處于點狀任務階段的AI產品是肯定活不下來的，能夠無縫契合應用場景的深度解決方案，才是醫療AI企業新時期制勝的關鍵所在。

“醫生，你看我女兒，才剛剛5歲，個子卻有一米三，這正常嗎？”

焦慮來自安徽合肥的一位父親。他的女兒是中國眾多生長發育異常兒童中的一員。

近年來，性早熟、矮小癥、肥胖癥等小兒內分泌疾病發病率不斷攀升，粗略估計，國內患有生長發育疾病的兒童超過4000萬。

骨齡是評估生長發育情況的基石。過去，由于讀片醫師少、家長缺乏意識或者擔心輻射等等原因，都是孩子有了異常發育狀況后才去醫院，醫生再告訴家長去拍骨齡。但到了發現明顯異常時，骨骺線就已接近閉合，往往失去了治療機會。

例如山東一位11歲的女孩，10歲半月經初潮，此后到半年身高不長，一檢查發現骨齡13歲半，此時身高141cm，按骨齡的身高預測成年身高不到150cm，由于骨齡太大失去了治療時機。

人工智能的出現，為提前干預提供了基矗

首先是效能的提升，過去一個醫師為一位兒童做骨齡檢測的讀片時間是20分鐘，人工智能可以加快到1秒。“完成這么一個軟件，叫產品，但這距離解決問題還有很大的差距。”依圖副總裁方驄說，讀片的效能提升，實際上是把有異常才到醫院的臨床場景給顛覆掉了，可以大規模的運用到兒童生長發育監測中，給每一個孩子做適合自身特點的生長發育曲線，提早發現骨齡異常，就可以提早干預。“這就是服務關口前移，這就是解決方案”。

從產品到解決方案，是方驄對一個業界熱門話題的解答。

8月29日，經過十幾個小時的長途飛行，方驄結束海外差旅回到上海，幾個小時后，她將出席在這里舉辦的世界人工智能大會，參加“尋路醫療AI，求解落地難題”主題論壇。

自2015年開始，百余家醫療AI公司陸續成立，BAT 等互聯網巨頭以及GE、飛利浦、西門子等醫療器械廠商也涌向這一市場，看著熱鬧極了。

然而在中國，至今還沒有一家企業拿到醫療AI三類證，沒有真正成熟落地的應用，沒有聽說哪家公司開始賺錢……

“處于點狀任務階段的AI產品是肯定活不下來的，必須是一個能夠無縫契合應用場景的深度解決方案，這才是醫療AI企業新時期制勝的關鍵所在。”方驄表示。

依圖醫療副總裁、UCLA藥理學博士方驄

大浪淘沙，頭部企業發展強勢

在世界人工智能大會上，馬云“人不可能創始出比自己更聰明的東西”的觀點給行業潑了一盆冷水。

潑冷水對人工智能行業不是什么新鮮事。“行業剛起步的時候，整個市場的認知非常差。”2016 年，中國醫療AI的市場規模已達到96.61億元，也正是這一年，依靠智能安防起家的國內“AI四小龍”之一依圖科技正式進軍醫療產業。但方驄卻并未感受到醫療行業對人工智能的接納，一位醫學專家曾對她說過“AI 這種反人類的東西，我們醫生是不會接觸的。”這種觀點在當時并不鮮見。

這種認知缺失并沒有阻礙行業前進的腳步。近年來，醫療人工智能行業發展較快，也因此受到了資本的青睞。2012-2017年我國醫療人工智能行業融資金額總體上升，2018年前三季度，國內醫療人工智能行業投融資次數為39次，融資金額合計約26.2億元；與2017年同期相比，在披露的融資總規模上，同比增長128.42%。

而隨著行業的發展，醫療機構對人工智能的認知度也在提升。前瞻產業研究院數據顯示，截至2018年底，我國醫院部署人工智能應用并成熟使用的占比已經達到了33.6%。僅就依圖醫療而言，目前其業務范圍已經涵蓋臨床決策支持、智能互聯網醫療平臺、醫學大數據智能等多個領域，其care.ai系列AI產品及解決方案已落地全國300余家三甲醫院，并在部分省市完成縣市級區域醫療中心的覆蓋。

在方驄參加的主題論壇上，同濟大學附屬同濟醫院副院長、同濟大學醫學院影像系主任王培軍表達了樂觀的態度。他說，“馬云的觀點基本都是錯的，人工智能發展一定會越來越好，盡管開始走得慢一點。”在他看來，人工智能“下有保底，上不封頂”，它至少也會是接近人的水平，上限在哪里還不知道。

經過幾年的發展，當最開始的風口過去以后，行業已經開始回歸理性。人們將目光聚焦于怎樣將一個新的技術變成一個新的產業，實現商業化，并繼續開拓未知的增量市常

“這是好事。泥沙俱下后，把競爭力不強的公司和假 AI公司淘汰出去，剩下的就是頭部公司。”方驄認為，目前醫療AI行業的融資趨勢放緩，但是頭部公司的融資依舊是非常強勢的，這代表著市場正在回歸理性。

如方驄所言，目前醫療人工智能行業的頭部壁壘已初步建立。據不完全統計，2019年的事件聚集于B輪與C輪。相比之下，沒有企業成功IPO，但天使輪事件也僅有4次。資本對于新企業的關注度明顯低于對頭部企業的關注度。

同濟大學附屬同濟醫院副院長、同濟大學醫學院影像系主任王培軍

影像不是醫療AI的唯一

大部分AI企業進入醫院，都是從撬動影像科開始。

上海市衛生和健康發展研究中心主任金春林認為，造成這種現象主要有幾方面原因。首先，圖像識別技術的突破帶來了技術可行性。其次，醫院放射科獲取數據最容易并且影像數據大多出自GE、飛利浦、西門子或者聯影幾家公司，數據相對標準化。第三，肺結節相對其他疾病更易識別，AI企業在肺結節領域容易出產品，收效周期短，就更有希望轉換成經濟效益。

上海長征醫院影像科的劉士遠教授曾在演講中提到，醫學影像AI模型的發展需要滿足臨床需求，多任務多病種研發是AI產品的目標。目前，一些企業已經開始嘗試開發一些覆蓋其他病種的產品，在影像科的紅海之外尋找賽道。

“我們知道醫療影像是整個醫療核心診療系統的一個非常重要的環節，但它不是唯一。”在方驄看來，醫療AI的發展分為三個階段。以影像診斷為主的單科室任務只是第一階段。而以疾病為中心則是第二階段以疾病為中心。在她看來，每個疾病是跨科室、多學科的，需要實現多學科綜合診斷，也正是視覺識別、NLP、語音三項技術配合運用的階段。未來，醫療 AI 的第三階段將以患者為中心，數據會結合院內與院外，給出個性化診療方案。

據方驄介紹，目前依圖醫療除了在依靠醫療影像診斷的肺癌、乳腺癌、骨齡、腦卒中等方面有所布局外，還在兒科等領域研發了一系列預問診、導診、輔診、診后智能隨訪等貫穿臨床全鏈條的產品。

2019年2月，廣州市婦女兒童醫療中心聯合依圖醫療在頂級醫學雜志Nature Medicine發表關于自然語言處理技術基于中文文本型電子病歷做臨床智能診斷的研究成果《使用人工智能評估和準確診斷兒科疾卜。

2019年5月，依圖醫療智慧兒童醫院解決方案也在上海兒童醫學中心正式落地。

央視新聞對依圖醫療智慧兒童醫院解決方案的報道

從點到面，開發市場增量

“當新技術來臨的時候，你可以去創造并且滿足一些未知的醫療需求。”

在日益嚴酷的醫療人工智能市場競爭中，方驄堅信，企業依靠解決點狀任務的AI產品是“活不下去”的，因為“解決點狀任務的AI產品只是針對已知的臨床醫療場景，迭代了一個算法，提高了效率”。因此，企業必須研發出能夠無縫契合應用場景的深度解決方案，去滿足用戶更多的需求。這樣才能去覆蓋更大的、未知的增量市常

以骨齡檢測領域為例，作為精準反映兒童生長發育水平和成熟程度的重要指標，骨齡檢測是評估生長發育水平，制定疾病診療策略、診療效果隨訪等諸多領域的金標準。

兒童生長發育智能診斷系統能夠將骨齡檢測時間從20分鐘縮短至秒級，讓更多城市兒童享受到高水準的生長發育測評服務；而軟硬一體的兒童生長發育智能測評一站式解決方案則能夠讓更為廣闊的基層醫療機構具備高水準的生長發育測評能力，其深度及廣度正在不斷外延，在更為廣闊的業務場景及業務深度上改造現有醫療服務體系，賦能醫療診療全鏈路。

方驄透露：該解決方案可以落地到相對偏遠的地區，孩子進行檢測后，得到的生長發育的報告會全部都存儲到機器上，等到了有網的地方就可以傳輸到醫療機構中，為更廣闊基層地區的兒童提供生長發育測評服務。

值得注意的是，通過該解決方案，骨齡拍片的輻射量可以降低80%，這意味著如果一個孩子一年測一次骨齡，他受到的輻射量僅僅與三根香蕉受到的輻射量相當。

方驄介紹，依圖醫療的產品，已經從單點AI，如結節檢測一類的單點任務迅速進化至胸部CT影像AI等單病種、單科室解決方案，并進一步進化至如今的智慧兒童醫院解決方案、兒童生長發育智能測評一站式解決方案、智慧婦幼解決方案等解決方案時代。“希望以AI的技術創新讓人人都享有更好的醫療”。

提到醫療人工智能產業的未來，方驄表示，目前行業無論從技術還是數據處理層面，產品都已經比較完善了。但是在國家政策還沒有制定清晰的產品標準前，落地依舊是一個難題。“希望各類相關政策能夠進一步完善，依圖醫療將積極配合政府，進一步推動行業進階與落地。”