI技术进步，无论是骨科还是心脑血管疾病，软硬结合已成为业界的共识，在这方面的结合整合上，三位有没有一些建议和经验。
刘文哲：其实我们都是医疗行业的老兵了，有一点很重要，无论是产品研发还是商业化落地，最终还是要回归需求本身，软硬结合是要更好地满足需求、解决问题，来符合我们商业化落地的逻辑，至少我们三家企业是有共识的，刚才我们第一轮的回答基本上还是希望多条腿走路，不是说单一的纯软件技术服务，也不是单一的纯设备打包，也不是单纯的耗材销售，而且在这个过程中会发现设备的准入、耗材的准入和医疗服务的准入各不相同，周期、门槛也都不一样的，通过把这几者有机结合起来，从而能形成短期、中期、长期的具体商业模式。当然主任您刚刚提到的创新迭代产品的升级，让我们形成多种维度的结合，其实最后也就是回归到场景和需求。
张逸凌：说到软硬结合，其实我们骨科领域硬的偏多了，无论是骨头还是手术器械植入的耗材都是硬的，所以我们在一群做硬的设备的领域里，做软的设备其实也是一种创新。从我们的角度来说，是希望把整个骨科的手术数字化，无论术前的诊疗、筛查、三维重建、手术模拟，还是术中的导航、定位，术后的追踪随访，我们希望把整个手术流程从入院到出院全程数字化。
与此同时，我们有三板斧——数字脑、数字眼和数字手，数字脑等于模拟一个多年资外科医生的手术经验，早期大量临床医生一起研发，把很多手术理念、手术技术、临床手术方案反馈给我们，我们通过深度学习算法，用数据的模型把它建立成一套产品，随着数据量、病例的不断积累和医生手术、诊疗反馈，数字脑无限接近一群医生的手术方案，未来多年后，AI未必能打败医生，但是会用AI的医生一定更具备竞争优势。数字眼和数字手就涉及手术设计好了如何具体操作，眼在术中能不能看到，配准方式是什么，我们通过D和光学追踪的配准方式，把脑袋想的数据和现实生活中人体的解剖在手术台上进行匹配，让他们成为统一的一个模型，到数字手的话就有很多的操作方式，无论是通过我们D的这种模具或者是通过导航机器人还是手持式的机器人，目的是为了将脑袋里想好的，眼睛看准的，注入到手执行好，让这个手术更加精准，更加微创，更加快，而且标准化更加统一，让医生经验可以同质化、标准化。
与此同时，我们更
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