AI醫療戰

何己派

2017年，AI江湖風起云涌。各領域AI項目陸續落地，BAT及多家醫療細分企業的入局，也推動這AI在醫療領域的發展。彼時，數坤科技創始人兼CEO馬春娥，在IBM從事AI醫療相關應用的研究與技術創新已10年，站在35歲的人生節點，時不我待的急迫感漸漸強烈，“是時候出來拼一把”。于是，她創立了AI醫療公司數坤科技（下稱“數坤”）。

成立僅一個月，公司即獲2200萬元天使輪融資，并在2019年2月宣布完成創世伙伴資本領投的2億元B輪融資。兩年時間，AI產品完成研發并在百余家醫院臨床使用，商業化探索在即，研發與增長速度引人矚目。

在泡沫與挑戰并存的AI醫療領域，數坤何以找準突破口？

深耕心臟

避開已紅海一片的肺結節等熱門領域，數坤選擇了少人問津、門檻更高的心腦血管疾病領域，從醫療影像發力，輔助醫生診斷。

當前，中國心血管病患病率處于上升階段，心血管病患者約2.9億，致死率為各疾病之首。可心腦血管疾病診斷卻耗時耗力，基層診療水平尤其不樂觀。

“北京有些醫院MR（核磁共振）掃描量日均四五百次，CT掃描估計能上千次，影像科大夫也就二三十人，人均得寫多少報告？”馬春娥說。

相比肝、肺等其他疾病，心腦血管的診斷流程更復雜，AI影像對算法模型和數據質量要求更高，入局者寥寥。

醫療數據極其敏感，如同大多數醫療AI公司一樣，數坤與國內醫院深度合作。從一開始，數坤的工程師團隊會入駐醫院辦公，向醫生學習診斷思維，第一批科研合作醫院包括北京友誼醫院、北京協和醫院、北京安貞醫院等大型三甲醫院。初期，圍繞心血管冠脈CT產品，駐扎在北京友誼醫院進行臨床測試和集中式開發的團隊有近20人。

“沒有醫生思維，即使有最牛的算法科學家，也無法打造可臨床落地的產品。”馬春娥視“派駐研發人員去一線”為重要方法論，她透露，公司曾試過將研發人員撤回辦公室，兩個月后發現，版本迭代速度遠低于預期，工程師與醫生圍繞AI結果與人類專家結果的論證溝通不暢。

“蹚坑”過后，研發人員開始常駐醫院，算法的診斷效能提升顯著。公司于2018年年中發布心血管人工智能影像平臺，2018年下旬該平臺“秒級”處理效率以及狹窄診斷率均達到90%。

馬春娥歸納出醫生評估AI醫療產品的三大維度：產品體驗上的易用性、診斷的準確性以及輔助工作的程度。

用戶體驗方面，需要“虛事實做”，即將醫生的感受貫穿到實際產品設計中，AI產品與其工作集成，設備連接便捷，盡量不改變醫生原有工作習慣。診斷的準確性，則包含了漏診率、誤診率等關鍵指標，旨在確保診療安全。

最后在輔助程度上，產品需要對醫療場景的覆蓋面更廣，切實提升效率。“假設看一張胸片，醫生需要10分的工作量和時間，若產品僅降低了1分，他們的使用意愿就不會太強。”馬春娥向《21CBR》記者表示。

打造硬核

技術出身的馬春娥，強調人工智能是“硬核科技”，認為“講模式、講故事很難走遠，做下去考驗的是整個產品的研發能力”。

目前，數坤的冠脈CTA人工智能輔助診斷系統已落地國內150多家三甲醫院，持續保持心血管人工智能市場第一，其心臟疾病AI產品覆蓋形態學到功能學，冠心病AI診療全鏈路已形成智能輔助診斷產品矩陣。2019年5月，數坤發布全球首個心臟AI與金標準對比多中心研究;三大AI產品線亦梳理完畢，即人工智能醫療影像診斷平臺、醫療智慧云平臺與人工智能臨床科研平臺。

砌高數據和技術壁壘，是AI公司生存根本。攻下診斷水平較高的三級醫院后，數坤將拓展二級醫院合作，基于數據復雜性增強AI判讀能力。馬春娥解釋：“AI產品的進化是見多識廣的過程，多樣化的數據能有效地提升算法的泛化能力。”

醫院合作橫向鋪開，疾病診斷則縱向延伸，由心臟擴展至腫瘤、神經系統等其他病種。據介紹，數坤旗下頭頸CTA人工智能解決方案，可將原本60分鐘的頭頸血管診斷流程，縮減至不到5分鐘;肺部疾病評價體系，能同時實現多種病癥聯診。

完成技術驗證，等待數坤的是如何商業化。

針對產業鏈上的不同玩家，數坤在嘗試不同可能性。面向醫院客戶，醫療器械的售賣是最直接的方式，此外公司正與醫院研究AI服務是否能作為收費項目單獨定價。與大型醫療設備廠商如GE、飛利浦的戰略合作，有望在未來實現產品的上下游聯動。與此同時，藥物研發、高值醫用耗材方向的客戶也在接觸中。

“未來AI企業一定會是醫療行業中的核心，它可以給整個產業賦能。”馬春娥說。

“持證上崗”是醫療企業參與競爭的基礎。按《醫療器械分類目錄》規定，醫療人工智能產品需申辦醫療器械許可證。包括數坤在內，多家企業已率先獲得二類醫療器械證書，但目前尚未有醫療AI企業完成臨床試驗拿到三類證書。馬春娥透露，產品正在注冊過程中，預計最晚明年公司將獲得三類證。

中國醫療AI市場規模正迅速擴容，有研究報告顯示，2016年開始，中國醫療AI市場規模每年增長40%左右，2018年市場規模預計突破200億元。在馬春娥看來，還有太多疾病存在AI布局的機會，例如肝臟領域尚未有公司做出成熟產品。

打造一個全能的數字醫生，是馬春娥的終極愿景。她希望，未來AI醫生能打通影像、病歷解讀、手術等所有環節，為病人輸出最精準的診斷、最合適的治療方案。“短期而言，AI仍是個‘新生兒，定位人類助手。”