拉巴特——人工智能常被誉为医疗领域的革命性力量，承诺实现更快诊断和更智能、个性化的医疗服务。然而，穆罕默德六世聚光城理工学院(UM6P)非洲工商管理学院新晋博士艾哈迈德·扎拉兰的研究表明，将这一愿景转化为实际影响远比宣传所暗示的更为复杂。
扎拉兰博士持续通过研究AI驱动医疗创新的动态机制，为该校研究生态作贡献。在近期一项研究中，他访谈了55家AI医疗初创企业的创始人，系统梳理了这个快速发展的领域所面临的实践与伦理障碍。
当扎拉兰着手研究人工智能与医疗交叉领域的初创企业时，他预料到会遇到难题。但未料到的是，访谈中反复出现的明确答案竟是：数据。他在接受《摩洛哥世界新闻》采访时表示，通过对55位创始人的深度对话，其扎根理论研究揭示了AI医疗企业为何陷入"双重困境"——既要应对受监管医疗体系的固有特性，又要适应快速迭代的AI技术，并旨在为创始人、投资者和政策制定者提供切实可行的行动建议。
扎拉兰的论文勾勒出学者熟悉的理论图景，但在实践中呈现新挑战。医疗行业以创新采纳缓慢著称。知名转化医学研究显示，从发现到常规临床实践的平均滞后时间长达17年，而AI在此基础上额外增加了技术、伦理和数据治理障碍。基于此问题，扎拉兰设计了严谨的质性研究：访谈美国55家AI医疗初创企业的创始人（含CEO、首席医疗官、CTO和董事长），运用扎根理论分析为何某些团队能生存发展而其他团队陷入停滞。
其成果是关于战略设计、团队构建、融资实践和监管应对的可读性强且具操作性的综合方案，对加速发展AI生态但仍在数字化和数据基础设施方面面临挑战的摩洛哥具有即时参考价值。
"双重复杂性"：为何AI+医疗比两部分相加更困难
扎拉兰将问题定义为双重复杂系统。在医疗层面，初创企业必须整合分散的临床工作流程、电子病历、支付系统和监管程序，常需跨越医院、诊所、实验室及国家指导体系。在AI层面，它们需构建大规模高质量标注数据集、开发稳健模型、管理算法偏见并满足可解释性与安全性要求。
当两者叠加时，"新创企业劣势"效应被放大——该理论指出新企业因缺乏认知度和验证而难以获得合法性与资源。"作为小型企业，你很难获得信任...资金...因为规模太小"，扎拉兰向MWN坦言。访谈显示这种劣势如何实际显现：银行等传统贷款方回避投资高风险早期设备，医院对可能影响患者安全的工具持谨慎态度，监管机构则合理要求证据、审计和临床验证，而创始人却在争分夺秒开发产品和创造营收。
团队协作胜过单打独斗
扎拉兰最明确的发现关乎人才构成。他指出在受监管的高风险领域，多元化的创始团队具有竞争优势。融合临床权威性（医生、首席医疗官）、技术能力（工程师、数据科学家）及管理商业化经验的创始人，更能有效对接医院网络、推进临床验证并向投资者与监管机构阐释技术。"带上一位医生"，扎拉兰直白地总结这一贯穿访谈的核心经验。他认为医学背景创始人或深度参与的临床顾问能提供合法性、以患者为中心的设计视角及医院合作的实际通道，这种技能组合助力初创企业从原型跨越到经验证的临床工作流。
数据作为战略资产及"AI粉饰"的危害
扎拉兰的访谈反复聚焦于核心战略要素：数据。拥有专有高质量患者数据是投资者最看重的资产，模型训练验证后即形成可防御的竞争壁垒。他明确指出："能宣称拥有独家精标数据集的创始人，在融资和证明临床价值方面更具优势。"
同时，他警示"AI粉饰"(AIW)现象——企业声称采用AI驱动技术或自诩AI初创公司，实则仅依赖基础算法，缺乏真正人工智能解决方案所需的先进能力与实际应用。特许金融分析师协会定义AI粉饰为"在金融产品或服务中虚假或过度夸大AI应用的行为"。英国医疗健康咨询公司Nelson Advisors指出，许多健康科技产品仅使用基础自动化或规则系统却被包装为完整AI方案。该公司强调："企业可能夸大AI能力以吸引融资，即使其技术更依赖传统软件"，并解释初创企业深知贴上AI标签能获取资金、合作与媒体关注，而投资者有时也急于支持"AI驱动"方案却未深究技术真实性。
扎拉兰的创始人访谈印证了这一担忧，但角度不同。他指出真正危险不仅是误导投资者，更是构建无法满足医疗实际需求的解决方案。"首先要找到真实问题，"他强调，"若问题能用更简单非AI方案解决，添加机器学习就沦为营销而非实际影响。"
监管策略、联盟与行业专项支持
研究揭示了获取早期合法性的实用路径：与医院大学建立临床试验联盟、加入熟悉医疗节奏的行业专项孵化器、选择合适的监管路径。访谈表明，与医疗机构的早期合作（包括医院研究衍生项目）是获得验证性产品的最可靠途径之一。
实践印证了这一模式。今年，摩洛哥健康科技初创企业DeepEcho（深度回声）获得美国FDA 510(k)认证，其AI胎儿超声分析平台成功结合临床专业性、大型精标数据集与监管规划。DeepEcho的认证表明，当关键要素齐备时，根植非洲的医疗科技团队可进军全球市场。
对摩洛哥的意义
摩洛哥国家数字化转型与AI战略正在加速。UM6P本身已将AI列为核心战略，并设立区域能力建设与伦理AI解决方案的中心及活动。为将此 momentum 转化为实质医疗成果，扎拉兰研究提出三大近期优先事项：首先，医院需加速建设安全互操作的电子病历系统及明确的研究数据获取规则，使初创企业能基于本地数据开发模型而非依赖可能不适配的外国数据集；其次，医学课程与住院医师培训应纳入应用AI与创业教育；医院必须创建转化通道（数据获取权限、受保护研究环境、衍生企业计划），支持创新者在境内测试验证。
摩洛哥亟需更多医疗专项孵化器、明确数据共享与设备路径的监管指南，以及通过可信医院网络推动临床试验的公私合作项目。随着UM6P AI倡议与风险投资部门扩大研究到市场的转化路径，或将成为该生态系统的重要组成部分。扎拉兰的研究成功将全球关于AI监管、转化滞后及初创企业合法性的讨论，转化为对创始人与政策制定者具有操作价值的洞见。
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