AI医疗战

何己派

2017年，AI江湖风起云涌。各领域AI项目陆续落地，BAT及多家医疗细分企业的入局，也推动这AI在医疗领域的发展。彼时，数坤科技创始人兼CEO马春娥，在IBM从事AI医疗相关应用的研究与技术创新已10年，站在35岁的人生节点，时不我待的急迫感渐渐强烈，“是时候出来拼一把”。于是，她创立了AI医疗公司数坤科技（下称“数坤”）。

成立仅一个月，公司即获2200万元天使轮融资，并在2019年2月宣布完成创世伙伴资本领投的2亿元B轮融资。两年时间，AI产品完成研发并在百余家医院临床使用，商业化探索在即，研发与增长速度引人瞩目。

在泡沫与挑战并存的AI医疗领域，数坤何以找准突破口？

深耕心脏

避开已红海一片的肺结节等热门领域，数坤选择了少人问津、门槛更高的心脑血管疾病领域，从医疗影像发力，辅助医生诊断。

当前，中国心血管病患病率处于上升阶段，心血管病患者约2.9亿，致死率为各疾病之首。可心脑血管疾病诊断却耗时耗力，基层诊疗水平尤其不乐观。

“北京有些医院MR（核磁共振）扫描量日均四五百次，CT扫描估计能上千次，影像科大夫也就二三十人，人均得写多少报告？”马春娥说。

相比肝、肺等其他疾病，心脑血管的诊断流程更复杂，AI影像对算法模型和数据质量要求更高，入局者寥寥。

医疗数据极其敏感，如同大多数医疗AI公司一样，数坤与国内医院深度合作。从一开始，数坤的工程师团队会入驻医院办公，向医生学习诊断思维，第一批科研合作医院包括北京友谊医院、北京协和医院、北京安贞医院等大型三甲医院。初期，围绕心血管冠脉CT产品，驻扎在北京友谊医院进行临床测试和集中式开发的团队有近20人。

“没有医生思维，即使有最牛的算法科学家，也无法打造可临床落地的产品。”马春娥视“派驻研发人员去一线”为重要方法论，她透露，公司曾试过将研发人员撤回办公室，两个月后发现，版本迭代速度远低于预期，工程师与医生围绕AI结果与人类专家结果的论证沟通不畅。

“蹚坑”过后，研发人员开始常驻医院，算法的诊断效能提升显著。公司于2018年年中发布心血管人工智能影像平台，2018年下旬该平台“秒级”处理效率以及狭窄诊断率均达到90%。

马春娥归纳出医生评估AI医疗产品的三大维度：产品体验上的易用性、诊断的准确性以及辅助工作的程度。

用户体验方面，需要“虚事实做”，即将医生的感受贯穿到实际产品设计中，AI产品与其工作集成，设备连接便捷，尽量不改变医生原有工作习惯。诊断的准确性，则包含了漏诊率、误诊率等关键指标，旨在确保诊疗安全。

最后在辅助程度上，产品需要对医疗场景的覆盖面更广，切实提升效率。“假设看一张胸片，医生需要10分的工作量和时间，若产品仅降低了1分，他们的使用意愿就不会太强。”马春娥向《21CBR》记者表示。

打造硬核

技术出身的马春娥，强调人工智能是“硬核科技”，认为“讲模式、讲故事很难走远，做下去考验的是整个产品的研发能力”。

目前，数坤的冠脉CTA人工智能辅助诊断系统已落地国内150多家三甲医院，持续保持心血管人工智能市场第一，其心脏疾病AI产品覆盖形态学到功能学，冠心病AI诊疗全链路已形成智能辅助诊断产品矩阵。2019年5月，数坤发布全球首个心脏AI与金标准对比多中心研究;三大AI产品线亦梳理完毕，即人工智能医疗影像诊断平台、医疗智慧云平台与人工智能临床科研平台。

砌高数据和技术壁垒，是AI公司生存根本。攻下诊断水平较高的三级医院后，数坤将拓展二级医院合作，基于数据复杂性增强AI判读能力。马春娥解释：“AI产品的进化是见多识广的过程，多样化的数据能有效地提升算法的泛化能力。”

医院合作横向铺开，疾病诊断则纵向延伸，由心脏扩展至肿瘤、神经系统等其他病种。据介绍，数坤旗下头颈CTA人工智能解决方案，可将原本60分钟的頭颈血管诊断流程，缩减至不到5分钟;肺部疾病评价体系，能同时实现多种病症联诊。

完成技术验证，等待数坤的是如何商业化。

针对产业链上的不同玩家，数坤在尝试不同可能性。面向医院客户，医疗器械的售卖是最直接的方式，此外公司正与医院研究AI服务是否能作为收费项目单独定价。与大型医疗设备厂商如GE、飞利浦的战略合作，有望在未来实现产品的上下游联动。与此同时，药物研发、高值医用耗材方向的客户也在接触中。

“未来AI企业一定会是医疗行业中的核心，它可以给整个产业赋能。”马春娥说。

“持证上岗”是医疗企业参与竞争的基础。按《医疗器械分类目录》规定，医疗人工智能产品需申办医疗器械许可证。包括数坤在内，多家企业已率先获得二类医疗器械证书，但目前尚未有医疗AI企业完成临床试验拿到三类证书。马春娥透露，产品正在注册过程中，预计最晚明年公司将获得三类证。

中国医疗AI市场规模正迅速扩容，有研究报告显示，2016年开始，中国医疗AI市场规模每年增长40%左右，2018年市场规模预计突破200亿元。在马春娥看来，还有太多疾病存在AI布局的机会，例如肝脏领域尚未有公司做出成熟产品。

打造一个全能的数字医生，是马春娥的终极愿景。她希望，未来AI医生能打通影像、病历解读、手术等所有环节，为病人输出最精准的诊断、最合适的治疗方案。“短期而言，AI仍是个‘新生儿，定位人类助手。”