到目前为止，疫情人员还（hái）在不（bú）断加剧，80%都（dōu）是在湖北，湖北的医务人员一直不够，虽然有全国各省市的医院调（diào）派人员过去（qù）支（zhī）援。

激增的病例使得各大（dà）疫情（qíng）前线的（de）医院都（dōu）在面临阅片（piàn）挑（tiāo）战。据了解，单人单次检查就至（zhì）少会（huì）产生300张胸部CT影像，前半个月来，按照湖北省（shěng）1天万余名新增（zēng）疑似（sì）患者产生的影像数量（liàng）就已超过数百（bǎi）万张，而在实（shí）际临床工作中，每名患者每隔2～4天还需（xū）复查（chá）一次（cì），加（jiā）之数万（wàn）名确诊患者的复查需求，一线的（de）阅（yuè）片医生们（men）将面对着至少500万张／天的阅片（piàn）工作量。一线医（yī）生所面临的压力（lì）可想而知。

不（bú）应让医（yī）生孤身奋（fèn）战前线，到了AI开（kāi）始发力（lì）的时间点了。

确（què）实，AI影像公司成为了此（cǐ）次疫情中最（zuì）快做出反应（yīng）的（de）AI医疗类（lèi）公司（sī）。疫情期间，他（tā）们通过构建医疗影像诊（zhěn）断系统CT＋AI的（de）模（mó）式，缩短了影像（xiàng）初诊时（shí）间，并协助医疗机（jī）构辨别感染者，为快速隔离、诊断（duàn）和治疗（liáo）争取到了（le）时间。

他们表现如何？

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影像AI率先（xiān）走（zǒu）进疫情一线

2月6日起，一份《新型冠状病毒感染（rǎn）的肺（fèi）炎诊疗（liáo）方案（àn）（试行第五版（bǎn））》的实（shí）施，将“疑似病例（lì）具有肺炎（yán）影像学特征者”作为湖北（běi）省临（lín）床诊断病例标准。在湖北等疫情严重地区，CT筛选或将成（chéng）为诊断新型冠（guàn）状病毒感染的肺炎的首选（xuǎn）方法。

为（wéi）什么没有尽早把临（lín）床（chuáng）诊断作为确诊（zhěn）标（biāo）准？对此，影领科技（jì）创始（shǐ）人董捷告（gào）诉（sù）创业邦，这是因为AI阅片的前提（tí）是需要有（yǒu）海（hǎi）量数据支撑。

“一开始就用AI不（bú）太现实，因（yīn）为疫情刚出现没有足够（gòu）海量的数据（jù）支撑，很难有精确地判断。但（dàn）是随着疫情的发展，患者病例的增多，借助AI辅助诊断（duàn）提高诊断效率，可以大范（fàn）围（wéi）节约诊（zhěn）断时间。”董（dǒng）捷说（shuō）。

随着诊疗方案的出台（tái），影（yǐng）领科技已做好准备（bèi）：在（zài）其（qí）联合翼展互联网医学影像（xiàng）诊断中心（xīn）开发的免费义诊平台上，集成了智能评估（gū）新（xīn）型冠（guàn）状病毒性肺炎的AI影（yǐng）像产品。

这款产品（pǐn）结（jié）合了两方面的AI技术。一方面，通过图像算法实现对新型冠状病毒性肺（fèi）炎CT影（yǐng）像的（de）智能化诊断（duàn）与定量评价（jià），并对（duì）局部性（xìng）病灶、弥漫性病变、全（quán）肺受累的（de）各类肺炎（yán）疾病严（yán）重程（chéng）度进行分级（jí）；另一方面（miàn），通过对病灶的形态（tài）、范围、密度等关键影像（xiàng）特征（zhēng）定量和组学分析，精确测（cè）算疾病累计的（de）肺炎负（fù）荷（hé），实（shí）现对CT的全肺病变（biàn）动态4D对（duì）比。

“需要强调的是，AI影（yǐng）像技术，是（shì）协助临床医生解决实际（jì）问题（tí），而不是要跟（gēn）影像科医生比谁看片（piàn）子看（kàn）的更（gèng）准。”董捷（jié）说（shuō），CT无法区分患者（zhě）感染了哪种病毒，核酸检测仍然是（shì）“金标准”。目前把胸（xiōng）部CT作为筛查的诊断手段，是为了“宁（níng）疑（yí）勿漏”，填补核酸检（jiǎn）测（cè）试剂盒无（wú）法（fǎ）到达（dá）的真空。

影领（lǐng）医疗并不是“一个（gè）人（rén）”，早在春节（jiē）前（qián）后（hòu）就已有大量（liàng）医疗AI企业针对疫情做出反（fǎn）应。

1月28日（rì），依图医疗上（shàng）线（xiàn）初版新冠肺（fèi）炎智能评（píng）价系统，并在24小时之内（nèi），将（jiāng）该系统部署到了疫（yì）情（qíng）防（fáng）控任（rèn）务最为紧急的（de）武汉大学（xué）人民医院（yuàn）、华中科技大（dà）学同济医学院附属协和医（yī）院、武汉大学（xué）中（zhōng）南医（yī）院、荆州市第一人民医院（yuàn）4家医院中。

1月31日，推（tuī）想科技宣（xuān）布推出针对（duì）新冠肺炎筛查产（chǎn）品，并率先应用在华中科技大学同济医学院附（fù）属同济（jì）医院中。

截（jié）至2．16日（rì），深睿医疗已有近40套新增本（běn）地部署（shǔ）的肺部疾病智能解决方案（新冠肺（fèi）炎增强（qiáng）版）发（fā）往（wǎng）湖北，包（bāo）括武汉协和（hé）医院、武汉同（tóng）济医院（yuàn）、大别山（shān）区域医疗中心、孝感市中心医院等，覆盖武汉、黄冈、孝感等多个（gè）城市（shì）。同时，除湖北省外（wài），包括上海公共临床中心、浙（zhè）江大学（xué）附属第一医院、北京佑安医院等各地定点（diǎn）收治医院也在使（shǐ）用深睿医疗的系统。

为（wéi）什么在此次疫情（qíng）中，AI影像公司的“表现”最好？

道（dào）彤（tóng）投（tóu）资相关负（fù）责人告诉创业邦（bāng），这是由疫情的特性所决定的。

“现在（zài）来（lái）看，真正能在疫区现（xiàn）场（chǎng）发挥作用的不（bú）是远程影像（xiàng），而是AI影像。”疫情是一次突发场景（jǐng），加速体现了医生在阅片过程中遇（yù）到的两道难关。第一，大量高（gāo）强度（dù）的重复性体力劳动；第二，基层设备不足，医生水平（píng）参差不齐。这两点都会导致误诊（zhěn）和漏诊，而（ér）使用（yòng）AI则能有效缓（huǎn）解当前局势。

从这场（chǎng）疫（yì）情（qíng）“战争”中可以看出，目前（qián）AI更适（shì）合两个地方采（cǎi）用（yòng）。北极（jí）光创（chuàng）投副总裁马可认为（wéi）：一个（gè）是疫（yì）情爆发后忙不过（guò）来的（de）“前线（xiàn）”，另（lìng）一个是没有（yǒu）“分子（zǐ）实验室”的基（jī）层医疗机构。

对于未来AI影像的（de）商业化发展之路（lù），马可告诉创业邦：“AI影像的（de）变现方式之一是建（jiàn）立第三方影像中（zhōng）心，主要看（kàn）两方面（miàn）的（de）落地能力。一方面是大城市患者拥挤的医院，那些医院可（kě）能拍个CT需要（yào）排队两（liǎng）周（zhōu），第（dì）三方影像中心可（kě）以帮助医院（yuàn）分流；另一方（fāng）面是缺乏设备和医生的基层医院，第三（sān）方影像中心（xīn）可以帮助基（jī）层医（yī）院提升放射科（kē）整体水平。”

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市（shì）场加速（sù）教育，行业（yè）需（xū）要整合

AI医疗自诞生之初就存（cún）在（zài）技术难以（yǐ）落地、资金链断裂风（fēng）险严峻、审批大关难过等痼（gù）疾。

重重困难之下，就算是（shì）“不差钱”的（de）巨（jù）头（tóu）也收效颇微（wēi）。比如IBM沃（wò）森健康部门在成立（lì）6年，投资50亿后，仍然免不了裁员70％，缩减服务规（guī）模的命（mìng）运，几乎宣告了（le）这个（gè）项目的失（shī）败（bài）；随后，亚马逊、苹果、GE、阿里（lǐ）、腾讯、百度等大（dà）公司，都（dōu）在切入（rù）AI医疗的赛道，但（dàn）目前为止都还处（chù）于投入（rù）阶段。

“国内，有三座大山（shān）一直压在医疗AI类（lèi）公司的头上（shàng）。”道彤投（tóu）资（zī）相关负责人表示（shì），对于医疗AI企（qǐ）业来说（shuō），产品要想顺利实现商业化，必须“持证（zhèng）上岗”。“但就算拿到了‘三类证’，还要申请（qǐng）医保（bǎo）收费编码，最后各个地区的（de）政策情况也都还不一（yī）样。”

尽管艰难，医（yī）疗AI机（jī）构还在积（jī）极探索商业（yè）化道路（lù），影像AI被认为是能最快落地变现的赛道。

从技术上看，AI影像技（jì）术源于计（jì）算机（jī）视觉的迁移，并在此基础上根据病种的特征进行训练、优化。迁移算法的优势在于开发者可（kě）以迅速切入（rù）医（yī）学领域，并开发出可商业（yè）化的产品解决临床问题（tí）。

“在这（zhè）个领域（yù），几千份病例数据就可以开发（fā）出一（yī）套准确率（lǜ）相对较高的成熟产品。”马可（kě）告（gào）诉创业（yè）邦（bāng）。

从需求上看，影像AI有（yǒu）助于缓解国内医疗资源紧缺的现状，使用场景清（qīng）晰（xī）。

当下（xià），国内影像医生资源严重短缺，每一年的全国放射科（kē）门（mén）诊量年（nián）增长率（lǜ）达到30％左右，但影（yǐng）像（xiàng）科医生年增长（zhǎng）率仅为4．1％左（zuǒ）右，医生数（shù）量的增（zēng）长比例远（yuǎn）远赶（gǎn）不上患者的增（zēng）长比例。

其次，优质医生（shēng）资源过（guò）度集（jí）中，中国大（dà）部分优秀的医（yī）生资源都集中（zhōng）在少（shǎo）数的三甲医（yī）院，而大量的基层医（yī）院放射科甚至（zhì）缺（quē）少（shǎo）有影（yǐng）像诊断资格的医生。

“我国有巨大的医疗影像市场需求无法被满（mǎn）足，医（yī）疗机构（gòu）的信息（xī）化（huà）水平（píng）也相对落后。比如西方发达国家的医（yī）疗（liáo）机构均采用先进的数字（zì）化胶片作为存储，而（ér）中国（guó）普遍还（hái）在使用纸质（zhì）胶片（piàn），不但成本高，而且胶片（piàn）的生（shēng）产（chǎn）会严重污染环（huán）境。”董捷说。

道彤投（tóu）资这位负责（zé）人认为，医学影像（xiàng）AI只是医疗AI行业（yè）中的（de）一部分（fèn）。“如果只是单纯地看影像这个赛（sài）道，产品会（huì）同质化很严重，因此这个市（shì）场需要整合。”他（tā）认（rèn）为，只有给医院一个相对（duì）完（wán）整的打包（bāo）方案，才能真正（zhèng）做到（dào）商业化。“未来这个行业会存在大量并购整合的机会（huì）。”

以兰丁高（gāo）科为例。兰丁（dīng）是（shì）医疗（liáo）AI中（zhōng）少有的能实现大规模（mó）盈利的公司（sī），主要原因在于其商业模式（shì）由（yóu）“卖设（shè）备（bèi）和耗材”转变成“提（tí）供（gòng）系统化解决（jué）服务平（píng）台”。公司用人工智能的方法做宫颈癌筛查，远程染（rǎn）色上片读片诊断（duàn），当前主（zhǔ）要有三类客群：一类是需（xū）要（yào）提高诊断效率和准确度（dù）的大（dà）中型医疗机构；一类是缺乏细胞病理诊断能力的基层医（yī）院；另（lìng）外（wài）一类（lèi）是推动宫颈癌筛查项目的各（gè）级政府。

“医疗AI是一个（gè）大（dà）的生态，影像、病（bìng）理检（jiǎn）验、病历、单（dān）病种智能诊断（duàn）等领（lǐng）域都会进行整合，最（zuì）终成为三（sān）五家大公司。这是医疗AI未来可能对传统产业进行的颠覆或是影响。希望这次疫情会加速市场的教育，推动审批（pī）落地流程（chéng）。”道（dào）彤投（tóu）资表（biǎo）示。

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还有（yǒu）很长（zhǎng）的路要走，中国将走在世（shì）界前（qián）列

AI会是未来（lái）医疗行（háng）业的发展路线吗？

在董捷看来，医疗行（háng）业中确实可以通过AI辅助诊断，减少筛选对比病例的（de）时（shí）间（jiān），为（wéi）患（huàn）者制定准确的治疗方（fāng）案（àn）。对于患者来说，就可以更快速地完成健康检查，获得更（gèng）为精准（zhǔn）的诊断（duàn）建议，节省（shěng）大量的时间、金钱（qián）成本；对于医院（yuàn）来说，深度学习可（kě）以提高效率，降低医疗成本等（děng）。

“但是历经（jīng）长（zhǎng）期信息系统（tǒng）标准（zhǔn）不统一，数据质量参（cān）差不齐，临床（chuáng）术语开发无法跟（gēn）进，健（jiàn）康数（shù）据碎（suì）片化、非结构（gòu）化等因素困扰（rǎo），保障数据质量才是医疗人工（gōng）智能的唯（wéi）一出路。目（mù）前（qián）以远程诊疗为代表的（de）AI医（yī）疗正（zhèng）在弥补城乡（xiāng）医疗资（zī）源差（chà）距，但短（duǎn）时间内AI医疗尚不能取（qǔ）代传统的医生诊疗（liáo）。”董捷（jié）说。

马可也认为（wéi），AI不可（kě）能（néng）替代传统医生。“人（rén）的出错是有规律性的（de），也是（shì）可（kě）以及时回过头来修正的。但（dàn）是AI的出（chū）错会非常随机，有时（shí）候可能会（huì）在很简单（dān）的地方（fāng）犯（fàn）下很低级的错误，这种错误（wù）防不胜（shèng）防，所以一定要和（hé）人的（de）判断（duàn）结合起来。”

“但是中国（guó）市场非常适合（hé）AI医疗（liáo）的发展。”马（mǎ）可（kě）说，一方面，是（shì）中国（guó）市（shì）场有足够（gòu）大（dà）的数据样本可以采集（jí），另一方面，中国正在探索推行（háng）分级诊疗体（tǐ）系，这需要使用AI赋能。

“所以我们会关注更多细分市场的机会。”据马（mǎ）可介绍，除影领科技之外，北极光创（chuàng）投在细（xì）分领域的布局还有专（zhuān）注内窥镜影（yǐng）像辅助诊断的微识（shí）科技，专注血液病理诊断的深析（xī）智能，第三方医（yī）学诊断（duàn）影像中心翼展（zhǎn）科技等（děng）。“AI能不能真正解决临床的痛点、能不能帮助医生显著提升治疗和诊断效率，是我们（men）关（guān）注的重点（diǎn）。”马可说。

除VC之外，在医疗（liáo）AI的舞台（tái）上（shàng），众多器械巨（jù）头也纷（fēn）纷在AI医疗领域发力。2017年，西门子医疗（liáo）推出了数字化医疗平台teamplay——一个基于云端（duān）的（de）大数据平台及医（yī）疗生（shēng）态圈；2018年，飞（fēi）利浦宣布平台首次在吉林大学白求（qiú）恩第一医院落地，该（gāi）平台包含ISP（支持临床（chuáng）影像诊断，涵盖心脏病（bìng）学、肿瘤（liú）学和神经学）和ISD（医（yī）用（yòng）科（kē）研（yán）平台）两个平（píng）台；2019年，GE医疗在中国发布了一系列基（jī）于“Edison”平台的全新医疗应用（yòng）产品和智能（néng）型医疗设备。

“大企业都在寻找新的创（chuàng）新点，比如GE、奥林巴斯、美敦力、强生、波士顿科学（xué）等等都在医疗AI方向有布局。未来同（tóng）器械厂商的合作也会是AI医疗企业（yè）的一个商业化方向。”马可说（shuō）。