馬春娥：確實一個成熟的醫療產品或者服務能夠大規模地應用 ， 這里面它是有一個客觀的規律 。第一步就是得做產品的研發 ， 這個產品的研發得要直跟臨床，這個產品得做對了 。全身疾病那么多，你從哪開始？這是一個你首先要回答的問題 。
產品做對之后咱們還有各個監管，在藥監局這邊要去注冊、得花時間，注冊出來之后臨床應用也得去花時間，比如，我要花兩三年的時間進幾千家醫院，那就得保證我們的新技術、新產品進到醫院之后，能夠非常好地發揮臨床的價值 。
最后還得解決支付的問題，支付的問題是一個更根本的問題 。可能院長作為醫療管理者、決策者，肯定更有感觸，除了剛才院長講的對于運營成本、運營效率的提升，對于人的服務能力提升之外，也得想的是有沒有收費目錄 。這些新技術從國家層面上來說，從整個社會衛生經濟學的角度上來說 ， 是一個怎么樣的社會效益的測算？這些可能都是決定一個技術和產品最終能不能大規模地被應用起來的環節 。
可能很多人第一步產品就做錯了，第二步產品做出來之后質量不行 ， 沒有一個大規模的泛化能力，過不了藥監局的審批，在技術推廣應用的時候，不能夠很好地回答病人的獲益、醫院的獲益、社會的獲益，那這些東西回答不清楚，整個的支付環節也會出問題 ， 也沒有辦法大規模地應用 。
所以做醫療 ， 就是這樣一步一步，每一步都得走得非常扎實的一個過程 。從下一步產業化的角度，我覺得還有很多的工作要去做，更重要的是產業化，因為沒有產業化就帶不來持續的創新 。
柏煜：從行業的角度去想一想，接下來未來的5年、10年，人工智能、大數據、AI在醫療的落地領域會有哪些比較大的變化？有哪些值得現在重點去關注的領域和商業機會？
馬春娥：我覺得技術無論是和大健康的場景 ， 還是我們傳統嚴肅醫療的場景結合的機會是非常多的 。先說嚴肅醫療的這一塊，在放射醫學影像這一塊，未來5~10年還是有一個比較看得見的未來，就是希望用我們剛才說的非常好的醫工結合的方法論 ， 把醫學影像的這些主要的場景，用技術賦能 。我們雖然不會去替代醫生，但是我們可以讓他工作得更快、工作得更好、工作的質量更高 。
走出院外，大家都在講重大慢性疾病的慢病管理，從這一塊上來說 ， 由于我們整體的醫療資源供給其實是比較緊張的，我們在院內的這些事情都干不過來，更別說我還要延伸到院外、在健康的場景里面提供服務，這是很有挑戰的 。所以我們把技術用在很多重大疾病的早診早篩上，比方說肺癌 ， 我們可以通過低劑量CT的掃描 ， 可以做肺結節的早期篩查 。在冠心病這一塊，我們也是在胸部的低劑量掃描上面，評估冠脈的鈣化積分，它也是冠心病風險評估很重要的一個參數 。
應用這些新的技術之后 ， 你會發現很多的重大疾病其實是有手段的 。大家肯定不知道 ， 我得了肺癌 ， 如果我早期發現，五年的生存周期可能能達到70%，但是如果已經確診成肺癌 ， 五年生存周期是非常低的 。所以我覺得應用了新的技術之后，最起碼能夠在社會面上去做篩查，這是非常有必要的 。
在大量的醫學數據里面 ， 機器肯定是遠遠超過人的 。所以我覺得無論是未來的大健康 ， 還是在醫療的場景里面 ， 在這些場景里面讓它去發揮作用，還是可以做非常多的事情 。
談醫保改革：是挑戰也是機遇
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