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本文作者: 李雨晨 | 2018-06-09 10:58 |
晚上9點30分,鐘昕才算踏踏實實地坐下來接受我們的采訪。
穿著一身灰色運動裝,鐘昕似乎卸下了白天的負重。我們住的酒店窗外就是金雞湖。鐘昕到來后,忍不住拍了一張金雞湖的湖景。創(chuàng)業(yè)維艱,這是每個創(chuàng)業(yè)者最初的感受。他感慨道,從來沒有從這個角度看過湖,也很少有時間去看看蘇州的夜景。
他說,晚上安靜,適合靜下心來好好聊過去和未來。
從創(chuàng)辦公司的第一天起,鐘昕的目標是成為領(lǐng)先世界的AI醫(yī)療公司。他笑言,雖然目標聽起來很大,但是如果能做到在中國領(lǐng)先,那么或許就有可能做到世界領(lǐng)先。
鐘昕是醫(yī)療AI公司圖瑪深維的創(chuàng)始人。近日,雷鋒網(wǎng)和他進行了一次深入的對話。
鐘昕是清華大學生物醫(yī)學工程學士,密歇根大學生物工程學、 電子工程學碩士?;ヂ?lián)網(wǎng)泡沫爆發(fā)中的1998年,鐘昕畢業(yè)參加了工作。高通是他職業(yè)生涯的第一站,也是他任職時間最長的公司,前前后后達15年。當時,鐘昕在高通多媒體部門跑了個遍,手機的語音處理、相機、三維動畫、GPS等功能的核心研發(fā)都參與過。他在高通的多媒體部一直做到了資深高級工程師兼項目經(jīng)理。
工作11年之后,鐘昕感覺走到了職業(yè)生涯的十字路口。在內(nèi)心深處,他一直喜歡數(shù)學和統(tǒng)計類的東西。2009年,鐘昕前往卡內(nèi)基梅隆大學商學院念MBA,畢業(yè)后先后在紐約摩根斯丹利銀行固定收益部、高盛銀行證券交易部,美林銀行財富管理部就職。在美林的一年,鐘昕承擔了很多sales(銷售)的角色,他向我們坦言,這份工作的最大收獲就是可以和各行各業(yè)的人交流,了解客戶的需求是什么。這段經(jīng)歷也為鐘昕日后創(chuàng)業(yè)培養(yǎng)了商業(yè)化的思維。
2013年重返高通公司之后,鐘昕帶領(lǐng)團隊進行深層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、自動場景識別、物體辨識、物體跟蹤和手寫識別的研發(fā)工作。他同時擔任計算機視覺學應(yīng)用的經(jīng)理,也成功地幫助小米、OPPO等廠商把物體跟蹤技術(shù)集成到旗艦智能手機上。
鐘昕感慨道,轉(zhuǎn)了一大圈,才發(fā)現(xiàn)自己真正喜歡做什么以及可以做什么。
2015年4月,42歲的鐘昕與同在高通公司的老友高大山博士共同創(chuàng)辦了圖瑪深維。高大山1995年畢業(yè)于清華大學自動化系, 擁有加州大學-圣地亞哥分校電子工程學博士,在GE全球研究所、美國高通公司工作過,是人工智能和計算機視覺學領(lǐng)域的專家。
鐘昕對兩人的合作充滿信心:大山是AI技術(shù)的專家,我的本行是醫(yī)學影像。我們倆是清華的師兄弟,又有很好的專業(yè)交叉,而且我自己在金融界工作過,所以對經(jīng)濟、市場的需求也比較敏銳。
因為醫(yī)療AI這個行業(yè)需要醫(yī)工兩者的高度結(jié)合,所以鐘昕很看重合作醫(yī)療機構(gòu)的實力。憑借在美國工作多年積累的人脈,圖瑪深維得以和梅奧醫(yī)學院和斯坦福大學醫(yī)學院、UCSD的醫(yī)學中心以及杜克大學醫(yī)學中心等頂尖機構(gòu)開展合作。
成立之后的圖瑪深維吸引了資本的目光。2016年7月,圖瑪深維完成30萬美元種子輪融資,但僅僅過了一年半,圖瑪深維就宣布完成了2億元人民幣B輪融資。
目前,圖瑪深維的市場中心主要在中國。 鐘昕表示,不管在AI技術(shù)、人才還是AI市場需求上,中國都有得天得厚的優(yōu)勢。
美國城市和農(nóng)村醫(yī)生的水平在絕大多數(shù)情況下相差不大,所以技術(shù)帶給他們的無非就是工作效率的提升,并沒有觸及到醫(yī)療行業(yè)的核心。
目前,中國還是面臨著醫(yī)療資源分布不均衡等實際情況,在這里,AI技術(shù)和輔助診斷產(chǎn)品將發(fā)揮它應(yīng)有的價值。
圖瑪深維目前有四個分公司:圣地亞哥、蘇州、北京、上海,總部位于北京。除了最早的圣地亞哥研發(fā)中心,上海是圖瑪深維的第二個研發(fā)中心。2016年6月份在蘇州建公司之后三個月,鐘昕就在北京注冊了公司,但他平時呆在蘇州的時間更多。
北上兩地的先天優(yōu)勢不言而喻,至于為什么會在蘇州設(shè)立分公司,鐘昕有著自己的一番思考。
早在2004年,蘇州的工業(yè)園區(qū)就開始招商引資,從國外引進比較領(lǐng)先的項目。圖瑪深維蘇州分部地處工業(yè)園區(qū)星湖街的生物納米園。據(jù)鐘昕介紹,目前生物納米園引進了400多家企業(yè),全部與醫(yī)療或者生物科技相關(guān)。
除此以外,在公司規(guī)模很小的時候,政策和項目上的扶持是創(chuàng)業(yè)公司最需要的資源。蘇州工業(yè)園區(qū)對圖瑪深維的引進支持度非常大,從決定引進到公司落地只花了2個月的時間。
這些因素,讓鐘昕最終決定將公司設(shè)立在蘇州。另一個好處就是,蘇州靠近上海,在尋求院方合作的時候,圖瑪深維也會具有一定的區(qū)位優(yōu)勢。據(jù)雷鋒網(wǎng)了解,圖瑪深維先后與復(fù)旦大學附屬中山醫(yī)院、華山、上海交通大學附屬瑞金醫(yī)院等建立了合作關(guān)系。
截止到目前,圖瑪深維已經(jīng)覆蓋全國100多家三甲醫(yī)院。
鐘昕認為,醫(yī)療AI技術(shù)最終的一個發(fā)展方向是服務(wù)于臨床科室,給出最終的診斷以及治療建議。
產(chǎn)品和技術(shù)是圖瑪深維能夠立足于市場的核心競爭力,圖瑪深維擁有深度輔助診斷、醫(yī)療數(shù)據(jù)分析以及云端CAD三大產(chǎn)品線。
2017年8月,圖瑪深維發(fā)布了σ-Discover-Lung肺結(jié)節(jié)檢測分析系統(tǒng)。這套系統(tǒng)的亮點在于除了結(jié)合深度學習人工智能算法之外,還引入了圖瑪深維自主研發(fā)的三維分割技術(shù)。
對于這項技術(shù),鐘昕有自己的看法:以肺結(jié)節(jié)為例,外科醫(yī)生對于三維呈現(xiàn),尤其是直觀的病灶呈現(xiàn),會有更直接的需求。比如他們更感興趣的是結(jié)節(jié)的定位,結(jié)節(jié)位于哪個亞段?有多少個血管穿過這個結(jié)節(jié)等,這都是圖瑪深維在產(chǎn)品完善過程中醫(yī)生不斷提出的新需求。
為了滿足臨床科室和影像科室的實際需求,圖瑪深維的產(chǎn)品有三維重構(gòu)的功能,會把病灶還有周圍血管、氣管的結(jié)構(gòu)都重建在醫(yī)生面前。
目前,σ-Discover可以從CT、MRI、X光、PET/CT及超聲等多種醫(yī)學影像中自動分割器官,并自動標記疑似病灶的組織結(jié)構(gòu),測量其位置、大小、形狀等量化信息,并且可以對病灶的良惡性進行判斷。
σ-Discover-Lung肺結(jié)節(jié)檢測系統(tǒng),幫助醫(yī)生檢測、分割結(jié)節(jié)并做出良惡性判斷,并一鍵生成檢測報告;
σ-Discover-Lung-FollowUp結(jié)節(jié)隨訪系統(tǒng), 幫助醫(yī)生準確便捷的比較,跟蹤病灶進展,根據(jù)計算結(jié)果調(diào)整治療方案;
σ-Discover-Lung-NoduleRetrieval幫助醫(yī)生建立肺結(jié)節(jié)診斷數(shù)據(jù)庫,根據(jù)結(jié)節(jié)特征在數(shù)據(jù)庫中檢索類似結(jié)節(jié)的活檢結(jié)果,來判斷結(jié)節(jié)的發(fā)展趨勢;
σ-Discover-DR可以從X-Ray肺部圖片中區(qū)分、診斷多種肺病,減輕醫(yī)生在肺病篩查上的工作量;
微小結(jié)節(jié)在二維影像中測量的難度較高,利用三維深度學習技術(shù)能方便地獲取到精確容積及直徑等數(shù)據(jù)。據(jù)鐘昕介紹,這些功能點在2017年初就已經(jīng)完成開發(fā),三維分割技術(shù)的可靠性已通過臨床檢驗,這點對于進駐醫(yī)院是非常重要的因素,而且也能為術(shù)前規(guī)劃提供具有價值的信息。
圍繞肺部疾病研發(fā)的技術(shù)成熟后,拓展到其他病種功能的難度也就小得多。圖瑪深維的σ-Discover-Liver肝癌檢測系統(tǒng)和σ-Discover/Mammo可以分別輔助醫(yī)生診斷肝癌和乳腺癌相關(guān)的疾病。鐘昕跟我們說到,肝癌的檢出其實并不是一個特別難的工作。肝癌領(lǐng)域的難,在于良性、惡性的判斷,醫(yī)生經(jīng)常拿不準。同一類、不同性質(zhì)的肝癌在影像學上表現(xiàn)出的特征完全不一樣,所以這也對人工智能的算法實現(xiàn)提出了更高的要求。
雷鋒網(wǎng)了解到,在心血管、腦血管、糖尿病這幾條線上,圖瑪深維也都開始跟各家醫(yī)院進行緊密的合作,并計劃在未來的3-5年內(nèi)在全國范圍內(nèi)推出8-10類針對不同疾病的輔助診斷產(chǎn)品。
在AI影像診斷產(chǎn)品線之外,圖瑪深維也在推出云端CAD產(chǎn)品。云端CAD產(chǎn)品的設(shè)計邏輯是為了讓醫(yī)療資源實現(xiàn)共享——院內(nèi)不同科室之間可以共享影像,基層醫(yī)療機構(gòu)的影像可以上云。云端CAD可以給出初步診斷意見,對于拿不準的案例,云端產(chǎn)品可以幫助基層醫(yī)生聯(lián)系上三甲醫(yī)院醫(yī)生,讓專家把最后一道關(guān)。
在醫(yī)生的科研需求上,圖瑪深維開發(fā)了σ-Discover-Radiomics 影像組學系統(tǒng),幫助醫(yī)生計算并生成影像組學報告,對于科研工作和來說,這個產(chǎn)品將他們科研的周期從數(shù)月降低到7-10天。
鐘昕說到,國內(nèi)的醫(yī)生在醫(yī)術(shù)上完全不遜于國外的醫(yī)生,但是國內(nèi)醫(yī)生最最吃虧的地方就是沒有時間和精力去做科研。那么提供一個好的人工智能工具,幫助他們做這件事,其實醫(yī)生是非常開心的。同時,從另一個角度來看,幫助醫(yī)生做科研也讓醫(yī)療AI企業(yè)獲得了數(shù)據(jù)的使用權(quán),這是一個互利的過程。
除了輔助診斷和云端CAD產(chǎn)品之外,圖瑪深維的另一個產(chǎn)品就是醫(yī)療數(shù)據(jù)的多模態(tài)分析,目的就是為了實現(xiàn)精準醫(yī)療。患者在醫(yī)院就診時,會產(chǎn)生大量不同維度的數(shù)據(jù)。在作出最終的臨床診斷時,醫(yī)生需要綜合病史、家族史、體檢數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)等一系列指標作出判斷。通過深度學習與醫(yī)療大數(shù)據(jù)的結(jié)合,圖瑪深維現(xiàn)在可以準確、及時地對多種病癥進行預(yù)測與診斷。
AI是時下當仁不讓的最大風口,許多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和相傳統(tǒng)器械商都看到了其中的潛力。谷歌CEO桑達爾·皮查伊曾表示:“過去10年我們在忙于打造移動為先的世界,未來10年,我們將步入AI為先的世界”。在前兩個月舉行的上海CMEF展上,傳統(tǒng)器械商代表GPS三家也紛紛拿出了自己在AI上的新成果。
鐘昕覺得,人工智能醫(yī)療還是一個新興行業(yè),所以有更多的人來發(fā)聲、教育市場,這是一個很正面的事情。但是,從另一個角度來看,傳統(tǒng)醫(yī)療器械商都在布局AI,但是他們在AI技術(shù)上的儲備并沒有比醫(yī)療AI公司的優(yōu)勢更大。
鐘昕說到,就以醫(yī)學影像來看,傳統(tǒng)器械商更關(guān)注的還是在醫(yī)學成像的技術(shù)上,不然就不能稱之為器械商了?!斑@是他們的主營業(yè)務(wù),不可能丟棄的?!痹谒磥恚餍瞪倘绻紤]和AI公司合作做到“軟硬結(jié)合”,或許是一條可以探索的道路。
此外,鐘昕也非常看重與其他中小企業(yè)的合作,PACS提供商、醫(yī)學影像中心、體檢機構(gòu)等,都是潛在的合作對象。比如說醫(yī)院每年做1萬例體檢篩查,加了肺結(jié)節(jié)的??崎T診后,一個病人一次CT檢查的平均價格為300元,就將帶來300萬/年的收入,那么投入50-100萬買產(chǎn)品還是有可能的。
在我國,基層醫(yī)療機構(gòu)是醫(yī)療體系的末梢神經(jīng),而硬件設(shè)施、人才缺失則是擺在基層機構(gòu)面前的一道難題。在鐘昕看來,AI技術(shù)最直接的受益方就是基層醫(yī)院的醫(yī)生,在提高他們的診斷水平的同時,給他們帶來一些嶄新的業(yè)務(wù)。“有些基層醫(yī)院原來是沒有辦法看肺結(jié)節(jié)和肺癌的,介入治療、射頻消融或者是外科手術(shù)等新業(yè)務(wù)也能帶來新的創(chuàng)收點?!?/p>
鐘昕還和我們總結(jié)了目前市面上比較常見的變現(xiàn)方式:
第一種,AI企業(yè)成為ODM或者OEM,給器械商提供人工智能的軟件包;
第二種,將云端產(chǎn)品放到醫(yī)院,并按診斷數(shù)量收取費用,相當于與醫(yī)院方共同提供醫(yī)學影像服務(wù)并采取分成模式;
第三種,客戶按照使用模塊進行付費。付費方式可以是錢,也可以用數(shù)據(jù)抵付;
第四種,面向用戶的2C模式,患者將數(shù)據(jù)上傳,系統(tǒng)自動給出診斷結(jié)果。
創(chuàng)業(yè)三年之后,在看待行業(yè)未來的發(fā)展方向時,鐘昕說到,其實每個人都能找到自己的生存之路,企業(yè)也是一樣?;仡欁约喝甑膭?chuàng)業(yè)歷程,鐘昕坦言,自己對公司的發(fā)展速度并不求快,有時甚至是有意慢下來?!爱a(chǎn)品的研發(fā)節(jié)奏寧可放緩一點,技術(shù)更新迭代的時候,一定要確認再確認。做醫(yī)療的人都要心懷敬畏感,因為這是一個需要沉下心來做的事業(yè)?!?/p>
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