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深睿醫療：僅是疾病篩查？AI 在鑒別診斷上也能大展拳腳 | 創業
圖片來源：123RF
“我們用了一年零三個月的時間走過了別人走三年的路。”深睿醫療 的 CEO 喬昕感慨道。這對於一個 AI 醫療影像從業者來說，的確是一件值得驕傲的事情。
醫療數據收集、數據標註，AI 模型訓練、醫院臨床驗證，申請 CFDA 認證，這是一個 AI 醫療影像產品成長的必經之路。但醫療的嚴謹與保守，數據的敏感與安全、從業人員的理解與堅持等因素導致這條路步步艱辛，而且一步錯很可能就前功盡棄。所以，我們可以看到：2016 年 AI 醫療大熱，2017 年湧現很多要用 AI 改變醫療現狀的雄心群體，2018 年，大批“有志之士”正在經歷 AI 醫療行業的洗牌。
在這樣的大背景下，成立於 2017 年的深睿醫療並不是最早進入市場的一批企業。但其發展非常迅猛，很快就成為 AI 行業的頭部企業之一。資本方面，深睿醫療一年融資三輪，A 輪、A+ 輪及 B 輪的累積融資額達到 3 億元。產品方面，其產品已經落地一百多家醫院。科研方面，其也成立 40 人左右規模的研究院。取得這些成績，深睿醫療只用了一年左右的時間。它究竟有什麼不一樣？
更接近醫療的團隊讓深睿醫療對於 AI 輔助疾病診斷的理解也有自己獨特的點。”醫療行業有兩個核心競爭力，一個是診斷，一個治療，這兩個東西要做不好，其他東西都做不好。“喬昕表達了自己的看法。他將目前的 AI 醫療分成兩個階段，第一個階段是異常徵象的檢出，就是利用計算機視覺的技術在醫學影像上發現異常徵象， 標記出懷疑的病灶，第二個階段是鑒別診斷，就是開始真正對所涉及的疾病進行鑒別診斷（例如：腫瘤是良性還是惡性？）而很多類似的鑒別診斷都是把病理作為金標準。“鑒別診斷標誌着人工智能在醫療上的一個新高度。”他說。
根據一組數據顯示，中國肺癌發病率正以每年 26.9％ 的速度增長，預計到 2025 年，中國每年僅死於肺癌的人數將接近 100 萬人。不過，另一組數據顯示全國有執照的病理醫生缺口高達 9 萬人，影像科醫生也是缺口大。醫生資源的缺乏只是行業現狀的一方面。另一方面，誤診也是一個讓人頭疼的問題。《臨床誤診誤治》雜誌主編曾經研究分析過大量資料，結果發現，20 年來年度誤診率波動在 26% ~ 31% 之間。人工智能通過它的深度學習和核心算法，是基於大量的數據給出客觀理性的結論，目前已經可以為醫生提供輔助診斷的依據。有經驗的醫生也可以賦能 AI，不斷地完善 AI，使它能夠為醫生提供更多的幫助，相信可以在這方面助力醫生。
很多 AI 醫療企業可能還在為提高檢出準確率做奮鬥，而深睿醫療已經讓自己的 AI + 鑒別診斷產品睿醫生 Dr. Wise人工智能醫學輔助診斷系統在疾病的良惡性鑒別上先行一步。
Dr. Wise的核心是將各類有效數據一起進行深度學習，完成能夠做出準確鑒別診斷。與 AI 影像輔助檢出系統不一樣，Dr. Wise 的模型訓練在數據方面需要除影像數據外的其它模態大量數據。這對於數據標註和數據獲取進行了大量艱苦的工作。“精良的數據往往是事半功倍。”喬昕說。接下來就是深睿醫療核心技術團隊的如何利用這些數據最終實現準確的鑒別功能。另一方面，肺癌良惡性的診斷鑒別要求，科研難度更大，需要計算機視覺技術和其他人工智能技術相結合，應用場景也更加接近醫生日常診斷工作場景。
近期，Dr. Wise在“醫學 AI 助我行——肺結節 CT 讀片百人大賽”的公益性比賽中，與 126 名放射醫師同場競技。閱片醫生通過深睿 Dr. WiseCloud 智能影像雲閱讀 CT 片，快速做出疾病良、惡性的判斷。值得一提的是，在這次比賽中，Dr. Wise 分別挑戰了不同資質的醫生，也加入了很多疑難雜症。但是據喬昕表示結果依舊很樂觀。“在鑒別診斷方面，深睿醫療是目前第一個敢於直面挑戰且公布詳細結果的團隊。”他說。在這樣一個專業的行業峰會上，Dr. Wise完成了一次最接近實戰的演練。來自醫生的好評讓喬昕很自豪。
“做人工智能是一個很艱苦的工作。因為很多臨床的需求是剛性的，臨床路徑也是固定的，我們只要充分的理解，然後按照醫生的要求去做，按照科學的臨床路徑去做，利用最前沿的人工智能技術滿足這些需求，才能得到很好的結果。”喬昕說。他透露，基於此思路，深睿醫療還要加大醫院的合作。“第一我們要了解真正的臨床需求。第二從跟醫院合作的過程當中，我們要不斷地得到醫生的反饋，然後去調整產品。”他說。
現在醫院是深睿醫療的主要目標客戶。喬昕透露，其發展路徑分兩個階段，一是產品研發的過程中，更多依賴三甲醫院的專家指導，二是真正在應用的時候，會非常重視基層醫院。“只有基層強了，醫改才能成功。”他說。
當然，對於 AI 企業，繞不開的永恆話題則是商業化，因為目前沒有哪個公司可以很完美的回答這個問題，行業也沒有固定答案。“醫院願意不願意為 AI 付費？我覺得這不是應該討論的問題，更應該問問 AI 能為臨床帶來多少價值。“他認為目前整個行業都在摸索，可能會有一些收入，但是大規模的商業化其實還有一定的距離。
不過，他對這個”距離“表示很樂觀：”醫生其實已經逐漸的看到了，AI 帶來的幫助，離醫生願意付費的節奏已經越來越近。另外 CFDA 認證方面，國家也在推進。喬昕認為對於行業來說核心還是體現在“價值”上。“現在最大的挑戰是 AI 到底能給醫院臨床帶來多少價值？只要醫學 AI 輔助診斷能夠真正服務於臨床，那它的價值必然會被廣泛認可。”他說。
解剖人體飄脂肪味 醫科生：聞了會餓
國際中無線跳蛋經驗心／綜合報導
醫科學生除了要上理論的課程之外，也會實際進行像是人體解剖等操作課。國外一名醫科生透露，人體解剖開來奶砲時，並不是看到皮膚、肌肉、內臟等層層器官，而是充滿脂肪。這些脂肪氣味相當強烈，甚至會「滲透進手套」，醫科生透露，很詭異的是若習慣這些味道，竟然會讓人覺得「肚子餓」。
▲人體解剖是醫科生必實作項目。（圖／翻攝自Pixabay）
根據英國《德比電訊報》（Derby Telegraph）報導，一名醫科女學生受訪時透露，人類屍體不論體型高矮胖瘦，脂肪幾乎無處不在，不管是肌肉組織、內臟，甚至連「眼窩」都有大量脂肪，而且因為味道強烈，所以每次從解剖室回家時，「招呼都還沒打，我室友就知道我回來了。」
女學生說，很多學生每次進解剖室前，都會在鼻子下優希麻琴方擦薄荷膏，希望減輕濃烈氣味，但最後發現根本徒勞無功，這些脂肪味道濃到能滲透進手套，並殘留在手上。她笑說：「我之前都想不通，為何我們老師可以整天待在裡面，後來才知道原來他十多年前出過意外，已經失去嗅覺。」不過奇怪的是，這種強烈氣味不僅不會讓學生食不下嚥，反而促進了食慾。學生表示，每次解剖結束後，不論當時幾點，班上同學一定都會肚子餓,，讓她覺得很神奇。
更多三立新聞網報導
靈車後門沒關緊…轉彎竟掉出遺體擔架
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圖片來源：123RF
一家開掛的 AI 醫療公司長什麼樣？僅僅用來標記肺結節？這樣的 AI 對醫生來說並沒有十足的吸引力。那麼，這款鑒別診斷的 AI 產品，醫生會喜歡嗎？
“我們用了一年零三個月的時間走過了別人走三年的路。”深睿醫療 的 CEO 喬昕感慨道。這對於一個 AI 醫療影像從業者來說，的確是一件值得驕傲的事情。
醫療數據收集、數據標註，AI 模型訓練、醫院臨床驗證，申請 CFDA 認證，這是一個 AI 醫療影像產品成長的必經之路。但醫療的嚴謹與保守，數據的敏感與安全、從業人員的理解與堅持等因素導致這條路步步艱辛，而且一步錯很可能就前功盡棄。所以，我們可以看到：2016 年 AI 醫療大熱，2017 年湧現很多要用 AI 改變醫療現狀的雄心群體，2018 年，大批“有志之士”正在經歷 AI 醫療行業的洗牌。
在這樣的大背景下，成立於 2017 年的深睿醫療並不是最早進入市場的一批企業。但其發展非常迅猛，很快就成為 AI 行業的頭部企業之一。資本方面，深睿醫療一年融資三輪，A 輪、A+ 輪及 B 輪的累積融資額達到 3 億元。產品方面，其產品已經落地一百多家醫院。科研方面，其也成立 40 人左右規模的研究院。取得這些成績，深睿醫療只用了一年左右的時間。它究竟有什麼不一樣？
AI 醫療影像的鑒別診斷
首先，不得不強調深睿醫療進入市場的時間是 2017 年初，而且是以肺結節影像輔助診斷領域切入。對於很多新晉公司來說，選擇在這個時候做肺結節診斷本身就是一種“冒險”。畢竟，當時幾乎所有的 AI 醫療企業都在緊盯肺結節，而且行業內不乏在這個領域已經頗有成就的企業。不過對於深睿醫療來說這並不是困擾，“當時很多公司能拿出來的產品，僅是初級階段。”喬昕透露，深睿醫療的創始團隊其實早在 2015 年開始就在做早期研發工作。2017 年時，其已經具備有一定的產品研發實力。而且其創始團隊有非常豐富的醫療行業經驗，如喬昕個人曾在三甲醫院和西門子醫療任職過。相對於很多技術背景的同類企業，深睿醫療對於醫療的理解完全可以在路徑規划上少走許多彎路，或者可成功地在彎道超車。更接近醫療的團隊讓深睿醫療對於 AI 輔助疾病診斷的理解也有自己獨特的點。”醫療行業有兩個核心競爭力，一個是診斷，一個治療，這兩個東西要做不好，其他東西都做不好。“喬昕表達了自己的看法。他將目前的 AI 醫療分成兩個階段，第一個階段是異常徵象的檢出，就是利用計算機視覺的技術在醫學影像上發現異常徵象， 標記出懷疑的病灶，第二個階段是鑒別診斷，就是開始真正對所涉及的疾病進行鑒別診斷（例如：腫瘤是良性還是惡性？）而很多類似的鑒別診斷都是把病理作為金標準。“鑒別診斷標誌着人工智能在醫療上的一個新高度。”他說。
根據一組數據顯示，中國肺癌發病率正以每年 26.9％ 的速度增長，預計到 2025 年，中國每年僅死於肺癌的人數將接近 100 萬人。不過，另一組數據顯示全國有執照的病理醫生缺口高達 9 萬人，影像科醫生也是缺口大。醫生資源的缺乏只是行業現狀的一方面。另一方面，誤診也是一個讓人頭疼的問題。《臨床誤診誤治》雜誌主編曾經研究分析過大量資料，結果發現，20 年來年度誤診率波動在 26% ~ 31% 之間。人工智能通過它的深度學習和核心算法，是基於大量的數據給出客觀理性的結論，目前已經可以為醫生提供輔助診斷的依據。有經驗的醫生也可以賦能 AI，不斷地完善 AI，使它能夠為醫生提供更多的幫助，相信可以在這方面助力醫生。
台上一分鐘，台下十年功
對於降低誤診率，AI 是目前的一個比較理想的答案。其在效率與資源配置方面的作用自然不用解釋。在誤診方面，的確目前沒有一家公司可以稱百分百準確，機器在不斷的學習後，可以避免很多由於人為因素造成的誤診。很多 AI 醫療企業可能還在為提高檢出準確率做奮鬥，而深睿醫療已經讓自己的 AI + 鑒別診斷產品睿醫生 Dr. Wise人工智能醫學輔助診斷系統在疾病的良惡性鑒別上先行一步。
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“做人工智能是一個很艱苦的工作。因為很多臨床的需求是剛性的，臨床路徑也是固定的，我們只要充分的理解，然後按照醫生的要求去做，按照科學的臨床路徑去做，利用最前沿的人工智能技術滿足這些需求，才能得到很好的結果。”喬昕說。他透露，基於此思路，深睿醫療還要加大醫院的合作。“第一我們要了解真正的臨床需求。第二從跟醫院合作的過程當中，我們要不斷地得到醫生的反饋，然後去調整產品。”他說。
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