近日，雅森科技入選雷鋒網發(fā)布的「AI 最佳掘金案例年度榜單」，并獲得最佳醫(yī)學影像智能診斷獎。

「AI 最佳掘金案例年度榜單」從商業(yè)維度出發(fā)，評選出8大行業(yè)中的30個最佳解決方案/產品。

雷鋒網根據企業(yè)提交的“解決方案/產品資料、商務合作（單個行業(yè)的業(yè)務統(tǒng)計）、企業(yè)自身情況”三個維度的信息，以20個明確評分項為標準，對參選企業(yè)進行首輪全面評估。

同時邀請多位傳統(tǒng)企業(yè)CIO、系統(tǒng)集成商項目高管、AI企業(yè)解決方案負責人、投資機構合伙人、學界教授等數(shù)十位評委，對參選企業(yè)和脫敏后 的信息，進行了第二輪分析評審。

歷時兩個月，融合兩輪評選結果后，最終公布30強名單。

醫(yī)療世界對AI的需求邊界在哪兒？

創(chuàng)業(yè)十多年，雅森科技CEO陳暉見證了科技對醫(yī)療行業(yè)的影響。身處這一波人工智能的熱潮，他一直在思考一個問題：真實的醫(yī)療世界對AI的需求邊界在哪兒？

在一次和醫(yī)院信息中心主任交談的過程中，PET中心主任對陳暉表示，信息化產品對臨床的意義不大，原因是它不能真正解決影像科醫(yī)生的痛點。那么，影像科醫(yī)生的真正痛點在哪兒？——看影像看不清楚。

為此，雅森科技數(shù)年磨一劍，推出了自己的代表作——阿爾茨海默癥人工智能診斷方案。

據了解，腦部疾病的主要影像檢查設備是核磁共振和PET。腦部疾病診療中最大的問題在于沒辦法在早期發(fā)現(xiàn)患病的前兆，單獨看核磁、腦電圖、量表數(shù)據都很難發(fā)現(xiàn)問題。如果將多模態(tài)分析理論用在腦疾病的分析上，這將是對傳統(tǒng)診斷模式的重大顛覆。

雅森科技思考的是如何幫助醫(yī)生把模糊的影像轉化成定量數(shù)據，從而自動化地找到病灶區(qū)域。經過十多年的積累與沉淀，雅森科技已經在腦部疾病的人工智能分析診斷領域站在了行業(yè)前列。

這套方案采用多模態(tài)的智能分析手段，用到了核磁、腦電、PET和量表等多項數(shù)據進行交叉驗證。為了達到更精準的診斷效果，雅森科技還針對不同年齡段的人群個別訓練不同的模型，采用統(tǒng)計分析的方法，通過構建龐大的人群數(shù)據庫，將患者數(shù)據與正常人群組數(shù)據進行比對，結合統(tǒng)計分析的結果，從而獲得相對準確的病灶位置、體積等定量化數(shù)據。

打開剛性需求的口子

陳暉表示，“如果說2016年大家還是靠技術去融資，或者是靠技術在市場上掀起一些話題的話，這種現(xiàn)象在2017年已經很難見到了。友商的一些產品真正到了醫(yī)院，用起來并不順手，原因就在于沒有深入醫(yī)療的工作流程?！?/p>

如果開發(fā)的一款產品，只是提高了影像科的效率水平，并不能帶來影像科上游的開源。醫(yī)生上游的口子就是如何運用新技術去解決以往臨床醫(yī)生無法解決的問題。做到這一點才能滿足醫(yī)生的“剛性需求”。那這些能力包含哪些方面呢？

第一種能力，做到醫(yī)生做不到的事情。通常肉眼只能獲取影像的形態(tài)、灰界、代謝等信息，但是對于結構、紋理這些隱藏的圖像信息，只能依靠計算機技術。人工智能技術的應用可幫助醫(yī)生獲取并分析這些數(shù)據，真正在技術上能夠察覺到細枝末節(jié)的跡象。

第二種能力，提供完整的檢查方案。真實世界里，臨床醫(yī)生對于影像科的需求在哪兒？臨床醫(yī)生更希望得到包括各項指標在內的綜合性檢查方案，在這種情況下，除了提供微小結節(jié)的識別，還能給醫(yī)生提供更多的分析信息，才能達到對于臨床醫(yī)生的驅動能力。

第三點能力，優(yōu)化流程。過去一年里，各家廠商在宣傳產品都會強調敏感性和特異性這兩個指標，陳暉認為敏感性和特異性是衡量產品的重要指標，但是在臨床醫(yī)生看來，他們更想直觀的看到產品對現(xiàn)有醫(yī)學的流程上起到加速的作用?！笆裁唇袃?yōu)化流程：從病人進入科室，產品能夠自動化地提示病人的體征?；谶@些信息，可以很快地節(jié)約臨床科室的檢查時間，自動化給出下一步的診斷意見，直接分診到相關科室，這個是醫(yī)院真實的剛性需求?！?/p>

陳暉表示，僅憑單一的產品進入醫(yī)院會有一定的困難，但是如果一個產品可以提升整個科室的篩查、診斷以及預后能力，那樣的產品才會受到院長的歡迎，并為此付費。從2017年下半年開始，雅森科技的團隊就在重新思考產品設計的思路，開始朝著真實世界的需求去演進。

首先是更縱深。在做好單病種篩查時，產品需要精通“十八般武藝”，把炎癥、慢阻病等一系列病癥在檢查里綜合性地體現(xiàn)出來。

其次是更寬泛。在提高影像科檢查能力的基礎上，和臨床科室打通整體流程。醫(yī)療的整體流程里還包括前端問診、治療建議、藥物配給等環(huán)節(jié)，涉及到的技術就不單單是深度學習，還包括知識圖譜、自然語義處理等?！爸挥凶咄赀@樣一個循環(huán)之后，才可以說在科室的產品線上真正地采用 AI 技術來優(yōu)化醫(yī)院流程、提升醫(yī)生效率、解決病人問題?！?/p>

核心產品：雅森天璣?人工智能醫(yī)療平臺

數(shù)字化、智能化是現(xiàn)在醫(yī)療的一個發(fā)展趨勢。醫(yī)院的日常工作分為三個部分：醫(yī)療、教學和科研。這三個方面相互促進、相互結合?；谏鲜龅陌l(fā)展思路，雅森科技去年和以寧波市第二醫(yī)院為核心的醫(yī)聯(lián)體開展合作，開發(fā)部署雅森天璣?人工智能醫(yī)療平臺，正式邁出了賦能醫(yī)院的第一步。據了解，寧波二院目前已初步完成在腦功能分析、肺結節(jié)篩查、乳腺癌篩查等相關檢查領域的AI研發(fā)和數(shù)據準備過程。

陳暉介紹，雅森天璣?人工智能醫(yī)療平臺主要面向大型醫(yī)院、醫(yī)聯(lián)體、區(qū)域醫(yī)療影像中心提供服務，通過建立統(tǒng)一的數(shù)據質控標準，實現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據的池化、影像數(shù)據的預處理和多類數(shù)學算法的應用，在臨床診療與科研中對疾病分析和診斷提供決策支持。

據雷鋒網了解，雅森天璣?是一個綜合性產品，包含三方面的內容：第一，數(shù)據平臺；第二，數(shù)據收集、數(shù)據池化、預處理、加載算法、輸出結果的流程化軟件平臺；第三，為醫(yī)院提供質控服務。

雅森科技希望借助這個平臺先幫助醫(yī)院完成底層數(shù)據的標準化，將不同源的數(shù)據、不同種類的數(shù)據進行整合。在整個醫(yī)聯(lián)體醫(yī)院中做好數(shù)據質量的把控，確保數(shù)據可以在AI系統(tǒng)中使用。做好數(shù)據質控之后，未來雅森科技還要解決教研、設備多元化的問題，只有將這些問題都解決了，才能讓AI醫(yī)療診斷產品真正落地。

“我認為平臺類產品肯定會成為一個行業(yè)趨勢。”陳暉對于這個判斷十分篤定。在他看來，平臺化轉型一方面是因為各家都希望用更多的數(shù)據創(chuàng)造更多的產品形態(tài)，另外一方面也是企業(yè)的必然之舉，其原因就在于單純的商業(yè)化產品并不能真正滿足醫(yī)生的訴求，以平臺的方式切入行業(yè)，某種程度上也是必然的選擇。

如果這個平臺的方式能夠走通，最終能夠整合多方數(shù)據和診斷能力，對于醫(yī)療領域確實是一場革命。但是其困難之處就在于落地周期會很長。所以做平臺產品的企業(yè)，最關鍵的還不在于架構的設計，而是在于對業(yè)務的梳理和收斂。

學會收斂很重要

陳暉的腦海里一直在為雅森科技謀劃合理的發(fā)展之路，其中具有一個很鮮明的特點：學會收斂?？梢钥吹?，雅森科技的產品線是以腦部疾病為原點，向其他領域進行拓展，這種策略的好處就在于不會因為漫無目的地鋪陳而失去重心?！皩W會收斂是一件很重要的事情，因為醫(yī)學研發(fā)本身是一個‘慢活兒’，如果產品線盲目鋪展，若干個長周期的業(yè)務都有可能把公司拖垮?！?/p>

選擇有的放矢，就決定了雅森科技將會在產品線上學會隱忍和克制。對于今后的規(guī)劃，陳暉將其概括為“一上一下”。

一是進一步打磨產品。今年雅森科技會在已有腦部產品優(yōu)化的基礎上向腦卒中等更偏重于臨床檢查的方向去拓展。雅森科技計劃在篩查階段對腦卒中高危人群的疾病發(fā)展狀態(tài)進行預測，真正地解決醫(yī)生依靠經驗判斷無法勝任的問題。

二是向基層下沉。重點推出血液類、病理類等適用于基層醫(yī)院的檢測產品。陳暉希望將服務輻射到偏遠地區(qū)的社區(qū)和個人?！翱紤]到基層醫(yī)院的實際水平，如果我們能夠滿足基層醫(yī)院的剛性需求，我認為這個策略具有廣泛的市場?！?/p>

在產品邏輯之外，陳暉還向我們透露了未來在技術應用和商業(yè)落地方面的計劃。

技術創(chuàng)新方面，雅森科技今年的技術點會呈現(xiàn)一個延伸狀態(tài)，除了在傳統(tǒng)的多模態(tài)數(shù)據分析方面持續(xù)加力之外，雅森科技今年會重點布局基于病歷的自然語義處理和知識圖譜，針對非結構化數(shù)據進行技術方面的積累和進步。

商業(yè)落地方面，今年的重點是接入全院及更大范圍的區(qū)域數(shù)據，不再圍繞單一科室去花大力氣進行商業(yè)落地，而是圍繞優(yōu)化全院的流程、服務衛(wèi)計委的剛性需求等方向發(fā)力。

“對于AI的公司來說，2018年不再像風口剛起來時那么火熱，融資會變成非常集中，前提是有特別獨特的產品和商業(yè)模式?！?/p>

對于未來的行業(yè)走向，陳暉認為會向兩個方面分化。第一個分化是快速尋求商業(yè)變現(xiàn)，目前市面上已經有廠商開始將軟硬件打包進行銷售；另外一種是轉型科研或者平臺化。

醫(yī)學影像是一道難題，用人工智能的方法解決更為尤甚。雅森花了10多年時間才算正式交出了一份滿意的答卷，期間也伴隨著一路走來的艱辛與孤獨。相信隨著醫(yī)學影像診斷的發(fā)展，雅森科技在這條創(chuàng)業(yè)路上會越走越踏實。

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