自2011年Watson奠定其醫(yī)療的商業(yè)發(fā)展方向，已經(jīng)有7個年頭了，這七年人工智能發(fā)展風聲水起，無數(shù)初創(chuàng)企業(yè)緊隨潮流，各類深度學習算法也經(jīng)過了多次換代，但浪潮過后，留下的無數(shù)先行者的遺骸。

現(xiàn)在，幸存者和后來者已經(jīng)逐漸在醫(yī)療人工智能領域組成頭部，深度學習過程下各企業(yè)都能為自己的AI產(chǎn)品報出一個可喜的準確率數(shù)字，然而新的時代已經(jīng)不再是一個唯算法的時代，衡量AI好壞的也再是一個數(shù)字或是人機大戰(zhàn)的成果可以評判的。要想在這個圈子活下去，還得進得了醫(yī)院。

現(xiàn)在，AI+醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的爭奪聚焦于落地環(huán)節(jié)。

數(shù)據(jù)向好，醫(yī)療影像行業(yè)未來可期

無論在發(fā)達國家還是發(fā)展中國家，優(yōu)質醫(yī)療資源的供需矛盾以及就診病人流向不合理一直是世界性的醫(yī)學難題。在日本，每100萬人中有52臺MRI、107臺CT，面對數(shù)目龐大的影像設備，人才缺口卻很嚴重。AI的引進將大大緩解了日本這一緊張局面，報告質量也會比之前更全面。

回顧國內(nèi)，我國2017年醫(yī)療器械銷售規(guī)模達4176億人民幣，其中診斷影像份額超過400億人民幣，醫(yī)學影像數(shù)據(jù)的年增長率約為63％，能夠診斷的醫(yī)師數(shù)量增長遠不及影像數(shù)量的增長，單以放射科醫(yī)師為例，年增長率只有4．1％。而與此同時，中國的放射科醫(yī)師每天至少需要看幾萬張，甚至十幾萬張醫(yī)療影像片子，嚴重供求失衡。此外，雙審核下避免誤診漏診尤為困難，據(jù)數(shù)據(jù)稱我國醫(yī)療影像誤診人數(shù)高達5700萬人／年。

首都醫(yī)科大學附屬北京友誼醫(yī)院王振常副院長對現(xiàn)狀感觸頗深：“低年資的醫(yī)生缺乏診斷經(jīng)驗，閱片質量整體較低；高年資的醫(yī)生每晚得工作到9點，一周得工作7天，壓力太大了。”

人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應用讓眾人看到了希望，通過深度學習，機器將完成對影像的分類、目標檢測、識別等工作，即便是微小的病灶也能以高準確度勾畫，協(xié)助醫(yī)生完成診斷；“誤診漏診少了，醫(yī)患矛盾也少了。”這是醫(yī)生的直觀體驗。

一位放射科主任悔恨的談到：“因為漏查了父親體內(nèi)微小的結節(jié)，現(xiàn)在我也對他的病情無能為力，要是這樣這項技術早發(fā)現(xiàn)幾年，他也不會這個樣子。”

AI的落地是眾望所歸。

推陳出新，做醫(yī)生所想

人工智能這種新型的技術如果沒有在所在的醫(yī)學領域扎的足夠深，就很容易變成一個炒概念的技術。推想科技的CEO陳寬在前幾日“AI領航者，推想100＋”全球產(chǎn)品應用分享大會的演講中談到了AI發(fā)展的傳播問題：“人工智能的呼聲越來越高，但呼聲越大，泡沫也就越來，浪潮之中總會夾雜很多隨波的物質，我們推想不想自己去談這個問題，我希望能把對人工智能評價的話語權交給醫(yī)生。”

推想科技一直以來特別在意醫(yī)生是否認可他們的產(chǎn)品以及醫(yī)生的使用體驗，三年風雨兼程，推想不斷地推進其人工智能產(chǎn)品落地。動脈網(wǎng)記者在會后采訪中問到陳寬，推想團隊以一種怎樣的頻率進行交流，陳寬談到：“我們300名余名員工中的260名研究人員輪流呆在醫(yī)院，每天跟醫(yī)生一起工作，是一個連續(xù)性的合作過程，所以沒有頻率這個概念。”

現(xiàn)在，推想的影像類產(chǎn)品已經(jīng)在全球多個城市近200家頂級醫(yī)院落地，國內(nèi)簽約的醫(yī)院也已經(jīng)來到了三位數(shù)，據(jù)推想科技的統(tǒng)計數(shù)據(jù)可知，推想系統(tǒng)在醫(yī)院的點擊率超過了60％，不存在閑置的問題。這是一個里程碑式的成功，不僅意味著醫(yī)院方面對推想產(chǎn)品的認可，同時也肯定了人工智能技術在醫(yī)療的落地是實在可行的，而推想在此走到了前列。

推想的產(chǎn)品及其布局

推想的產(chǎn)品主要包含四類：InferRead CT Lung肺部輔助篩查產(chǎn)品、InferRead CT Stroke腦卒中輔助篩查產(chǎn)品、InferRead DR Chest胸部輔助篩查產(chǎn)品、InferScholar Center醫(yī)療影像深度學習中心。

前三種產(chǎn)品分別針對肺部、胸部、腦部三類病癥，而醫(yī)療影像深度學習中心則是對接的研究型醫(yī)院的科研中心，滿足醫(yī)院AI科研的需求，幫助醫(yī)生輕松完成個性化、差異化的世界前沿深度學習科研，包括跨學科的科研需求。

這些產(chǎn)品均經(jīng)歷了多個醫(yī)院多種數(shù)據(jù)的考驗，滿足人工智能產(chǎn)品要求的魯棒性、易用性與安全性。在會議中，北京首都醫(yī)科大學副院長王振常談到：“我們和推想科技的合作已經(jīng)一年了，這一年我們之間已經(jīng)對幾萬例的圖像進行了分析，未來我們也會有更多數(shù)據(jù)與技術方面的合作，作為一個醫(yī)生，我希望人工智能時代能早一點到來，也愿意為人工智能時代的推進盡一份力。”

陳寬對于推想科技產(chǎn)品的布局做了簡單的解釋：“推想布局理念非常簡單，哪一些領域可以最大程度地解決醫(yī)生的問題，緩解他們的壓力以及提高診斷的質量，我們就進入哪個領域。中國的三大死亡原因第一是惡性腫瘤，所以我們第一條產(chǎn)品線就是這個肺癌。第二大死亡原因是腦血管疾病，也就是我們第二條產(chǎn)品線，那么接下來的產(chǎn)品會走向乳腺、心臟、肝臟等疾病，逐步將推想的產(chǎn)品覆蓋各個領域。”

推想的產(chǎn)品均已申報了醫(yī)療器械II類及III類審批，是我國第一批申報AI產(chǎn)品審批的企業(yè)，推想不會將其所有系統(tǒng)都去追求III類審批，對它而言，相比現(xiàn)在申請III類器械的“榮譽感”，更重要的是將合適的產(chǎn)品落地在合適的地方。

保持用戶粘性是落地后的關鍵

所有人工智能企業(yè)都面臨的著同一個問題，即過審后商業(yè)化的問題。是訂閱制還是按閱片數(shù)量計價，這是AI企業(yè)在幾乎瓜分完一流醫(yī)院的今天不得不回答的一個問題。而在這個問題的背后，是醫(yī)院方對商業(yè)化的態(tài)度問題。

對于一套系統(tǒng)而言，醫(yī)院完全可以選擇在體驗結束或產(chǎn)品通過后再去尋求質量差距不大而價格低廉的產(chǎn)品，解決這個問題有兩個方法，一是保持足夠高的產(chǎn)品粘性，二是尋求知識產(chǎn)權法的幫助。

現(xiàn)在，推想在全球已經(jīng)落地近200家醫(yī)院。如何保持用戶黏性，給予醫(yī)院較其他產(chǎn)品更好的體驗是推想一直以來的目標。一個三甲往往會嘗試使用多個企業(yè)的AI產(chǎn)品，在這個過程的產(chǎn)品比較就非常直觀。浙江省中醫(yī)院副院長許茂盛在天津會上談到：“我們醫(yī)院使用了包含推想的兩個AI產(chǎn)品，兩個產(chǎn)品準確率不相上下，而推想的結構化報告更加細膩，且操作界面更受我們醫(yī)生的歡迎。”

當醫(yī)生已經(jīng)習慣由人工智能幫助他們來寫結構化的報告后，手寫報告的時代便一去不復返了。所以，當推想布局200家醫(yī)院之后，它努力在做的，就是為這些醫(yī)院提供更好的體驗，提高推想的產(chǎn)品黏性。

同時，招標過程的透明性與知識產(chǎn)權的保護也非常重要，這不僅僅適用于推想，也適用于所有的人工智能企業(yè)。回到當下，AI企業(yè)所需要做的，就是爭奪更多的醫(yī)院落地，在這一點上，推想已搶得頭籌。

國內(nèi)外同步發(fā)展，100家國內(nèi)醫(yī)院簽約意味著新的征程

中國在科技方面離美國差距還很遠，可人工智能例外。在采訪過程中，北美放射學年會醫(yī)療影像資源會主席Eliot Seigel告訴動脈網(wǎng)記者：“中國在人工智能領域的成就與美國相差無幾，這可能是中國現(xiàn)階段最有可能超越美國的技術領域。”

推想正是以此為目標，而其產(chǎn)品也已在世界各地落地。日本慈惠醫(yī)科大學醫(yī)院影像診斷科主任中田典生在“推想100＋”會議上談到：“我非常驚訝AI可以取得這么大的成就，早在2017年11推想便獲邀入駐日本國家戰(zhàn)略特區(qū)高新科技科目，這是迄今為止唯一一家入選的中國AI企業(yè)。“西班牙赫羅納圖像診斷學研究院院長Salvador Pedraza Gutierrez認為：“在歐洲沒有低劑量CT肺癌早篩政策的背景下，推想AI提供了一條從傳統(tǒng)X光胸片影像中快速、有效的肺癌早篩方案。”

在《G20國家科技競爭格局之辯》的系列報告中“人工智能＋醫(yī)療實踐”板塊，推想科技緊隨BAT巨頭，成為中國AI醫(yī)療影像領域的最佳實踐者。

G20國家的“人工智能＋醫(yī)療實踐”（截取中、美部分）

作為國內(nèi)年紀最大的醫(yī)療人工智能企業(yè)，三年半的時間中也看遍了AI企業(yè)的沉浮，大量的科研人員（現(xiàn)260余位，占比超70％）保證了推想整個企業(yè)的迭代。3月獲得了3億C輪融資后，推想又實現(xiàn)100家國內(nèi)醫(yī)院落地。

本次“AI領航者，推想100＋”會議不僅僅是推想對過去的一個總結，也是一個里程碑，預示著人工智能技術實實在在的進入了醫(yī)院。未來，推想會將其產(chǎn)品推向更多領域，開啟AI醫(yī)療影像的新征程，加速產(chǎn)品落地計劃，為醫(yī)療作出自己的努力。