抓住人工智能技术，医疗投资人谨慎“过冬”

另外，当下的人工智能、智能化技术与医疗行业的结合，这一需求可能更为迫切。“培养一个成熟、高水平的医生，时间周期是很长的，能够通过成熟的技术学习，用机器人的方式来完成，在中国需求更为迫切。”黄宁介绍道，基于他对行业的观察，他们最新的投资版图开始涉足眼科、脑科等手术机器人领域。同时，根据对养老产业未来潜力无限的判断，能够提供养老服务的人形机器人也被嵌入投资版图中。

医药行业另一大重点投资方向是创新药。随着近年越来越多投资者入局创新药行业，对投资标的的回报速度和回报率提出了新的要求，但现实往往可能是，“花十年的时间投入十亿美元，做药成功率还不到10%”。如何进一步提高药物开发的效率、加快药物的研发及上市，是业内共同关注的问题。

丁宇指出，创新药研发过程中通常会产生海量的数据，接入人工智能技术，能够重新利用这些数据，提升药物研发的效率。过去的药物研发，需要大量人工标记基因蛋白数据生成生物标记物，从而发现靶点，这一过程需要耗费大量的成本和时间。通过人工智能技术对化合物进行筛选，能快速学习分子式，从海量的数据中快速进行筛选和验证，乃至于预测。

黄宁举例说，在他们的投资标的中，有一家做肿瘤早期筛查的公司，已实现大规模的收入和盈利。过去通过人工筛选，全国一天大约只能做几十万份宫颈癌肿瘤筛查，但接入人工智能技术后，通过20年间对1000多万份样本进行学习，基本能够达到大约98%的诊断率，获得了很好的市场应用。

谈及未来人工智能技术、数字化与医疗结合的方向，丁宇指出，当前中国最没被满足的其实是社会性的临床需求，比如超一线城市医院能治疗某种疾病，但到三四线城市，这种疾病无法被治疗，医疗资源的不足和分布不均匀是最大的问题。“数字化可以做的还包括缩小头部医院和二级医院之间的差距，放大头部医生的能力，提高中部医生的能力，形成规范的治疗。”

在医疗行业整体发展缓慢的当下，创业者涌入更多行业细分赛道，对于投资人来说，面对的投资标的也呈现出“五花八门”的状态，要求投资机构具备相应的分辨能力和标准。

“对技术的判断尤为重要。”在黄宁的投资哲学中，对于所投赛道的学科知识积累是重中之重，具体表现在要深刻理解赛道的现状和未来的发展趋势，才能谈与创业者合作，通过资本的力量帮助创业者构建完整的业务生态。

将一个有潜力的技术培育起来，让它成为一个被市场广泛接受的产品，才能被定义为创业成功。而创业成功离不开团队的力量，这一链路上，对应技术的是科学家，对应产品和市场的是创业团队，对应资金的是投资人。“帮助创业团队和创业者构建成长生态，是比看项目更为重要的能力。”黄宁说。

周玉建认为，选择投资标的需要符合四条标准。比如，一是要有真实的临床价值，要有患者获益；第二，有长期的数据价值，能够自动积累某些适应领域里长期的数据，形成壁垒；第三，有合理的商业价值，能形成可靠的商业模式。“我们基于这些判断才能去做一些投资，而不是像以前顶在风口上去投，我们现在要求会更高一些。”周玉建说。

在当前IPO收紧的环境下，医药行业投资人也普遍感到一级市场募投管退各个环节较以往都有些艰难。与会嘉宾都认为，基于投资行业的现状，当前，投资人更谨慎、更理智。

(本文来自第一财经)

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