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图源：Unsplash
采访人员 | 李京亚2018年和2020年是国内医学影像AI领域的两次分水岭 ， 资本两度大量涌入这个赛道 。 疫情期间 ， 技术扎实服务精细的初创企业纷纷突围 ， 金钱与技术一道不断调整着这个AI医疗领域中美差距最小赛道的走向 。
在第二届中国医学影像AI大会上 ， 中国医学影像AI产学研用创新联盟理事长刘士远表示：“医学影像AI初创企业在2018年达到顶峰 ， 随后数量开始减少 ， 医疗AI逐渐进入落地和成熟环节 。 整个市场变得更加理性 ， 开始关注真正有希望的成长型AI企业 。 ”
2018年 ， 国家医保局、卫健委、药监局三大部门先后成立 ， 国内超过1000家三甲医院引入了AI系统 ， 该年成为AI医疗落地元年 。 2018年底 ， 福布斯评出AI领域取得发展的6大方向 ， 其中医疗领域取得的突破最为明显 ， 谷歌的DeepMind已可以用人工智能预测蛋白质三维结构 。 根据Global Market Insight数据报告显示 ， 2018年 ， 按照应用划分 ， AI医学影像市场已成为全球医疗AI第二大细分市场 。 同年 ， 我国共有43家公司提供“医学影像”服务 。
2020年 ， 国内医学影像AI行业头部企业科亚医疗、推想科技、Airdoc都传出了上市计划 ， 10多家企业拿到了国家颁发的三类医疗器械注册证 。 根据健康界不完全统计 ， 2020全年 ， 国内AI医疗健康领域共完成了65次融资 ， 而细分赛道AI医疗影像占到总融资数的三分之一 ， 其中绝大多数在亿元级人民币以上 。
国内AI医疗热潮始于医学影像领域 ， 截至目前 ， 医学影像在医疗数据总量中占比约为90% 。
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AI医学影像诞生之初 ， 定位于帮助医生提高诊断效率和识图准确率 ， 以免费试用形式进入国内医院 。 据《中国医学影像人工智能发展报告2020》显示 ， 现阶段 ， AI医学影像的院端付费渗透率为4.5%-7% 。 目前行业头部企业有联影智能、推想科技、数坤科技、Airdoc、硅基智能、深睿医疗、依图医疗、汇医慧影等十余家 ， 主要的应用方向包括影像设备的图像重建、疾病筛查 ， 病灶勾画、脏器三维成像以及智能判断病理切片 。
近日 ， 界面新闻采访了联影智能联席CEO周翔 ， 与他聊了聊国内AI医学影像行业和市场的现状 ， 并分析了未来商业化的前景 。
公开资料显示 ， 联影智能是联影集团旗下的人工智能公司 ， 于2017年12月由联影集团注资3亿人民币成立 ， 致力于提供贯穿成像、筛查、随访、诊断、治疗、评估的全栈式AI解决方案 。 联影医疗是国内最大的高端医学影像与放疗设备的企业 ， 联影智能是联影集团在人工智能领域中的重要战略布局 。
以下为采访摘要：
界面新闻：目前在AI医学影像这个细分赛道上 ， AI+CT影像一直最受关注 ， AI超声赛道也有显著的进展 ， 在你看来 ， 哪些概念是炒作 ， 哪些是比较鸡肋的技术 ， 哪些是能真正落地的 ？
周翔：医学影像AI行业很有意思 ， 它不是一个短跑 ， 而是一个长跑 。 三五年前 ， 互联网或其他行业的人冲进来做了一些公司 ， 希望用互联网的打法快速占领市场 ， 现在看是存在问题的 。 这个行业属于一个强监管的行业 ， 也涉及到政府政策 ， 不会像To C行业那样可以很快爆发 。
我们在行业里面已经做了很长时间 ， 能够理解行业发展速度跟大家的期待相比有点慢热 ， 但我们可以看到行业目前确实热起来了 ， AI的价值在中国已经慢慢体现 ， 很多国内医生 ， 尤其年轻医生对AI这个新技术已经养成了使用习惯和依赖 。
至于哪些AI能真正落地 ， 我觉得这个行业有四种应用场景 ， 从易到难分别是：
第一类“草里寻针”：如肺结节、肋骨骨折、钼靶里小的钙化点、磁共振中大脑里的转移瘤 ， 这些应用会热得最快 ， 事实也证明的确如此 。 我们看到很多医院一线医生已经对医学影像AI工具产生了依赖 ， 像是遇到医院AI服务器需要维护升级时 ， 我们必须提前给所有医生发通知 。 我们开玩笑说 ， 这就好比小区停水停电得提前发通知 。 这些点滴让我觉得星星之火可以燎原 ， 这个行业确实是在创造价值 。
现在随着医学影像AI企业拿到三类证的增多 ， 行业商业化也在渐渐成型 ， 我相信付费、独立采购等这些事情会逐步水到渠成 。
【医疗|联影智能联席CEO周翔：医学影像AI市场空间广阔，应多维度布局细分发展】第二类是“视而不见”：人的眼睛无法进行精细的三维量化测量 ， 也无法对病灶的复杂演变进行精准评估 ， 而AI可以轻松地完成这类任务 。 此外 ， 很多高级成像功能比较复杂 ， 如乳腺增强磁共振扫描 ， 需要对时序图像进行柔性配准 ， 然后对造影剂的变化进行复杂的量化分析 。 而这些人眼“看不见的东西”正是AI可以大有作为的场景 。
第三类叫“雾里看花”：有些医学影像中的病灶由于其他物体的遮挡而若隐若现 ， 似有似无 。 这种应用场景我们要格外小心 。 打一个比方：对一幢楼拍个照片 ， 然后问楼里有多少人 。 这个问题再“聪明”的AI也做不好——即使有很多金标准数据（就是楼里的实际人数）训练AI 。
AI公司很容易走进这个误区 ， 常因期待过高而最终失望、失败 。 前几年有一部分公司雄心勃勃地认为AI什么都可以做到, 而没有意识到“金标准不金”或者“可学习性欠缺”的巨大挑战 。 我们必须承认 ， 有些问题是AI暂时解决不好的 。
第四类叫“捕风捉影”（这个词本是贬义词 ， 但我暂时把它当作一个褒义词借用一下）：医生往往可以根据零星的患者信息 ， 基于影像或者影像之外的各种临床信息 ， 做出一些睿智的猜测、判断和决定 。 其成功的诀窍来自于医生丰富的知识和经验 ， 而如今AI的短板恰恰在于深度学习缺乏对多模态知识、经验的有效建模和充分利用 。
后面两点是这个行业容易走进误区的地方 。
界面新闻：业内都认为AI医学影像赛道是人工智能医疗领域里中美差距最小的细分赛道 ， 本土的企业、研究团队跟美国相比并不逊色 ， 您认为哪些因素促进了这个赛道的强竞争力？
周翔：一是欧美的医生可能对AI需求并不高 。 美国医生多、收入高、资源丰富 ， 他们一天看7、8个病人 ， 一个片子可以看20分钟、半个小时 ， 没有大量报告要写 ， 因此这方面需求没有那么大；二是2016年之前 ， CAD计算机辅助检测的效果并不理想 ， 敏感度在90%左右 ， 而现在敏感度达97%至99% 。
中国有需求 ， 但有些AI放在工作站上 ， 工作站跟着机器走 ， 放在别的房间里 。 中国医生通常要在PACS/RIS上写报告 ， 如果有100份患者报告要写 ， 医生很难反复跑到工作站去一个个地调出病人数据、查看工作站上的算法结果 。 所以传统的“高端后处理工作站”并不是AI落地的理想载体 。
现在的AI能在国内落地有三个因素 ， 第一是算法变好了 ， 第二是国内的医生特别需要AI ， 第三点就是工作流的切入和创新 ， 这是中国式创新特别厉害的一点 ， 有互联网创新的精神 。 中国的公司包括联影智能 ， 都在想尽办法把最新的结果通过最新的软件架构比如BS架构（Browser Server） ， 送到医生的任何一个阅片的机器上去 ， 让医生不费吹灰之力就能看到AI结果 。 这中间有非常多的细节要去摸索 ， 比如AI与XP系统的适配 ， 就要花大量的时间做大量的工作 ， 中国AI公司也都是这样一步步闯出来的 。
我们这条赛道上的创业小伙伴非常辛苦 ， 但收获也很多 。 中国医生的需求、算法迭代更新、工作流的创新与无缝切入等因素 ， 促使中国年轻医生在最前线最需要AI的时候便可以轻松拿到AI的结果 。 另外我国从事AI算法研发的年轻人数量多、覆盖广 ， 这也是一个影响因素 。
界面新闻：互联网大厂会对这个赛道产生真正影响么 ， 你认为巨头们是否会考虑收购这个赛道的初创公司？在器械大厂像GPS调整战略聚焦之前 ， 这个赛道的窗口期会过去么？
周翔：我们这个赛道有一个特点 ， 如果仅作单一病种的AI市场是有限的 。 因为人类疾病多 ， 细分起来还有更多的专业领域 ， 有的公司冠脉产品做得好 ， 有的主攻肺结节 ， 有的乳腺方面做得好 ， 不同公司还采用不同的模式 ， 做临床、做病理、做手术规划 ， 技术相似 ， 但落地场景完全不同 ， 服务模式也各式各样 。 所以在我估计 ， 收购可能不会成为一个主流的策略 。
界面新闻：现在这个行业在医院之间的数据共享和互通推进到什么程度了？
周翔：数据打通这件事 ， 国家、地方政府和医院都在采取不同措施努力推进 ， 我们也在参与 ， 这也是很好的探索方向 。 医疗数据涉及到许多安全性私密性方面的问题 ， 很多医院的IT系统数字化程度也正在完善、转型 ， 需要时间 。
界面新闻：处于非头部的那些初创企业应该怎么做才能立足？
周翔：要沉下心来思考自己的公司能提供怎样的价值给用户 ， 用户涉及放射科一线医生 ， 二线医生和技师 ， 临床医生 ， 心外心内等 。 如果能将发现的优势做出来 ， 不管是对临床深刻的理解、对算法的把握 ， 还是客户粘性的保持 ， 仍有很多细分赛道可以出彩 。 企业需要关注自身发展 ， 控制成本、现金流 ， 活下来就是有前途的 。
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