AI医师助手
前段时间,安德医智发了篇PR稿件,说自己“起死回生”、“拿着1.5亿元又回来了”。 这家曾经估值超5亿美金的行业偶像,在2021年时遭遇资金链断裂,随后公司银行账户被冻结,创始人名下的房产被冻结,员工们集体申请劳动仲裁。 安德医智那篇PR稿件发布后,在行业里却几乎波澜不惊,它以为自己重新回到了牌桌,但其实这个行业早已今非昔比,很多的“执”都是昨日旧梦。 两三年前,那时正是AI医疗影像行业高歌猛进的时刻,科亚医疗一年融资4轮,数坤科技、推想医疗、鹰瞳科技皆拿下大额融资,4家头部企业估值皆超过10亿美金。 我亲历过那场狂欢。 在鹰瞳科技的办公室里,创始人张大磊告诉我,有财务投资人曾给鹰瞳估到了300亿元的投资意向,但他选择了拒绝;在数坤科技位于北京北四环的总部,创始人马春娥告诉我,“数坤没有对手,我们的对手只有时间”。 在科亚医疗办公室里,董事长王立伟一边抽着电子烟一边说,“我们的估值至少还能涨上20倍”;在推想医疗办公室里,创始人陈宽告诉我,“不要只看到当前的繁荣,这个行业还有太多的问题没有解决,要等你都走过去之后,它才会变成一段自然而然好像注定就会发生的经历”。 后来,这个行业的企业上市进展不顺利、商业化遇阻、投资人撤离,企业也只有收缩裁员活下去。最近一年,在公开信息里,无任何一家企业获得新融资,而在水面下的消息里,《健闻咨询》访谈了解到,几家头部企业的年收入皆在1亿元-2亿元区间,离盈利还有较远的距离。 今年7月份,我和一家头部企业的高管上午约在重庆北滨路见面,盛夏的嘉陵江边,昨夜的灯火彷佛刚下了楼台。他告诉我,“照这种局面下去,这个赛道未来最终只会剩下1-2家企业”。 医疗行业的人可能是最容易感知时光流逝的,如果从一批企业创立的时间算起,中国AI医疗影像行业的发展已经过去了十年。 十年过去,有很多人离开了,也有很多人留下。巅峰产生虚伪的拥护,黄昏见证虔诚的信徒。 行业还在,还有多少人能找到来时路。 2014-2016:推开医疗的门 2014年底,25岁的深圳青年陈宽做了一个大胆的决定——放弃美国芝加哥大学经济学系的博士学位,踏上回国创业的飞机。更让家人和朋友不解的是,这位师从四位诺奖得主的金融才子给自己选定的方向,是和华尔街毫不沾边的AI医疗影像。 很多年后,陈宽所创立的推想医疗专门拍摄了一条将约12分钟的微纪录片,讲述了一位80多岁的农村老人,历经几代传承,坚持在乡间义诊的故事。这位老人是陈宽的舅公,他为陈宽踏入医疗行业提供了某种合理化的解释,就像这条纪录片的名字一样——《推开医疗的门》。 2015年,国内医疗信息化的资源和目光都还聚焦在互联网医疗赛道,对于仍处概念阶段的医疗AI行业来说,这扇门实在不容易推开。 据陈宽回忆,创业之初,他和另一位创始人王少康背着包跑了全国40多家医院,才在四川找到一家愿意合作的意向客户。为了做出有说服力的产品,他们租住在医院旁一幢被火锅店和垃圾堆包围的破旧小楼里,四天没有洗澡,做出了公司第一款可用于肺结节CT影像精准识别的AI模型,最终得到了一线医生的认可。 就在推想医疗成立的同一年,另一位医疗AI的拓荒者也出现了。他叫张大磊,毕业于第二军医大学,爱好编程,毕业后先后在微软、PPTV、新浪等互联网公司担任技术高管。从个人履历来看,张大磊横跨医学和信息技术两大知识领域,又有中外大厂的管理背景,是这个行业的完美创业者。 那一年,张大磊33岁,他把新公司取名为Airdoc(中文名称为“鹰瞳科技”),寓意健康服务应该和空气一样,公平获取且随处可得。在尝试了医学图像影像识别、病理识别、甚至医疗单据识别等方向后,张大磊把方向定在了用AI做视网膜病变分析。眼底检查是判断早期血管病变、高血压、糖尿病的有效手段,这是他学医时写在教科书里的考点。 彼时,一墙之隔的互联网医疗赛道正如日中天,2015年的投融资交易总额超过100亿人民币,而AI医学影像行业的融资总额仅为0.58亿。这一年,张大磊拿到了两家创投公司共计152万元的天使投资,陈宽烧的则是自己大学时期的奖学金,属于他的幸运要熬到2016年才会降临。 但不管是陈宽还是张大磊,对“仅仅做信息中介”的互联网医疗模式并不感冒。在陈宽看来,医疗的核心问题是产能,而非渠道,互联网医疗只会让原本就很忙的医生变得更忙。张大磊也数次直言,“对连接医师毫无兴趣”。 回过头来看,2015年前后扎堆成立了不少AI医疗企业,且大多数都集中在AI医学影像领域。而推想医疗和鹰瞳科技这两家企业,分别代表了AI医学影像早期最为拥挤的两条支线赛道——肺结节和糖网筛查,绝大多数医疗AI公司的产品都和这两个方向有关。 其中的原因在于,这两类场景都有经过标注的成熟数据集,且深度学习的代码也都是开源的,即便对于初创公司来说,技术门槛也几乎为零。其次,肺结节和眼底OCT都有“强边缘”的特征,适合利用深度学习进行自然图像分析。上海长征医院影像科主任、中华医学会放射学分会主任委员刘士远曾表示,用AI筛选肺结节,类似于“在黑纸上找白点”。 可即便是这么简单的功能应用,基于AI强大的数据处理能力,依然能够给医院端带来效率的巨大提升。 以肺部CT图像为例,一个病人的肺部CT图像在300-500幅上下,按照一天100个病人来计算,阅片总量在3-5万幅之间。在AI介入以前,这3-5万张片子需要影像科医生一张一张地看,寻找6毫米以下的肺部结节,并给予诊断报告。而有了AI软件的辅助后,医生可以让AI先扫一遍,再根据AI的识别结果进行参考给出报告。 “早期医院同时用了几款软件,效果都不是很好,准确率不高。”一位东部省份三甲医院的影像科医生告诉《健闻咨询》,这几家公司后来都派了技术人员在医院驻点,第一时间对问题进行处理。与此同时,医生也会在系统中做出正确的标记,帮助公司训练AI模型。“最后,我们留了两家公司的产品,辅助诊断的准确率基本都在95%以上。” 从某种意义上来说,在初创的草莽时期,AI医疗影像企业的命运,既不取决于技术,也不取决于服务,而是取决于和医院的客情关系。“因为医院手中既有最真实的医疗数据,也有能对数据进行标注的医生资源”,一位医疗行业的投资人表示,这意味着,谁能够谈下更多的三甲医院,谁合作的医院专科能力更强,谁就能做出更有竞争力的产品。 在这一阶段,唯一的例外是科亚医疗。这家成立于2016年初的AI医疗影像公司,悄悄绕开了肺结节和糖网筛查这两片红海,选择了冠心病诊断。 这和创始人宋麒的经历有关,在创立科亚医疗之前,他曾在美国AI医疗独角兽HeartFlow工作了一年,这家公司的明星产品是一种被称为CT-FRR的冠心病无创诊断技术。而宋麒后来所做的事是在CT-FRR的技术框架上加入AI元素,让算力代替人力,把诊断时间缩短到了10分钟以内。 科亚医疗的勇敢会在日后获得命运的奖赏。不管最后成败,它都会在中国的医疗AI发展史上留下属于自己的一笔。 2017-2019:落地 2017年是医疗AI从概念走向落地的转折点。 这一年,原国家食药监总局发布新版《医疗器械分类目录》,明确将能够对病变部位进行自动识别,并提供明确诊断提示的诊断软件,按照第三类医疗器械进行管理。如不能直接给出诊断结论,则纳入二类医疗器械范畴。 政策利好下,光是做肺结节筛查软件的公司就激增至200多家,所以这一年也被称为“肺结节年”。除了前文提及的推想医疗,深睿医疗和依图医疗皆成名于此时。这两家企业日后的恩怨纠葛将成为我们理解国内医疗AI的一个注脚,但当下,我们先对它们做一个简要的介绍。 依图医疗成立于2017年3月,是“AI四小龙”之一依图科技旗下的全资子公司。 2017-2019年间,依图科技将其作为核心业务培养,投入超2亿元人民币,背靠大树的依图医疗也还算争气,从肺结节筛查切入后,于2018年发布了全球首个基于医疗AI的癌症筛查智能诊疗平台,涵盖了肺癌、结直肠癌、乳腺癌等多个高发癌种。 深睿医疗的成立时间比依图医疗晚了不到一周,团队核心由百度和西门子的高管跨界组成,董事长雷鸣为百度创始“七剑客”之一,在AI领域根基深厚;CEO乔昕则任职于西门子医疗事业部大中华区副总裁,手握大量医疗人脉。虽然不像依图医疗那样有母公司输血,但凭借创始团队的光鲜履历,深睿医疗在三年内拿到了超过3亿元融资,迅速成长为行业头部企业。 “当时我们确实特别看好这块,核心判断就是AI医疗影像既可以给头部医院提升效率,也可以给基层医院提升能力。”一家医疗创投公司的合伙人告诉《健闻咨询》,2017年是医疗AI第一波高潮的开始,有的机构一出手就投了2-3家创业公司,“大家都觉得AI赋能医疗的逻辑没毛病,悬念无非是哪几家公司会跑出来。” 在那个时期,绝大多数投资人和创业公司信奉的都是互联网那套“小步快跑,快速迭代”的逻辑,“一个95%准确的东西和一个97%准确的东西,客户是感受不出差异的,但如果是谁家出了一个新的功能,我们肯定马上就会照抄过来。”一家头部医疗AI的工程师向《健闻咨询》回忆称。 也正因为如此,在2017-2018年的第一轮产业高潮里,有两家企业的成长轨迹更值得我们关注。他们和科亚医疗一样,从出道之初就为这个行业贡献了最为宝贵的东西——差异化。 2017年,在美国IBM担任高管的马春娥和年长她8岁,同在IBM担任技术主管的丈夫毛新生前后脚辞职,回国创立了数坤科技。从教育背景看,两人都是计算机硕士学历,是纯纯的技术派。“数坤”这个名字是熟读《道德经》的毛新生起的,寓意“数据里有乾坤”。 数坤的第一款王牌产品,瞄准的既不是肺,也不是眼底,而是人类最重要的器官——心脏。临床上,心内科会用冠脉CTA对疑似冠心病患者进行诊断。在没有AI介入的情况下,一例冠脉CTA的三维重建平均耗时在半小时以上。针对这一痛点,数坤研发出了冠脉CT造影图像血管狭窄辅助分诊软件,只需要5分钟就能替代医生完成三维图像的分割、测量和狭窄位置标注。 这款产品的研发难度在当时可谓“鹤立鸡群”,主要体现在不论是高质量的临床数据,还是人工标注的专业度,以及三维视角下的算法框架,都是市面上的稀缺资源,需要付出巨大的代价才能获得。也正因为如此,产品一经面世,就受到了医院端的狂热追捧。 在后来的一次公开论坛上,马春娥分享了一个让人哭笑不得的案例。有一次,数坤的工作人员去某医院准备撤走试用到期的产品,没想到客户直接趴在了服务器上不让搬走,问能不能再续一个月。 类似的故事还发生在主攻颅内肿瘤的安德医智身上。 2018年,曾在GE医疗从事销售工作的梁伟民以52岁的“高龄”出道创业,长年奔走于临床一线,让他敏锐地捕捉到了神经影像在诊断准确性上的痛点。...