这家AI医学影像4年进军1000家医院 一路攻城略地原因为何

从人工智能技术的全面爆发到各级政府的政策加持，医疗AI市场蛋糕巨大，BAT在内的各大巨头都纷纷下赌入局。在高门槛的医疗AI领域立足并从数百家医疗AI公司中脱颖而出，需要具备哪些特质？4年进军1000家医院的企业，如何实现？

在AI医学影像领域研究十多年的柴象飞，曾先后在比利时鲁汶大学医学影像中心、荷兰阿姆斯特丹大学癌症研究中心攻读硕士、博士学位，并师从斯坦福大学医学物理中心主任邢磊教授，对AI和大数据技术与医疗场景的深度融合有深入的跨学科研究。

十余年深耕影像AI领域的经验，使得柴象飞早在国内医疗AI创业爆发前，就已看到国内医学AI的巨大潜力。2015年4月，他创立了医疗影像科技公司——汇医慧影，跨学科研究经验在创业中也继续发挥价值，为汇医慧影带来了领先行业的整体布局。

汇医慧影人才上有来自海内外知名高校的技术团队，资金上于2018年1月获得鼎晖投资C轮融资，学术上有斯坦福大学医学物理中心主任邢磊教授的加持，反思其发展的内部逻辑又并不局限于此。为进一步了解其商业模式和内生动力，猎云网近日采访了汇医慧影创始人兼CEO柴象飞。

“A+B+C”打通产品、数据闭环体系

据《医疗影像的市场图谱和行业发展分析》，到 2020年，我国医学影像市场规模将达 6000 亿至 8000 亿左右。而AI医学影像的商业化落地却困难重重，并不乐观。在缺乏健康盈利模式的行业背景下，真正形成商业回报需要几年的时间，很多公司将死于黎明前的黑暗。创业公司能否提供精确度高、稳定性强的产品，能否真正为医生和医院提供价值，直接关系到企业的生死存亡。而有效数据的获取和及时反馈直接关系到产品的更新和迭代，这也是企业比拼的生命力。

全流程产品形成数据闭环，不仅可以在商业上获得快速的投入回报，缓解研发压力和资金压力，而且可持续高效获得有价值的数据，以及反馈数据。

区别于同行，将科技公司不好获取的医疗数据变为与医院业务合作的副产品，为汇医慧影的人工智能发展奠定了基础。

“跟医院合作一定是提供多元化产品，形成整体产品闭环。单纯做AI模块存在有很大问题：难融入医院的使用流程，就难获得用户粘性和数据闭环，也就难实现数据的持续反馈和迭代。所以，在与医院合作中，除了做AI模块还要做云端系统、信息化系统、科研平台、云PACS，以及对政府的云智控，患者的云胶片等，最终实现商业化闭环和数据闭环”柴象飞解释说。

在“A+B+C”的产品闭环体系中，A指人工智能辅助诊断，帮扶医生减少漏诊/误诊，实现精准医疗；B指大数据科研，帮助用户进行高效的课题和病理分析，产出科研成果；C指智能影像云，支持医联体、医共体的影像云平台的解决方案，实现数据整体的互联互通，进行数据清洗和治理，形成智慧影像整体解决方案。

匠心打磨产品，赋能县域医疗

县域医院相比较一二线城市的三甲医院，医疗水平相对落后，当面对大量复杂影像的情况下，难免漏诊误诊。人工智能最大的优势是把影像诊断结果量化、标准化，提高医生的效率，降低误诊、漏诊率。

医学影像作为疾病诊疗的重要参考，在《“健康中国2030”规划纲要》、分级诊疗政策和《智慧医院服务分级标准》背景下，AI医学影像赋能县域医疗的价值不言而喻。首都医科大学肺癌诊疗中心主任、宣武医院胸外科主任——支修益教授甚至断言：AI医学影像最大得价值在于远程诊疗，赋能县域。

谈及在县域医疗市场的布局，汇医慧影在基层医疗、医联体医共体领域，做了大量医院连接和数据处理。和 阿里 云平台深度合作，帮助基层医院建设云端PACS及智能诊断整体方案。同时，在三甲医院做了大量科研申请，通过科研方面的协作，与医院建立产品测试打磨的渠道。

“三甲医院更多的需求是做科研，基层医院对人工智能解决基本问题的需求更旺盛。智能化在分级诊疗将发挥非常核心的作用，影像是极少数能解决实际问题并有效落地的。”柴象飞说。

具体到如何为县域赋能，还要回归到解决实际需求上，给予疾病定量分析定性结论，以及量化的治疗决策支持。为了开发出更契合医疗需求的产品，汇医慧影招录了来自哈佛大学、斯坦福大学、清华大学、北京大学等国内外高校的研发团队，并接受公司定制的“医工结合”培训，他们的工作场地也选在医院与医生一同办公。“产品会根据反馈数据不定期地进行迭代。医生最了解产品需求，不管多简单的问题，但凡不耻下问他们都会很耐心地解答。”一位工作人员表示。

目前，汇医慧影收集了数百万级别的医学影像全量数据，通过建立人体器官模型及深度神经网络技术，实现了病灶的高识别度。通常医生需要30分钟解读的片子，AI能在几秒之内识别，准确率可达95%以上。产品服务范围除去5个疾病筛查，还实现了5个疾病的诊断和治疗，开发了2个心血管疾病和3个肿瘤疾病形成全流程产品，包括腹主动脉瘤、胸动脉夹层、乳腺癌、肝癌、前列腺癌。

谈及创业以来的心得体会，柴象飞说：“”

未来，柴象飞想把产品进一步融入到诊疗流程里，让使用者更无感化和习惯化，让医生把精力投入医学最核心处。“从图像到筛查到结论，整个过程中我们的人工智能产品一定是融入医疗检查流程的各个方面的。”他说。

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