來源丨億歐網（ID：i-yiou）
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醫(yī)療AI上市潮正在襲來，11月5日，“醫(yī)療AI第一股”——鷹瞳科技將正式登陸港交所。在這股IPO熱潮下，影像AI產品開發(fā)、落地還有哪些軟肋？

10月11日-13日，“天府健談·CHS 2021第六屆中國大健康產業(yè)升級峰會”正式召開。本屆峰會由中國衛(wèi)生信息與健康醫(yī)療大數據學會全科醫(yī)學與健康管理工作委員會、億歐EqualOcean主辦，四川省衛(wèi)生健康委、中國衛(wèi)生信息與健康醫(yī)療大數據學會指導，中國衛(wèi)生信息與健康醫(yī)療大數據學會三醫(yī)聯動健康保障分會、健康保險工作委員會、信息及應用安全防護分會協辦，成都市衛(wèi)生健康委支持，億歐大健康承辦。

中國大健康產業(yè)升級峰會已成功舉辦了5屆，本屆峰會以“集成創(chuàng)新·引領產業(yè)融合”為主題，圍繞數字醫(yī)療、AI和計算驅動的新藥研發(fā)、基層醫(yī)療、支付創(chuàng)新、基因檢測、中醫(yī)康養(yǎng)、智慧養(yǎng)老七大細分領域的市場環(huán)境、投資熱點和產業(yè)變革等話題展開探討，共包括1場開幕式、7場產業(yè)論壇、1場晚宴盛典、3天產業(yè)創(chuàng)新展、1場創(chuàng)新項目路演、1場院長培訓班。

在10月13日的數字醫(yī)療產業(yè)論壇上，圍繞“多方協作，醫(yī)療AI的集成創(chuàng)新之路”這一主題，由億歐EqualOcean董事、億歐大健康董事合伙人梁永生主持，成都市第五人民醫(yī)院影像科主任付兵，強聯智創(chuàng)?創(chuàng)始人、CEO劉文哲，科亞醫(yī)療AI實驗室副總裁尹游兵，從醫(yī)院端和產業(yè)端兩方面進行了探討，他們的核心觀點如下：

付兵：影像AI產品可能可以繼續(xù)從三方面努力，1.檢出問題，目前定量問題已經做得很好，但定性還需提升；2.AI產品最終可能還要落到基層，可支付性、怎么落地是問題；3.AI產品給出的診斷結論，若引起糾紛，有沒有相關保險可以支持。

劉文哲：從整個疾病診療和醫(yī)院的角度來看，醫(yī)療AI產品的落地和未來發(fā)展，不僅僅涉及到臨床和影像科室，還有信息化等，AI賦能臨床也不只是安裝軟件這么簡單的事，事關醫(yī)療服務能力的提升。

尹游兵：從醫(yī)療影像AI產業(yè)的落地科室看，不管是影像科室還是臨床科室，并不存在優(yōu)劣的差別，主要是看怎么去實現真正的落地，在醫(yī)院里面讓患者能夠受益，這才是最關鍵的。

梁永生：整個醫(yī)療影像AI賽道有很多產品，做肺結節(jié)、骨折的、骨齡的、冠脈的，作為企業(yè)方真正應該考慮的是，這些產品到底是企業(yè)想象出來的市場需求，還是針對院方的需求、真正能夠解決患者的訴求。

醫(yī)療AI產品開發(fā)：院端與企業(yè)如何打配合？

梁永生：影像數據是相對易獲取的數據，但每一家數據質量不一樣的，有的醫(yī)院可能信息化建設比較好、數據相對齊全一些，而有的醫(yī)院數據質量可能并不那么好，在數據參差不齊的情況下，企業(yè)所打磨出來的產品到最后的落地使用，情況也會參差不齊，從企業(yè)端而言應當如何解決這個問題？

尹游兵：這個問題非常好，這一波人工智能發(fā)展是由數據驅動的，數據是產品的核心，個人認為可以從兩個方面探討一下這個問題，首先就是數據本身，CT影像和核磁影像，另外就是金標準和標注這兩個層面。

數據本身的話，相比于自然圖像，醫(yī)療影像差異性不是特別大，醫(yī)療影像這些設備都是經過驗證的、標準化的，影像采集手段也有相應規(guī)范、指南，也是符合指南標準的，當然也存在一些比較小的差異，比如說參數設置方面。在我看來，在模型開發(fā)的階段首先是嚴把QC的關、入組合規(guī)的數據，同時盡量加入更多數據使數據多元化，此外在數據測試過程中進行不同亞組分析，保證這個模型和產品對于不同廠家的儀器都是可以滿足性能指標。

關于金標準和人工標注，金標準是客觀測量，至于人工標注，比如說要勾畫一個肺結節(jié)必須要從流程上嚴把關，首先通過不同的醫(yī)生驗證、把標準進行統(tǒng)一，有了一個統(tǒng)一的標準之后再進行大規(guī)模數據的標注，保證上游的金標準是準確的。

劉文哲：梁總提了一個客觀實際存在的問題，剛剛尹總也說得非常有道理，首先我們要正視這個客觀存在的差異化問題，不同的設備廠家甚至不同的操作技師，無論是操作還是質量都會有所差異或者說是有其特點，在這種情況下作為醫(yī)療公司來講我們是這么做的，首先是發(fā)揮算法優(yōu)勢，可以分成兩部分：

一、在數據收集過程中，將不同場景的數據收集齊全，而不僅僅是好的優(yōu)質數據。實際開發(fā)一款普及臨床使用的產品，要涵蓋臨床實際過程當中的盡量多的場景及其數據；

二、修煉內功，強聯智創(chuàng)?采用了很多遷移學習的方式，對于AI模型和算法模型做了大量的預訓練，這樣一來，在訓練級數據量比較小的情況下，也能達到比較好的效果。

其次是聯影智能周總談到的，從設備采集端來講，算法應該更早介入到影像采集的場景當中，通過用AI賦能采集、賦能設備來更好地解決問題。

最后，產品落地時要提供更多好的配套服務，包括培訓以及后續(xù)臨床產品的打磨，沒有一種方式可以絕對解決所有問題。

梁永生：付主任從醫(yī)院方的角度為大家分享一下，如何配合企業(yè)，或者說企業(yè)和醫(yī)院端應當如何相互去合作，去解決這種因為數據參差不齊問題到最后所訓練出來的系統(tǒng)問題，在院端如何和企業(yè)合作或者是打配合？

付兵：這確實是個問題，目前主要存在的問題是，人員、數字化存在差距，實際上影像提到同質化，主要指的是規(guī)范的培訓、以及統(tǒng)一標準。目前我們一直在努力做的，尤其是在基層醫(yī)院一定要加強培訓，嚴格按照指南進行，同時對于AI醫(yī)療公司，把我們面臨的問題、訴求與他們的能力結合起來，把這方面工作做得越來越好。

梁永生：謝謝付主任。臨時想到一個問題，聯影智能的周總也坐在臺下，聯影智能屬于設備+醫(yī)學影像AI，本身聯影有自己的醫(yī)療設備，而強聯智創(chuàng)和科亞醫(yī)療是純粹軟件出身的，想問一下兩家企業(yè)，相較于設備+軟件的公司，純軟件公司的優(yōu)勢在哪里？

尹游兵：作為一個醫(yī)療行業(yè)從業(yè)者，我非常希望有更多公司加入到這個行業(yè)來，醫(yī)療的目的在于讓患者獲益，這個賽道是一個很廣的賽道、疾病種類很多，比如肺疾病就涵蓋多種，另外像科亞醫(yī)療發(fā)力的心腦血管疾病，從早期的篩查、診斷到手術的指導和術后評估，也都是在圍繞著醫(yī)學影像AI技術及應用做深度挖掘、探索。

我們可以說是靈活的，包括商業(yè)落地、產品規(guī)劃等各個方面都是很靈活的，科亞醫(yī)療也是最早拿到醫(yī)療器械三類證的，過去一年多實踐，公司也在市場推廣方面也是做了很多工作，包括準入、物價方面等。目前科亞醫(yī)療的產品已經覆蓋了國內上千家醫(yī)院、覆蓋了近3000萬患者，從這個角度而言，大家各自有各自的優(yōu)勢。

劉文哲：首先澄清一點，強聯智創(chuàng)?打造的不是影像AI，我們是臨床AI或者是疾病AI。我們以患者為中心，以疾病的整個診療流程為主線，并不是單單解決診斷這一個環(huán)節(jié)的問題。我們一直認為，醫(yī)療的核心在于解決疾病的問題，而不只是開發(fā)一個好用的工具，我們更希望站在臨床的角度一起來面對疾病、解決疾病。

當然聯影智能很有優(yōu)勢，剛剛我也在前面提到了，采集端上設備和AI的結合是非常有必要的，但對我們純軟件公司來講，我們會更輕盈，我們不會受到采集端的制約，我們會更從疾病的角度來考慮問題，無論是診斷環(huán)節(jié)、治療環(huán)節(jié)，還是更前端的篩查、后端的隨訪環(huán)節(jié)，均已超出醫(yī)院的場景了，因此強聯智創(chuàng)?更多強調的是做全診療流程的智能化解決方案。

基于這樣的前提，強聯智創(chuàng)?在每一個環(huán)節(jié)都有落地和應用的可能，最終我們希望，強聯智創(chuàng)?成為珍珠項鏈上的那根金絲線，把疾病診療的全流程串起來，而強聯智創(chuàng)?所做的所有有價值的產品和服務將是這根絲線上一顆一顆閃亮的珍珠。

商業(yè)化落地場景怎么選：影像科還是臨床科室？

梁永生：剛才尹總、劉總都同時提到了一個詞“靈活”，我所理解的靈活可能是，我們純軟件的公司可以跟GPS其中的任何一家合作，可以不限于數據采集端，這是我所理解您說的靈活的優(yōu)勢。

借由剛才劉總所說到的全流程追問一個問題，目前在業(yè)務推進過程中，有些企業(yè)可能直接跟影像科室合作，比如一些做肺結節(jié)產品的公司，還有一類是類似于強聯智創(chuàng)這樣的公司，從臨床科室去進行業(yè)務推進的，兩類業(yè)務推進路徑有所差異，為什么是這兩種選擇業(yè)務推進的方式？這兩種業(yè)務推進方式可能無法評價好壞，那哪種方式可能對于醫(yī)院更好接受？

劉文哲：強聯智創(chuàng)?是從臨床終端切入的，但商業(yè)化落地場景不僅限于臨床，強聯智創(chuàng)?同樣也有影像或純影像后處理的智能化軟件。比如說急性卒中優(yōu)化智能軟件，偏急救場景，更適合與CT對接，這樣我們實際認為它更適合影像的落地場景。當然還有一些術中和術后的評估產品，可能更適合于臨床的場景當中。

再次重申和強調，強聯智創(chuàng)?不只是在臨床當中落地，就像剛才講的一樣，我們希望能把整個疾病診療流程串起來，而不是單純的站在影像端或者站在治療端來考慮問題，我們其實是考慮整個疾病治療的角度。

尹游兵：解釋一下靈活這個事情，剛剛梁總談到軟件廠家跟不同的設備廠商相對接，另外其實此前我們在GPS也有過工作經驗，像GPS這些大廠商對于項目立項是有一個很嚴格的流程，要通過各種不同的部門，走的流程會相對較長。

而像我們科亞醫(yī)療去年新冠肺炎，從開始決定做投入開發(fā)這個產品到最后上線，其實短短就是幾個星期的時間，包括我們發(fā)表第一篇新冠病毒相關的文章也僅有兩三個星期，從立項開始到做，到最后的軟件出來速度很快的，像我們之類的國內企業(yè)在這方面有非常明顯的優(yōu)勢。

至于落地的事，兩個路徑（影像和臨床科室）科亞醫(yī)療都有，針對影像類的產品，包括冠脈的結構化報告、腦卒中結構化報告，而冠脈CT功能評估主要是針對于心內科室，但我們跟影像科室也會積極溝通，經常兩邊都會進行結合，彼此間有合作。我個人認為，不管是影像科室還是臨床科室，并不存在優(yōu)劣的差別，主要是看怎么去實現真正的落地，在醫(yī)院里面讓患者能夠受益，這才是最關鍵的。

付兵：AI軟件一般分為兩類，一類基本上是全終端的，可能涉及到臨床治療計劃、療效評估等等，另一類是影像診斷，從影像切入，收集數據進行證實，比如說臨床有病癥然后進行規(guī)劃，最后不斷學習，到這個軟件成熟。我感覺最好的合作方式還是三方協同了，首先從影像方面進行判斷，到臨床根據不同的影像結構怎么處理，采取哪種方式。

劉文哲：正好付主任談到這個問題，我想補充一下，從整個疾病診療角度或者從整個醫(yī)院角度來講，其實AI的落地和發(fā)展，未來不只是涉及到臨床和醫(yī)院，還有信息化，特別是我們臨床采集的輸入端不只是影像數據，還有很多臨床的信息。

而信息化水平的提升或者說醫(yī)療AI的應用，也絕不只是裝個軟件、裝個系統(tǒng)這么簡單的事情，它事關整體醫(yī)療能力的提升，而醫(yī)療能力的提升對醫(yī)院來講就是多維度的。所以就像付主任所言，不單影像、臨床，可能還要加一些信息化因素，包括現在特別敏感的數據問題，從方方面面加以考慮，綜合起來努力用新技術來賦能，提升整體醫(yī)療能力。

梁永生：論壇現場在座的既有做設備的，也有做軟件的，我們也請付主任給這些公司一些建議。

付兵：建議談不上，可以談一下我們平常思考的一些困惑，醫(yī)療AI相關產品我們非常需要，現階段大家用了就更加知道，但是它還是存在一些需要解決的問題。

以肺結節(jié)為例，目前檢出一點問題沒有，定量的問題已經做的很好了，但是定性還是需要繼續(xù)提升，比如說很多病變檢出以后，診斷結果要用人工的判斷，肺結節(jié)到底是良性、惡性等等。

另一方面，用好AI產品，不光是要在大醫(yī)院用，最終也要落實到基層包括鄉(xiāng)鎮(zhèn)醫(yī)院等等，面臨的問題是AI收不收費，怎么來收費，大醫(yī)院可能沒關系，只要能夠把醫(yī)生的相對勞動強度降低、效率提高，但是小醫(yī)院可能就是個問題了，如若對病人收費，但小醫(yī)院的病人又比較少，所以怎么落地是一個問題。

第三，既然這些產品最終現在已經推出市場，國家相關的部門同意核準了，但如果AI公司的結論最終給錯了，甚至引起了相關糾紛，這時該怎么辦？有沒有什么保險的形式可以支持一下。

梁永生：謝謝付主任，由于時間關系就不做展開討論了。億歐大健康其實早在2016年的時候就開始關注這個賽道，那個時候整個賽道還是初始階段，我們也跟企業(yè)去聊，跟醫(yī)院端去聊，去跟政策口的人去聊，我們發(fā)現這個賽道有很多產品，做肺結節(jié)的、做骨折的、做骨齡的、做冠脈的等等，產品線很多很多，作為企業(yè)方，其實應該考慮這些產品到底是我們企業(yè)想象出來的市場需求，還是針對院方的需求，真正能夠解決患者的訴求。

如果我們只是做一個軟件去解決效率的問題，在我看來，這個效率的問題可能還不能夠發(fā)揮醫(yī)療AI的全部價值，醫(yī)療AI它應該有更大的發(fā)揮空間，我們也相信，醫(yī)療AI這個賽道足夠大，足夠讓各家企業(yè)均在這里面去分到一杯羹，我們也希望這個產業(yè)能越走越好，億歐大健康也會在這個產業(yè)競爭當中扮演一個行業(yè)觀察者的角色。

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