“AI+医疗”AI影像出难题，各企业做好长期战斗准备

电影《我不是药神》的热映，不仅掀起了大众对专利药品定价过高的热议，也让AI技术在医疗领域的应用前景再次被展开讨论。

在一场肺癌CT影像人工智能系统演示中，10余张检测图像，通过云端上传系统后十几秒，一个小红圈出现在影像上，圈定范围即为系统自动识别的病灶，准确率达93．9％。除了识别速度高于年轻病理医师外，准确率也很高。而这仅是AI医疗影像应用场景的冰山一角。

根据汇医慧影测算，仅通过智能初诊系统平台，乳腺疾病影像诊断便可节约60－70％时间，胸片诊断能节约近50％的时间；在准确率上，通过各家医院数据自我迭代以及模型精准调优，目前已达到95％以上。

近两年，伴随机器学习和深度学习等技术发展，基于模式识别的AI系统已经在图像和语音两大方面超越了人类表现，尤其在安防、金融和医疗等领域被广泛应用。

其中，过去一年，中国AI医疗公布的融资事件超过30起，融资总额达到18亿元。而在医疗领域的应用，主要就是AI影像，因为技术成熟和资本催化，风口之下，AI影像产业也开始大爆发。

汇医慧影CEO柴象飞在接受记者采访时表示，任何一个产业的爆发都要具备两个条件，一是市场需求，一是技术条件，二者兼具才能形成产业。

“回顾AI影像这三年，蛮有意思的”

自2015年开始，以比尔·盖茨、马斯克等为代表的反AI为主阵营叫嚣，到AI技术走向商业应用，再到今年产业化元年，AI技术逐渐成熟国家政策相继加持。“这是一个非常好的时代和创业环境。”柴象飞告诉记者，正是在这样的背景下，他毅然决定回国创业。

柴象飞是阿姆斯特丹大学医学影像学博士、斯坦福大学博士后，在医学影像人工智能、图像处理、数据分析领域拥有超10年跨学科科研经验。2015年，回国后创立汇医慧影，目前，公司形成了成熟的医联体医院解决方案，打造了医学影像的数字化、移动化、智能化，完成了从筛查、诊断、治疗决策支持的闭环。

“创办汇医慧影的初衷，就是想要开发出医院能够真正用起来的AI影像产品，解决影像医生短缺及其大量漏诊误诊问题，尤其在中国很多二三线城市和乡镇，老百姓不能获得很好的医疗服务，影像医生数量远跟不上市场需求。人工智能系统的高效率和高准确度，让其有很大希望和能力能够彻底解决这一问题，让医院摆脱对影像医生的重度依赖。”

每件事情的发生似乎都为下一个事件奠定基础。2015年，公司成立不久，柴象飞他们便遭遇了尴尬。当时，中国医院的信息化程度严重滞后，即使一线城市的三甲医院，IT系统的“上云”比例也很低，而当时美国医院的云化程度已经很高。

柴象飞决定从影像云平台开始做起，主要为解决医院底层难题，以此打通医院内部以及各级医院之间的数据连接，这也对国家提倡的分级诊疗有着重要作用，是医联体和区域影像中心的重要基础设施。

以北医三院为例，使用智慧影像云平台后，IT系统实现“上云”。这次合作除了给汇医慧影积累下很多工程化经验外，也为后来做AI影像系统奠定了很好的数据基础。

2016年，汇医慧影获得蓝驰创投千万级A轮融资，这也是业内首笔医疗影像融资。

有人评价说，这次融资激发了资本对AI医疗的投资热情。因为不久之后，雅森科技、连心医疗和推想科技等公司也接连获得千万级以上投资，无论是投资数量还是时间间隔，都不难看出“AI＋医学影像”领域的火热。

到了2017年，这是汇医慧影锦上添花的一年。这一年，柴象飞的导师邢磊正式加入，担任公司首席科学家。

邢磊是斯坦福大学终身教授、斯坦福医学院医学物理系主任，同时兼任电子工程系、分子影像及生物信息专业及Bio－X教授，从事医学影像、医学物理及医学信息方面教学研究长达20余年，也是国家“千人计划”专家。

在他的指导下，汇医慧影将学术上非常流行的影像大数据组学分析方法论“放射组学”体系化和平台化，并进一步推向市场。放射组学可以应用于疾病探测、病灶分割、诊断、治疗选择（个性化医疗）、疗效评估和临床预测等众多项目。

目前，汇医慧影的放射组学云平已入驻国内300余家医院，有超过1000位放射医师使用，可提供病灶勾画、特征值计算分析、机器学习和个案预测的一键分析，并针对不同病种出具详细量化报告。

“当然，如果放射组学＋AI止步于科研，体量还太小，价值也不大。我们希望能够摸索一套方法，让医生参与到医学创新中，将科研成果转化到临床验证和应用。”柴象飞说到。

举例而言，汇医慧影与北京301医院血管外科郭伟主任合作研发了主动脉人工智能研究云平台AORTIST2．0，解决了B型主动脉夹层手术中的精准测量、预后预测和远程随访三大核心问题，这也是全球首个B型主动脉夹层人工智能自动分割方法，并在今年4月正式发布。

目前，汇医慧影产品覆盖全链条AI影像服务，包括智慧影像云平台、数字智能胶片、肿瘤放疗云平台、大数据智能分析云平台、影像智能筛查系统和人工智能诊断云平台等六大核心服务，从医学影像数字化到移动化再到智能化，完成了从筛查、诊断到治疗决策的闭环。

一般而言，一个全新领域的发展，起先都是多家企业各自开拓市场，在经历一段“野蛮生长”之后才“狭路相逢”。在AI医疗影像领域，由于资本助推，目前已经形成比较激烈的竞争态势。

面对竞争，柴象飞坦言：“我们秉持比较开放的态度，一方面是我们有过硬的技术和产品实力，并不惧怕竞争；另一方面，竞争者众多，其实有助于快速打开市场。”

对于医院而言，AI影像产品属于新鲜事物，一般比较谨慎。诸多AI影像企业的到访，有助于教育市场，打消医院疑虑，提升AI影像产品的市场渗透率，扩大市场规模。“蛋糕做大了，作为其中一份子，才有机会分得更多。”

据记者了解，AI医疗影像企业的商业化难一直是行业共性问题。

柴象飞在采访中表示，商业化最为关键的是要清晰定义产品的医疗应用场景，将AI影像产品很好的融入医院原有信息系统和医疗流程，降低医院的改造成本，给医院创造真实效益。只有给医院创造价值，才能让医院接受（掏钱）。

另外，如果AI医疗公司想要打通医院采购这条路，还必须获得CFDA认证。

2017年8月，国家食品药监局（CFDA）发布新版《医疗器械分类目录》，新增了与AI辅助诊断相对应类别。按规定，若诊断软件通过算法提供诊断建议，仅有辅助诊断功能，不直接给出诊断结论，则申报二类医疗器械；如果对病变部位进行自动识别，并提供明确诊断提示，则按照第三类医疗器械管理。

不过，第二类器械有临床试验豁免目录，诊断软件申报是否能够享受豁免，CFDA还没有做出具体规范。第三类医疗器械则是需要做临床试验的。现在，汇医慧影已经拿到一个二类医疗器械注册证，有四个三类同时在走流程，报批上去已经开启临床验证阶段。

关于收费问题，柴象飞表示，目前主要面向医院以SaaS方式收取服务费，已落地700多家医院，业务营收情况良好且处于高速增长阶段。也在积极探索其他收费模式，比如面向保险机构或者面向C端的收费模式等。

值得一提的是，汇医慧影也在积极拓展海外市场，将“一带一路”沿线国家和地区作为重要市场，根据当地具体情况提供不同产品。同时，汇医慧影还与国内医疗器械厂商合作，为“一带一路”地区的医院带去软硬一体化的医疗服务。

目前，汇医慧影产品覆盖日本、法国、哈萨克斯坦、美国、印度、以色列等国家。其中，汇医慧影与哈萨克斯坦最大私立医院连锁集团签署了合同，与日本最大云pacs公司确定放射组学平台方面合作，与法国最大肿瘤药公司以及美国AI医疗公司都纷纷展开了合作。

柴象飞也坦言，相对而言海外市场更为成熟，竞争也更为激烈，这对公司技术和市场拓展能力提出了更高要求。

“企业要做好AI影像，就要做好长期战斗的准备”

从目前全球AI医疗公司的实践情况来看，智能医疗的具体应用主要包括：药物研发、医学影像与诊断、智能诊疗、智能健康管理、药物挖掘、虚拟助理等。而在AI医疗影像领域，大多数企业的应用场景主要集中在食管癌、肺癌、乳腺癌等常见病症。

对此，柴象飞表示，AI医疗影像企业在病种的选择上，主要会考虑两件事：

一方面，病种的医疗价值。企业普遍会选取患者数量大、应用AI影像系统后能获得明显效果和效率提升的病种。比如，大部分AI医疗创业企业刚开始都选择肺结节，因为肺癌在中国发病率、死亡率排名第一，肺结节的筛查有助于预防肺癌，因此这一场景就有很大医疗价值。汇医慧影也是在最初选定肺结节，目前对该病的筛选准确率最高可达95％，3mm的肺结节检出率达85％。

另一方面，某病种医疗数据可获得性。通过记者了解，现阶段，医疗数据短缺也是制约AI医疗影像商业化的瓶颈之一。

仍以肺结节为例，之所以大部分公司从肺结节开始，也是因为肺结节数据相对容易通过公开网络找到，例如LIDC数据库提供胸部医学图像文件（如CT、X光片）和对应的诊断结果病变标注。

其实，医学资料稀缺会限制企业模型开发速度，只有拥有多种病种数据优势，AI影像企业才能实现快速多病种模型开发，这也是为什么很多AI影像企业选择与大型三甲医院合作的原因，数据量够大、数据质量有保障。

相比2017下半年，2018年以来，我们鲜少听到有关AI医疗影像企业的消息，似乎这些企业都有了些“收敛”。

柴象飞在采访最后对记者说了这样一番话，“任何一个行业都有其发展规律，短期内给予过多关注，未必是好事。经历了短期‘爆炒’之后，AI影像可能会经历一段时间低谷。AI影像是近几年才开始爆发的产业，但它已经经历了长期技术积累，如果企业要做好AI影像，就要做好长期战斗的准备。”