電影《我不是藥神》的熱映，不僅掀起了大眾對專利藥品定價過高的熱議，也讓AI技術在醫療領域的應用前景再次被展開討論。

在一場肺癌CT影像人工智能系統演示中，10余張檢測圖像，通過云端上傳系統后十幾秒，一個小紅圈出現在影像上，圈定范圍即為系統自動識別的病灶，準確率達93．9％。除了識別速度高于年輕病理醫師外，準確率也很高。而這僅是AI醫療影像應用場景的冰山一角。

根據匯醫慧影測算，僅通過智能初診系統平臺，乳腺疾病影像診斷便可節約60－70％時間，胸片診斷能節約近50％的時間；在準確率上，通過各家醫院數據自我迭代以及模型精準調優，目前已達到95％以上。

近兩年，伴隨機器學習和深度學習等技術發展，基于模式識別的AI系統已經在圖像和語音兩大方面超越了人類表現，尤其在安防、金融和醫療等領域被廣泛應用。

其中，過去一年，中國AI醫療公布的融資事件超過30起，融資總額達到18億元。而在醫療領域的應用，主要就是AI影像，因為技術成熟和資本催化，風口之下，AI影像產業也開始大爆發。

匯醫慧影CEO柴象飛在接受記者采訪時表示，任何一個產業的爆發都要具備兩個條件，一是市場需求，一是技術條件，二者兼具才能形成產業。

“回顧AI影像這三年，蠻有意思的”

自2015年開始，以比爾·蓋茨、馬斯克等為代表的反AI為主陣營叫囂，到AI技術走向商業應用，再到今年產業化元年，AI技術逐漸成熟國家政策相繼加持。“這是一個非常好的時代和創業環境。”柴象飛告訴記者，正是在這樣的背景下，他毅然決定回國創業。

柴象飛是阿姆斯特丹大學醫學影像學博士、斯坦福大學博士后，在醫學影像人工智能、圖像處理、數據分析領域擁有超10年跨學科科研經驗。2015年，回國后創立匯醫慧影，目前，公司形成了成熟的醫聯體醫院解決方案，打造了醫學影像的數字化、移動化、智能化，完成了從篩查、診斷、治療決策支持的閉環。

“創辦匯醫慧影的初衷，就是想要開發出醫院能夠真正用起來的AI影像產品，解決影像醫生短缺及其大量漏診誤診問題，尤其在中國很多二三線城市和鄉鎮，老百姓不能獲得很好的醫療服務，影像醫生數量遠跟不上市場需求。人工智能系統的高效率和高準確度，讓其有很大希望和能力能夠徹底解決這一問題，讓醫院擺脫對影像醫生的重度依賴。”

每件事情的發生似乎都為下一個事件奠定基礎。2015年，公司成立不久，柴象飛他們便遭遇了尷尬。當時，中國醫院的信息化程度嚴重滯后，即使一線城市的三甲醫院，IT系統的“上云”比例也很低，而當時美國醫院的云化程度已經很高。

柴象飛決定從影像云平臺開始做起，主要為解決醫院底層難題，以此打通醫院內部以及各級醫院之間的數據連接，這也對國家提倡的分級診療有著重要作用，是醫聯體和區域影像中心的重要基礎設施。

以北醫三院為例，使用智慧影像云平臺后，IT系統實現“上云”。這次合作除了給匯醫慧影積累下很多工程化經驗外，也為后來做AI影像系統奠定了很好的數據基礎。

2016年，匯醫慧影獲得藍馳創投千萬級A輪融資，這也是業內首筆醫療影像融資。

有人評價說，這次融資激發了資本對AI醫療的投資熱情。因為不久之后，雅森科技、連心醫療和推想科技等公司也接連獲得千萬級以上投資，無論是投資數量還是時間間隔，都不難看出“AI＋醫學影像”領域的火熱。

到了2017年，這是匯醫慧影錦上添花的一年。這一年，柴象飛的導師邢磊正式加入，擔任公司首席科學家。

邢磊是斯坦福大學終身教授、斯坦福醫學院醫學物理系主任，同時兼任電子工程系、分子影像及生物信息專業及Bio－X教授，從事醫學影像、醫學物理及醫學信息方面教學研究長達20余年，也是國家“***”專家。

在他的指導下，匯醫慧影將學術上非常流行的影像大數據組學分析方法論“放射組學”體系化和平臺化，并進一步推向市場。放射組學可以應用于疾病探測、病灶分割、診斷、治療選擇（個性化醫療）、療效評估和臨床預測等眾多項目。

目前，匯醫慧影的放射組學云平已入駐國內300余家醫院，有超過1000位放射醫師使用，可提供病灶勾畫、特征值計算分析、機器學習和個案預測的一鍵分析，并針對不同病種出具詳細量化報告。

“當然，如果放射組學＋AI止步于科研，體量還太小，價值也不大。我們希望能夠摸索一套方法，讓醫生參與到醫學創新中，將科研成果轉化到臨床驗證和應用。”柴象飛說到。

舉例而言，匯醫慧影與北京301醫院血管外科郭偉主任合作研發了主動脈人工智能研究云平臺AORTIST2．0，解決了B型主動脈夾層手術中的精準測量、預后預測和遠程隨訪三大核心問題，這也是全球首個B型主動脈夾層人工智能自動分割方法，并在今年4月正式發布。

目前，匯醫慧影產品覆蓋全鏈條AI影像服務，包括智慧影像云平臺、數字智能膠片、腫瘤放療云平臺、大數據智能分析云平臺、影像智能篩查系統和人工智能診斷云平臺等六大核心服務，從醫學影像數字化到移動化再到智能化，完成了從篩查、診斷到治療決策的閉環。

一般而言，一個全新領域的發展，起先都是多家企業各自開拓市場，在經歷一段“野蠻生長”之后才“狹路相逢”。在AI醫療影像領域，由于資本助推，目前已經形成比較激烈的競爭態勢。

面對競爭，柴象飛坦言：“我們秉持比較開放的態度，一方面是我們有過硬的技術和產品實力，并不懼怕競爭；另一方面，競爭者眾多，其實有助于快速打開市場。”

對于醫院而言，AI影像產品屬于新鮮事物，一般比較謹慎。諸多AI影像企業的到訪，有助于教育市場，打消醫院疑慮，提升AI影像產品的市場滲透率，擴大市場規模。“蛋糕做大了，作為其中一份子，才有機會分得更多。”

據記者了解，AI醫療影像企業的商業化難一直是行業共性問題。

柴象飛在采訪中表示，商業化最為關鍵的是要清晰定義產品的醫療應用場景，將AI影像產品很好的融入醫院原有信息系統和醫療流程，降低醫院的改造成本，給醫院創造真實效益。只有給醫院創造價值，才能讓醫院接受（掏錢）。

另外，如果AI醫療公司想要打通醫院采購這條路，還必須獲得CFDA認證。

2017年8月，國家食品藥監局（CFDA）發布新版《醫療器械分類目錄》，新增了與AI輔助診斷相對應類別。按規定，若診斷軟件通過算法提供診斷建議，僅有輔助診斷功能，不直接給出診斷結論，則申報二類醫療器械；如果對病變部位進行自動識別，并提供明確診斷提示，則按照第三類醫療器械管理。

不過，第二類器械有臨床試驗豁免目錄，診斷軟件申報是否能夠享受豁免，CFDA還沒有做出具體規范。第三類醫療器械則是需要做臨床試驗的。現在，匯醫慧影已經拿到一個二類醫療器械注冊證，有四個三類同時在走流程，報批上去已經開啟臨床驗證階段。

關于收費問題，柴象飛表示，目前主要面向醫院以SaaS方式收取服務費，已落地700多家醫院，業務營收情況良好且處于高速增長階段。也在積極探索其他收費模式，比如面向保險機構或者面向C端的收費模式等。

值得一提的是，匯醫慧影也在積極拓展海外市場，將“一帶一路”沿線國家和地區作為重要市場，根據當地具體情況提供不同產品。同時，匯醫慧影還與國內醫療器械廠商合作，為“一帶一路”地區的醫院帶去軟硬一體化的醫療服務。

目前，匯醫慧影產品覆蓋日本、法國、哈薩克斯坦、美國、印度、以色列等國家。其中，匯醫慧影與哈薩克斯坦最大私立醫院連鎖集團簽署了合同，與日本最大云pacs公司確定放射組學平臺方面合作，與法國最大腫瘤藥公司以及美國AI醫療公司都紛紛展開了合作。

柴象飛也坦言，相對而言海外市場更為成熟，競爭也更為激烈，這對公司技術和市場拓展能力提出了更高要求。

“企業要做好AI影像，就要做好長期戰斗的準備”

從目前全球AI醫療公司的實踐情況來看，智能醫療的具體應用主要包括：藥物研發、醫學影像與診斷、智能診療、智能健康管理、藥物挖掘、虛擬助理等。而在AI醫療影像領域，大多數企業的應用場景主要集中在食管癌、肺癌、乳腺癌等常見病癥。

對此，柴象飛表示，AI醫療影像企業在病種的選擇上，主要會考慮兩件事：

一方面，病種的醫療價值。企業普遍會選取患者數量大、應用AI影像系統后能獲得明顯效果和效率提升的病種。比如，大部分AI醫療創業企業剛開始都選擇肺結節，因為肺癌在中國發病率、死亡率排名第一，肺結節的篩查有助于預防肺癌，因此這一場景就有很大醫療價值。匯醫慧影也是在最初選定肺結節，目前對該病的篩選準確率最高可達95％，3mm的肺結節檢出率達85％。

另一方面，某病種醫療數據可獲得性。通過記者了解，現階段，醫療數據短缺也是制約AI醫療影像商業化的瓶頸之一。

仍以肺結節為例，之所以大部分公司從肺結節開始，也是因為肺結節數據相對容易通過公開網絡找到，例如LIDC數據庫提供胸部醫學圖像文件（如CT、X光片）和對應的診斷結果病變標注。

其實，醫學資料稀缺會限制企業模型開發速度，只有擁有多種病種數據優勢，AI影像企業才能實現快速多病種模型開發，這也是為什么很多AI影像企業選擇與大型三甲醫院合作的原因，數據量夠大、數據質量有保障。

相比2017下半年，2018年以來，我們鮮少聽到有關AI醫療影像企業的消息，似乎這些企業都有了些“收斂”。

柴象飛在采訪最后對記者說了這樣一番話，“任何一個行業都有其發展規律，短期內給予過多關注，未必是好事。經歷了短期‘爆炒’之后，AI影像可能會經歷一段時間低谷。AI影像是近幾年才開始爆發的產業，但它已經經歷了長期技術積累，如果企業要做好AI影像，就要做好長期戰斗的準備。”