計算機視覺是AI領域的一大吸金賽道，也由此產生了商湯、云從、依圖、曠視這樣的“圖像四小龍”。

背靠視覺識別的技術優勢，依圖在醫療領域的強項在于醫學影像分析，能夠用AI讀取醫學影像報告，智能甄別診斷影像情況，并給出相應的治療意見。目前，依圖的AI醫療影像系統已經應用于全國200家三甲醫院，覆蓋肺癌、乳腺癌、宮頸癌、胃腸疾病等眾多病種。

其實，AI醫療賽道發展到現在，業內已經形成共識，即優勢資源向頭部企業聚集、行業加速洗牌——從原來的一百多家公司，發展到現在只剩數十家仍在活躍。市面上的AI醫療影像產品極度重合，覆蓋病種的相似多頗高。那么這種業態中，依圖的獨特性是什么？

針對我們的提問，依圖醫療總裁倪浩表示，依圖醫療的優勢是針對病種構建了延伸產品，如從肺癌診斷拓展到各種肺部疾病的診斷，以及從醫學影像診斷拓展到臨床教學和科研。

除了醫學影像分析，依圖在醫學NLP領域也做了較深的布局。目前市場對醫學NLP技術的探索仍較少，還在摸索臨床科室究竟需要什么樣的輔助診斷產品、技術能做到什么樣。

近日，依圖科技與廣婦兒的科研成果發布于影響因子約33的國際醫學期刊Nature Medicine。科研成果是關于電子病歷NLP技術的，具體是用AI智能診斷病歷，將臨床數據轉變為診斷結果。這是全球頂級醫學雜志首次發表通過自然語言處理中文文本型電子病歷進行臨床智能診斷相關技術的論文。

基于電子病歷NLP技術，依圖推出了兒科智能就診流程，建立病歷結構化、疾病問診、疾病預測、危重病鑒別等場景模型，推出AI導診、AI預問診、AI隨診等一系列輔助工具，形成覆蓋診前、診中和診后全鏈路的AI解決方案，優化門診就醫的質量和速度。

依圖表示，這套智能診斷技術將于2019年內拓展到成人科室。至于產品是否會下沉，公司表示基層醫院、年青醫生對智能診斷的需求更多，未來不會只針對三甲醫院。

總結來說，依圖的特點是注重AI核心技術的積累，一共布局了視覺識別、NLP、語音三項技術。這些技術會如何在醫療場景中落地？能夠解決哪些需求？這是整個行業都在探索的問題。

那么依圖的這三項技術未來會有怎樣的聯動呢？針對我們的提問，依圖醫療總裁倪浩分享了該公司對行業趨勢的判斷。

依圖認為醫療AI分為三個階段，第一階段以單科室的單任務為中心，例如醫療影像診斷等等。第二階段以疾病為中心，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。依圖認為現在已進入了第二階段，行業技術門檻很高，不會是紅海，預計會持續3-5年時間。第三階段以患者為中心，數據會結合院內與院外，給出個性化診療方案。