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AI+医疗盈利难? 这家公司却搞定全球200多家医院完成产品落地

日期:2019-11-29 来源: 评论:

[摘要]- 文丨不凡商业记者 王艳 -AI如何实现商业化,与产业结合可能是出路之一。去年11月,上海长征医院位于地下室的放射影像科迎来了几位特殊的客人。包括美国马里兰医院在内的几家医院放射科专家围坐在一起,第一次近距离感受上海当地的医生如...……

- 文丨不凡商业记者 王艳 -

AI如何实现商业化,与产业结合可能是出路之一。

去年11月,上海长征医院位于地下室的放射影像科迎来了几位特殊的客人。包括美国马里兰医院在内的几家医院放射科专家围坐在一起,第一次近距离感受上海当地的医生如何通过推想科技的产品提高医疗影像诊断时的效率和精准度。

几个小时前,他们刚从机场落地,还来不及倒时差就径直赶到医院体验中国AI,体验的结果超出医生的意料,有了当地专家的背书,推想科技得以在美国快速落地。

推想科技成立于2015年,是一家通过深度学习技术为医疗影像辅助筛查提供解决方案的人工智能公司。在大多数AI+医疗项目仍处于研发试水阶段时,推想科技率先在国内与超过150家医院完成产品化落地,其中以公立医院为主。去年6月,推想科技又开始了产品的全球化,进入日本、美国、加拿大、德国、奥地利、西班牙等国,每天可以辅助国内外医生完成超过2万例肺癌的筛查。

推想科技3年完成了4轮融资。公司于2016年完成了来自英诺天使、臻云创投等的1250万元天使轮融资,于2017年1月完成红杉资本中国、臻云创投、英诺天使等的5000万元A轮融资,2017年9月以及2018年2月,红杉资本中国、泰合资本、启明创投等两次共完成3亿元的最新B轮融资

搞定头部医院

作为一家年轻人工智能公司的掌门人,推想科技CEO陈宽毕业于美国芝加哥大学,曾先后师从四位诺贝尔奖得主,攻读金融学预测模型与智能化建模专业并获得经济学与金融学双博士学位。那段时间,陈宽做的最多的就是利用AI模型去做金融领域的股票波动分析,行业足够赚钱,但对于陈宽来说,社会价值并不太大,只是帮有钱人变得更有钱罢了。

后来在一次走访中,陈宽结识一位放射科医生,了解到医疗是一个产能严重不足的行业,优质的医生一直是稀缺资源。对病人来说看病排队时间长,得不到全面详尽的救治诊断,而医生则要面对大量病人,工作强度大,疲劳时还会发生误诊漏诊的情况。

再来看行业情况,目前医疗影像检查的收入占医院总收入超过10%,份额在药品收入占比之后。根据《医疗影像的市场图谱和行业发展分析》报告,到2020年中国医学影像市场规模将达6000亿至8000亿左右。

推想科技CEO  陈宽

2014年底,陈宽停掉手里的项目决定回国创业,依靠深度学习技术为医疗影像辅助筛查提供解决方案。2015年1月,推想科技成立。

当时,深度学习还不像今天一样大火,AlphaGo也没有出现,陈宽搜索了一下学术圈,将深度学习应用在医学影像领域的论文一篇都没有,一切只能一边做一边验证技术的可行性。

具体从哪个病症切入呢?在国内,致死率最高的疾病是恶性肿瘤,其中以肺癌为主,并且综合类医院中肺部影像占到40%左右的比重。因此推想科技决定从肺癌的筛查切入,先通过算法建立深度学习的模型,将大量原始影像数据脱敏清洗之后进行精标注和加工,再“投喂”给系统进行机器学习,不断提高判断的精准度。

可是一家初创公司,甚至还没有拿出像样的产品,去哪里找原始数据作为机器学习的材料?

2015年陈宽在全国跑了30多家医院想要寻求资源合作,全部被拒绝。

第一家愿意合作的医院是四川省人民医院。当时陈宽干脆把公司从深圳搬到成都,在医院附近一家火锅店的楼上租了间屋子,每天跟着影像科的医生一起上下班,了解医生每天的工作内容,研究核心痛点和需求。

半年多之后,陈宽拿出了推想科技的第一个产品模型,理论上能够跑得通,但是技术精密度不够还是很难在临床中应用,但好歹也算拿出了成果。陈宽知道,只要有更多的投入,这事儿就能成。

随后,推想科技拿到英诺天使基金、臻云创投和快的打车吕传伟1250万元天使轮投资。在医疗圈的口碑也逐渐传播开来,陆续又有几家医院愿意和推想科技合作。陈宽带着当时只有3人的团队辗转跑到武汉、上海、北京等医院的放射科继续迭代产品,早期这些医院开放的资源也成为产品研发阶段重要的数据来源。

一年多之后,推想科技的产品开始在临床使用。

在落地化的路径上,推想科技的打法是先拿下当地的头部医院,随后将优质医疗资源下沉基层。

随着接入的医院越来越多,推想能够拿到越来越多的脱敏数据,模型也能训练得愈加精准。

产品成熟了,陈宽开始了一场市场营销人才的“军备竞赛”。在医疗影像设备领域,飞利浦、GE、西门子三家被称为“黄埔军校”,医院中绝大部分设备也来自这三家巨头。去年10月,飞利浦健康科技副总裁、大中华区诊断影像产品事业部总经理席渭龄、GE大中华区X线产品事业部总经理丁伟、赛诺威盛科技市场总监(前飞利浦CT市场部高级经理)周宏斌先后入职推想科技,正式开始产品的市场化推广。

据陈宽透露,目前全国排名前10的医院中,推想科技已部署上线7家;前50的医院已进入25家,为近45万病患提供了辅助诊断。其中代表医院包括:北京协和医院、上海长征医院、华中科技大学同济医学院附属同济医院、中国医科大学附属盛京医院等,甚至在新疆,也已经有7家医院在使用推想科技的产品。

在今年4月的日本放射学年会上,陈宽发现一个有意思的现象,其它主题的演讲观众寥寥,但是人工智能的讲座却场场爆满。国际上人们对AI医疗的需求一直都在,只是苦于没有真正能够落地应用的产品。于是推想科技的产品在日本率先落地,并且产品化落地的过程让陈宽开始体会到,AI技术在医疗领域已经逐渐成为影像科的基础设施,国内的人工智能技术在AI+医疗影像这个细分领域在全球范围内已经处于领先优势。

一般来说,医学影像科在给病人拍完片子之后会将信息回传到医院的系统,医生从资料库中调取数据对片子进行诊断解读。以肺部X光片为例,在做早期肺癌筛查时,医生需要将三维立体的影像从不同的角度和剖面进行观察分析,读完大量片子之后才能得出结论。

推想科技的做法是,信息回传到医院的同时也会给经过推想系统智能CT的处理,在早期肺癌筛查应用中,可以有效挖掘肺癌的核心特征点,判断不同序列影像是否存在疑似癌症的特征并给出建议,对于对半实性与磨玻璃结节等早期肺癌征兆的判断格外敏感。

待医生实际操作时再和原始影像进行对比,供医生做出准确的判断,且大大提升肺癌筛查的效率,防止医生在疲劳的情况下误诊或者漏诊。

根据推想科技提供的数据,智能CT可以帮助医生降低20%的漏诊率,提升70%的看片子效率。

后来,推想科技又陆续推出脑部AI产品系列的脑卒中方案、心脏AI辅助筛查、骨折AI辅助筛查、腹部AI筛查等产品。

目前,推想科技的团队将近300人,研发技术团队占三分之二的比例。而医疗领域的特殊性在于产品需要不断的研发升级,据陈宽透露,目前推想的主要投入依然是在研发上,同时还要配合监管部门进行大量临床实验证明产品的有效可行性。

“医疗AI的商业化主要还是看产品,只要能够在临床中真正有效使用,医院肯定是愿意买单的,这也是推想最大的产品壁垒。”

但是无论是常规医疗设备还是有AI技术加持的医疗设备进医院都不仅仅是产品力所决定的,在诸多综合因素作用下,能够实现快速打开更多医院的大门推想算是走出了成功的第一步。

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