'坐擁上海近20家三甲醫院腦脊液標本，這家公司是醫療AI後起之秀？'

當今人工智能技術在世界範圍內的影響越來越深遠，滲透的行業也越來越廣泛。醫療行業作為AI技術滲透的重點行業之一，在我國也發展非常迅速。2017年國務院《新一代人工智能發展規劃》的出臺，對整個大健康產業釋放出重大利好信號，醫療AI逐漸成為了炙手可熱的風口。

在國家政策層面推動行業發展的前提下，越來越多的醫療AI初創企業開始湧現。據瞭解，這些企業目前業務主要分佈在醫學影像、組織病理及眼底鏡等輔助診斷、藥物研發、健康管理、醫院管理、手術替代等領域。其中有60%主要佈局在輔助診斷領域，尤以影像學智能輔助診斷系統為主，這主要和人工智能領域圖像識別技術較為成熟有關。

現如今，據知藥管家瞭解國內的醫療AI主賽道似乎已經被佔滿了，同質化現象也越來越突出。其中AI醫學影像是目前細分領域中發展最擁擠的賽道，AI病理檢測則緊隨其後。

醫療AI進入下半程，後來者還有什麼機會呢？為此，動脈網記者採訪了第牛科技創始人曾昭沛，與他交流了其對當下醫療AI發展的看法，以及第牛科技在醫療AI的佈局情況。

影像AI

據估算，國內從事醫學影像AI的公司就有130家以上。單是肺結節篩查診斷賽道上就有眾多玩家，既有阿里、騰訊等行業巨頭的身影，也有零氪科技、深睿醫療、圖瑪深維、匯醫慧影等經過多輪融資的頭部創業公司。

為什麼大家都扎堆肺結節篩查？AI企業在肺結節領域很容易出產品，收效週期短，看似更有希望轉換成經濟效益。然而AI醫療企業現階段都在燒錢，算法五花八門，準確率還有待提高，付費場景尚未實現。第牛科技的創始人曾昭沛告訴動脈網記者，這種情況下，能沉下心做研發的企業鳳毛麟角，不少企業登門只是急切向醫生推銷產品。

國際頂級期刊《自然》近年發表的一篇題為《深度學習作為提高組織病理學診斷準確性和效率的工具》的研究文章顯示，深度學習算法的靈敏度達到了100%，但假陽性率也高達40%。所謂敏感性，是指在診斷疾病中不漏診的機會概率，而特異性則是在診斷中不誤診的機會概率。

算法再漂亮，不代表實際臨床中就能起效果。曾昭沛感慨，AI企業做醫療遠比大家想象的難，AI醫療不僅是一個科技領域，更有醫學專業的高要求。企業需要在AI運用中，讓醫生與AI企業技術人員能夠有效溝通，完善產品，更好服務用戶。當前醫療人工智能面臨的首要問題是，無論終端應用是什麼，數據是人工智能的基礎。此外，只有算法技術還遠遠不夠。

醫療影像應用場景非常複雜，現有AI技術難以滿足臨床需求。目前業界的做法是僅針對圖像進行分析。“在未來，企業一定要結合患者的多種信息，例如臨床信息、隨訪病歷信息等，形成一個綜合的多模態的系統。”

組織病理AI

病理學AI能夠快速標註癌變組織，讓病理醫生“看得多、看得準、看得快”，也能夠清楚告訴患者“這是什麼、是不是癌、是什麼癌”。但現階段的AI病理學檢測也存在短板。病理學實體腫瘤實質和間質成分更加複雜，部分腫瘤的確診還需要依靠免疫組織化學，這無疑增加了AI診斷的難度。

另外，我國病理科發展並不理想。因為醫院重視不足，病理科收費不高，導致人才流失嚴重，甚至有些醫院的病理醫生做的切片都不能滿足要求。尤其是病理科收入低，數字化程度低，市場規模相比影像、細胞形態學檢驗要小很多，而目前又有那麼多病理AI的入局者。未來的激烈競爭盛況可想而知。

盈利模式難題

儘管醫療人工智能在我國發展得較快，但是真正走進商業模式的企業仍舊佔極少部分。尤其對於近幾年呈井噴式湧現的初創企業來說，商業模式的具體落地前景仍舊模糊。

從盈利模式看，醫療人工智能的商業模式多種多樣，比如與醫院進行合作提供醫院管理、輔助診療等服務，與保險公司合作提供附加服務，與體檢機構提供健康管理、用戶管理等服務。但是對於創業公司而言，這種商業模式目前最亟需解決的難題就是落地。

以AI眼科為例，它到基層開展疾病篩查，目前不收取任何費用。同時，項目運營需要有一筆費用，保證軟件系統的更新和補助相關的人員。若不讓機器到基層接受培訓，那它就無法進行持續的學習與進化。如今AI醫療產品想以銷售方式賣給醫療機構，是難以實現的。同時，AI醫療產品會不可避免地產生消耗。在盈利模式不明朗的當前，誰也不想承擔這一機會成本。

同樣，AI輔助影像醫生檢出病灶很難被定價。在醫療內，影像檢查是有明確定價的，但是影像科醫生閱片沒有被定價，閱片中僅僅找出病灶，不做良惡性判斷又該如何收費？這是一個醫療AI公司未來不得不面臨的問題。

對於初創企業來說，“活下去”才是當務之急。如何實現商業化是一個普遍的難題。企業要想繼續在此領域分羹，必須做出突破和創新。

檢驗醫學AI的機會

截止2018年底的公開統計，我國有100萬醫療機構，95%在基層，而全國檢驗從業人員117.43萬人，共擁有各類儀器設備633.77萬臺套，2018年共出具檢驗檢測報告4.28億份，每天出具報告117萬份。

我國檢驗檢測產業規模不斷擴大、然而“小、散、弱”的基本面貌仍未改變，曾昭沛指出，檢驗醫學的作用經常被低估，在形態學檢驗的細分領域中，人工智能不僅需要先進的深度學習算法，更需要專家醫生們的密切配合，確立各類細胞的判定標準，對海量的細胞數據進行精準標註，並結合臨床病史進行整合分析，深度解剖疑難雜症，實現腫瘤、感染等諸多臨床疾病的精準診斷，從而更有針對性地輔助醫生的日常工作，也能緩解醫療資源分佈不均等現實問題。

在算法模型的訓練中，需要大量高質量的、多樣性的細胞學圖像和精確無誤的專家標註數據，這些數據三甲醫院裡最多、最完整、最權威。

然而，檢驗醫學AI的起點在三甲，終點一定在百萬廣大基層衛生機構。曾昭沛說到，相對於影像、組織病理，檢驗科三大常規化驗（血、尿、糞）是唯一真正進入基層的機會，因為三大常規檢查是基層衛生院全科醫生的重要技能。

而且國家近兩年大力推動的醫療信息化、分級診療、遠程醫療，是一大利好因素，以顯微鏡數字化為基礎、人工智能作為基礎的輔助診療工具，遠程會診為支撐，將賦能全國廣大基層醫院，使其真正具備大病篩選、分診、診療的能力。

細胞、微生物形態學檢測是檢驗醫學中的重要組成部分，在西方醫學中屬於細胞病理學的範疇，而臨床使用範圍包括三大常規的塗片檢查（外周血塗片、糞尿鏡檢），胸腹水及腦脊液等體液細胞學檢查，痰塗片、肺泡灌洗液、胃液脫落細胞學、骨髓塗片、宮頸塗片、細針穿刺細胞學病理檢查等等，臨床應用遠遠大於組織病理（大病理），可判定各種腫瘤性疾病、感染性疾病，是患者病因確診的重要步驟，也為後續選擇診療方案提供了重要依據。

根據最新的衛生統計年鑑統計，2018年醫學檢驗市場規模約為2800億元左右，其中與細胞或微生物相關的臨床檢查和微生物檢查佔據了30%左右。

後起之秀：第牛科技

2019年進入醫療人工智能下半場，部分企業開始嘗試避開影像、組織病理、眼底等高度集中的疾病，而是在其他醫療領域開疆擴土。2019年1月成立的第牛科技也是其中之一。

第牛科技是一家位於上海、具有醫療基因的年輕企業，從腦脊液細胞檢測入手，聚焦於檢驗醫學的形態學AI賽道，深度合作上海頂級三甲醫院，坐擁18家醫院腦脊液標本數量，致力於通過細胞微生物形態學檢測來為醫療AI注入新血液，沉下心來潛心為醫生打造一款快速、便捷的AI科技裝備。

第牛科技之所以選擇從腦脊液細胞形態學切入醫療AI，直接原因有如下幾點：

• 第一，腦脊液在業界號稱人體內的第四循環體系，獨立成一體，細胞種類比外周血、骨髓簡單，易於快速實現、容易出產品，較快驗證商業模式。
• 第二，腦脊液細胞形態學檢測是感染、出血、腫瘤等中樞神經系統疾病的重要檢查手段，具有不可替代性。
• 第三，一名有經驗的細胞病理醫生需要長期的臨床數據培養，學習週期長，細胞病理醫生極度缺乏，而從事過腦脊液細胞學的檢驗/病理醫生更少。
• 第四，腦脊液的形態學AI建立之後，後期容易將應用範圍擴展到外周血、骨髓、排洩物塗片、胸腹水、宮頸塗片等。
• 第五，更重要的是因為擁有得天獨厚的優勢：第牛科技與上海某頂級三甲醫院腦脊液細胞學檢測實驗室合作，該實驗室依託神經外科、神經內科、感染科等國家重點科室，已建立了數萬例的腦脊液標本庫，並逐步承擔了上海數十家三甲醫院及周邊公立醫院的腦脊液標本的細胞學檢驗。

創始人曾昭沛作為復旦大學上海醫學院的高材生，曾是復旦大學附屬華山醫院的一名臨5年曾在皮膚科床醫生，同時也是位經驗豐富的創業者，在醫療和計算機信息行業難得的跨界達人。

曾在醫療信息化領域從事產品研發、設計和運營管理工作十餘年。201領域發起和創立了皮膚醫療皮膚寶App，成功實現了萬名皮膚科醫生在線，千萬人使用的互聯網平臺。

第牛科技的創始團隊中，既有豐富銷售經驗和商業變現豐富經驗的合夥人，也有深耕計算機視覺、人臉識別領域的資深教授專家團隊。據瞭解，AI專家團隊由宋曉寧、於東軍、馮振華三位業界知名專家組成。

其中，馮振華教授的“局部信息耦合的特徵點定位算法”研究成果在計算機視覺和模式識別領域的世界頂級會議上獲得CVPR2017側臉特徵點檢測世界第四、ECCV2018國際視覺跟蹤競賽（VOT2018）公開數據庫第一名的好成績。

此外， 馮教授還榮獲歐洲生物特徵識別2017年度工業獎一等獎。這一獎項全球每年僅有兩個名額，馮振華便是當年兩位獲獎者之一。

據知藥管家獲悉，第牛科技將很快推出細胞形態學領域的新的AI診斷設備——微世智能。曾昭沛如是說，相比症狀觀察、宏觀體檢，在顯微鏡下可以觀察到微生物和人體細胞之間的”激烈戰鬥“場面，醫生可能準確、快速、便捷地找到病因。目前前期產品已在上海部分三甲醫院、合作醫院試用，並獲得了專家的極大認可和支持。

下一步，第牛科技還將融合該三甲醫院專業資源和其它地區頂級醫院，打造全國頂級的腦脊液細胞學會診中心，把形態學檢驗AI設備推廣到廣大中小醫院，提升相關醫院的疾病診斷水平。除此之外，第牛科技正在考慮開啟融資，以加大研發力度，將細胞形態學應用範圍從腦脊液擴大到外周血、骨髓等細胞圖譜，實現既定的商業版圖。

“在我多年的創業探索過程中，”曾昭沛告訴動脈網記者，“找到了最想做的一項事業，就是做一款醫生的AI科技裝備，幫助廣大檢驗醫生、臨床醫生乃至全科醫生，方便、快捷、又經濟、又實惠地實現精準診斷。”

來源：動脈網-李成平