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    AI医疗的中国力量迎来全球化的爆发期

    2021-09-06 16:19
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    “汇医慧影是一家从事医学影像人工智能产品研发与销售的公司,在中国乃至全球,难得遇到一个医疗数据从数据化到智能化同时爆发的机会。”

    ——汇医慧影联合创始人&COO郭娜

    2018年,汇医慧影和英特尔发起了关爱全球女性乳腺健康的乳腺人工智能筛查活动,这也是英特尔历史上50年唯一一次把logo变成粉红色,为什么如此重视?

    其实就是看到了人工智能在图像方面得到了突破,人工智能在对乳腺的早筛和辅助化疗决策方面的重要判断迎来了价值拐点。

    为什么这是一个全球化的事情?因为医疗影像在医疗行业中是一个在全球从标准到图像,到设备都是难能可贵的统一。无论是中国还是国外,医学影像全部都是统一标准的DICOM格式,这给图像识别技术的突破带来了非常多的可能性。

    这背后既有云计算技术的助推也有数据价值挖掘技术的升级:更多SaaS应用、大量数据从院内走向院外,实现数据化、移动化;不管是深度学习、机器学习还是各种影像组学,将数据信息进行提炼,形成了更多的诊断模型,即各种AI应用,也正是这样渐趋丰富的研发与应用,逐步构建起了AI医学影像生态系统。

    从高峰时期的医学影像人工智能公司的100多家,到现在成为存活下来为数不多的公司之一,汇医慧影从2015年成立至今,一直奔跑在整个行业赛道的前端。从胸部到肺部,从肝脏到前列腺等专科病重领域,汇医慧影正在对更多病种深入临床研究。

    壹|疫情带来的AI影像红利

    新冠疫情的爆发具有不可设计,不可重复,甚至不可预测的特点。汇医慧影看到第6版新冠治疗方案加入了CT筛查,为什么会加这一环节?因为西医是循证医学,而循证医学是需要多维的数据来让医生进行综合判断。

    在第6版治疗方案中,用CT影像做胸部筛查可比核酸早3~4天,这有效弥补了核酸检测的不足。

    当患者核酸检测是阴性,CT结果却显示铺路石状、蝙蝠状等新冠的早期特征,这样的患者就需要早隔离、早治疗,这也是我们国家在新冠防治上取得成功的经验之一。

    汇医慧影此时发现6年来的AI影像筛查,在新冠疫情场景中爆发了巨大的社会意义和医学临床价值的。因此,我们第一时间和全国规模较大有新冠患者筛查救治职责的医院建立联系,捐赠了汇医慧影自主研发的新冠病毒AI辅助筛查系统。

    基于对医学影像筛查的深入理解,在疫情爆发后,汇医慧影第一时间与全国各地有新冠患者的医院取得联系,做出模型,通过各地的红十字会向医院进行了产品的销售和捐赠。

    应用汇医慧影的AI技术,可以明确的区分病毒性肺炎、细菌性肺炎等等表征,并测算出新冠肺炎的概率。这也是汇医慧影在早期跟所有国内AI公司所做工作的不同之处,由此也成为汇医慧影打响海外市场的巨大成功点。

    2020年的三四月间,从拉美到亚太,再到非洲,在一周时间内,全球近30个国家部署了多个国家级别的汇医慧影的服务器。泰国、厄瓜多尔、俄罗斯、加藤等国家和地区超过200多家医院参与了测试。

    在厄瓜多尔,汇医慧影仅用17个小时联调国内和国外,便可实现数据和算法的统一。之后该国每家医院从上线到协同不超过两个小时。云计算大数据和AI爆发的背后是实现了原来把安装软件、系统集成等复杂的环节升级为通过微结构远程部署,连通的医院数据全部上云。

    人工智能给医生、整个医疗体系、公共卫生体系都带来了非常大的助力,更重要的是医疗人工智能以更低的成本,更快的部署方式和更快的筛查方式,将触角触及全球发达国家以及更多的发展中国家。

    贰|专科为壁垒 临床显价值

    肺结节筛查中最重要的是什么?不是肺结节有多少个或者大小是多少,而是看到肺结节的良、恶性。如果80%的结节都是良性,那就没有必要刻意治疗或者只需随访、观察即可。而恶性肿瘤概率高,那就要早发现早治疗,此时AI筛查就显示出了巨大的社会意义,并为医疗体系带来价值。

    当然,有人会问:人工智能如果算错了会怎样?其实临床医学本身就是一个以大概率和临床样本为基础的探索。当AI辅助诊断的临床价值和临床适用性已经超过95%左右的时候,在中国就已经比大量的县级医院,甚至是三级医院的诊断水平都要高了。

    当前,医疗体系最大的矛盾不是说有太多的优质医生,有太多的医疗服务,而是我们国家有大量的地区,全球也有大量的地区都没有办法提出及时、精准的筛查和治疗方案,这不止让患者要遭受更大的病痛折磨,对社会医保负担影响也是极大的。

    我们不仅将做出来的人工智能应用开放给了医院,同时把训练这些模型和AI应用的平台也开放给了医院,很多的大型三甲医院跟汇医慧影合作,用汇医慧影大数据科研平台实现了数据从产生到清洗到分类,最后到产生算法,产生科研,产生新的东西赋能给了医学。

    从今年年初到现在,基于汇医慧影人工智能大数据科研平台,有超过100多例的文章发表,拿到了国自然、省自然基金。很多海外医院,如新加坡国立大学的附属医院等都在使用汇医慧影的科研平台。

    汇医慧影一直致力于将全球最先进的技术和临床诊断方案,通过AI的应用助力医院的服务和科研。无论是疾病筛查还是临床科研,这些都值得深入做下去。

    自2015年成立,汇医慧影正好赶上医疗人工智能在美国开始萌芽兴起,从投资人不知道什么是深度学习,医生不知道什么是深度学习,甚至有的AI公司有说要替代掉医生……今天,AI已经深入到医疗场景成为医生的一个好帮手,新的AI模型和新的应用场景被不断的研发出来。

    目前,这个行业开始进入到一个更加健康、良性并回归到专业的探索当中了,而这些正是我们的愿景——以专业为壁垒,以临床为价值,让患者成为真正的受益方。

    在这个过程中,汇医慧影贴近大医院、小医院和不同层面政府的需求,我们最终希望看到的是:AI不是一个简单的模型,而是能够模拟真正的医疗,适应不同医生,不同医院,满足各类场景需求。

    叁|投资人的战略格局

    投资AI+医疗的项目核心要点在于:一是这个专业的壁垒,真正变成一家AI平台化的公司其实很难,而且需要一个蛮大的从资本到整个商业运作的能力,但是如果在一个细分赛道能做到No.1,是有非常大的价值的;二是去发掘一个好的创始人,创业需要有非常强大的学习能力和实时更新的能力。创业者在各个公司、各个维度都能升级打怪上去,这个事情是个痛苦的事情。

    AI这样一个赛道是需要前瞻性和专业性的。医疗影像是一个跨学科行业,跨学科就在于既要懂生物医学工程,又要懂深度学习,还要懂临床知识,这种跨学科跨专业的人是一种稀缺资源。

    汇医慧影创始人&CEO柴象飞在海外有超过十几年的医学影像学习和研究经验,这也是汇医慧影为什么构建了一层从云到大数据到AI,AI还能跨多病种这样的一种语言体系。

    如果年纪太大,可能没有深入到深度学习的这个过程当中;如果年龄太轻,可能又会对医学临床问题有一些困惑。柴象飞的这种专业能力的稀缺性和不可多得性恰恰填补了这些问题。

    关键是作为一个科学家愿意回来创业抓这个机会,甚至在早期大家不被接受的时候,还愿意深入到一线医院跟大家讨论所有的场景研发,并且持续在突破创新。能够看到的是年轻一代科学家的一种担当和年轻一代企业家的执着和追求。

    创业跟工作不一样,因为创业是每天都在解决不确定的东西,解决别人不知道的东西。我们早期投资人是非常支持我们的,那个时候公司没有收入,投资人能选中我们,不仅是对我们的信任,对我们专业的认可,更重要是对整个大方向的信心并愿意去等待和陪伴,这些事情在我看来都是珍贵的东西。

    汇医慧影从2015年成立就有收入,也一直在很好的做商业,很好的做渠道,很好的去布局我们的合作伙伴,这些都需要下笨功夫,但是从长期来看要相信这件事情的价值,而且你想在每个节点都爆发出它该有的能量和该有的曲线的时候,就会更踏实、静下心来去做你认为最有价值和最困难的事情。

    汇医慧影的投资人都有着战略性格局,他们对这个行业有极大的兴趣,关注一线的耐心。这种定力是汇医慧影在这6年积累的一个重要的核心竞争力。因为大家会认为你说的每一句话,做的每一个判断,再经过时间的检验之后,大家都认可这个事情是对的,而你也兑现了你的承诺。

    我们关注客户服务、产品质量、更新迭代等等所有细节,这背后是大家对于汇医慧影本身的相信、坚持,对客户负责任的品质认证。

    基于这些,慢慢地就在行业里建立了客户口碑、产品品牌、渠道品牌,形成别人对于汇医慧影的信任,这些是我认为在医疗这种高专业壁垒和高时间壁垒的领域中非常有价值、有意义的事情。

    肆|做最有价值的事

    在医疗行业里最有价值的是诊断和治疗。患者愿意去协和、301,是因为这些医院能提供更加精准的诊断和治疗。客户不管是药企、政府,还是大医院小医院,其本质围绕的都是诊断和治疗。

    那汇医慧影关注的是能不能诊断的更准确?比如骨折,全国都有急诊科,有急诊科就能准确判断骨折了吗?不一定。疲劳漏诊、误诊是常有的事,而这样的一个场景就特别适合AI替代,AI一秒一张就能算出来是否骨折,甚至很多隐秘性骨折的图像都能看清楚。

    其次,AI有很好的复制性,因为骨折全部是用X光作为金标准的,全国有超过9万台x光设备,每台设备上的骨折又占了x光设备诊断量的很大一块,这样的场景就是一个好场景,这样的场景是可以复制的场景。

    这些场景不仅是中国,还是覆盖全球的。值得一提的是,国内做一例CT只要100多块钱,而全球所有资本主义国家包括,平均做一例CT要2000-4000人民币,从这个数字大家就可以看到中国的医疗真的是非常厉害。

    早期普及人工智能的时候都会谈算法数据,到今天来说它会更复杂,既有数据的维度,数据选择不同的年龄、机器、型号,不同的区域,不同的病症表现,包括它的标注都非常重要。如果没有办法纯粹做到无监督学习,早期的监督学习对于所有的标签标注还是有非常大的价值。

    汇医慧影如果不是在过去5年做了大量医学AI的这些模型的尝试和商业化,我们也没有办法在新冠一爆发,就能在一个月内就研制出这个产品,并且在向全球销售的时候准确率能达到这么高的水平,这是一个积累的过程。

    当然,更重要的是,每一个AI都是由多模型组成的,不是单一模型。比如新冠肺炎辅助筛查模型,在产品技术层面要区分新冠早期筛查的准确度和到晚期要插呼吸管的时候之间的关系,这些都不是用一个模型包打天下的。

    在这个过程当中,对于整个临床流程和临床场景的理解是更重要的,大医院大医生的需求跟小医生的需求和院士的也不一样,所以到底哪些是真需求,哪些是伪需求,或者哪些是更急迫的需求,或者是哪些是更有商业化的需求,哪些商业化的需求是有买单的,这些都是门槛,是很值得探索的。

    技术作为一个生产力,对于整个行业的重大变革都有着推动性的作用。AI的发展对于每种病症,早筛早诊、精准诊断,对每个家庭、每个个人都有重大意义。

    我们国家每年要做超过70亿次的影像检查,其中只要有30%~40%被人工智能提高,当可以将每年70亿次影像检查变成500亿次影像检查的时候,是不是有很多肺结核可以被早发现,更多肺癌可以被早发现。在这件事情上,汇医慧影的AI会为全球70亿人的健康砥砺前行并作出更大贡献。

    如同红杉资本沈南鹏在港交所2021生物科技峰会上所言:“展望未来,我们对医疗健康产业的发展比以往更有信心。自新冠疫情爆发以来,全球医疗健康行业创新明显加速,特别是mRNA技术、基因编辑、细胞疗法和远程医疗等领域。更重要的是,其中很多尖端技术来自中国。未来几年,‘立足中国,面向全球’这一势头值得关注。”

    (本文根据汇医慧影联合创始人&COO郭娜在清华五道口校友论坛上发言内容整理)


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