老年|远毅资本唐轶男：DRG支付推行后，AI病案质控将成为「黄金赛道」( 八 ) |中年|中薪|

另外，投资人如何判断某个项目的技术成熟度？
我的经验是从研发的流程入手，看团队是否在用正确的方法研发、每一步研发要用的时间是否符合科学规律。对于医疗产品来说，对于品质的追求永远要优先于速度。用科学的方法正确的方法做事，是基础中的基础。如果方法错了，基本上可以一票否决。
对于已经上市的产品又如何判断产品的成熟度呢？这就要找对验证产品性能的金标准。
医疗AI行业有个乱象，大家都喜欢玩概念，什么都打上AI的标签。
60分的AI和95分的AI是一回事吗？可能中间差了好几个太平洋。但是验证系统性能的基本标准又是什么呢？不同的产品可能不太一样，需要NMPA证的产品还好，至少有一个底线就是拿证。但是，今天分享的AI病案质控、CDSS这一类不需要拿证的产品，找到金标准就显得特别重要。

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对于病案质控，临床采纳率可以作为一个金标准，系统给医生指出错误，医生改就表示采纳意见，没改或者申诉就是不认可算法结果，这应该是一个终极检验的标准。
远毅资本投资的国内首家专注于病案质控的企业——颐圣智能，公司的系统目前临床应用得很好，已经达到了98%的临床采纳率，给这条赛道起了一个好头，也给未来的进入者定了一个比较高的门槛。

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根据市场测算，我们认为AI质控是一个典型的、被暂时低估的医疗AI赛道。在国外，这是一个60亿美金规模的成熟市场。
随着DRG支付的逐步推开， AI病案质控赛道即将进入一个发展的快速期。
AI病案质控的特点非常明确：
第一，可以帮助医院开源增收，医院的付费意愿明确。随着DRG试点支付的落地，我们对产品的议价空间十分乐观。在美国病案基础质量已经非常出色的情况下，类似的系统还可以找回5%的营收损失。在中国数据质量基础更加薄弱的情况下，我们认为，这个数字会相当的惊人。
第二，产品在临床应用中可以持续得到医生的反馈，帮助迭代算法。同时，由于不需要注册，没有NMPA的束缚，产品用的越多性能就会越好，形成强者恒强的网络效应。
我们判断，未来赛道的集中度会比较高，头部企业具有极大的投资价值。

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医疗数据的应用潜力和商业价值是巨大的，但底层的数据质量问题，就像一座大山阻挡了行业未来发展的道路。 DRG改革或许会给行业带来一些变化，让医院有主动提升数据质量的意愿，而NLP技术又带来了相当成熟的数据质量提升方案，在数据产生的过程中就保证了数据的质量。