點(diǎn)內科技葛亮：AI影像要做叫好又叫座的產(chǎn)品，貼合醫生是關(guān)鍵

在葛亮看來(lái)，只有與醫生習慣無(wú)縫配合的AI才是好的AI。

2014年以來(lái)，AI技術(shù)的發(fā)展逐步進(jìn)入垂直細分領(lǐng)域，醫療影像以其標準化程度相對較高而被認為是最早能夠實(shí)現AI落地的場(chǎng)景之一。一時(shí)間，幾十家創(chuàng )業(yè)公司涌入影像AI賽道，其中不乏獨角獸與巨頭互聯(lián)網(wǎng)公司。但沒(méi)過(guò)太久，隨著(zhù)AI醫療影像工具在各大醫院診療場(chǎng)景中的普及和深入，‘不好用’卻是醫院醫生給出的最多反饋。

對此，點(diǎn)內生物科技創(chuàng )始人兼CEO葛亮給出了自己的看法，“在產(chǎn)品設計上，原先有許多公司試圖設計一款工具去替代醫生的部分職能，用簡(jiǎn)單粗暴的方式去切入場(chǎng)景，這樣會(huì )帶來(lái)很多問(wèn)題。個(gè)人認為在設計產(chǎn)品前還是要充分考慮清楚出發(fā)點(diǎn)，貼近醫生的需求和工作流程去做，才能夠做出受到醫院和醫生認可的AI醫療工具。”

圖 | 點(diǎn)內生物科技創(chuàng )始人兼CEO 葛亮

具備最全數據，肺癌是AI醫療最佳切入點(diǎn)

容易發(fā)現，在影像AI賽道中，肺癌這一細分領(lǐng)域占據了非常大的比例。這與疾病本身有著(zhù)很大的關(guān)系。

去年年底，美國癌癥學(xué)會(huì )官方期刊發(fā)表了《2018年全球癌癥統計數據》報告，內容評估了185個(gè)國家中的36種癌癥發(fā)病率和死亡率。其評估后的結果就顯示，2018年一年全球有大約1810萬(wàn)癌癥新發(fā)病例和960萬(wàn)癌癥死亡病例，其中肺癌以11.6%的發(fā)病率和18.4%的死亡率高居各類(lèi)癌癥之首。

因極高的發(fā)病率，肺癌成為世界范圍內擁有最多案例和數據的一種癌癥，其影響之廣泛也使其本身具有重大的研究意義。因此，對于眾多做影像AI的科技公司來(lái)說(shuō)，肺癌常常是第一選擇。點(diǎn)內科技也不例外。

葛亮指出，“在肺癌患者數量上，中國是全球第一大國家，這很不幸。但同時(shí)，這些案例構成了大量的數據，從這些數據去做深度學(xué)習，技術(shù)上我們會(huì )比很多國家有優(yōu)勢。這也就是我們的人工智能在肺癌或者肺癌篩查上做得比較強的原因。”

因此，在深度學(xué)習技術(shù)大火沒(méi)多久，在肺癌方面的影像AI醫療就發(fā)展了起來(lái)。

但是如文章一開(kāi)始所提到的，經(jīng)過(guò)這幾年發(fā)展之后，影像AI產(chǎn)品同質(zhì)化嚴重、實(shí)際效果不理想、不好用等反響也成為了這一領(lǐng)域的共識，它們構成了整個(gè)市場(chǎng)的現狀。因此，對比其他公司晚兩年進(jìn)入的點(diǎn)內科技而言，一切尚不算遲，但挑戰也是同樣艱巨。

“人無(wú)我有，人有我優(yōu)”

對于這部分有著(zhù)五年發(fā)展歷史卻難見(jiàn)起色的市場(chǎng)，曾有業(yè)內人這么分析說(shuō)，影像AI產(chǎn)品難以真正落地使用的原因，其中技術(shù)問(wèn)題的重要性不言自明，但同時(shí)也還有責任問(wèn)題。

不同于A(yíng)I醫療領(lǐng)域眾多技術(shù)類(lèi)型的公司，從傳統醫藥行業(yè)跨足AI與科技公司去競爭的點(diǎn)內科技倒因此顯得有些“特別”?；蛟S一開(kāi)始葛亮也許沒(méi)有意識到，在責任問(wèn)題這一點(diǎn)上，醫藥出身的點(diǎn)內科技有著(zhù)先天的優(yōu)勢。

葛亮解釋說(shuō)，“在創(chuàng )辦點(diǎn)內科技之前，我在腫瘤藥廠(chǎng)工作，因為曾經(jīng)從事醫療器械與制藥相關(guān)工作，這讓我們對遵守規范有著(zhù)比較強的意識，這樣也會(huì )讓我們的自覺(jué)性會(huì )更好一些。”

無(wú)需學(xué)習，在既有道德與律法的約束下，其中涉及到的數據影響等邊界問(wèn)題，醫藥出身的點(diǎn)內科技似乎會(huì )更加小心避開(kāi)，在這方面它更顯專(zhuān)業(yè)。

當然，除此之外，技術(shù)仍然是智慧醫療最為關(guān)鍵的一點(diǎn)。被問(wèn)到技術(shù)，葛亮亦十分有信心，“技術(shù)方面我們還是非常自信的。我們的優(yōu)勢總結來(lái)看，主要就是‘人無(wú)我有，人有我優(yōu)’。”

葛亮介紹說(shuō)，“診斷上，在肺部結節的檢出率、對病人的隨訪(fǎng)和檢出后對良惡性的預判上，我們的工具無(wú)論是參數還是性能指標，都是出類(lèi)拔萃的，這樣就可以幫助醫生提高診斷準確率、效率并節約成本。”

所謂人有我優(yōu)，在葛亮看來(lái)，就是將工具的易用性和用處盡可能發(fā)揮出來(lái)，顯然點(diǎn)內科技在努力做到這一點(diǎn)。但不僅僅如此，因為有強大的專(zhuān)家團隊，點(diǎn)內科技也將AI技術(shù)的效用逐步發(fā)揮到了治療方面，以構建自己獨有的技術(shù)壁壘，即人無(wú)我有。

“在治療方面，我們在去年首發(fā)了用影像分析去針對肺癌的腺癌做病理分類(lèi)。今年，我們還會(huì )用影像去做人類(lèi)表皮生長(cháng)因子過(guò)度表達的病人預測，目前這兩塊的研究成果分別被Cancer Research和CancerMedicine收錄，這個(gè)其實(shí)是跨組學(xué)的，即從影像組學(xué)去預測基因組學(xué)，這是靠肉眼完全達不到的。此外，我們的AI工具還有一個(gè)功能就是用影像分析去對腫瘤藥的治療療效進(jìn)行評估，據我所知這件事還沒(méi)有團隊做成。”葛亮解釋說(shuō)。

圖 | 點(diǎn)內生物研究成果被Cancer Research收錄

做“叫好又叫座”的AI工具

技術(shù)上形成自己的優(yōu)勢，這遠遠不是點(diǎn)內科技所滿(mǎn)足的。葛亮希望公司研發(fā)的AI工具能夠真正為醫生所用，為廣大癌癥患者造福。在某種程度上，這也意味著(zhù)點(diǎn)內科技需要造出經(jīng)得起市場(chǎng)驗證的產(chǎn)品。

在這一點(diǎn)上，點(diǎn)內科技其實(shí)已經(jīng)有所收獲。“在病理分類(lèi)、輔助腫瘤科和呼吸內科醫生選擇治療方案等功能上，我們都收獲了比較好的反饋。”

圖 | 點(diǎn)內生物產(chǎn)品 肺常好 優(yōu)勢

但僅僅如此仍然不行。遍觀(guān)整個(gè)行業(yè)，盡管經(jīng)過(guò)了四年多的發(fā)展，影像AI領(lǐng)域內的公司基本仍都處于打磨產(chǎn)品的階段，沒(méi)有清晰的商業(yè)模式與盈利場(chǎng)景，醫院的付費意愿很低。點(diǎn)內科技一開(kāi)始也不得不面臨這樣的困局。

談到這一點(diǎn)，葛亮深有感觸，“點(diǎn)內科技的發(fā)展戰略是將科研與落地場(chǎng)景結合起來(lái)，我們希望看到人工智能能夠有非常好的場(chǎng)景。但現在社會(huì )各界對AI醫療是叫好不叫座，即概念很多真正落地應用有人來(lái)買(mǎi)單的幾乎沒(méi)有。在這一方面，我們希望自己的產(chǎn)品不僅能在場(chǎng)景中應用，還要有人付費。”

但為何“付費”成了很多公司都難以跨越過(guò)去的一道坎呢？葛亮分析說(shuō)，因醫藥領(lǐng)域有很多自己的門(mén)檻，產(chǎn)品和醫生場(chǎng)景需求之間很難無(wú)縫對接，因此這構成了很大的阻礙。

通過(guò)觀(guān)察和實(shí)踐，葛亮發(fā)現，其實(shí)醫生的工作量十分之大，需要AI工具輔助的意愿也是強烈的，其中的關(guān)鍵在于A(yíng)I工具是否能很好配合醫生工作。

葛亮舉例解釋說(shuō)，“幫醫生做規劃和統計這項功能就很有賣(mài)點(diǎn)。比如我們曾幫助一個(gè)醫生小組管理2萬(wàn)個(gè)病人的隨訪(fǎng)，這對他們的誘惑力是很強的，醫生用著(zhù)也很順手。其實(shí)這個(gè)問(wèn)題的關(guān)鍵還在于醫生使用AI工具的流暢度是否好。當一個(gè)AI工具最大程度得滿(mǎn)足醫生的使用流程時(shí)，應當是他需要時(shí)能及時(shí)喚出，不需要時(shí)是看不見(jiàn)的。我們覺(jué)得能夠幫助醫生干活和解決困難的才是好的人工智能。”

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