在人工智能行業(yè)賽道當(dāng)中，還有機(jī)會(huì)留給專(zhuān)注垂直領(lǐng)域的公司。

但是對(duì)于平臺(tái)型公司來(lái)說(shuō)，先發(fā)者有技術(shù)沉淀、產(chǎn)品優(yōu)化、服務(wù)疊加的優(yōu)勢(shì)，從成本、品牌建設(shè)、能力突破上恐怕很難有后來(lái)者。

——圖瑪深維高級(jí)副總裁崔鈞

亞當(dāng)斯密的《國(guó)富論》中有一個(gè)很有意思的例子：在發(fā)現(xiàn)蒸汽驅(qū)動(dòng)紡織機(jī)械之前，英國(guó)的紡織工在紡織機(jī)械時(shí)要看著所有的梭子和線斷沒(méi)斷。

后來(lái)隨著蒸汽動(dòng)力的應(yīng)用，工人不再是作業(yè)的工人，而成為監(jiān)督機(jī)器工作的工人效率大為提高。

現(xiàn)在大部分影像醫(yī)學(xué)專(zhuān)家既是“工人”又是“監(jiān)工”，通過(guò)人工智能輔助診斷可以大大減少重復(fù)性勞動(dòng)，這是崔鈞眼中圖瑪深維產(chǎn)品應(yīng)用的一個(gè)臨床場(chǎng)景。

從美國(guó)“殺”回中國(guó)

鐘昕和高大山2015年4月在美國(guó)著手聯(lián)合創(chuàng)辦圖瑪深維，CEO是醫(yī)學(xué)影像專(zhuān)家，CTO是AI技術(shù)專(zhuān)家。

清華的這倆師兄弟將人工智能與深度學(xué)習(xí)引入到智能醫(yī)學(xué)診斷和醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，研究開(kāi)發(fā)自動(dòng)化醫(yī)療診斷與醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。

圖瑪深維先后和梅奧醫(yī)學(xué)院和斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)院、UCSD的醫(yī)學(xué)中心以及杜克大學(xué)醫(yī)學(xué)中心等頂尖機(jī)構(gòu)開(kāi)展合作。

在美國(guó)先有了核心的技術(shù)和產(chǎn)品，而后在國(guó)內(nèi)進(jìn)行發(fā)布。

技術(shù)從國(guó)外到國(guó)內(nèi)需要適應(yīng)中國(guó)醫(yī)院的實(shí)際應(yīng)用情況，不斷地優(yōu)化、迭代、改進(jìn)，增加更多的服務(wù)，形成解決方案。崔鈞亦是如此，在不斷了解國(guó)內(nèi)的醫(yī)療市場(chǎng)。

學(xué)醫(yī)出身的崔鈞，學(xué)過(guò)國(guó)際貿(mào)易、企業(yè)管理、律師、國(guó)際金融。在美國(guó)飛利浦以及GE都負(fù)責(zé)全球產(chǎn)品戰(zhàn)略。

“我答應(yīng)過(guò)兒子要在其18歲時(shí)回國(guó)，回國(guó)后負(fù)責(zé)亞洲的早期診療信息技術(shù)事業(yè)部，后加入圖瑪深維�！�

從國(guó)外帶著技術(shù)加入圖瑪深維的不只崔鈞一人，而是一批人。在人工智能、大數(shù)據(jù)跟算法方面，很多人才集中在舊金山灣區(qū)�！拔覀児�司的研發(fā)骨干，基本上來(lái)自于微軟、蘋(píng)果、谷歌以及影像公司，這是很棒的結(jié)合�！�

在美國(guó)能夠獲取最先進(jìn)的算法技術(shù)。目前，圖瑪深維一共四個(gè)研發(fā)中心，分別在美國(guó)、北京、蘇州、上海。

“現(xiàn)在深入到肺癌、肝癌、腦卒中、骨折、乳腺等五個(gè)不同方面的疾病，并且在同一個(gè)服務(wù)器當(dāng)中兼容服務(wù)于醫(yī)院，這樣的公司到現(xiàn)在為止只有我們一家。”

正因如此，成立一年后圖瑪深維完成150萬(wàn)美金的天使輪融資，又過(guò)了一年半，圖瑪深維就宣布完成了2億元人民幣B輪融資。

“知道我們有什么，知道能提供什么樣的服務(wù)，根據(jù)國(guó)際上的技術(shù)趨勢(shì)，國(guó)內(nèi)的政策變化做調(diào)整。著眼醫(yī)學(xué)影像，在算法、應(yīng)用產(chǎn)品服務(wù)上不斷向藥物研究、病理、疾病預(yù)測(cè)進(jìn)行覆蓋和擴(kuò)張�！贝掴x說(shuō)。

創(chuàng)新在創(chuàng)業(yè)之前

圖瑪深維是一創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)公司，這是崔鈞的解讀。

醫(yī)療資源分布不平均，而且人員在不斷流動(dòng)，這是國(guó)內(nèi)醫(yī)療現(xiàn)狀。“我們看到巨大的矛盾，應(yīng)用當(dāng)中我們解決的是剛需和痛點(diǎn)，在數(shù)據(jù)、算法、產(chǎn)品、臨床應(yīng)用及服務(wù)的解決方案作研究。”

中小醫(yī)院培養(yǎng)影像醫(yī)生需要很長(zhǎng)的時(shí)間，圖瑪深維通過(guò)醫(yī)療影像診斷方面的自動(dòng)化方法，用先發(fā)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)形成產(chǎn)品，服務(wù)于臨床。

崔鈞拿法制體系的公檢法來(lái)作類(lèi)比：公安局抓來(lái)的是犯罪嫌疑人；檢察院證據(jù)足可以起訴，證據(jù)不足退審；法院判決是槍決還是蹲監(jiān)獄。在沒(méi)有人工智能之前，大部分的醫(yī)生既做公安又做檢察院。

假如一個(gè)城市實(shí)現(xiàn)公安全面覆蓋化需要40萬(wàn)警察，這是碩大的人力成本，用智能化的方式是用10萬(wàn)警察＋30萬(wàn)攝像頭就可以加強(qiáng)治安，此外還有時(shí)間問(wèn)題，一個(gè)攝像頭可以把一條街道幾天內(nèi)的所有場(chǎng)景都記錄下來(lái)。

人是做不到的，這是先進(jìn)的生產(chǎn)力，“醫(yī)學(xué)影像＋人工智能”技術(shù)亦是如此。

為什么醫(yī)學(xué)影像在人工智能中應(yīng)用當(dāng)中比較成熟？西醫(yī)屬于循證醫(yī)學(xué)，它是有相對(duì)的標(biāo)準(zhǔn)和格式的，確定性造成了可以把醫(yī)療影像自動(dòng)化，減少人對(duì)重復(fù)性勞動(dòng)的付出。

“我們的人工智能可以超過(guò)普遍醫(yī)生的水平，現(xiàn)在有很多的非公醫(yī)療機(jī)構(gòu)以我們的產(chǎn)品相對(duì)應(yīng)的水平為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行質(zhì)量控制，決定醫(yī)生是否可以上崗，以此來(lái)減少醫(yī)療糾紛�；蛘哂迷\斷體系來(lái)作培訓(xùn)�！�

對(duì)于短期，在公立醫(yī)院、非公醫(yī)療機(jī)構(gòu)、體檢中心，通過(guò)服務(wù)、產(chǎn)品、技術(shù)、代理商、合作伙伴，能夠快速盈利。比如云端部署，小醫(yī)院一次性付費(fèi)很困難的，可以采取類(lèi)似像融資租賃，或者按次付費(fèi)，服務(wù)更廣泛的臨床醫(yī)生。

對(duì)于中長(zhǎng)期，與國(guó)際品牌合作，注定需要長(zhǎng)跑，這部分‘今天’開(kāi)始投入，‘明后天’才會(huì)有收益。

國(guó)內(nèi)是醫(yī)療AI最大需求地

“我們跟很多醫(yī)院、醫(yī)療從業(yè)者交流，談到國(guó)內(nèi)外的醫(yī)療情況、惡性腫瘤等�！贝掴x說(shuō)。

美國(guó)的醫(yī)療體系是以保險(xiǎn)公司為主，國(guó)家為輔，中國(guó)是國(guó)家為主，商保為輔。

中國(guó)實(shí)際上是“醫(yī)療＋人工智能“的最大的需求地，來(lái)保證人們能夠在一個(gè)合適的地方進(jìn)行診斷疾病，而不是所有人都去大城市。

醫(yī)學(xué)實(shí)際上復(fù)雜的，而最急需的是診斷和治療，只要先把診斷確定好，治療才可以在不同地方有不同選擇。

“醫(yī)療＋AI”是一個(gè)工具，也是先進(jìn)生產(chǎn)力的體現(xiàn)。人工智能跟影像結(jié)合是CT影響的拐點(diǎn)，是超聲應(yīng)用在醫(yī)療觀點(diǎn)的一個(gè)巨大配合。

醫(yī)療AI發(fā)揮的作用不單單是效率，更是效能、效果、效益的革命，這是崔鈞的看法。

崔鈞認(rèn)為，在三級(jí)分級(jí)診療當(dāng)中醫(yī)療AI發(fā)揮的作用有四：第一，通過(guò)人機(jī)結(jié)合以前做不到的事情現(xiàn)在做到了。

第二，在單位時(shí)間內(nèi)能以同等的人力資源情況下提高效率。

第三，在心臟、肺結(jié)節(jié)方面的診斷指導(dǎo)，包括肝癌、乳腺、骨折，改善醫(yī)療效果。

第四，針對(duì)很多非公醫(yī)療的研究大大提高了其效益。

在中國(guó)醫(yī)療社會(huì)當(dāng)中，需要每一個(gè)企業(yè)去實(shí)現(xiàn)自己的價(jià)值，去做好服務(wù)的組合。

醫(yī)院、患者的教育、軟硬件的平臺(tái)以及融資方在行業(yè)當(dāng)中形成一個(gè)非常好的生態(tài)圈，如此才會(huì)形成讓先進(jìn)生產(chǎn)力代替老舊生產(chǎn)力的洪流。

本文為《多肽鏈》獨(dú)家專(zhuān)訪原創(chuàng)

作者｜楊慧林