【醫(yī)學(xué)圖像的人工智能商業(yè)化道路仍有很長(zhǎng)一段距離】基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法，在2012年以來(lái)逐漸成為醫(yī)學(xué)變革的新動(dòng)能?；贑T、MRI、X光、超聲、熱紅外、細(xì)胞涂片、心電圖等醫(yī)學(xué)圖像的智能輔助診療系統(tǒng)，在臨床使用中已經(jīng)被證明了有效性。

前不久，筆者在與道彤投資合伙人鄒國(guó)文的一次閑聊中，鄒先生透露，國(guó)內(nèi)致力于開(kāi)發(fā)智能輔助診療系統(tǒng)的企業(yè)，數(shù)量超過(guò)100家。如此之多的創(chuàng)業(yè)者或企業(yè)家脫身于此，一方面證明了其對(duì)醫(yī)學(xué)進(jìn)步的貢獻(xiàn)之大，另一方面也預(yù)示著其潛在的、巨大的商業(yè)價(jià)值空間。

投資風(fēng)口背后的虛虛實(shí)實(shí)，2018年市場(chǎng)基本清晰了。有些拿不到融資、資金鏈斷裂死掉了，有些“掛羊頭、賣(mài)狗肉”的已經(jīng)原形畢露，有些深耕醫(yī)療多年、順勢(shì)做AI創(chuàng)新的仍舊在努力著，有些憑借技術(shù)、資金與醫(yī)療資源實(shí)力領(lǐng)跑的，依舊在領(lǐng)跑。大體市場(chǎng)格局今年基本穩(wěn)定，每個(gè)細(xì)分領(lǐng)域都只留下了那么幾家在血拼。

如果2017年大家還在拼算法和圖像識(shí)別的準(zhǔn)確度，2018年拼的就是拿認(rèn)證、商業(yè)化。產(chǎn)品怎么賣(mài)錢(qián)，將成為今年的企業(yè)重點(diǎn)研究議題。從去年至今，筆者與不少創(chuàng)業(yè)者和投資人聊過(guò)相關(guān)的話(huà)題，也形成了一些不成形的觀點(diǎn)和看法，在此希望與各位專(zhuān)家分享和討論。

一、目前市場(chǎng)中的主流產(chǎn)品

肺結(jié)節(jié)的識(shí)別與診斷，是大部分企業(yè)算法模型訓(xùn)練的起點(diǎn)。一方面是因?yàn)橹袊?guó)是肺癌大國(guó)，肺部影像數(shù)據(jù)量最充足；另一方面是由于全球針對(duì)肺結(jié)節(jié)識(shí)別的研究最為成熟。國(guó)內(nèi)在肺癌診斷與篩查方向進(jìn)展較快的，主要有推想科技、圖瑪深維、健培科技、體素科技、依圖醫(yī)療、匯醫(yī)慧影、深睿醫(yī)療、視見(jiàn)醫(yī)療、華潤(rùn)萬(wàn)里云、零氪科技等。除了肺癌之外，針對(duì)乳腺癌、肝癌、鼻咽癌、腦卒中的自動(dòng)檢測(cè)也正在成為焦點(diǎn)。

智能CT輔助篩查產(chǎn)品（AI－CT）功能界面

宮頸癌的輔助篩查，即宮頸細(xì)胞涂片智能輔助篩查系統(tǒng)，是一個(gè)正在引起行業(yè)關(guān)注的領(lǐng)域。這項(xiàng)應(yīng)用主要針對(duì)病理科，輔助病理醫(yī)生完成病理切片上的細(xì)胞DNA自動(dòng)檢測(cè)。典型企業(yè)有蘭丁醫(yī)學(xué)、DeepCare。前者的核心產(chǎn)品細(xì)胞DNA自動(dòng)檢測(cè)分析儀，在國(guó)內(nèi)算是最早拿到二類(lèi)證的產(chǎn)品。

糖尿病視網(wǎng)膜病變的診斷與篩查，案例也在不斷增多。體素科技、Airdoc、DeepCare等企業(yè)均有推出相關(guān)產(chǎn)品。

還有一些參與企業(yè)較少的應(yīng)用：

·騰訊覓硬推出的食管癌篩查產(chǎn)品；

·樂(lè)普醫(yī)療推出的AI－ECG－Platform，是一款針對(duì)心電圖的自動(dòng)分析與診斷產(chǎn)品；

·匯醫(yī)慧影推出的骨折X線(xiàn)智能診斷系統(tǒng)；

·哪吒保貝推出的新生兒黃疸的診斷篩查，是針對(duì)皮膚圖像的AI產(chǎn)品。

除了診斷環(huán)節(jié)，在治療環(huán)節(jié)也有值得期待的產(chǎn)品。在放療領(lǐng)域，連心醫(yī)療、匯醫(yī)慧影、全域醫(yī)療等企業(yè)推出靶區(qū)自動(dòng)勾畫(huà)系統(tǒng)，能夠幫助醫(yī)生高效、準(zhǔn)確地完成放療計(jì)劃。

在手術(shù)領(lǐng)域，昕健醫(yī)療、華潤(rùn)萬(wàn)里云等企業(yè)推出基于進(jìn)化算法、VR技術(shù)的影像三維重建系統(tǒng)，幫助醫(yī)生更精準(zhǔn)地進(jìn)行術(shù)前規(guī)劃。

二、起點(diǎn)在三甲，終點(diǎn)在基層

算法模型的訓(xùn)練，需要大量的、高質(zhì)量的、多樣性的圖像數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)三甲醫(yī)院里最多。因此，企業(yè)通過(guò)科研合作的方式爭(zhēng)取與三甲醫(yī)院進(jìn)行合作，拿到優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，成了基本路線(xiàn)。然而，三甲醫(yī)院不缺優(yōu)質(zhì)的影像科、放療科醫(yī)生，基層醫(yī)院才缺。所以，從實(shí)際應(yīng)用的角度看，真正的需求在基層而不在三甲。而國(guó)家近兩年大力推動(dòng)的醫(yī)療信息化、分級(jí)診療、遠(yuǎn)程醫(yī)療，是一大利好因素。以數(shù)字化影像為基礎(chǔ)、以多級(jí)醫(yī)院病歷數(shù)據(jù)即時(shí)互通為條件，將使得基層醫(yī)院真正具備癌癥等大病診療的能力。

許多企業(yè)將產(chǎn)品搭建于云端，從一家醫(yī)院的私有云，到多家醫(yī)院的公有云，正是面向未來(lái)產(chǎn)品應(yīng)用落地點(diǎn)的產(chǎn)品形態(tài)。

三、要不要做硬件？

上述提到的企業(yè)，大多是做軟件系統(tǒng)起家。做軟件的盈利模型，無(wú)非有兩種：一、賣(mài)給醫(yī)院，向醫(yī)院收取年費(fèi)；二，與醫(yī)院合作，按患者人頭收費(fèi)。但這兩種盈利模式的財(cái)務(wù)模型究竟如何，現(xiàn)在還不得而知。隨著主流的幾家企業(yè)拿到認(rèn)證，開(kāi)始進(jìn)入市場(chǎng)化階段，國(guó)內(nèi)醫(yī)療器械大廠很有可能會(huì)伸出“橄欖枝”，謀求合作或并購(gòu)。兩者的結(jié)合，對(duì)創(chuàng)企而言，能夠借助醫(yī)療器械廠商的資源實(shí)力和軟硬一體化的高附加值服務(wù)，快速找到創(chuàng)收的路徑；對(duì)醫(yī)療器械廠商而言，能夠使產(chǎn)品附加值更高，還能提升企業(yè)技術(shù)實(shí)力和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

創(chuàng)企要不要自己做硬件呢？這是一個(gè)值得謹(jǐn)慎思考的問(wèn)題。做硬件的好處是，靠耗材賺錢(qián)。在醫(yī)療器械市場(chǎng)，真正賺錢(qián)的不是賣(mài)多少臺(tái)設(shè)備，而是耗材。以蘭丁醫(yī)學(xué)為例，2017年收入近億，其依靠的產(chǎn)品除了前文提到的細(xì)胞DNA自動(dòng)檢測(cè)分析儀，還有細(xì)胞固定劑、染色劑、一次性使用宮頸刷等等耗材。還有許多做toC基因測(cè)序服務(wù)的企業(yè)，盈利點(diǎn)也主要在于體液采集器。當(dāng)然，做硬件對(duì)于企業(yè)而言資產(chǎn)相對(duì)較重，并且不是符合每一個(gè)領(lǐng)域的情況，所以需要慎重。

總體而言，筆者認(rèn)為2018年將是醫(yī)療AI企業(yè)商業(yè)化的起點(diǎn)，CNDA的認(rèn)證進(jìn)展也在加快，拿到二類(lèi)證的企業(yè)已經(jīng)有幾家，申請(qǐng)三類(lèi)的企業(yè)近一兩年也將塵埃落定。我們十分看好人工智能在未來(lái)五到十年為疾病診療帶來(lái)的巨大提升，也希望能夠享受技術(shù)提升帶給我們健康、有質(zhì)量的生命。