通常醫(yī)生需要30分鐘解讀的片子，AI能在幾秒之內(nèi)識(shí)別，準(zhǔn)確率可達(dá)95%以上。
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記者 | 唐亞華
編輯 | 趙力
影像是輔助醫(yī)生診斷的工具，有數(shù)據(jù)顯示，70%的臨床診斷需要借助專業(yè)的醫(yī)學(xué)影像。
“全國(guó)影像科有10萬(wàn)多名讀圖說(shuō)話的人，人數(shù)不多，收入不高，知識(shí)門檻高，平均需要八到十幾年的培養(yǎng)周期，而所看的影像包括X光、超聲、CT、核磁、PET-CT、PET-MRI等，這一行業(yè)體量大門檻又高”，匯醫(yī)慧影創(chuàng)始人兼CEO柴象飛說(shuō)。
影像醫(yī)生在人手緊張，同時(shí)又要面對(duì)大量復(fù)雜的影像情況下，難免漏診誤診。據(jù)樂晴智庫(kù)數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)每年的影像誤診人數(shù)約為5700萬(wàn)。此外，患者拍片常需排隊(duì)預(yù)約。
而AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用，影像科是被認(rèn)為最直接和方便的。專注于人工智能的第三方影像平臺(tái)匯醫(yī)慧影就利用醫(yī)學(xué)影像 AI來(lái)破冰行業(yè)難點(diǎn)。
匯醫(yī)慧影收集了數(shù)百萬(wàn)級(jí)別的醫(yī)學(xué)影像，通過建立人體器官模型及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了病灶的高識(shí)別度。通常醫(yī)生需要30分鐘解讀的片子，AI能在幾秒之內(nèi)識(shí)別，準(zhǔn)確率可達(dá)95%以上。
AI賦能醫(yī)療影像
在斯坦福大學(xué)做了很多年博士后的柴象飛，在從事了多年醫(yī)學(xué)影像人工智能、圖像處理及數(shù)據(jù)分析工作之后，他察覺到，“在醫(yī)療領(lǐng)域，2012年用的設(shè)備跟2002年的區(qū)別不大，設(shè)備像手機(jī)一樣門檻越來(lái)越低，未來(lái)，服務(wù)、系統(tǒng)、智能化的東西更重要”。
在這種情況下，柴象飛認(rèn)為，下一個(gè)潛力股一定是大數(shù)據(jù)，“我一直想拿計(jì)算機(jī)代替人來(lái)做閱片工作”。
原因在于醫(yī)療行業(yè)最大的痛點(diǎn)是精準(zhǔn)醫(yī)療。
一直以來(lái)，阻礙精準(zhǔn)醫(yī)療的因素有兩方面：一方面，醫(yī)療影像閱片本應(yīng)越細(xì)化越好，但由于影像醫(yī)生培養(yǎng)周期長(zhǎng)且滯后，專業(yè)人才大大不足，閱片工作不能100%做到精細(xì)化、精準(zhǔn)化。公開數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)臨床總誤診率為27.8%。
另一方面，影像技術(shù)的不斷發(fā)展對(duì)影像醫(yī)生提出了新的挑戰(zhàn)。在過去，醫(yī)院只檢驗(yàn)血常規(guī)值，X平片，比較容易解讀，后來(lái)出現(xiàn)了超聲、CT、核磁，核磁里面又有幾十萬(wàn)個(gè)序列，序列里面有造影劑、增強(qiáng)，隨著影像技術(shù)的發(fā)展又有多幅影像，很多東西無(wú)法用肉眼處理。
一個(gè)長(zhǎng)期存在于醫(yī)療行業(yè)的問題是，臨床醫(yī)生往往看不懂影像，所以才有了專門的影像醫(yī)生，而影像醫(yī)生接觸臨床機(jī)會(huì)少，又不足夠了解臨床的需求，兩者銜接不夠。
醫(yī)療影像AI的價(jià)值就在于，實(shí)現(xiàn)臨床醫(yī)生與影像醫(yī)生的高效合作：人工智能可以把影像診斷結(jié)果量化、標(biāo)準(zhǔn)化，提高醫(yī)生的效率，降低誤診、漏診率，并為臨床提供指導(dǎo)。
據(jù)柴象飛介紹，匯醫(yī)慧影AI檢測(cè)肺結(jié)節(jié)能夠讓醫(yī)生的閱片時(shí)間節(jié)約50%以上，準(zhǔn)確率達(dá)95%以上；在醫(yī)生診斷過的一千例胸片中，人工智能平均能夠挑選出80例可疑病例，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)5—6例漏診；在骨折檢測(cè)中平均每100例也能找到1—2例漏診病例。
這項(xiàng)成績(jī)的取得，背后是一個(gè)技術(shù)與市場(chǎng)能力都出眾的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)。
創(chuàng)始人柴象飛是斯坦福大學(xué)博士后，主要負(fù)責(zé)挖掘AI和大數(shù)據(jù)技術(shù)與醫(yī)療場(chǎng)景的深度融合及產(chǎn)品定義；聯(lián)合創(chuàng)始人郭娜，是清華大學(xué)碩士，也是柴象飛的老同學(xué)，從事國(guó)際TMT行業(yè)多年，曾任中國(guó)電信銷售總監(jiān)，有很好的商業(yè)洞察力和落地執(zhí)行能力；斯坦福大學(xué)終身教授邢磊于2017年初加入團(tuán)隊(duì)成為首席科學(xué)家。
匯醫(yī)慧影分別于2015年、2016年、2017年獲得水木易德的500萬(wàn)元天使輪、藍(lán)馳創(chuàng)投的數(shù)千萬(wàn)A輪、達(dá)泰資本億元以上B輪融資，并與2018年1月初得到了鼎輝投資的新一輪融資，位列醫(yī)學(xué)影像AI行業(yè)融資榜首。
匯醫(yī)慧影創(chuàng)始人兼CEO柴象飛
用技術(shù)、產(chǎn)品、商務(wù)優(yōu)勢(shì)形成壁壘
匯醫(yī)慧影的產(chǎn)品主要包括：人工智能影像云平臺(tái)、深度學(xué)習(xí)科研平臺(tái)、患者管理系統(tǒng)。影像云平臺(tái)推出臨床應(yīng)用層面的計(jì)算機(jī)智能診斷。
這一系統(tǒng)對(duì)于一些特殊病灶的病種來(lái)說(shuō)，意義重大。如肺結(jié)節(jié)的病灶點(diǎn)很小，肺層厚大，容易漏檢或者檢索特別耗時(shí)，AI能把可疑病灶標(biāo)出來(lái)，對(duì)于肺癌的良惡性提供量化報(bào)告，大大降低了漏診率。
深度學(xué)習(xí)科研平臺(tái)則幫助醫(yī)院建立基于影像大數(shù)據(jù)的人工智能科研系統(tǒng)，利用系統(tǒng)進(jìn)行歸類、整理、挖掘、清洗、分析，這一系統(tǒng)也支撐醫(yī)院科研論文的產(chǎn)生、科研模型的建立。
患者管理系統(tǒng)則對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、解讀，以微信公眾號(hào)為服務(wù)終端，提供給C端患者。
目前，行業(yè)內(nèi)從事醫(yī)療影像AI的公司從騰訊覓影到阿里云的ET醫(yī)療大腦，加上科大訊飛、推想科技等公司，總計(jì)超40家，大有前后夾擊之勢(shì)。
柴象飛對(duì)此并不擔(dān)心，在柴象飛看來(lái)，“盡管技術(shù)和政策紅利加持，但是醫(yī)療影像AI領(lǐng)域的技術(shù)壁壘、產(chǎn)品壁壘、商業(yè)壁壘都很高，醫(yī)學(xué)影像人工智能公司已經(jīng)進(jìn)入分水嶺，往后走，很多公司會(huì)死在黎明前的晚上”。
首先是技術(shù)壁壘，柴象飛認(rèn)為這是一個(gè)高度凝聚跨學(xué)科技能的領(lǐng)域，需要既懂AI又懂醫(yī)療再懂影像學(xué)知識(shí)，而這樣的人才非常少，“很多公司拿出股份找CTO，我們也拿了很大的精力引進(jìn)斯坦福大學(xué)的人才，目前美國(guó)擁有相對(duì)較多的復(fù)合交叉型人才”。
第二是產(chǎn)品壁壘。公司做出的東西要至少具備易用性和好感性，這是評(píng)價(jià)醫(yī)療產(chǎn)品的金標(biāo)準(zhǔn)；在產(chǎn)品監(jiān)管方面，國(guó)家需要FDA認(rèn)證，產(chǎn)品才能進(jìn)入銷售環(huán)境。
三是商業(yè)壁壘。項(xiàng)目成敗與否的決定性因素除了技術(shù)就是商業(yè)化落地能力。醫(yī)院的銷售是一個(gè)傳統(tǒng)的2B銷售模式，渠道能力也是關(guān)鍵?！罢嬲堰@三個(gè)壁壘打通存活下來(lái)的，四十家最終可能只剩一兩家”。
柴象飛認(rèn)為在專業(yè)性強(qiáng)、高壁壘的醫(yī)療行業(yè)，巨頭的入局可能只是教育了市場(chǎng)，他們的耐心可能等不到節(jié)奏較慢的醫(yī)療行業(yè)盈利。但他也表示，“有人入局是好事，大家一起推進(jìn)行業(yè)才能發(fā)展，目前行業(yè)還處于中早期，遠(yuǎn)沒有到短兵相接的時(shí)候”。
保持持續(xù)高速增長(zhǎng)，需要一個(gè)高執(zhí)行力的團(tuán)隊(duì)。匯醫(yī)慧影深刻認(rèn)識(shí)到了這一點(diǎn)，做了多方面的布局：斯坦福大學(xué)位居硅谷中心，為全球培養(yǎng)了大量高級(jí)AI人才，匯醫(yī)慧影會(huì)持續(xù)引進(jìn)斯坦福大學(xué)的博士和博士后；和國(guó)內(nèi)醫(yī)院合作，與大連醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院建立了聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，跟301醫(yī)院聯(lián)合開發(fā)臨床項(xiàng)目；與高校合作，如和清華海峽研究院成立人工智能聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，多種渠道網(wǎng)羅、培養(yǎng)、鞏固人才。
以上四圖分別為胸部X線、肺部CT、乳腺鉬靶、骨折X線智能診斷
融合醫(yī)療 AI，打造服務(wù)閉環(huán)
匯醫(yī)慧影的收入來(lái)自于醫(yī)院付費(fèi)，既有一次性付費(fèi)的，也有根據(jù)使用量付費(fèi)的。
據(jù)柴象飛介紹，匯醫(yī)慧影已經(jīng)實(shí)現(xiàn)盈利，覆蓋肺結(jié)節(jié)、乳腺、骨折等23種病種，還在以每三個(gè)月速度推出一種新病種。目前已經(jīng)落地700多家醫(yī)院。對(duì)于盈利，他認(rèn)為“在醫(yī)療行業(yè)，首先要建立壁壘，未來(lái)，盈利將會(huì)水到渠成?！?/p>
據(jù)《醫(yī)療影像的市場(chǎng)圖譜和行業(yè)發(fā)展分析》，到 2020年，我國(guó)醫(yī)學(xué)影像市場(chǎng)規(guī)模將達(dá) 6000 億至 8000 億左右。潛力雖大，但是在柴象飛看來(lái)，目前行業(yè)最大的問題是互聯(lián)網(wǎng)、AI、醫(yī)療、商業(yè)融合的不夠，各是各的思路。
他以肺結(jié)節(jié)檢測(cè)舉例，“通常純粹做AI的人會(huì)通過大量數(shù)據(jù)來(lái)提升準(zhǔn)確性，但是其實(shí)懂醫(yī)療的人會(huì)知道，傳統(tǒng)的圖形處理通過具體的模型減少檢測(cè)的區(qū)域，再加很多經(jīng)驗(yàn)的東西，來(lái)細(xì)化模型，從而做到即使小范圍的數(shù)據(jù)也能提高準(zhǔn)確性，這兩撥人思路和方法都不一樣”。
此外，對(duì)于產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，醫(yī)生在肺結(jié)節(jié)檢測(cè)中需要的不僅僅是準(zhǔn)確度，而是需要把毛玻璃結(jié)節(jié)找出來(lái)，不能漏掉結(jié)節(jié)，還需要告訴他結(jié)節(jié)良惡性以及結(jié)節(jié)大小，更重要的是看結(jié)節(jié)有沒有變化，柴象飛認(rèn)為最難的是把這幾項(xiàng)結(jié)合起來(lái)，還要考慮做成什么樣的產(chǎn)品醫(yī)院愿意買單。
匯醫(yī)慧影為了充分融合影像 AI，吸納醫(yī)工結(jié)合背景的技術(shù)員30多位，并且和斯坦福大學(xué)合作，推出優(yōu)才計(jì)劃，輸送國(guó)內(nèi)優(yōu)秀的影像學(xué)人才去學(xué)習(xí)工科，培養(yǎng)跨學(xué)科人才。
新一輪投資方鼎暉投資合伙人黃炎表示：“投資匯醫(yī)慧影，看中的是創(chuàng)始人柴象飛博士和郭娜非?；パa(bǔ)的技術(shù)前瞻能力和商業(yè)落地能力，也看好首席科學(xué)家邢磊教授在斯坦福大學(xué)幾十年積累的醫(yī)療影像方面的前沿性研究成果和人才資源?！?/p>
“現(xiàn)在平均每周都有三四家醫(yī)院主動(dòng)找我們談合作”，而在兩年前，柴象飛還需要到處去找廠商與醫(yī)院。
對(duì)于未來(lái)的發(fā)展規(guī)劃，柴象飛表示，要把影像AI做成全流程標(biāo)準(zhǔn)化的系統(tǒng)，形成篩查、診斷、治療的服務(wù)閉環(huán)。同時(shí)拓展海外市場(chǎng)，分別在東南亞、美國(guó)、俄羅斯等地區(qū)推廣匯醫(yī)慧影AI系統(tǒng)。
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