推想科技完成1.2亿元B轮融资，创医学影像人工智能行业单笔最大融资额

 9月21日，国际领先的医学影像人工智能企业推想科技宣布完成1.2亿元B轮融资，由启明创投领投，元生资本、红杉中国联合投资，泰合资本担任独家财务顾问。这是国际医学影像人工智能行业内最大规模的单笔融资。据了解，此轮融资将主要用于人工智能技术在医疗行业的商业化落地、临床应用延伸以及国际市场拓展。

据悉，推想科技CEO陈宽表示，2014年创业以来，推想科技非常幸运受到资本的青睐，也非常感恩医院、专家们与医生的一路支持。未来，推想科技产品一方面将在广度上不断拓展，脑部AI临床解决方案，骨折AI辅助筛查，心脏AI辅助筛查，乳腺AI辅助筛查，腹部人工智能辅助筛查等都将陆续问世。另一方面，推想科技产品在深度上将不断向临床延伸。通过精确定位与描述病灶，辅助临床科室完成快速、个性化的干预决策。最终将中国的领先医疗AI技术输出国门，帮助全世界的医患。

推想科技CEO陈宽还为 创业家 记者介绍到，一方面他认为医疗AI得到资本的认可有助于推动医疗AI的发展和落地，但另一方面他也对医疗人工智能行业中目前存在的一些乱象表示忧虑。

乱象1: 病人数据泄露出境与数据安全

随着医学人工智能越来越火，医院数据成为了人工智能公司的必争之地，很多不规范的行为屡见不鲜。数据脱敏工作的不完善埋下病人隐私外泄的风险；不少在境外团队和国外公司在医院不知情的情况下，将健康数据传向境外，不顾政策红线，为国家数据安全问题造成隐患。

乱象2: 过度夸大AI功能

如今AI大火，许多人工智能的应用能力被无限夸大。有些AI团队为了满足客户的需求，过度承诺和宣传AI能够实现的效果。医院信息系统之复杂就决定了人工智能深入医疗路径的挑战重重；医学临床场景之复杂决定了人工智能仅仅能从单个或者几个病种突破，离全科全能的医生还有很大的差距。

乱象3: 不顾模型的鲁棒性和稳定性

统计学的本质是通过样本来分析整个人群，即便是当下的大数据人工智能也脱离不了这个统计学本质。只有确保了样本足够大，且样本本身的统计学特点能够充分体现疾病的分布特点，才能够保证学习完样本的人工智能能够应对不同的病例。

启明合伙人叶冠泰说，启明在医疗行业和人工智能领域已经做了很多年的投资和布局。今天人工智能技术在医疗行业的应用还比较初期，但我们认为这个市场的发展前景是巨大的。这种技术可以大大的提高医生和医院的诊疗效率，并且配合医生来提供患者更精准和优质的服务。推想的团队，技术水平，和商业化能力的结合属于第一梯队。我们感到很荣幸能够和推想合作并且帮助这个产业往前推进。

元生资本管理合伙人彭志坚表示，信息技术提升效率是元生资本的重要投资主题。影像作为医疗领域的主要检测手段之一，在中国面临服务供给不足、资源分布不均等问题，同时，影像科医师每天需要大量阅片，超负荷的工作状态也会导致一定的漏诊和误诊。我们认为AI在医疗影像领域的应用会较快成熟，且有机会发挥巨大价值，最终释放影像医师的精力到有更大价值的专业诊断上，提升医疗影像服务的整体供给能力。元生资本非常认可推想团队的战略愿景和执行力，为有机会一同推动医疗影像领域的效率提升感到兴奋。

红杉资本中国基金合伙人计越表示，推想科技作为中国医疗人工智能行业的领衔企业，在海量医疗数据产生和医疗需求爆发的今天，智能化的手段来提升医疗服务质量越来越重要，作为推想科技A轮融资的领投方，红杉中国非常高兴能够继续支持推想科技这样有理想有技术的新一代中国AI团队，在各个行业里边继续深耕发展。

如今，各种人工智能大赛风行，如LUNA、Kaggle等等。对岸数据科学大赛打得火热，这边临床医生们却非常冷静地看待这些比赛。“有的大赛自己的标注数据就有问题，也就是比赛的标准答案就不对”，某大型三甲医院主任表示。医学是一个非常复杂的问题，光体检、门诊、住院的人群就非常不一样，区区几千例病例训练出的人工智能模型，哪怕在竞赛小数据集上获得再好的效果，想要有10多亿人口的普适性，纯属天方夜谭。一家人工智能公司只有在不同医疗场景、不同地区、不同级别医院的实践中证明自己，才能说自己拥有一个人工智能“产品”，不然也仅仅是一个“模型”。

陈宽表示，医学不应该是一个野蛮生长的行业。推想科技坚持“从临床中来，到临床中去”的产品开发原则，始终抱着一颗敬畏医疗的心，扎根医院，与医生一起开发具有临床价值的产品。希望通过推想科技的做与不做，来帮助整个行业更加健康和合理地发展。