醫療AI 自2014年左右開始萌芽并走向火熱。其中， 醫療影像AI 最為火熱。據創投數據平臺鯨準的數據顯示，自2013年到2017年，醫療AI應用的創業項目共計完成86起融資，其中影像占31%，占比第一。

然而，火熱的背后存在著不能不面對的冰冷現實：市場準入門檻高、落地難、無法商業化、數千萬補貼燒盡…… 醫準智能創始人兼CEO呂晨翀表示：“市場對技術能力和行業理解力越來越重視，在AI＋醫療領域靠講故事融資的時代已經過去了。”

從2014年到2017年，AI+醫學影像領域的大部分公司主要通過使用公開數據集對公開模型進行調參，便能形成一個模型進行融資；2017年以后，醫療AI產品開始落地，需更貼近客戶需求，非公開數據和模型的競爭被提上日程；2018年被稱為“醫療AI”落地之年，全國上千家醫院引入了AI產品，但市場也漸趨冷靜，逐漸回歸到醫療AI的核心商業價值。

再議肺結節：“紅海”只是海市蜃樓

由于 肺結節 和眼底具有公開的數據集和模型，此類醫療影像AI產品便鋪天蓋地，幾十上百家企業扎堆于此，漸成“紅海”市場。不過在醫準智能產品落地的過程中，呂晨翀發現， 在實際的臨床應用中，肺結節產品遠沒有到“紅海”的程度，成熟的產品屈指可數。

以肺結節為例，據相關機構統計，去年9月份，當時在醫院里常規使用的只有7家品牌的肺結節產品。而在行業的早期，宣稱做肺結節產品的企業多達一百多家，但實際落地醫院的只有7家。其中，一個月以后，醫生還會使用的大概只有5家。

究其原因，在于產品端和應用端的脫節，客戶的需求沒有得到滿足。 呂晨翀表示，很多產品定位過于粗獷，比如肺結節只定位在肺葉，沒有定位到段位，但“段位”部分才與醫生實戰報告相一致，對醫生的價值更大。此外， 醫療影像AI產品的檢出率、假陽性和高磨玻璃結節檢出率也是市場所關注，是產品的立足之本，也是客戶愿意裝機的關鍵所在。 在數百家用戶現場實測，醫準智能肺結節智能檢測系統達到99%的結節檢出率，以及95%以上的磨玻璃結節檢出率，每個患者的假陽性控制在兩個以內。

“越貼近客戶需求的產品才會被市場買單。在此基礎上，醫準智能根據客戶的反饋還加入了隨訪系統，以幫助醫生應對一個患者多期檢查的情況?“，呂晨翀說，“ 其實，對于肺部篩查來說，目前肺結節產品也沒有做到盡善盡美。未來肺部篩查產品如果能從肺結節延伸到肺炎、肺結核、肺吸塵等病灶，市場的需求量可能又是一個倍級的增長 。”

尊重行業規律，拓展產品線不急于一時

除此之外，產品線的拓展也會加速產品的落地，獲得更大的市場空間。 邵逸夫醫院放射科就曾對媒體表示，他們期待能夠在甲狀腺結節、乳腺結節、肝臟占位、前列腺等異常病變的篩查方向研發出更多的產品。然而，目前，這些病種的產品在市場上并不多見。

對于醫療AI產品而言，沒有公開的數據和模型，意味著每做一個新病種需要重新定義、重新收集數據，請醫生重新標注，然后需要重新去研究如何把現有的公開通用模型移用到新病種中去，再重新創造出新的模型，這些對整個算法團隊原研能力要求特別高。

呂晨翀認為， 人工智能 人才的缺乏是阻礙整個行業推成出新的主要原因之一。 2017年7月30日，由中國人工智能學會，北大、浙大等42所高校，20個學會共同論證形成的《“智能科學與技術”一級學科論證報告》中指出，目前我國人工智能人才每年缺口接近100萬。

不過，行業的整體劣勢反倒成為包括醫準智能在內的初創企業的突破口。據呂晨翀介紹：“對于很多企業來說，短時間的人才集聚較為困難，而醫準智能的核心算法團隊畢業于北京大學智能科學系，曾經參與獲得國際肺結節檢測大賽LUNA16的冠軍，是亞太區的首個冠軍隊伍。這樣一支更懂中國醫生的算法隊伍也為醫準智能新病種的不斷拓展打下了人才基礎。”

就在去年6月，在技術難度大，且國際上沒有公開算法、論文和數據的情況下，醫準智能發布國內首個基于乳腺鉬靶的人工智能檢測產品并實現商業化。發展至今，醫準智能的乳腺產品也迭代到乳腺鉬靶智能檢測3.0系統，升級后的系統病灶檢出率進一步提高達到93%、良惡性準確率達到94%，實現了20秒完成乳腺全病種分析。

但是，呂晨翀也并不急于推出新品種 ，他表示，醫準智能會堅定優化肺、乳腺兩個陣地，也會選擇市場需求大且研發難度大的病種進行拓展。作為一個在醫療行業“摸爬滾打”十余年的老兵來說，他深諳醫療行業的市場規律： 醫療不像To C行業的集中爆發式發展，而是溫火慢燉出“靚湯”。 呂晨翀談到在GE做產品經理時候的經歷，像GE這樣的行業巨頭，一個產品從研發到推向市場，需要耗費5到7年時間，醫療行業的特點決定了一個成熟產品的時間周期，貪功冒進是違背客觀規律的。??

醫療AI不是“滴滴打車”

違背醫療行業規律的遠不止“揠苗助長”推新品，“滴滴打車”式“燒補貼”也是行業奇觀。 醫療影像AI行業中，免費試用已然不是秘密，“燒補貼”也成為行業中不少企業為了落地醫院的一種潛規則。

有投資人曾表明，那些靠燒錢獲客、不計虧損、只求規模的項目，總有一天會落回到“利潤=收入-成本-費用”的長期邏輯，燒錢不能算是模式創新，只是“階段性的戰略虧損”，而不是業務的正常狀態。

“ 我認為做企業，核心的使命是做出有價值的產品，然后獲得合理的收入 ，目前我們已經在三百多家醫院部署。對于三甲醫院，醫生看重我們的分析能力，可以幫助有效降低漏診率；對于基層醫院，醫療AI產品彌補醫生資源的不足。這就是產品的價值。”呂晨翀表示。

目前，包括醫準智能在內的醫療AI企業的產品已通過CFDA二類證審批，進入銷售環節。 從市場反應來看，對此類新事物的接受度也在提高，呂晨翀透露道，去年九月份，醫準智能產品的意向用戶只有75個，今年已達三百多個。 從銷售模式來說，主流的有兩種。以醫準智能為例，第一種方式是出售AI檢測系統，現階段采用此種收費模式的以公立醫院為主；第二種是按次分成，醫院給予醫準智能一部分首付，然后患者每用一次給予醫準智能一定數額的分成，現階段采用此種收費模式的以非公醫療機構為主。

“醫準智能成立于2017年，作為較晚入局者，如果不是憑借著算法的競爭力和商業化落地的能力，醫準智能也難以存活到今天。”呂晨翀說。

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