深睿醫療CEO喬昕：定位臨床驅動 瞄準醫療AI

來自專欄投資人說

深睿醫療CEO 喬昕

文 | 耿言之

來源 | 科創者說

微信 ID |Innovator-Insight

今年4月初，深睿醫療宣布完成B輪1.5億元融資，由君聯資本領投，聯想之星跟投，A輪及A+輪投資方——丹華資本、昆仲資本、道彤投資、同渡資本、弘道資本繼續跟投。截至目前，成立僅一年的深睿醫療三輪融資累積金額達到3億元人民幣。作為同類公司中的後起之秀，深睿醫療在「醫療+AI」這一熱門新興領域嶄露頭角。

國內醫療AI首選醫學影像領域切入，近兩年湧現出一批主攻醫療+AI的創業公司，深睿醫療是其中之一。「將AI運用到醫療中的場景最為複雜，本身人體構造、疾病種類也夠複雜，可預見的是，醫療+AI會隨著技術的發展逐步成熟。」深睿醫療CEO喬昕接受「科創者說」獨家專訪時說，「其次，AI也會帶來新問題，重要的是如何解決、評估、預防，把對疾病的診斷工作往前提，符合醫學早診斷、早治療的科學觀。」

醫療+AI發展兩大步：

助醫生抽身繁瑣、AI輔助醫生

人們對醫生工作的繁忙程度並不陌生，尤其是一線城市三甲醫院，看病排長隊、去幾個科室東跑西顛是常見狀況。醫生忙、挂號難，瞧病不易的問題也導致了不少醫患糾紛。就連曾擔任上海第一婦嬰醫院院長、現為春田醫管創始人段濤也曾發「自白書」自曝「被病人家屬罵過、打過，當過很多次被告」，對作為臨床一線醫生的苦衷與忙碌程度深有感觸。段濤堅定不移認為AI未來會「消滅」很多醫生。【詳情請參見 醫學界「段王爺」段濤：未來很多醫生會被「消滅」，不管你願不願意】

喬昕接受「科創者說」採訪時表示，醫院有些工作「機器來做更好」，隨著人工智慧的發展，「不光醫生，所有工作崗位都會被重新排序」。他認為，醫療+AI的發展將分為兩個階段：第一階段，AI可以重現醫生的部分工作，讓醫生從重複性、複雜性的工作中解脫；第二階段，未來出現人們更為樂見的「AI輔助醫生」，可對醫生進行指導。AI輔助醫生的經驗、知識積累會超越人類。

目前來看，已有的AI系統、產品都比較初級，對可發揮的效用，業界也存在爭議。譬如與段濤對AI的高度認可截然不同，有些醫生反而認為AI幫倒忙。

此前上海中醫藥大學附屬曙光醫院一位醫生公開表示，醫療+AI「被過分誇大」，他以肺結節篩查軟體為例提出不同看法：1、肺結節篩查軟體早已有之，AI技術的引入並未帶來實質性的提升；2、AI最小可以識別2mm的結節，人類醫生最小只能識別5mm的結節，雖然看起來AI更強，但2mm結節和5mm結節的預後一模一樣，臨床價值並不高；3、不解決假陰性問題，AI就無法幫助醫生提高效率，因為醫生還是要二次確認。

對上述醫生的看法，喬昕認為，AI可發現更小結節其實是有價值的，其價值在於「能及時對結節進行觀察、隨訪」，「等有一天結節發展到無法控制、惡化，就來不及了」。喬昕對「科創者說」強調，AI出現後要推動臨床技術的提升，人們不能停留在原有看法。AI可更早發現疾病，比人類更穩定、更敏感，這一點已在很多領域被證實。原來的技術無法發現更小結節，而AI不僅能發現，還可以預知這些小結節將來發展的趨勢、惡變程度、良性還是惡性。

喬昕認為，AI的學習猶如人們上學讀書，是循序漸進的過程。他強調，AI目前不能完全擺脫人類，今後很長一段時間，深睿醫療都會非常重視與一線醫生一起研究產品，產品的設計理念、方案，背後都有醫生的參與。目前，大概有50多家醫院正在與深睿醫療一起做針對性研發。

AI對醫生的輔助作用還體現在，可排除人為因素造成的失誤。是人就難免出錯，儘管機器也並非百分百，但精準度比人要更具優勢。「這是個福音，人太複雜，誰都不能確保萬無一失，但『AI輔助醫生』倒真可能成為全科專家。」喬昕說。

與此同時，從宏觀角度看醫療體系的發展，喬昕認為：「醫學是很重視實踐的科學，非常依賴practice（練習）和 experience（經驗）」，並非單靠某個軟體就能解決所有問題。醫療屬民生體系，許多流行病需要專門監控機構去分析原因，找到更好的臨床方法。」

利用AI深入醫療領域「沒那麼多容錯機會」

據動脈網vcbeat消息顯示，國外130多家醫療+AI公司中，20多家做醫學影像，大概分兩類：綜合影像AI公司、專病影像AI公司。Arterys、ZebraMedical、Lunit、Enlitic等屬綜合影像AI公司，這些公司將AI技術同時運用到多個疾病領域，像X線、CT、MRI等，疾病種類涉及肺、肝、骨、乳腺、心血管等。專病影像AI公司有HeartFlow、IDx、MedyMatch、Viz等，其中HeartFlow成立時間最長，2007年成立後，主要製造心血管血液動力模擬輔助診斷軟體，通過CT掃描採集的三維主動脈和心臟模型計算出血流儲備分數（FFR），屬冠心病醫學診斷技術上的突破，並在2014年獲FDA批准，近兩年HeartFlow運用AI深度學習技術，能讓醫生作出更精準、迅速的診斷。

國內做醫療+AI的創業公司大概比國外像美國、以色列起步晚2—5年，但國內推進醫療+AI在數據、政策、市場、前景方面並不比國外弱。以深睿醫療為例，在醫療+AI領域部署很全面，公司計劃5年內打造AI+醫療閉環生態圈，包括全科問診、早查、精準診斷、病曆數據挖掘、術後評估、術中導航，覆蓋分診、檢查、診斷、治療、複診整個醫療流程。

促進醫療+AI發展的關鍵要素還是人本身。喬昕說：「需要有更多了解AI人工智慧技術，具備醫療行業知識，並熱愛該行業的複合型人才加入。現階段我們討論的是將現有技術AI化，從而優化工作流程，但實際上AI能做的事情遠不止這些。診療還需要醫生和醫生之間、醫生和患者之間互動，這才是人工智慧面臨的一個艱巨挑戰。畢竟在情感層面、與人的交互上，並不是人工智慧的優勢。所以醫療+AI前景很光明，挑戰也很大。」

選擇醫療這一領域，決定了必須更為慎重對待。喬昕對「科創者說」強調：「這是人命關天的事情，不允許像做其他領域有很多容錯機會，醫療是非常嚴肅的行業。」這也是為什麼公司沒有起名叫「深睿科技」，而命名為「深睿醫療」的原因。

目前，深睿醫療亦與北美同行展開互動，對針對腫瘤方面除影像學以外的先進技術進行交流，推進行業發展。喬昕強調，實踐可以對產品進行打磨，會快速推進落地場景的實踐，並會專門成再立一家公司，針對人工智慧在服務領域的應用和落地場景去做深度實踐。

臨床需求驅動數據 數據驅動技術革新

深睿醫療成立僅一年，早在2015年初，由百度創始人「七劍客」之一雷鳴帶領八名博士進行智能醫療影像探索。後於2016年9月結識歷任西門子（中國）醫療CT事業部總經理、大中華區副總裁、醫療服務領域總裁，擁有深厚醫療知識背景及市場營銷經驗的喬昕。2016年12月，結識曾在百度、高德任職，精通大數據、機器學習，在互聯網產品研發運營管理方面有豐富經驗的李一鳴，由他來擔任公司CTO。喬昕表示，三人不同的資源優勢形成強勢互補，尤其是雷鳴對行業的理解與執著，堅定了自己的決心。自此，深睿醫療開始迎接新挑戰。

目前，深睿醫療已組建100多人的團隊，科研人才主要來自於北大中科院博士、碩士，工程團隊由來自BAT等一線互聯網公司研發人員組成，團隊成員曾在ICCV、AAAI、CVPR等頂級會議發表過多篇文章。公司銷售副總裁Sally.Yang（美籍）為原Terrecon中國區總經理，市場副總裁李朝陽為原西門子市場總監，臨床科研總監信穎醫學博士為原西門子醫療資深臨床專家，醫療團隊成員中擁有醫學影像碩士博士學位，擁有多年醫學影像診斷經驗。

團隊優勢對創業公司的重要性不言而喻，「投資人覺得我們不像初創公司，我們團隊成員由具備深厚從業經驗，管理過大型團隊的職業經理人組成。而且開始沒走任何彎路，成立公司之初與目前想做的事仍然一致。」對於為什麼能獲得投資人認可，喬昕解釋道。同時，他認為醫療+AI之所以能燃動行業，主要得益於天時、地利、人和，人工智慧是與工業革命、信息化革命相提並論的新革命，將對整個經濟環境、人們的生活起到大變化。

喬昕認為，當經驗和實踐發揮出優勢，將會倒逼技術革新，這是醫學與其他行業不同之處。每有一起流行病爆發，都是一種需求指令，必須要解決這個問題，技術要服從這個指令。「這就是為什麼說我們是一家臨床驅動型公司，臨床驅動數據，數據驅動技術，技術再去驅動科學進步。」

「科創者說」對話深睿醫療CEO喬昕

以下為部分採訪實錄：

「科創者說」：深睿醫療生產的Dr.WISE比原先醫院設備有哪些優勢？

喬昕：能大幅縮短檢查、出報告的時間，能代替日常重複性工作，大幅度提高效率，並最大限度減少人為因素，尤其是在醫療這種由人高度控制的行業，人為因素不可避免。「機器醫生」的上崗，要在流程制度上（與醫生）形成相互監管的機制。醫生仍要保持重要角色，對最終結果，和「機器醫生」一起承擔診斷責任。在很長時間內，醫生應該扮演這樣的角色。

「科創者說」：「機器醫生」會超越醫生嗎？

喬昕：「機器醫生」可以超過普通醫生，但醫院還是有很多高年資醫生，很有經驗的專家，機器想達到他們的水平，還是有差距的。

「科創者說」：AI新醫療技術的收費情況怎樣？

喬昕：技術最終要普惠於人民，應該有個合理價格。如果公司開發成本不能滿足成本控制，國家大的醫改目標仍有控費在裡面，國家也不希望像美國在保健投入失去控制一樣，最後國家赤字靠這些來彌補，所以我們要在合理的經濟承受範圍內來推廣我們的產品。產品定價將是患者完全可承受的。

「科創者說」：怎樣看待目前同樣很火的臨床基因檢測？

喬昕：我們高度重視基因檢測，也在做類似工作，但我們現在還沒將其作為商業性產品去推廣，希望基因技術和診斷技術相結合，提供早期診斷。基因技術的作用在某些疾病上已被證實，也處在高速發展、不斷完善的階段。

基因檢測成本非常昂貴，這些年通過不斷努力，成本已經快速降低，但仍未達到普及狀態。一項技術要普及，技術首先要成熟，另外，價格要惠民。我們要有這個使命，完善技術，讓技術更加便宜、惠民。

「科創者說」：國內醫療數據基礎工作較薄弱，對發展人工智慧有怎樣影響？

喬昕：醫療+AI一開始應該是臨床需求帶動數據，沒有臨床需求，數據沒有針對性。那麼，沒有針對解決這個問題的數據，也就沒有針對這個問題解決的技術去和數據相結合來解決問題。國內信息化不完善，AI興起後，不是說以原來信息化程度就可以解決標註問題，而是那個問題仍然存在，新問題又來了。目前，數據需要規模化以及非常有針對性，數據一定要深度挖掘，找到解決問題的有價值的數據。醫療大數據思維和其他大數據思維不同，我們現在面臨最複雜（的狀況），大家目前對大數據的理解還不足以解決問題。

「科創者說」：數據由誰來收集搭建？

喬昕：需要醫院信息化從業者、職能部門解決，但數據的挖掘、分析仍需非常專業的公司和醫生緊密結合。現在處於數據挖掘階段，國外同行也遇到類似問題畏難而退。技術、數據不斷在發展，需要重新標註、整理，數據實際上是有生命的，不斷evolution（進化）的過程，挺有挑戰。剛開始進行數據收集，不會考慮那麼全面。數據從收集到分析，遠比我們想像的複雜。

「科創者說」：怎樣看待中國醫改？

喬昕： 醫改是系統性工程，對醫改要有耐心。目前，醫改已經邁出很多重要步驟，但要達成效果還需要行業人不斷努力推動，這是國際性問題，包括美國、歐洲，他們的醫療體系也是優劣並存，像美國的醫療體系佔GDP18%，花很多納稅人的錢，人民生活得到更多保障。但中國以後要不要參照，我不知道。

中國有自己的經濟基礎和我們自己的醫改目標，現在整個醫改經歷了特別艱苦的階段，往下醫改目標應該很明確。包括基礎醫療、重要耗材、藥品及器械採購等，如果注意到十九大以後新的政府職能轉變，各個部門新的定位，這些跡象實際上已經為今後的醫改指明了方向。比如國家衛建委的功能定位，新的質量監督管理局的定位，新的社保中心的定位，實際上，這些都是基本上按照新醫改去做的功能性架構。

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