一個智慧醫療投資人的邏輯

總一廂情願地認為，做投資人的都應該是「豐叔」那般年紀，在和峰瑞資本譚驗對話前，被告知他是86年生人……果然，30歲以下科技投資人早就站在時代舞台的中央，閃閃發光。

總一廂情願地認為，做投資人的都應該是「豐叔」那般年紀，在和峰瑞資本譚驗對話前，被告知他是86年生人……果然，30歲以下科技投資人早就站在時代舞台的中央，閃閃發光。

「相當關注數據的一個投資人」，是網路上對他的評價。從他的軌跡中找線索——在麻省理工學院和哈佛大學共建的基因組學研究中心博德研究所（Broad Institute）完成生物信息博士研究；擁有波士頓大學生物信息博士學位與北京大學生物技術學士學位；來峰瑞資本之前，曾就職於Tamr，一家由圖靈獎獲得者創立的大數據整合平台公司。除了「數據」，顯然「生命」也是他的關鍵詞，「醫療數據」便也順理成章地成了他的主投領域。

另外，他早前還曾擔任美東地區最大的華人創新創業組織 MIT-CHIEF 2015 聯席主席，也是在那裡與峰瑞資本創始人李豐結實。

這樣明朗又帶著極客范兒的簡歷，是峰瑞資大學部技組十位投資人的縮影，十人細分聚焦到十多項前沿科技領域，這是國內投資界比較新穎的做派，並且峰瑞人的共識是——做深科技投資人需要真的懂技術。

新華網智谷專訪了其中醫療數據和AI領域的兩位投資人，連載解讀深科技的VC投資邏輯。

數據是生命科學的密碼，AI是智慧醫療不可或缺的基礎技術

智谷：生命體本身就是一個大資料庫，一個生命科學研究者對數據「極」為關注好像是非常自然的事兒？

譚驗：其實所有的科學都是通過數據來驅動的，如今生命科學、生物醫療和數據的聯繫則越來越緊密，有幾個原因：一是大數據技術本身的發展，使數據的儲存和分析變得越來越容易；二是檢測技術的發展，使越來越多生命相關的數據能夠被更加精確地採集到。以基因測序技術為例，基因是人體最fundamental的數據，基因檢測技術的發展，使我們採集的成本持續下降，精度不斷上升，於是進一步促進了精準醫療的發展。

另外，以前沒有被定義為數據的東西，現在都可以當做數據來採集。比如「每天走多少步」的數據過去難以想象，現在很容易採集。在國內外都有這樣的概念——要把人作為「客觀實體」，刻畫一個人的存在需要所有的全方位的數據，不僅僅是醫院採集的數據，也需要生活中的數據，甚至是社交信息，這些數據都直接間接地反應人的生理心理狀態。

比如一個人經常瀏覽跑步App、關注馬拉松信息、常購買體育用品……那相對來說，他的身體素質可能會比較好，在做疾病風險評估時，這就可以作為一個參考。包括對一個人的社交媒體內容做情緒分析，這就涉及到心理健康的範疇。

智谷：「大數據」和「人工智慧」基本上成了兩個綁定的詞。精準醫療、治病於「未病」的預測性醫療等等概念的實現，都離不開未來基於AI的探索。AI如何讓醫療變智能？

譚驗：現代醫學的產生大概有100多年的歷史，現代醫學本身而言就是一個循證或者說數據驅動的科學，我們現在是通過訓練有素的醫生來進行數據的專業解讀並進行治療。未來隨著大數據技術和人工智慧技術的發展，我們能夠訓練機器來學習所有歷史病歷，通過人工智慧的方法來提煉經驗，從而幫助醫生做疾病診斷或推薦最優治療方案。IBM Watson就在做這件事。這是一定會發生的事兒，也是第一步。

第二步是在醫療管理上的應用。除了第一步中收集醫療信息，我們需要收集所有的健康信息，比如睡眠質量、飲食習慣等等，收集到越來越多這種信息后，我們把AI加進入，幫助人們進行健康管理、疾病預防。，比如冠心病、心臟病、糖尿病等慢性病管理。這一步的實現取決於我們有沒有足夠的數據或者信息來幫助AI學習這個模型。

另外，雖然現在有不少企業在做慢性病管理並且認定這個方向，但是短期來說，比較大的挑戰是大家都沒有找到好的商業模式。去年很多公司得到融資后都在擴張，但今年大家都在收縮或者去積極尋找商業模式。

總的來說，預防性(Preventive)、預測性(Predictive)、個體化(Personalized)和參與性(Participatory)構成的4P精準醫療是當下共同的倡導和醫療追求的方向，這個階段會在下一個時間點發生，AI將成為智慧醫療中不可或缺的一個基礎技術。國內在這個方向走得比較快的是「碳雲技術智能（新華網註：碳雲智能是華大基因董事合伙人王俊離職后成立的創業公司）」。

智谷：未來的理想狀態中，智慧醫療涉及哪些環節？

譚驗：醫療整體來講是涉及患者、醫院和醫生的一個體系，從理想狀態來說，智慧醫療應該包含智慧醫院系統、區域衛生系統、以及家庭健康系統三個方面。智慧醫院系統相當於數字化的醫院系統，通過數字化，、信息化和人工智慧達到提升醫院的運營效率和服務水平；區域衛生系統作為一個基礎提供社區醫療服務和公共衛生服務；家庭健康系統作為最fundamental的環節，提供個人健康監測和慢性病管理等環節。

同時，搜集信息的形式會變得非常的豐富，例如物聯網系統，、移動互聯設備和其他的遠程設備，以及用新的技術創新獲取我們過去無法檢測的人體信息等等。

智谷：您側重於全球範圍內生命科學、大數據方向的投資，醫療大數據、精準醫療等是您關注的重點，還有其他領域/行業嗎？

譚驗：我還關注biotech和製藥工業方向，特別是其中計算或者人工智慧驅動的企業，例如我們去年參與的Xtalpi，通過雲計算和人工智慧的方法預測小分子藥物的晶體結構，還有新興技術驅動的醫療器械等方向。

智谷：您是生物信息學博士，但實際上您如今涉獵領域的技術門類會更廣，您認為作為投資人需要深入懂得這些技術么？

譚驗：做深科技投資，必須要對技術了解很深，這確實是一個挑戰。尤其早期VC投資，所布局的生態鏈上涉及技術非常廣泛，要學的東西非常多，所以還要在深和廣之間把握一個很好的平衡。

雖然我是個ph.D，其實就是把一件事研究的得特別透，比這個研究範圍稍微泛一點的也能懂得比較快和深入，然而再往其他領域跳，實際上你的背景能給你的幫助就很有限了，但過去所積累的研究方法和基礎知識會對開展新的研究很有幫助。

另外，峰瑞科技組的同事基本上都有ph.D背景，能夠快速相互幫助學習很多很深的更垂直的技術。

峰瑞邏輯：把新商業鏈、技術鏈撕開看，找傳統鏈條中最有價值的那一環

智谷：我們看到峰瑞正在積極進行生態鏈布局，基本邏輯是什麼？

譚驗：是的，我們正在積極布局，在國內投資了腫瘤大數據企業Haalthy，醫療人工智慧企業Deepcare，以及互聯網醫療諮詢服務公司和緩醫療。整體投資邏輯是從生態鏈的角度，從移動互聯網入口，將各個環節進行拆分。比如：

商業鏈條上，從數據搜集、數據整合和數據分析、數據變現等方向進行布局；

技術鏈條上，底層是數據技術服務，中層是通過數據來提煉知識，上層是基於數據的應用或服務。誰是這些數據的用戶？醫生肯定是天生的用戶，另外，一些消費者也逐漸願意去看自己的健康數據以及通過數據分析出來的可視化的知識，所以這方面肯定會出來一系列服務。

整體撕開后，去看哪些方面會有商業價值，我們就圍著它去做企業。

另外還有一個維度，從現有的醫療生態體系中去看哪些傳統企業還可能藉助現代技術實現轉型和突破。比如製藥工業，藥廠內部的數據沒有整合起來，不利於其總結提煉經驗。那我們就去找製藥工業里最有價值的那一環，然後去看大數據技術、機器學習的方法等是否能夠幫助它提高效率或者降低成本等。

圍繞生態鏈布局的最大的好處就是自己的企業能夠形成一個良性的互動，也促進我們對這個生態有更深入的了解。

智谷：分享您印象最深刻的一個投資事件或者一些細節/故事？

譚驗：四個完全沒有醫療背景的MIT量子物理學家，擁有全球頂級的晶型預測演算法，想找一個最大的市場做應用，然後找到了製藥。雖然沒有製藥的背景，但他們很有決心，也認為好鋼得用到好刃上，於是在波士頓創立了晶泰量子科技XtalPI。當時我給他們介紹了一位在波士頓做了十多年藥廠，並且、負責亞洲區小分子藥物收購的人來做顧問，每周聊一聊做些指導。讓我很驚訝的是，這位國際知名醫療企業的高管竟然在聊了半年之後就全職加入這個早期的、沒有醫療背景的、當時處在第二輪融資階段的上市公司。

像這種企業、企業家肯定可以投，因為在他沒有錢作為資源的情況下，可以通過自己的願景和信念，打動一個高級顧問成為自己的員工，這令我非常驚訝。目前XtalPI已經在深圳和北京設立公司。

還有一個很棒的案例。王璞所在的美國普渡大學光聲成像實驗室，可以說是掌握著全球最領先光聲成像技術的實驗室，這個實驗室歷年都會得到美國國家自然科學基金會（NSFC）和美國國立衛生研究院（NIH）的贊助。王璞從2011年開始探索光聲成像技術在醫療器械領域的新應用，並在Nature Photonics、Science Advances等學術雜誌上發表多篇高水平論文。他希望把自己的研究產業化成立公司，在和普渡最大的一個醫療機構溝通，、了解了真實的需求和痛點后，做出了MarginPAT保乳手術術中檢測儀，能夠在乳腺癌腫瘤切除手術中，快速準確地提供切除組織三維成像信息的MarginPAT保乳手術術中檢測儀，大獲認可。，同時成立了Vibroni X公司。

能不能把MarginPAT帶到？我們曾經考慮過這個問題，但是保乳手術在還不流行，因為國內還沒有乳腺癌的早篩，發現時一般都是晚期了。所以等於MarginPAT這個產品對於市場來說早了幾年。

Vibroni X公司更多的是技術產生的平台，不會滿足於做一個產品解決一個問題。後來我們帶著王璞和國內很多企業聊，今年馬上會落地一個合資公司，幫助國內企業攻克技術難題，推出國產高端內窺鏡品牌。我們相信這會改變國內窺鏡市場被日本兩家公司佔去90%多份額的格局，並且該合資公司預計可以做出解析度比日本奧林巴斯還要好，、成本更低，且價格比同類國外品牌也要低的產品。

資本和美國技術的結合是趨勢

智谷：這兩個案例有一個共同點，就是華人海外創業初有成就後會考慮把技術或產品帶到國內，當然這其中峰瑞等資本起到很好的引導引進作用。同時，今年CES上我們也更明顯感受到，許多國內創業者希望把企業市場放在國外，將產品轉化環節放在國內。您怎麼看這些現象？包括資本全球化存在的難度。

譚驗：這是目前大家都看到的現象，並且對於美國的華人創企創業企業，這種現象已經存在了不短的時間，是一個成熟的體系。主要有幾方面的考慮：

第一，如果你是高端研髮型企業，在美國很容易找到合適的人才；第二，生產放在國內是因為像深圳有很好的產業鏈和產業集群，可以更加高效和節約成本和高效；第三，國內企業願意走出過國門，也會因為自己的產品在國際/國外市場上有競爭力。

這基本是和企業發展客觀規律相關的決策。

資本的全球化擴張是很大的趨勢。其實資本的擴張和當年產品的擴張存在一樣的挑戰——怎麼能夠進入真正的主流市場，怎麼能夠投資美國最主流的公司，這也是峰瑞在思考的事情。

當年我們的產品出去，人家可能會把你看成是一個低端產品，不是高端品牌。資本也是一樣，同樣是錢，怎樣讓他們覺得的錢更有價值，而不是說僅僅通過粗暴的漲價才能拿到好的企業。況且對於最好的企業來說，錢不是最重要的，更重要的是資本背後的資源。

我們的思考是，和當地的基金相比，我們能夠提供怎樣的差異化服務，例如我們能幫企業制定策略，幫助企業進入市場等等。長遠來看資本和美國技術的結合會是未來一段時間的趨勢，這對我們來說是一個長期的利好。

的錢會越來越多地投資到國外的企業，峰瑞的基本路徑是：第一步主要看在美國的華人企業；第二步側重有華人參與或與市場有往來的企業；第三部步可能會願意參與一些純美國市場的企業。

在過去30年，製造業積累了大量的資金，現在需要用這些資金去找好的資產和技術，更大的目標是希望把這些技術拿回國內幫助自己的企業做產業升級。

數據或許能像房產一樣被資本市場接受，智慧醫療投資回報一直在發生

智谷：醫療數據領域投資，您最關注什麼？

譚驗：一是數據的來源是不是具有規模效應，二是在數據整合和數據挖掘上是不是有技術壁壘，三是在商業變現上是不是有清晰的模式。

智谷：怕不怕等太久？我指回報。

譚驗：早期VC投資本來就是要做一個更遠的布局，我們要看未來5到10年，早作布局才能夠更早的找到價值和意義，以更低的價格進入市場。

能夠沉下心來做智慧醫療投資，一方面是早期投資本來就有這樣的特點；第二我們需要不斷地了解市場的進展，去捕捉每個關鍵節點，並等待這件事情發生；第三，沿著生態鏈布局，會不斷得到正反饋，投一家時感覺比較孤立，當投了其他上下游項目，它們之間有良性互動的時候，會讓我們更有信心並充滿期待的地往下走。這也是為什麼我們要做生態鏈用戶群。

5到10年，這個市場會發生很大的變化，但公司本身的發展可能會不一樣。美國市場最近有好多基因測序公司上市了，上市以後開始投資或收購一些數據公司。這是一個趨勢。

產生數據的那些企業如果可能短期內沒有辦法直接把數據變現，但數據本身的價值是可以對企業進行估值的。在這種情況下，有可能在它實現商業變現之前，比如說被收購。甚至有一天，數據能像房產地產一般被資本市場所接受。其實在不同的時間點，都可能有資產的增值，也會有不同的退出渠道，並不用等到10年以後。

叫外賣的用戶習慣養成，利於促使移動醫療趕超美國

智谷：您最愛的兩家都是美國公司，目前中美智慧醫療發展存在怎樣的差異？

譚驗：相對來說，國外的醫療信息化程度會高很多，它已經經歷過長期的漸進式發展。當年它推進醫療信息化並不一定是認識到醫療數據的價值，而是說它有這個技術讓醫院提高管理效率和提高服務水平。現在國內大力推行醫療信息化，中央政府和各級政府出台政策支持，比如促進醫院把數據搬到雲平台上面去……醫療信息化是智慧醫療發展最重要的基礎，我們肯定需要經歷這樣一個階段，並且比國外要晚一步。

國外已經有比較完備的制度，比如在隱私保護方面，哪些信息能夠給哪些人看……相對來說，我們比較落後一點，需要重新做一遍。不過，我們國家的醫療信息化肯定是從大的醫院開始，大醫院病人集中程度和人流量更高，所以可以更快地積累更多的數據。我們需要很多政策的慢慢改變，一旦開始，就可能跟的互聯網發展速度一樣迅猛。

另外，像慢病管理，國內已經起步，並且相對來說，移動互聯網發展非常快，像滴滴打車、餓了么已經很好地培養了用戶習慣，且國內的移動互聯網人群基數非常大，對於新事物的接受程度很高。我相信國內的移動醫療也會快速發展，甚至會快過美國。並且我們也看到在這一趨勢的驅動下，互聯網、移動互聯網企業正在積極地成為智慧醫療發展的主力軍。

智谷：您提到三個關鍵角色，政府、醫院和互聯網企業，互聯網企業要成為主力軍會面臨什麼難題？

譚驗：要想實現醫療信息化，需要有分析能力的企業參與，若是醫院主動來做，成本會很高。這就面臨許多問題，政策上支持是一方面，還需要看醫院作為擁有大量數據的一端，以數據作為資產來說，它願意以什麼樣的程度向大家開放，或者說以什麼樣的身份參與進來。另外，一些能夠提供儲存、分析數據服務的企業，他們能夠怎麼參與進來，以及需要以什麼樣的標準來衡量准入資格。（文丨劉勝男 實習生丨趙蘇硯）

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