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跳出輔診與新商業路徑探尋,這些醫學影像AI的頭部企業在如何構建新生態?

2019-08-30 10:58
動脈網
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深睿醫療:無形資產的價值難以衡量

與推想不同,由深睿醫療首席科學家IEEE Fellow俞益州教授帶領的深睿研究院,更多依托自身的科研實力,同醫療機構及醫生建立全方面的科研合作。在現實性與前瞻性間平衡,俞益洲不僅要帶領團隊做具體項目的技術攻關,還要和外部高校、科研院所合作,進行前瞻性技術的研發。

這些科研合作覆蓋領域廣泛,既包含常見的乳腺癌、肺結節、腦卒中場景,又包含在AI界相對小眾的胰腺癌,為深睿醫療的全病種戰略打下了堅實的基底。除了醫療場景,深睿醫療也有很多基礎計算機視覺領域的科研成果產出。

僅2019年,深睿研究院有8篇論文入選人工智能頂級會議CVPR2019,實現了圖像識別與醫學影像分析等技術的創新性突破,躋身中國論文發布數量排名前列的科技公司之一。在今年10月召開的醫學影像分析頂級國際會議MICCAI和11月召開的國際計算機視覺頂級會議ICCV上,深睿研究院又有10篇關于醫療人工智能領域的科研論文被收錄。此外,深睿還有兩篇論文被ER和MIA收錄。

截止到目前為止,深睿研究院已發表50余篇頂級學術論文,累積影響因子超過80,論文接收率超過50%。深睿研究院在人工智能與機器學習頂級期刊及會議(如Science Robotics、TPAMI、TCyb、TIP、ICML、CVPR、ICCV、ECCV、AAAI等)上發表論文近三十篇,其中涵蓋了計算機視覺和模式識別領域三大頂級國際會議,尤其是連續兩年在備受矚目的頂級會議CVPR(谷歌2019學術榜Top 10)上均有學術成果發表,在國內人工智能領域的科技公司中處于前列;同時,在醫學影像計算與分析領域,如IPMI、MICCAI、ISBI、RSNA等頂級會議上,發表論文二十余篇。

科研的價值難以衡量,但毋庸置疑,這將是一筆寶貴的財富。

匯醫慧影:從整體解決方案向下延伸,實現數字膠片等業務盈利

在過去的兩年中,除了打磨核心的AI輔診工具外,許多影像AI企業都在完善數據中臺建設,同時不遺余力地鋪設醫院,試圖把蛋糕的底盤做得足夠大,以尋求在未來實現更快地產品落地。在這之中,匯醫慧影無愧于佼佼者。

通過AI質控平臺、影像云平臺、AI輔助診斷平臺、大數據科研平臺、數字智能膠片、AI結構化報告等應用層服務,匯醫慧影可以構建跨越區域的橋梁,而連接的醫院越多,其蘊含的價值越大。

以數字智能膠片為例,匯醫慧影將云膠片與AI輔診結果結合在一起,即患者通過微信、短信、APP等在獲取膠片時能夠收到相應的人工智能輔診參考結果,這一服務能夠運作的前提在于匯醫慧影已經鋪設的智慧影像大數據平臺。

匯醫慧影告訴動脈網記者:“智慧影像大數據平臺是基礎,很多醫院正是看中了我們平臺化解決方案的能力才與我們達成合作。沒有平臺的支撐,我們難以打通數字膠片、科研平臺等業務的流程。而經過數年的鋪設過程,匯醫慧影接下來的產品落地速度將進一步加快。”

數坤科技:專注于心腦血管AI研發

作為國內領先的心腦血管AI公司,完成B輪的數坤科技走在了心腦血管行業的最前列。相比于其他影像類企業,數坤科技顯得更為專注于已有AI的產品。

自2018年初在全球范圍內首推冠脈CTA人工智能輔助診斷系統以來,數坤科技的心臟疾病AI產品,包括冠脈CTA,冠脈CTFFR、斑塊成分分析、門控鈣化積分、主動脈形態與功能,已經覆蓋形態學到功能學冠心病AI診療全鏈路,并落地于北京安貞與阜外醫院等心血管頭部醫院和全國150多家三甲醫院,進入科室日常全流程,占據了心血管人工智能市場最大份額。

而在今年5月,數坤科技發布了加菲CareSphere Advisor AI影像診斷平臺,將5款心臟影像AI解決方案整合,形成了一整套符合臨床使用場景,可基于檢查部位的多任務模型AI解決方案,充分覆蓋臨床工作流程;打造了實現單病多維度、部位多任務、覆蓋全流程的全體系心臟影像人工智能解決系統。

整個發展過程中,數坤科技都將精力放在了心腦血管AI產品的研發及臨床試驗之上。對此,CEO馬春娥表示:“目前頭部三甲醫院主任醫生,區域中心醫院、民營醫院院長對我們產品反饋積極,并列入即將開始的合作計劃,讓我們更加堅信心腦血管商業化這條路是完成能夠走通的。”

“當然,也有藥企、高值耗材商向我們尋求合作。但在考慮的同時,我們還是會把重心放在已有心腦血管產品的落地上,這才是數坤體現其價值的核心。”

藥械與AI企業的合作之路

與醫療器械公司合作是人工智能企業的常態,通常表現為:由器械巨頭搭建類似于APP Store的生態圈,以供不同人工智能企業的產品競爭。而如今,由人工智能企業自行參與定制化設計的器械項目逐漸增加。定制化的優勢在于器械可最大程度上契合人工智能對于數據、算法的需求,并可針對特定場景進行產品設計。

藥企與AI企業的合作與器械廠商不同,藥企更多地看重人工智能企業在鋪設醫院中自行收集、創造的數據。通過這些數據,藥企可以使臨床試驗和藥品銷售更具針對性,這將為藥企帶來巨大的成本節約。打個比方,銷售心腦血管藥物的藥企可能尋找數坤科技進行合作,而銷售創新性糖尿病治療藥物的藥企則會與上工醫信探討真實世界數據可靠性。

依圖醫療:為孩子定制專用的低劑量骨齡DR

在維持原有AI產品的不斷迭代外,依圖醫療也在不斷嘗試新的合作以尋找額外的發展空間,骨齡便是其中的一點。

作為衡量青少年生長發育水平的重要指標,骨齡檢測相較于身高、體重等指標能夠更加精準、客觀地反映兒童實際生長發育水平。粗略估計,我國每年需進行生長發育檢測的青少年及兒童。超過1億。然而傳統骨齡檢測方法流程冗長,閱片效率低,一致性差,加之家長對于X光片輻射的擔憂,極大限制了單次骨齡檢測及骨齡隨訪在臨床上的應用。

以此為突破點,依圖醫療在7月發布了兒童生長發育測評智能一站式解決方案,該系統在業內率先實現人工智能技術與硬件設備“軟硬一體”,融合超低輻射、智能攝片、智能閱片、AI生長發育測評等多項功能與特點于一體,僅需5-10分鐘即可完成“拍片-閱片-報告”全流程,其中智能閱片流程僅需秒級即可完成,判讀結果與高年資兒科內分泌醫師絕對誤差小于0.3年。

依圖醫療告訴動脈網:“通用型DR在進行骨齡片拍攝的時候,會對孩子的其他器官一定的散射輻射,家長對于輻射也有一些擔憂。所以,解決這兩個問題是我們定制化設計兒童生長發育測評智能一站式解決方案的初衷。”

通過搭載于器械的方式進入醫院是一個很好的選擇,但器械之上的人工智能產品審批類別仍需界定。對于這樣一個新的產品,依圖醫療或許能在審批之中探索出新的途徑。

圖瑪深維:以器械廠商深度合作向臨床科室延伸

圖瑪深維作為GE醫療的全球戰略合作伙伴已經有些時日,但就2019年的動作而言,圖瑪深維正將產品的單點應用場景,從服務放射科拓展到服務胸外科、呼吸科、腫瘤科、放療科、MDT多學科會診等臨床科室,延伸至篩查、診斷、治療、康復的各個環節。

5月與賽諾威盛、李鐘醫生集團、賽昂國際醫療的合作則凸顯出圖瑪深維對腫瘤三維圖像切割、勾畫、分析在手術實操中的價值。

目前,圖瑪深維能夠快速對臟器、肝段/肺段/腎段進行分割及容積測量,自動定量分析切割結果;支持臨床醫生根據手術需要任意調整分割面的位置、角度、曲度等,手術方案優化;支持解剖結構和局部功能定量評估融合,有效預測術后肝功能和手術風險;三維圖像上自動計算并勾畫病灶,可滿足各類精準診療應用。

上工醫信:從慢病管理出發為藥企尋找渠道

作為一家專注于眼病和糖尿病并發癥管理的人工智能公司,上工醫信沒有涉及影像科。但一直以來,眼底AI面臨著與放射科AI一樣的商業化問題。如何突破這一桎梏?藥企或能與AI企業達成雙贏協議。

以上工醫信專攻的糖尿病為例,它的治療過程不是一個點,而是很長的一條線。在糖尿病所有的并發癥中,眼部并發癥是最難管理的。上工醫信通過為患者提供AI糖網篩查管理好糖尿病眼部并發癥,進而搭建糖尿病及并發癥智慧管理平臺。

現在,上工醫信搭建了包含科研、示范、科室交流及患者教育在內的醫療服務平臺,為患者提供AI糖網篩查服務的同時,患者的信息會自動更新進該平臺。醫務工作者以平臺為載體,為患者提供義診、防教、糖尿病社區管理等服務。

劉曉表示:“進入上工醫信平臺的患者往往具備粘性。糖尿病是一個終身疾病,患者每年至少做一次檢查,這意味著患者會長期在平臺上保持活躍,而我們也有義務主動提醒他們檢查。”由此可見,這個平臺對于藥企非常具有吸引力。

在與大藥企的具體合作之中,劉曉將其分為了兩種模式:一是與醫學部合作,進行真實世界數據研究,協助完成藥物治療效果驗證和標準化診療模式驗證;二是與市場部、銷售部合作,搭建學術平臺,增加多方合作的形式。

總的來說,上工醫信能與藥企產生合作的關鍵在于上工醫信廣泛的醫院-患者布局,這種模式非常適合通過創新合作的形式,為藥企和醫生搭建以患者利益為核心的協作平臺。

打動消費者,渠道是核心

通過消費端直接向患者提供服務逐漸成為不少AI企業的第二選擇。通過提供無風險的檢驗服務,消費級基因檢測已經開了一個好頭。與零售相似,AI企業要向打通消費者的付費之路,如何觸達消費者是其中的關鍵。

Airdoc:從眼科走至眼鏡門店

在2019年1月獲得中信和平安主導的B輪融資后,Airdoc開始了更多直面消費者的AI研究。

在近視防控領域,Airdoc可協助醫療機構對青少年進行視力的預防與篩查,作出防控決策,如分析每天的戶外活動時間、近距離用眼時間、平時生活和學習過程、不良的眼睛行為習慣、父母遺傳、夜間照明等多因素對近視的影響程度,為用戶提供了全面的健康風險評估以及配鏡建議,幫助用戶排除健康風險因素導致視力受損情況。

通過與Airdoc進行合作,星創視界推出了“360度近視防控方案”,整合專業篩查、AI預測、定期復查、AI行為干預、專業產品矯正、電子檔案管理等全流程服務,現已落實到旗下1200家寶島眼鏡門店中。

但是,要解除消費者對AI的戒備,還需要雙方對市場進行教育。總的來說,這是一次TOC重要的嘗試。

體素科技:基于移動端的診斷嘗試

體素膚知匯由體素科技在2018年12月正式發布,以微信小程序為載體,直接為皮膚病患者提供免費的圖片檢測服務,是一款面向C端的人工智能產品。

具體而言,患者通過手機拍照的方式可獲取皮膚病圖像,并通過膚知匯上傳至云端,體素將借助其皮膚病知識圖譜為患者提供可靠的皮膚病檢測參考意見。

很多患者的皮膚病發病于隱私部位,患者往往難以啟齒,而體素膚知匯給了患者在就診前自我了解病情的機會,有助于推動患者主動就診。同時,獲得膚知匯支持的患者可以在診療階段更清楚地為醫生描述病情,這同樣是對互聯網問診的支持。

據體素科技創始人丁曉偉所述:互聯網問診平臺雖有政策支持,但仍需效率提升。特別是很多患者在主訴環節很難準確描述自己的病情。針對這一痛點,體素膚知匯可幫助醫生及時分析患者的皮膚信息,也可讓患者提前了解病情。所以,這一程序的意義在于提高互聯網問診的質量,并輔助后期的復診與隨訪。

除此之外,這類APP/小程序隱含的作用還包括患者教育和品牌傳播兩項功能,患者在使用APP/小程序的過程中,自然會從中了解自身病情及軟件提示的解決狀況,而企業也會因為患者的使用而提高其品牌知名度。

總結

從上述案例可以看出,雖然影像AI企業的核心業務仍然停留在輔助診斷工具之上,但其影像業務的延伸并沒有固定方向,每一個細小的醫療場景都能成為影像AI商業化的機遇。

總的來說,我們可以從中做出以下推論。

1. 影像AI產品仍是創業公司的核心產品,在推陳出新的同時,他們仍在不斷更新自己的核心產品。

2. 審批仍是困擾影像AI企業商業化的核心問題,這對于企業而言是一個不可控的風險因素。

3. 由于醫療數據的非公開性,獲得臨床試驗的企業建立的壁壘由時間堆積而成,大多數新興企業難以超越,天使輪融資數量迅速減少。在這一壁壘的建設之中,云技術起到了關鍵作用。

4. 通過合作的方式,人工智能企業有可能促進醫院各科室之間的合作,推動醫院內部系統改革。

5. 科研合作是一種獨特的方式,人工智能企業可以借此在已有醫院合作的基礎進一步加深雙方的聯系,并從中獲得軟件收入及更深入的技術壁壘。

6. 面向眼科的AI產品比面向放射科的AI產品更容易直接走向消費者,這是因為消費者更有可能在基層或非醫療機構檢查眼部情況,這些機構離消費者更近。

7. 傳統合作下,大型器械商不會為AI企業提供直接收入,但是可以為AI企業提供施展空間的平臺。

8. 與傳統合作相反,新式合作下,人工智能企業在器械設計方面起到的主導作用。

9. 在開發AI并將其落地于醫院的過程中,人工智能企業可以收獲多種影像相關的衍生品,數據、算法、平臺、用戶均有可能在未來獨立盈利,甚至成為主要的商業化模式。

如今,我們或許應該重新審視一下AI企業的價值。跑馬圈地的時代已經過去,如何將現有的價值迅速變現,將成為人工智能企業需要跨過去的一個坎。

文 | 趙泓維

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