中國有多少家AI+寵物醫療的公司?
數量上，恐怕還不足一個省份裡醫院總數的三分之一。
讓寵物醫療擁抱人工智能，我們有多少個邁向這個領域的動力，就有多少個放棄的理由：論蛋糕大小，“它經濟”遠遠比不上“他經濟”和“她經濟”;在智能領域，寵物醫療的戰略性意義也遠不及人類的醫療、安防、教育等行業。
在融資上，你基本看不到頂級資本對智能寵物醫療領域的青睞。所以，當你發現寵物醫生使用的醫療器械還停留在很多年前時，也就不足為奇了。
然而，隨著互聯網寵物醫院業態的湧現，有關於寵物醫療的創業方向越來越多，AI+寵物醫療也開始成為一門好生意了。
拷貝人類的智能醫療模式可行嗎?
面對寵物醫療市場這塊變得誘人的蛋糕，我們要思考的問題是，AI應該如何為其增值?
而同樣是智能醫療，寵物行業是否可以完全拷貝人類的模式，在預防、診斷和監管方面作出成績呢?就智能相對論分析師顏璇看來，這恐怕很難，原因在於以下三個方面。
大數據診斷行不通
在人醫臨床上，利用大數據來做病例模型，篩選治療方案是很常見的，但在寵物臨床上的普及率卻非常低，這是因為寵物傳染病、皮膚病的防治，以及免疫驅蟲服務的服務流程較為標準化，從業人員往往能夠憑藉經驗直接給出診斷結果。
除了北上廣深等一線城市裡接診數量大的寵物醫院，業內對成像系統做模擬病例都不太看好，一是因為成本太高，二是因為一般需要使用病例模擬的患寵病情發展會很快，可能根本來不及採取治療手段。
所以，在寵物醫療領域裡，人工智能、大數據在寵物診斷這方面可能真的派不上大用場。
當然，大數據仍然有其他的用處。比如在藥物研發中使用基因數據、臨床實驗數據的共享、電子病歷系統 (EMRs)的廣泛使用等。此外，還可以建立醫療信息資源庫，為寵物提供個性化健康管理，包括智能導診、健康記錄和疫苗接種預警等;面向醫生，醫療信息資源庫也可以為醫生提供個性化臨床決策支持。
智能感知還不夠
近年來，比較常見的寵物智能醫療產品就是可穿戴設備，包括智能項圈等，一般具有監測寵物的心率和呼吸速率的功能。在日常生活中，系統會將寵物的呼吸、心率數據發到雲端進行分析，一旦數據異常，主人手機上的客戶端就會建議主人帶寵物上醫院。
寵物智能穿戴雖然能夠滿足“鏟屎官”們對寵物的關愛需求，但和人類穿戴產品一樣，存在著產品同質化嚴重、產品功能與智能手機高度重合的問題。
此外，寵物與人不同，人類雖然長相各有不同，但起碼是同一個物種。但是在寵物裡，除了我們常見的狗、貓，還包括一些鳥類等其他動物，不同動物體型不同，運動形式也比較多樣，同時，寵物還會有與心理狀態相關的高級行為。
顯然，依靠人工智能來感知動物的體態和運動形式還不足以全面地瞭解寵物的生理狀態。參考人類“望聞問切”的就診模式，我們還需要“詢問”動物，得到動物自身的“回答”，才能夠更準確地知曉寵物的“感受”。
寵物雖然不會說人話，但它們都有自己的叫聲，這也是寵物醫療行業裡智能問診的突破點。日本有科學家發現，動物叫聲能夠包含疼痛、發情、飢渴等情緒，甚至會表達出個體身份等豐富的信息，也能反映出其身體、生理狀況。
《亞澳動物科學》雜誌就發佈過一種數據挖掘算法，能夠從奶牛叫聲中提取信息，並進行早期異常檢測。實驗結果表明，該方法準確性大於94%，且系統成本低，可實現無接觸、實時檢測。
所以，通過人工智能去分析某種動物的叫聲信號，建立具有個體顯著性差異的多個聲學特徵，就能將聲學特徵作為寵物醫療的"指示器"。
我們一定聽過各種連鎖寵物醫院，目前，國內知名的就有瑞鵬和瑞派兩大龍頭，在線下都有著100餘家門店，領跑於國內寵物醫療行業。但你聽過人類的醫院有連鎖的嗎?寵物醫院在本質上還是一個“商店”。
這家“商店”面向的客戶主要為單個養寵人群，收入來源較為分散，因此，它必須具有很強的營銷能力才能養成用戶習慣。寵物醫院要想打造核心競爭力，更需要具備良好的線上導流能力和線下門店擴張能力。
誠然，治療效果和醫療設備也在寵物醫院的競爭格局之列，但營銷、人才輸送、門店複製和服務標準化才是寵物醫院形成連鎖的核心要素。
如果要搭建一個智能連鎖平臺，就代表寵物醫院需要連接一個產業鏈，這個鏈條包括專家、設備、耗材、地方寵物診所、代理商等。在這個模式中，角色眾多，不穩定因素也太多，成本更是不言而喻。
而到了最後，這些成本由誰承擔?羊毛出在羊身上，寵物主人無疑要為這些智能醫療設備買單，令人遺憾的是，寵物可沒有醫保。
如果寵物醫院有能力自己研發、購買智能設備自然是更划算的;如果寵物醫院沒有更多的資本，那這類設備又是否真的能提升寵物醫院的客流量呢?
智能寵物醫療未來可能的變量，還是取決於政策因素。比如制定行業規範，包括寵物醫院設備標準、寵物管理辦法、寵物醫療保險等。
規模化過程中，AI要做寵物醫生的防禦衣
在技術落地的過程中，我們還要知道，寵物智能醫療並不是一個簡單的技術升級，還是一個市場，在現實世界裡會面臨著許多複雜多變的情況。而如何讓這個技術惠及到寵物醫生、寵物和主人三方是比技術突破更讓人疲憊的問題。
“寵物醫生被寵物咬了，主人是不負責的。”一位寵物醫生告訴我們，這幾乎是業內默認的一個“規矩”。在發生醫生被寵物傷害的事件後，態度比較好的客戶會向醫生道歉，但不會給予賠償，而一些比較刁蠻的客戶，反而會覺得這是因為寵物醫生不夠專業，甚至覺得是他們活該。
在寵物醫院裡，醫生的權益很難得到保護，而面對這樣的情況，醫生們也掌握了一套“生存法則”——“把本身不嚴重的病說得嚴重點，不能讓主人覺得這個病很容易治。”
受訪的寵物醫生告訴我們，因為寵物疾病和診治過程發生意外的概率較高，而為了減少醫患糾紛，醫生們往往更傾向於隱瞞部分信息。這也是為什麼會有人覺得寵物醫療信息不透明的原因之一。
所以，在寵物行業，智能醫療產品的設計和使用體驗不僅要滿足寵物主人和寵物的使用需求，還需要解決寵物醫生的難題。
這裡我們或許可以參考人類醫療的做法。去年，IBM與Atrius Health 達成一項協議，將開發一個基於雲的服務來改善醫患體驗，通過大數據描述不同人在不同治療選擇下的健康結果，進而支持醫生與患者共同決策。
儘管“共同決策”的好處很多，但許多人醫表明很難將共同決策技術整合到他們與患者的直接互動中。患者在醫療過程中“做自己的主”反而會增加不依從性的醫療風險。
如果將場景換成寵物醫院呢?效果可能會是喜聞樂見的。
一般來說，寵物行業存在著一個共性——使用者、購買決策者是分離的。與人類醫療相比，這種共性的好處就是決策者對寵物醫生的粘性和忠誠度會比較高，不依從性的醫療風險也會相應降低。
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