分享投资黄反之谈医疗健康大数据的投资逻辑

投资人简介：黄反之，分享投资合伙人。1989年获江苏大学会计学学士学位、2004年获中欧国际工商学院MBA学位，拥有丰富的企业管理经验，曾在机械电子部从事行业管理、担任过大型国企财务处长、飞利浦消费通信公司财务负责人、沃尔玛中国公司财务总监、上市公司董事副总经理兼财务总监。2008年开始从事专业创投，对医疗健康、互联网及新能源、新材料、消费等领域经验丰富，在企业发展战略及财务管理方面功力扎实。

近日，黄反之在参加在第六届Bio4P精准医疗创新论坛暨2016中国医健创新创业大会时发表了题为“医疗健康大数据的投资逻辑”的演讲。

黄反之认为，过去十几年是循证医疗的时代，未来是进入到精准医疗的时代。未来精准医疗有几个特征：第一，可预测性。我们知道很多基因的突变和很多疾病是直接关联的，所以通过对你基因的测序，可以知道你这个人这一生中可能会得什么病，得病的概率是什么。第二，可预防的。正因为你可以预先知道得什么病，所以可以采取一些提前的措施，包括我们现在说的靶向治疗、基因编辑，可是都可以起到有效防治的作用。第三，个性化。精整医疗时代和循证医疗最大的区别，过去是笼统地做出诊断和治疗，但是实际上即使不同的人在同一个部位发病，表征是一样的，但是未必致病因子是一样的，所以说它在未来是不一样的，所以未来的治疗也是个性化的。第四，可参与。正因为我可以预防我得什么病，我可以采取什么样的手段，所以某种程度上你一定不会像过去一样什么事情都听医生的，自己只是做一个局外人。

大数据和未来医疗是什么关系?在黄反之看来，各种生物组学的发展催生了精准医疗。正是因为这些的发展，使人类对生命的认知更加细致、精准，可以把各种致病的因子更加找到对应的原因。另外，大数据的处理讲成为精准医疗发展的瓶颈。

他分析称，医疗大数据和精准医疗，各种组学的发展推动了精准医疗时代的到来，但是精准医疗到底能走多远，到底能够大家什么样的效果，实际上是取决于我们对大数据的处理，对大数据的把握。今天上午郭教授提到，他昨天和我吃饭的时候说，他认为生物科技其实就是搞大数据，如何让海量数据变成可视化的工具，为医生、患者、医疗机构、医疗研发、公共卫生部门提供直接的帮助，这是未来生物医疗的机会。

大数据的特性有4V：第一，大量性。第二是多样性。第三是快速性。第四是价值性。只有把前面的3V处理好了才有第四个V，除了上面的4个通用特征还有下面的特征，我就不一一说了。总之，处理生物大数据和医疗大数据，比处理一般的商业大数据和其他行业的大数据更具有挑战和难度。

我们说说人身上的医疗数据，人身上有10的14次方的细胞，每个细胞携带的基因数是6乘以10的9次方。15年前为了破译这个，美国政府牵头30亿美元，6个国家参与，人类花了30亿美元做了一个人的基因组，花了13年的时间。5年前，做一个人类基因组，只需要几百万。今天做到几千人民币，数据产生的成本大幅度降低，测序成本呈现超摩尔效应，就是说比半导体的成本下降速度更快，这样使得产生数据、使得每个人获得数据的机会大大增加，但是它带来了另外一个问题，就是处理数据的成本越来越高，不是说单位成本越来越高，是它总的成本会越来越大，因为数据的量越来越大，大到什么程度?我们处理一个TB，要花1-5万元，如果说这些数据都要处理，那是多大的代价。

关于医疗大数据，前面讲了一些它的特征，那么我们对医疗大数据怎么判断，什么算是医疗大数据，并不是说所有的数据，医院里产生的，患者产生的都是大数据，只有符合这些特征是大数据。第一，起码是区域性的数据。第二，不是各个节点的数据，而是连续的数据。第三，自动生成的才叫大数据，如果还靠手工录取，在未来一定不是大数据。另外，大数据处理不是过去说的统计的概念，也不是说传统软件企业可以做的，大数据的处理是需要计算机、生物科技、医学、人工智能等各个方面符合的团队才可以去做好。

医疗大数据，我们有很多的应用场景，这里有对患者的、对医生的、对研发机构的、对公用机构的。在美国一个医疗中心，帮助医生对肿瘤的患者进行更好的诊疗，它是什么原理?这是大数据的学习系统，它把很多肿瘤患者的信息放在这个系统里，同时把很多新的药物，刚上市的药物，还有一些新的治疗手段也在这个系统里，这样就可以帮助医生对患者采取更加有效、更加及时的精准治疗。

我们说医疗大数据的投资，投医疗的机构也很看好，但具体要投在哪些应用场景，我们觉得这些是比较值得的。一是早期的筛查和诊断。二是大病的预警。大病的预警时效性更强，好如说心梗之类的，我们也看到有的人试图做这个，说可以提前24小时预警会有心梗等，如果它真的做到，这是多大的意义。三是机器学习、人工阅片。我们知道医生的培养周期过长，医生不足，使得这些开展不够。胶囊胃镜不能普及，我觉得就是因为这些原因，医生不可能每一幅都看，但是当有一天人工阅片的问题解决了，这个的机会就来了。还有就是自我诊疗，保险控费、精整设计。另外，疗效评价。美国通过患者自己在网上的评价，使得美国FDA取消了一个治疗心脏病的大药，就是因为患者反应的副作用太多，疗效达不到预期，所以FDA把这个药停了，所以这个东西未来也是很有价值的。当然，还有电子病例、医疗研发、公共卫生等，如果说我们有了这些疫情的大数据，如果再出现SARS的情况，就可以有足够时间预防这些疫情的发生。

最后，这是我的一些简单思考，并不一定成熟。对大数据的处理和应用，一定是要建立在开放、分享、精准、高效和民主的基础上，通过在这个前提下对大数据的处理和应用，它要达到的目的就是我们说的4P，所以未来我们作为投资未来的机构，我们的投资逻辑始终要围绕着创新未来以及前沿这样的东西。大家觉得这个逻辑还成立吗?这样的话，我们就可以知道倒过去在什么样的场景下、条件下，找到一些有价值的大数据公司去投资，未来我们要解决什么样的问题。