依图医疗资深总监窦玉梅：探索中的AI医疗的产业化进程和展望-半岛·体育(BOB)

8月31日，作为“2018（上海）中国人工智能展览会暨（第二届）人工智能产业大会”的最重要论坛之一的AI＋医疗分论坛在上海顺利举行。本次专场论坛环绕AI+医疗技术应用于，就AI医疗技术构建产品商业化遇上的艰难与挑战展开辩论。

随着大数据、云计算、以及物联网的较慢发展，人工智能技术在医疗领域的应用于早已更为广泛，对医疗行业起着更为最重要的起到。目前，政策对人工智能的持续堪称是极为受到影响，各级政府对AI的持续补贴投放，让更加多的本土产品构建医疗AI的急弯转弯。在本次AI＋医疗分论坛上，依图医疗资深总监窦玉梅从各智能辅助诊断系统案例中发售病种库临床科研智能解决方案，并在目前政府大力支持下展开融资，通过智能医学影像辅助临床、互联网＋智能医疗、医疗大数据智能三方面构建了AI医疗应用领域落地，推展了产品商品化的发展。

在医疗AI的应用于上，落地实践中及产品商品化是依图医疗科技今后工作的重点。窦玉梅回应，今后将不会针对多种案例发售更加多智能解决方案来助力医疗行业。同时，期望挤满更加多的有识之士、杰出的人才、以及不具备国际化视野的人才，来建设AI新的时代，建设一个新的AI医疗行业。

以下为依图医疗资深总监窦玉梅的现场演说内容，医疗科技网不作了不转变本意的整理和编辑：非常高兴今天有这个机会能到这里跟大家交流，今天我将在企业的角度来讲AI医疗，主题将更加扣住产业方面。目前AI医疗早已发展了两年多的时间，从实验室科研阶段回头到市场上，沦为一个商品化，构成产业，企业在其中取得了哪些实践中和新知呢？医生是一个充满著哲学意味的工作，这是两年来转入到医疗领域之后，我们从心底里很敬畏的一个观点。AI医疗的理念，我实在十分像循证医学的理念，融合了三方面的要素：一、医生自身的经验。

二、病人个人的意愿。三、基于现实客观世界的科学证据和数据。我实在AI医疗也是这个三个理念的集中于。

纵观这两年的发展，只不过AI给社会、科技及方方面面产业化的新发展，都带给了天翻地覆的影响，这个理念是冲击型的。在科技领域的工作者们不会找到这个理念、这个技术的前沿，对我们每个人的科研工作和产品研发工作都带给了相当大的挑战。

我们公司只不过早已正式成立了四年多，最初我们做到计算机视觉方面的工作。在16年年底我们转入了医疗领域，开始了技术的三驾马车：一是计算机的视觉；二是大自然语义解读，就是文本的结构化；三是语音辨识。这三个主要核心的人工智能技术，只不过也照亮了我们现在基本所有的产品数。

纵观两年多的历程，我们经历了一个无以伦比的时代。今年2月份一家期刊公开发表的有关北美的张康教授运用原本的肺炎算法模型，将迁入自学用在眼底疾病诊断上的文章，对整个AI医疗的冲击十分大，使我们对这个行业的理解再度创下，让每一个AI医疗的企业，无论在做到产品和做到科研的过程中都更加谨慎更加坦率。AI对医学领域的影响，总结一起有可能只有八个板块：从影像抵达、了解到临床的应用于、再行到病种库、MDT多学科的医疗临床，还包括一些基础的研究，制药方面，器械药物挖出等等一些基础研究，只不过AI显然能给医学的多个板块带给相当大的冲击和技术上的政治宣传。

那谈一谈我们本身在这个领域的一些探寻。我们现在投身于了三个方面，第一块就是我们的出发点——影像的临床。为什么AI医疗企业发展都要从肺结节的这个临床开始呢？原因是肺结节在公开发表的网络上有大量的数据集，这十分便于初创公司去做到算法模型的设计、印证和训练。

但这只是十分十分微小的一个起点。第二块是智能互联网医疗平台，在这个领域我们探寻的是儿科，就儿科儿童常见病的就医前中后，仅有全线贯通的诊断系统。在医疗大数据的挖出上，我们有医疗大数据的智能，等一下我会给大家讲解我们在这个领域的阶段性成果，是和华西医院的联合的实践中。再行讲解一下影像方面的代表产品。

从两年前肺结节开始，到今天第三代的肺癌的影像辅助诊断系统，我们早已走到两年多的时间。这款产品目前早已转入了将近一百多家的医院，有的在工作流程中映射了，有的是在影像科里面去做到产品的试用。目前第三代的肺癌产品早已应用于了肿瘤的丰恶性辨别。

在肺癌影像临床技术上的优势是我们的核心技术优势。我们享有300多个医生、医学生构成的团队给我们做金标示。经过两年多的时间，我们在算法模型的淬炼上早已更加切合临床医生的确实必须。

同时我们用的数据在百万量级数据以上，这有可能是国际范围内用于、训练肺结节、肺癌、肿瘤影像临床仅次于的数据集。第二款影像产品是今年春天我们公布的乳腺钼靶的智能影像临床。这是我们和复旦肿瘤医院一起合作的一款产品。

乳腺的钼靶产品在全球的范围之内，有几个领先点，一是算法的设计上、病灶检检测上，还包括3D修复上明确提出的一些新的算法。在儿童方面，我们有儿童骨龄的智能临床，一个在影像上的明确应用于。

通过扫瞄小孩子的左手X光片，然后在秒级时间内就可以智能辨别出有小孩子生长发育的年龄，甚至能准确到大自然月上。我们做到这款产品的目的是想要做到中国第一个归属于中国儿童的骨龄库，因为中国儿童只不过是没骨龄图谱的，所以我们要基于此去做到中国民族自己的儿童骨龄库。智能互联网医疗平台上的应用于方面，我们第一个探寻是儿科方面。

因为中国儿科医生的资源分配十分不平衡，大约有几十万儿科医生的缺口，所以我们自由选择了儿科这个领域。目前这套系统涵括了两个部分，一部分是B末端——医院末端，在每一个医生自己的工作台上。第二末端是C末端——用户端，在每一个用户自己的手机移动末端上。

目前我们在手机移动末端上用的是微信小程序，这样的话笔记本电脑非常容易，就完全不必笔记本电脑。这套系统跨越了就医前、中、后这三个有所不同的阶段。首先AI起的角色是护士台，然后是医生助手、便民服务和自己的专家型身体健康管家。

确实打造出了以患者、患儿为中心的就诊的体验流程。我们在医疗大数据管理智能上的一个解决方案叫病种库的科研大数据平台。在这类型的平台上，我们把医院整体信息化系统上的数据全部切断，然后汇聚到这个平台上，做到大数据的管理。并且我们明确提出了一系列人工智能的模型算法，针对临床问题，科研问题的算法和策略，最后打造出医生必须的一系列科研应用于。

在医疗大数据智能这个领域，我们第一个阶段性的成果是跟华西医院联合公布的肺癌单病种触MDT诊断系统，它的核心能力和核心技术在于对简单医学语义的全量萃取上。这个算法模型非常复杂，是一系列模型的人组。我们与华西医院一起公布了MDT的智能诊断系统，这个系统完全集涵盖了过去十年来华西医院肺癌患者的全维度数据。我们现在最重要的工作是在综合的MDT医疗决策建议模块的研发上。

我刚才汇聚了依图医疗的一些现有的、成熟期简化的，需要从实验室阶段南北确实的临床，回头到医院、科室用于的产品。那确实转入到产业化这个阶段，我们到底有什么样的艰难？或者说我们的边界条件在哪里？我们罗列了几点。

第一个边界条件，或者说是整个医疗行业的天花板，应当是国家、行业的政策合规性。第二个边界条件在于商业模式的搭起，这也要求了一个企业的胜败。其次是整体环境的融资条件，在整体的医疗行业里都有双十的众说纷纭，尤其对制药企业，也就是前十年投放，十个亿出月的产品。

在AI医疗领域，我们指出3到5年期都是一个轻投放的阶段，所以对我们来说融资也是十分最重要。那我来报废一下这三个要素，第一块就是政策和合规性上。目前在国际范围内，中美两国是确实的在AI创意方面构建双赢的。

所以从美国国际范围来看，美国在对人工智能的医疗应用于的审核上，正在加快的前进中，早已相继审核了十个。近期的审核是关于ct的脑出血智能临床，然后协助医生展开分诊建议的一个应用于。只不过最近的这样一应用于也从一个角度上十分典型的暴露出目前AI应用于给医生带给的两个意义。

一是牵涉到到医生的辅助临床的决策中去。二是和医生自己的工作流密切的贴合在一起。如果AI应用于全部都转入到医生自己的工作台工作流程中去，那么责任确认和风险只不过也是一个无法绕过，必需要正面面临的问题。

在这方面，国际范围内像日本最近有了法规，明确规定AI应用于定位为医生的辅助系统，最后责任确认是在于医生。所以AI应用于层出不穷的设备、应用于，它的角色最后还是辅助功能，而不有可能确实的代替医生。

在中国，AI作为国家的发展战略，整个国家在政策上的推动力很极大，所以整体上来说，中国的发展速度不会比其他国家，美国和日本更加慢。还包括中国整体的高层对AI应用于在2030年的一个布局和拒绝。从审核的角度来看，CFDA比FDA只不会更为的缜密。

目前在新的医疗器械分类目录上，绝大多数的AI应用于都被定位为第三类医疗器械应用于。所以临床试验等拒绝是十分严苛的，这就拒绝我们作为AI医疗企业，必需在指控体系的建设合规上面临自己有极高的拒绝，这样才能最后使产品获得CFDA证，流通到市场上去，展开合规合法的经营销售。同时就商业模式来说，企业搭起商业模式是至关重要。

我们今天仍然把我们的客户定位为医院或者医疗机构，在搭起商业方式上，我们可能会同时从传统的医疗器械软件或制药公司的一些商业模式中去玄奘，同时也有创意的部分。有一个前车之鉴，有叫沃森，我把它定义为叫“第0批的探索者”，因为它也不属于第一批。第一批就在我们的历史进程中，正在引起这这个历史进程的行进。

沃森的收费方式是向医院和病人同时缴纳费用，过度营销和技术落后之间的对立，使得沃森早已削减了70％的员工。目前我们的商业模式搭起，如果把医疗机构作为我们的整体用户来看，我们只不过也是分层，一层是高端医院的合作互利，也就是把产品科研创建在高端的头部三甲医院上，在基层医院展开普及和加装，也就是说基层医院不会获得这些头部三甲医院优质的医疗资源、科学知识的迁入，通过AI产品来解决问题中国医疗资源的相当严重的不平衡的问题。同时对于企业来说，我们不可忽视的众多成本就在于和原先的医疗信息化系统的互联互通上。这个成本分成两块，一块是时间成本，另一块就是现实的资金成本。

如果我们想要让基层医院弗惠普装有，用于到AI医疗产品，我们就必需在最慢的时间内已完成这些互联互通的工作。最后谈一下融资大环境，17年整体全球的融资环境上，在AI方面中国多达了美国，获得全球总工资量的48％，这个还是较为车祸的。解释从融资条件、融资环境上面，中国显然在跟美国展开了必要竞争。目前融资环境的更加深层的分析，就是融资的数量在增加，融资的整体金额在减小，融资的节奏在上升，但是资源更加涌进了头部赛道的头部玩家。

如果从确实的AI医疗机构实践者探索者的身份抵达，我们来看今天AI医疗在中国这个大环境下所处的方位，我们的辨别是中国的AI医疗行业早已转入到产业化的阶段，这个产业化阶段将在1到2年的时间内都反映出有两个很核心的特征。一就是脱虚入实，也就是说从抹黑、过度营销确实实施到AI企业，医疗企业要拿走贯彻的，需要转入到临床流程中去，协助医生提高效率、增加漏诊、复发医疗风险，需要带来他们实实在在，有利用价值的产品。第二就是资源，整体的医疗的资源，数据的资源和专家的资源，还包括融资的资金上资源，都会向一些头部的玩家去集中于，所以这是这两个典型的特征。

这是一个崭新的时代，因为看到所以坚信，我们期望挤满更加多的有识之士，杰出的人才，国际化视野的人才一起来建设AI的新时代，来建设一个新的AI医疗的行业，谢谢大家。

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