編者按：本文為創(chuàng)業(yè)邦原創(chuàng)，作者獅刀，編輯劉巖，未經授權不得轉載。

“我時刻提醒自己，告訴自己不要流淚，因為眼睛要用來看海量的CT和X光片子�！比绱苏鸷橙诵牡脑挸鲎晕錆h市金銀潭醫(yī)院放射科主任樊艷青之口。她帶領的醫(yī)療小組自從疫情打響之后便開始不眠不休地鎮(zhèn)守在CT機旁，晝夜輪班。

激增的病例使得各大疫情前線的醫(yī)院都在面臨閱片挑戰(zhàn)。據了解，單人單次檢查就至少會產生300張胸部CT影像，前半個月來，按照湖北省1天萬余名新增疑似患者產生的影像數量就已超過數百萬張，而在實際臨床工作中，每名患者每隔2~4天還需復查一次，加之數萬名確診患者的復查需求，一線的閱片醫(yī)生們將面對著至少500萬張/天的閱片工作量。一線醫(yī)生所面臨的壓力可想而知。

不應讓醫(yī)生孤身奮戰(zhàn)前線，到了AI開始發(fā)力的時間點了。

確實，AI影像公司成為了此次疫情中最快做出反應的AI+醫(yī)療類公司。疫情期間，他們通過構建醫(yī)療影像診斷系統(tǒng)CT+AI的模式，縮短了影像初診時間，并協(xié)助醫(yī)療機構辨別感染者，為快速隔離、診斷和治療爭取到了時間。

他們表現如何？

AI能取代醫(yī)生嗎

2月6日起，一份《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案（試行第五版）》的實施，將“疑似病例具有肺炎影像學特征者”作為湖北省臨床診斷病例標準。在湖北等疫情嚴重地區(qū)，CT篩選或將成為診斷新型冠狀病毒感染的肺炎的首選方法。

為什么沒有盡早把臨床診斷作為確診標準？對此，影領科技創(chuàng)始人董捷告訴創(chuàng)業(yè)邦，這是因為AI閱片的前提是需要有海量數據支撐。

“一開始就用AI不太現實，因為疫情剛出現沒有足夠海量的數據支撐，很難有精確地判斷。但是隨著疫情的發(fā)展，患者病例的增多，借助AI輔助診斷提高診斷效率，可以大范圍節(jié)約診斷時間�！倍�捷說。

隨著診療方案的出臺，影領科技已做好準備：在其聯合翼展互聯網醫(yī)學影像診斷中心開發(fā)的免費義診平臺上，集成了智能評估新型冠狀病毒性肺炎的AI影像產品。

這款產品結合了兩方面的AI技術。一方面，通過圖像算法實現對新型冠狀病毒性肺炎CT影像的智能化診斷與定量評價，并對局部性病灶、彌漫性病變、全肺受累的各類肺炎疾病嚴重程度進行分級；另一方面，通過對病灶的形態(tài)、范圍、密度等關鍵影像特征定量和組學分析，精確測算疾病累計的肺炎負荷，實現對CT的全肺病變動態(tài)4D對比。

“需要強調的是，AI影像技術，是協(xié)助臨床醫(yī)生解決實際問題，而不是要跟影像科醫(yī)生比誰看片子看的更準。”董捷說，CT無法區(qū)分患者感染了哪種病毒，核酸檢測仍然是‘金標準’。目前把胸部CT作為篩查的診斷手段，是為了‘寧疑勿漏’，填補核酸檢測試劑盒無法到達的真空。

影領醫(yī)療并不是“一個人”，早在春節(jié)前后就已有大量醫(yī)療AI企業(yè)針對疫情做出反應。

1月28日，依圖醫(yī)療上線初版新冠肺炎智能評價系統(tǒng)，并在24小時之內，將該系統(tǒng)部署到了疫情防控任務最為緊急的4家醫(yī)院中。

1月31日，推想科技宣布推出針對新冠肺炎篩查產品。

截至2.16日，深睿醫(yī)療也已有近40套新增本地部署的肺部疾病智能解決方案（新冠肺炎增強版）發(fā)往湖北。

為什么在此次疫情中，AI影像公司被廣泛推崇？

道彤投資相關負責人告訴創(chuàng)業(yè)邦，這是由疫情的特性所決定的。

“現在來看，真正能在疫區(qū)現場發(fā)揮作用的不是遠程影像，而是AI影像�！币咔槭且淮瓮话l(fā)場景，加速體現了醫(yī)生在閱片過程中遇到的兩道難關。第一，大量高強度的重復性體力勞動；第二，基層設備不足，醫(yī)生水平參差不齊。這兩點都會導致誤診和漏診，而使用AI則能有效緩解當前局勢。

從這場疫情“戰(zhàn)爭”中可以看出，目前AI更適合兩個地方采用。北極光創(chuàng)投副總裁馬可認為：一個是疫情爆發(fā)后忙不過來的“前線”，另一個是沒有“分子實驗室”的基層醫(yī)療機構。

對于未來AI影像的商業(yè)化發(fā)展之路，馬可告訴創(chuàng)業(yè)邦：“AI影像的變現方式之一是建立第三方影像中心，主要看兩方面的落地能力。一方面是大城市患者擁擠的醫(yī)院，那些醫(yī)院可能拍個CT需要排隊兩周，第三方影像中心可以幫助醫(yī)院分流；另一方面是缺乏設備和醫(yī)生的基層醫(yī)院，第三方影像中心可以幫助基層醫(yī)院提升放射科整體水平。”

醫(yī)療AI的“三座大山”

AI醫(yī)療自誕生之初就存在技術難以落地、資金鏈斷裂風險嚴峻、審批大關難過等痼疾。

重重困難之下，就算是“不差錢”的巨頭也收效頗微。比如IBM沃森健康部門在成立6年，投資50億后，仍然免不了裁員70%，縮減服務規(guī)模的命運，幾乎宣告了這個項目的失敗；隨后，亞馬遜、蘋果、GE、阿里、騰訊、百度等大公司，都在切入AI醫(yī)療的賽道，但目前為止都還處于投入階段。

“國內，有三座大山一直壓在醫(yī)療AI類公司的頭上�！钡劳�投資相關負責人表示，對于醫(yī)療AI企業(yè)來說，產品要想順利實現商業(yè)化，必須‘持證上崗’。“但就算拿到了‘三類證’，還要申請醫(yī)保收費編碼，最后各個地區(qū)的政策情況也都還不一樣。”

盡管艱難，醫(yī)療AI機構還在積極探索商業(yè)化道路，影像AI被認為是能最快落地變現的賽道。

從技術上看，AI影像技術源于計算機視覺的遷移，并在此基礎上根據病種的特征進行訓練、優(yōu)化。遷移算法的優(yōu)勢在于開發(fā)者可以迅速切入醫(yī)學領域，并開發(fā)出可商業(yè)化的產品解決臨床問題。

“在這個領域，幾千份病例數據就可以開發(fā)出一套準確率相對較高的成熟產品�！瘪R可告訴創(chuàng)業(yè)邦。

從需求上看，影像AI有助于緩解國內醫(yī)療資源緊缺的現狀，使用場景清晰。

當下，國內影像醫(yī)生資源嚴重短缺，每一年的全國放射科門診量年增長率達到30%左右，但影像科醫(yī)生年增長率僅為4.1%左右，醫(yī)生數量的增長比例遠遠趕不上患者的增長比例。

其次，優(yōu)質醫(yī)生資源過度集中，中國大部分優(yōu)秀的醫(yī)生資源都集中在少數的三甲醫(yī)院，而大量的基層醫(yī)院放射科甚至缺少有影像診斷資格的醫(yī)生。

“我國有巨大的醫(yī)療影像市場需求無法被滿足，醫(yī)療機構的信息化水平也相對落后。比如西方發(fā)達國家的醫(yī)療機構均采用先進的數字化膠片作為存儲，而中國普遍還在使用紙質膠片，不但成本高，而且膠片的生產會嚴重污染環(huán)境。”董捷說。

道彤投資這位負責人認為，醫(yī)學影像AI只是醫(yī)療AI行業(yè)中的一部分。“如果只是單純地看影像這個賽道，產品會同質化很嚴重，因此這個市場需要整合�！彼�認為，只有給醫(yī)院一個相對完整的打包方案，才能真正做到商業(yè)化�！拔磥磉@個行業(yè)會存在大量并購整合的機會�！�

以蘭丁高科為例。蘭丁是醫(yī)療AI中少有的能實現大規(guī)模盈利的公司，主要原因在于其商業(yè)模式由“賣設備和耗材”轉變成“提供系統(tǒng)化解決服務平臺”。公司用人工智能的方法做宮頸癌篩查，遠程染色上片讀片診斷，當前主要有三類客群：一類是需要提高診斷效率和準確度的大中型醫(yī)療機構；一類是缺乏細胞病理診斷能力的基層醫(yī)院；另外一類是推動宮頸癌篩查項目的各級政府。

“醫(yī)療AI是一個大的生態(tài)，影像、病理檢驗、病歷、單病種智能診斷等領域都會進行整合，最終成為三五家大公司。這是醫(yī)療AI未來可能對傳統(tǒng)產業(yè)進行的顛覆或是影響。希望這次疫情會加速市場的教育，推動審批落地流程。”道彤投資表示。

中國機會？

AI會是未來醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展路線嗎？

在董捷看來，醫(yī)療行業(yè)中確實可以通過AI輔助診斷，減少篩選對比病例的時間，為患者制定準確的治療方案。對于患者來說，就可以更快速地完成健康檢查，獲得更為精準的診斷建議，節(jié)省大量的時間、金錢成本；對于醫(yī)院來說，深度學習可以提高效率，降低醫(yī)療成本等。

“但是歷經長期信息系統(tǒng)標準不統(tǒng)一，數據質量參差不齊，臨床術語開發(fā)無法跟進，健康數據碎片化、非結構化等因素困擾，保障數據質量才是醫(yī)療人工智能的唯一出路。目前以遠程診療為代表的AI醫(yī)療正在彌補城鄉(xiāng)醫(yī)療資源差距，但短時間內AI醫(yī)療尚不能取代傳統(tǒng)的醫(yī)生診療�！倍�捷說。

馬可也認為，AI不可能替代傳統(tǒng)醫(yī)生。“人的出錯是有規(guī)律性的，也是可以及時回過頭來修正的。但是AI的出錯會非常隨機，有時候可能會在很簡單的地方犯下很低級的錯誤，這種錯誤防不勝防，所以一定要和人的判斷結合起來�！�

“但是中國市場非常適合AI醫(yī)療的發(fā)展。”馬可說，一方面，是中國市場有足夠大的數據樣本可以采集，另一方面，中國正在探索推行分級診療體系，這需要使用AI賦能。

“所以我們會關注更多細分市場的機會。”據馬可介紹，除影領科技之外，北極光創(chuàng)投在細分領域的布局還有專注內窺鏡影像輔助診斷的微識科技，專注血液病理診斷的深析智能，第三方醫(yī)學診斷影像中心翼展科技等�！癆I能不能真正解決臨床的痛點、能不能幫助醫(yī)生顯著提升治療和診斷效率，是我們關注的重點�！瘪R可說。

除VC之外，在醫(yī)療AI的舞臺上，眾多器械巨頭也紛紛在AI醫(yī)療領域發(fā)力。2017年，西門子醫(yī)療推出了數字化醫(yī)療平臺teamplay——一個基于云端的大數據平臺及醫(yī)療生態(tài)圈；2018年，飛利浦宣布平臺首次在吉林大學白求恩第一醫(yī)院落地，該平臺包含ISP（支持臨床影像診斷，涵蓋心臟病學、腫瘤學和神經學）和ISD（醫(yī)用科研平臺）兩個平臺；2019年，GE醫(yī)療在中國發(fā)布了一系列基于“Edison”平臺的全新醫(yī)療應用產品和智能型醫(yī)療設備。

“大企業(yè)都在尋找新的創(chuàng)新點，比如GE、奧林巴斯、美敦力、強生、波士頓科學等等都在醫(yī)療AI方向有布局。未來同器械廠商的合作也會是AI醫(yī)療企業(yè)的一個商業(yè)化方向�！瘪R可說。

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