GPS与联影智能、数坤科技、汇医慧影共论医学影像AI：硬件与AI的融合趋势难挡，商业化难题如何「破冰」？

2022年12月17日-18日，由中国医学影像AI产学研用创新联盟（CAIERA）主办的「第三届中国医学影像AI大会」，在线上盛大开幕。

大会以“AI破冰，你我同行”为主题，围绕医学人工智能产品临床应用实践及未来展开讨论，探讨人工智能产品在健康中国行动中的应用场景、存在的问题及挑战、人工智能产品真实世界数据验证等相关问题。

作为本次大会的战略合作媒体，雷峰网 (公众号：雷峰网) 对大会进行了全程报道。

本次大会首次设置了三场圆桌论坛，其中“科技创新、智慧设备服务健康中国”圆桌论坛邀请了GPS三家设备厂商与联影智能、数坤科技、汇医慧影三家AI企业进行对话，由中华医学会放射学分会主任委员刘士远教授主持。

关于医学影像AI的发展，仍有非常多的重要话题需要厘清，如AI与设备制造商之间的合作问题，AI商业化落地的方式，以及医工结合的关系维系等等。一个行业趋势在于：GPS等设备制造商越来越强调AI技术对硬件设备和服务模式的赋能作用。

GE医疗中国副总裁、GE医疗中国影像事业部总经理陈金雷提到，GE医疗在战略上强调把国产创新战略和数字赋能结合起来，今后推出来的产品除了设备本身，还要100%具备远程数字和智能功能。

飞利浦大中华区副总裁，市场与医学事务部负责人孔发介绍，飞利浦在选择AI创新公司有三大原则，包括贴近临床需求的有意义创新，对某一临床场景的长期深耕与具备全球视野和社会责任感，合作伙伴需要能够关注到患者、临床大夫的实际需求。

西门子医疗大中华区数字化医疗业务部总经理陈黎峰表示，西门子医疗在数字医疗与人工智能方面进行了很多创新，不少智能技术已经跟设备融为一体。

数坤科技、联影智能、汇医慧影三家AI企业则分享了AI的研发和落地经验。

数坤科技创始人、董事长毛新生认为，AI不管面对什么样的设备和医院，它都可以同质化地去表达诊断，实现医疗的标准化和同质化。在临床分级诊疗、病人从基层医院流动到上级医院，或者远程诊断的过程中，AI对于形成同质互认都起着强大的作用。

联影智能联席CEO周翔表示，AI的多维落地非常重要，联影智能的布局从全栈全谱出发，没有选择从单个病种去突破，而是必须要做全。联影智能在联影集团的支持下，可以软件、硬件、云端、边缘侧、移动端、车载等方面都有落地，这是联影智能在布局上的优势之一。

汇医慧影CEO柴象飞表示，原来AI厂商更多关注的是医院的临床需求，但是对于医院采购和效益分析的需求，计算得不那么仔细。往后要根据医院的收费、投入和产出，去关注医院的综合性收益，这也是汇医慧影未来商业化和产品研发要考虑的方向。

以下为“科技创新、智慧设备服务健康中国”圆桌论坛的对话内容，雷峰网做了不改变原意的编辑和整理。

刘士远：现在影像设备的AI赋能已经很普遍，除了设备赋能以外，GE医疗在通过AI、数字化技术进行基层帮带方面，是否还有其他产品或布局？

GE医疗中国副总裁陈金雷： 我们看到基层的需求其实是来自于他们面临的一些挑战，比如说人才的瓶颈，资源的不均衡等等这些问题。

国家在政策层面推动基层医疗服务能力的提升，包括分级诊疗的加速实施，以及这三年以来由于疫情，跨区域、异地就医的变数增大，对于数字化、AI技术、5G、远程技术等加速融合到医疗的场景里边，也提出了更多的需求。

GE医疗在实践中主要聚焦在以下几个方面。

设备本身的创新，我们不多谈，我们聚焦在扫描前、扫描中、扫描后的各个环节，让设备更智能，让质控更准确，操作更简便，来帮助临床提升诊疗的效率。我们也在设备上加强数据的定量化，为精准诊断和个性化医疗提供支撑。

除此之外，服务好基层，我们要谈一谈我们的模式创新和服务创新。

除了应用在设备本身，我们也把AI和数字化技术应用在我们的服务创新上。

比如说，我们在县域采取搭建智服务中心的模式，通过协同布局服务指挥中心、呼叫中心、备件中心和人才培训这4大中心，为基层医疗提供更好的服务，解决当前配置不均等各种基层面临的问题。

这是在服务创新方面，还有一个很重要的方面是在战略层面。GE医疗的战略有全面国产，有数字赋能，但接下来我们更强调把国产创新和数字赋能结合起来。

后续，我们提出来的新目标就是要做中国的国产创新，而且国产创新一定要和数字化战略结合在一起。我们在今后推出来的产品一定是，除了设备本身，要100%具备远程数字和AI这些功能，针对临床一线的实际需求提供充分的服务。

GE医疗也会坚持合作共赢的战略，和更多合作伙伴一起，通过科技创新、智慧设备，为服务健康中国贡献我们的力量。

刘士远：飞利浦前期和AI的初创公司进行了很好的战略合作。我想请教，作为一家硬件设备厂商，在选择软件创新公司时，飞利浦的选择标准和原则是什么？

飞利浦大中华区副总裁孔发： 您提到的选择标准问题，我从三个方面来回答。

第一，我们往往是通过贴近临床的有意义创新来相互连通。我们选择合作伙伴，是本着我们一切的创新源于为人服务，源于关注临床痛点以及临床使用者。

比如在全球，我们希望能够在磁共振上快速找到一些能够迭代的方式，让扫描的速度更快，图像更清晰，这时候我们和合作伙伴的合作点就出来了。还有很多医院医生会提出来一些新的需求，我们基于这些临床需求去选择合作伙伴。

第二，我们强调合作伙伴能够长期深耕某一临床场景的应用开发和投入，并具有全球化视野。

我们原则上是一个开放式的生态建设，比如说我们跟数坤合作的智能软件要在县级医院和大医院都能够应用，尤其是可以跟我们像皓克CT这样多参数功能CT结合在一起，在诊断上有更多突破。

有全球化视野、开放式生态，以及对一个专注点的投入，这是我们的第二个选择标准。

第三个标准是跟我们的大方向一样，需要具有社会责任感。飞利浦追求更智能、更环保、更安全，比如我们率先推出的无液氦技术产品007磁共振，是一款终生不需要添加液氦的产品，能够摆脱对稀有资源的依赖，使用更加安全便捷， 并最大程度地减少患者的痛苦。

同时，我们也愿意把生态打开，并做较多的投入，因为硬件、软件和AI其实是分不开的。只要贴近临床，有大的投入，在一个开放生态的基础上形成我们的竞争力，服务于广大患者以及临床，这是我们的三个选择原则。

刘士远：现在，全球和医疗行业都在推进数字化，想请您谈谈，作为一个西门子医疗的数字化部门，怎么样能够形成差异性的发展定位？关于AI未来的产品形态和商业模式，您又有什么看法？

西门子医疗大中华区数字化医疗业务部总经理陈黎峰： 首先作为一个设备厂商，我们想的问题是怎么让客户用好设备，给客户提供更多的价值。

在设备方面，西门子医疗的创新很多，例如大家熟知的光子计数CT、高场磁共振。实际上，西门子医疗在数字医疗、AI方面也在不断推陈出新，很多智能技术已经跟设备融为一体，打造智慧扫描的平台。

例如CT的智能病人摆位、智能扫描定位技术，磁共振和CT都是由这些全自动、智能化的精细解剖部位识别技术与算法赋能的。

这种智慧扫描不仅有助于降低医生的劳动负荷，也消除了不同医生个体之间的经验差异，实现标准化。就算是经验不足的医师用了这些技术，也可以跟三甲大医院一样获得优秀的图像质量。

另外是西门子医疗的国际创新本土化战略。我们本土化战略的历史悠久，从1992年上海西门子医疗器械有限公司成立以来，公司已经实现了从落地生根到全产品系列，从部件到整机到平台研发的目标，符合中国需求的高端产品也陆续上线。

比如我们堪称病理级成像的MAGNETOM Lumina磁共振，全球首台5G磁共振Mica，双源CT，这些设备都自带了一部分解决流程问题、医疗同质化的AI算法。

在这里想特别提及的是，西门子医疗目前已经拿到NMPA三类证的“锐眼”心血管和骨骼AI软件，通过一次胸部非增强的平扫就能够直接评估和量化主动脉风险、心脏钙化、脊柱骨密度测量等异常、疾病，减少漏诊的风险。

除了不断增加自己本身研发的内功，我们也致力去打造一个创新的生态，跟国内顶尖的医疗机构、科研院校、公司合作。比如说，西门子医疗的上海创新中心，是全球四大开放式的创新平台之一，我们也希望利用它来加速创新的孵化跟落地，和中国的客户一起去共创共赢。

最后，我也想就AI的下一步何去何从提点自己的浅见。过去的10年、20年，我国基本实现了医院业务的数据化，形成了数字化的工作链条，接下来的工作重点就是，我们怎么真正把数据作为资源去利用，从碎片化的管理到数据资源整体架构的管理，推动医院的很多业务转型。

现在对于AI和数字化来说，还是一个非常关键的时期。各位专家提到的服务模式、收费模式，包括数据的整合、开放、标准化、再利用，实际上超过了任何一家公司现有的范畴，需要校企、院企一起去合作。我们也希望以一家中国企业的身份深度参与到健康中国的建设之中，助力健康中国的2030。

刘士远：下面的环节是三位初创公司的代表，其中数坤科技是较早做冠脉场景的公司，在临床场景的把握上很敏锐，想请教数坤科技对于准确选择临床场景有什么样的体会？另外，您认为AI在解决我国医疗资源分配不均衡的现状会发挥多大的作用？

数坤科技创始人、董事长毛新生： 关于场景的选择，我想第一个是来自于对商业本质的尊重，最重要的是要满足客户的需求，真正理解客户的痛点，用新技术为客户创造价值。

我想这是所有高科技企业必须去遵循的一个本质性约束，也是我们真正能够生存和发展的立身之本。

基于这个原则，做医疗人工智能也是如此。我们不能够把AI当成是一个锤子，什么都是钉子，我们还是要跟医生、跟专家坐下来，去理解他们工作的场景，去真正理解他的痛点。

在今天来讲，医生们的工作还是有特别多重复性的成分，所以要通过数据和算法的方式，将IT科技与流程整合优化结合在一起，解决大量重复性的繁重工作，将医生们的工作方式，从过去一个以人为中心的工作流程，逐渐转到一个更加数字化、智能化、自动化的新一代工作方式上，这是一个主旋律。

在主旋律里面不同的场景，医生的痛点还是不太一样，所以我觉得对不同产品的选择变得比较重要。

最早我们选择冠脉，实际上我们是分析了各种各样的疾病。

我们首先是着眼重大、常见的疾病，因为它们对社会的危害比较大，医生们在这些事情上面的工作负担也比较重。如果在这里面找到医生痛点比较强的，我们的价值创造就更大一些，所以冠脉CTA就进入我们的视野。

对于冠脉CTA，我们可以真正做到从scan到report，扫描完了以后，AI可以基于重建做精准的测量，再结合临床指南出具文字性和结构性的报告。事实也证明了它在行业里面的价值，今天已经有数以千计的医院应用这个软件。我们会坚持这些原则和方法去选择越来越多的场景。

另外，我觉得这些场景的布局还是首先得让影像科医生们的工作越来越容易，让影像科医生更能够帮助到各个临床的科室，这方面的布局也要从点到线，从线到面。

这是我们站在一个科技公司的角度来说。从另外一个角度，医疗行业非常强调专业，同时也要敬畏生命，所以对于医疗专家的尊重和合作也特别重要，推动医工结合十分关键。

对于医疗资源不均衡，我认为AI的帮助是非常大的，也是一个非常重要的技术手段。

总体来讲，中国的资源不均衡体现在两个方面，一方面我们基层医生的能力经验需要提高，他们如何能够按照临床指南、按标准把诊断工作做好；另一方面，大医院的医生们面对汹涌澎湃的病人，工作非常紧张，如何为他们提高效率。

因此一方面要给基层赋能，另一方面是要给大医院提高效率。

其次，在临床分级诊疗的过程中，病人从基层医院流动到上级医院的过程中，或者互动会诊和远程诊断的过程中，如何形成同质互认，AI在这些方面都可以起到强大的作用。

对基层的医生来讲，AI等于是把专家医生送到了基层进行赋能，让基层医生可以站在AI所代表的大三甲专家医生的肩膀上来做工作；对于大三甲医院医生来讲，可以去掉繁重的人工劳动，让它的生产效率更高，更容易发挥创造力，更好地去做临床研究。

此外， AI不管面对什么样的设备扫描，在大量的几千家医院应用之后，它都可以同质化地去表达诊断，做好图像的重建，它的标准化、同质化其实是有技术产业化、规模化的基础。

我想从这几点出发，AI对医疗资源的不均衡发展都能带来行业性的支持和影响。

刘士远：联影智能是联影集团的子公司，我想请问，联影智能和其他初创公司相比，在产品研发和商品落地方面，你们的优势在哪里？产品是如何落地的？

联影智能联席CEO周翔： 联影智能确实是一个相对特殊的存在。

联影集团形成了5家公司，上市的联影医疗是我们的老大哥，联影智能是第二板块，是兄弟公司，此外还有做手术机器人的联影智融，做穿戴设备的联影微电子，联影智慧医疗，所以对于整个集团而言是一个布局上的创新。

我跟联影智能的创始团队早期在想回国做AI的时候，是慎重思考过这个模式的。和一家设备大公司一起来做，是一个之前没有的模式，我们也曾思考过立一家独立的AI公司，最后我们选择前者是因为多个原因，用一句话来讲是我们可以做全局的优化。

刘主任一直在讲的“一纵一横”，就是一个全局优化的问题。“一纵一横”或者是我们说的全栈全谱，涵盖了疾病的时间轴，院长和主任关心的工作流时间轴，空间上的全谱，疾病的谱，模态的谱，或者说是多个科室合作的全谱方面的合作。

联影智能在产品落地方面，和我们的友商是没有差别的。我们现在落地超过了1300多家医院，我们的AI服务器是独立进入医院，我们所有的新品都是在我们的AI服务器上落地到医院。所以我们和联影科技落地的模式，类似于数坤科技和飞利浦落地医院的模式。

我们为什么选择这么一个叫做布局创新的模式，讲三点。

一个是从为医院医生创造价值的角度出发。他们作为我们的客户，我们可以为他们做全局的优化，不管是在时间轴还是在空间上面，我们都可以给他们提供更综合的服务。我们可以跟医院医生进行更全面的合作，软硬结合的合作，做全工作流的创新，从软件到硬件到云端到手术机器人的创新都可以进行。影像科是一个服务医院多个科室的科室，我们可以在这方面提供更全面的创新。

从公司内部的创新来讲，全栈全谱是我们的布局，我们并没有从单个病种去突破，我们所有的方面都需要强大，我们必须要做全。

从商业化方面，我们觉得多维落地非常重要。整个AI行业过去10年有个巨大的问题，就是我们的客户期望管理做得很差。AI在医疗落地的时候，大家老是问一个问题——是不是代替医生？我个人认为这是一个误导的问题，是个伪命题。

就像是CT机器没有代替医生，车也没有代替司机，它是代步。所以AI不需要代替医生，也可以很好地落地，关键是要多维落地。

所以联影智能在联影集团这个环境里，我们可以在6个方面落地，包括软件、硬件、云端、边缘侧、移动端、车载的落地。比如说，我们的智能摄像头是一个边缘计算的摄像头；移动端的产品可以让病人在手机上看到AI做手术规划的结果；车载方面，我们的车载CT已经有基于中国人大数据的肺结节筛查、良恶性判断的AI软件。

因为在布局上面的创新，我们可以实现多维的落地，在商业化比较艰苦的大环境下，联影智能可能在这些方面会有一些优势。

刘士远：最后一个问题，我想请象飞总谈谈你们公司的做法或者你自己的见解。很多人觉得AI和其他设备不一样，比如说CT、磁共振研发好卖给医院就行，AI则从开始建模到最后应用验证，都一直离不开医院医生。那么在AI产品的研发过程中，厂家和医生怎样才能够实现利益共享，让医生心甘情愿、最大程度地奉献知识、劳动和数据？最后还能谈谈你所认知的医学影像人工智能未来的发展方向。

汇医慧影CEO柴象飞： 第一个问题非常重要，尤其是现在医学影像AI的开发已经越来越往后，最开始大家可能着重做偏筛查，或者是偏效率提升的场景，但越往后可能会有越来越多公司往全流程走，往决策、诊断走。

流程越往后，我们在产品设计和研发就越离不开医生的协作。在这过程中，怎么样激发多方参与的动力和信心，并且让大家能够有长久合作的机制非常重要。

以我们的自身经验出发，我们发现在实践中确实是需要与医生有一个长期的协作，因为整个产品的开发需要数年时间。

在这个过程中，我觉得有两点。第一，医生一定是有科研的基础作为支撑，才能去参与这个过程。

保持合作无非两点，一个是科研成果，另一个商业产品的产权共享，但商业产品的产权共享整个周期是比较长的，并不是每个主任专家都能轻易去等到这个时间。这个时间也比想象中要复杂，包括到了今天，我们也提到拿了证不意味着终点，还有收费等等的局限，然后才可能真正获得最后的产出。

国家也很鼓励产学研的转化，所以我觉得非常重要的一点就是把这个事情作为双方共同想做的事情，并且持续有阶段性产出，包括论文的产出，基金的产出，甚至是专利的产出，双方作更好的分配。

现在国家非常鼓励由医院来获取相应的产权，并通过专利的形式把一些产权转嫁给公司，转移的过程是医院特别鼓励去做的，在这个过程中既能作为专利发明，也能让付出劳动的贡献者获得相应的回报。

那么在这往后，可能才到了能够得到一定产出，例如基金申请和奖项申报等。最后到产品拿证，再到销售，时间确实长，但是在中间这个过程，我觉得核心还是协调好转化的机制和成效。

对未来的畅想，我相信走过这么长时间，各家也做了一些初步产品，到了此时此刻，可能还是需要回归到两个本质，一个是医疗需求的本质，另一个是医院效益的本质。

到了采购环节，怎么来计算医院的费效比，投入产出比等等，都是一个非常实际的情况，原来我们更多的是看医院的临床需求，但是对于采购的需求和效益分析的需求，大家算的可能不是那么仔细。往后来讲，需要跟着DRG走，根据收费、投入、产出去关注对医院和临床综合性收益更好的一些点，这也是我们自身在做的一个方向。

刘士远： 非常感谢大家的分享。6位老总不只是从自己公司的角度，而是从行业的角度，从国家战略方向的角度，还有创新的角度分享了各自的观点，也代表着从设备厂商到创新企业对自己公司产品布局和未来方向的把握，感谢各位的配合和参与！

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