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作者：楊亞茹

推想科技創(chuàng)始人 陳寬

從2013年到2017年上半年，AI+醫(yī)療應用層的86起融資事件中有31％發(fā)生在醫(yī)療影像類公司，占比第一。截至2018年2月，推想科技在兩年內已完成四輪融資。

2016年2月，推想科技獲得1250萬天使輪融資，投資機構包括英諾天使基金、臻云創(chuàng)投以及原快的CEO呂傳偉個人。

2017年1月，推想科技獲得5000萬A輪融資，本輪投資由紅杉資本中國基金領投，廣發(fā)證券直投部跟投。

2017年9月，推想科技宣布完成1．2億元B輪融資，由啟明創(chuàng)投領投，元生資本、紅杉中國聯合投資，泰合資本擔任獨家財務顧問。

為什么資本會一窩蜂地涌進醫(yī)療影像行業(yè)？

本輪投資方襄禾資本創(chuàng)始人湯和松表示：＂人工智能在醫(yī)療行業(yè)有巨大的應用前景，不僅能大大降低人工成本，提高效率，也對診斷和治療的準確效果會有很大幫助。推想科技是這個領域的領先者，無論團隊的戰(zhàn)略能力、技術水準、和服務醫(yī)療客戶的認真敬業(yè)態(tài)度都是一流的，我們愿意投資支持推想科技的快速發(fā)展，共同服務醫(yī)療行業(yè)，造福人類�！�

鴻為尚珹基金董事南萍表示：“人工智能在醫(yī)療影像行業(yè)的應用是大勢所趨，推想科技的產品得到了多家頂級三甲醫(yī)院和醫(yī)療機構的認可，高效提升了癌癥篩查的效率，解決了行業(yè)的痛點。陳寬和團隊朝氣蓬勃、做事接地氣。我們將利用鴻為尚珹基金的行業(yè)資源和經驗，助力公司前行�！�

據悉，新一輪資金將持續(xù)投入多病種的醫(yī)療影像AI產品研發(fā)、加速出肺部產品外其他AI產品的落地應用，國內外的產品強落地性的覆蓋。推想科技CEO陳寬表示：“推想科技的團隊在創(chuàng)業(yè)路上一直快速成長與進化，很驕傲能在人工智能的帶來的歷史變革當中，腳踏祖國的優(yōu)質土壤、開辟屬于新時代的AI技術變革，服務解決最貼近民生的問題�！�

選最接近醫(yī)療痛點的場景去嘗試

在AI還未通過圍棋撼動人類技藝和生產力的2015年初，陳寬就已經創(chuàng)辦推想科技，并在次年開始了和四川省人民醫(yī)院、武漢華中科技大學附屬同濟醫(yī)院的合作。

2012年，陳寬和朋友做了TwiThinks的深度學習技術項目，開始接觸人工智能和大數據，一邊看到了人工智能取得更大突破的可能，一邊攻讀芝加哥大學經濟與金融雙博士學位。

2014年暑假，陳寬回國尋找適用于人工智能大數據的場景，在聽了一位影像科醫(yī)生的想法后放棄學位，投身創(chuàng)業(yè)，2015年初成立推想科技。“當時我看到這個領域，我覺得完全符合人工智能發(fā)揮作用的假設，人工智能一定能在這里全面落地�！�

在進入醫(yī)療影像行業(yè)之前，陳寬看了安防、農業(yè)、金融多個場景�！拔以诮鹑诳吹搅撕芎玫膽�用效果，但是我感興趣的是把這些頂級的技術放在更貼近生活的場景里，去解決更民生的問題�！标悓捳f這是支撐他當時找場景創(chuàng)業(yè)的動力。

在深圳的一次閉門會議上，陳寬展示了自己的智能算法和圖像識別模型后，一位影像科醫(yī)生的一個問題——“這技術能不能做成醫(yī)療影像的輔助診斷產品？”——激起了他對醫(yī)療行業(yè)的興趣，了解之后，發(fā)現這個領域有“非常非常實在的痛點”。

“當時看醫(yī)療領域，覺得最大的不同就是世界上都沒有誰在技術上驗證過這個事的可行性，我必須去冒險，去驗證這個領先性的場景，反正我年輕，我愿意嘗試。”陳寬的整個2015年幾乎都是在驗證場景 。

在驗證過程中，他發(fā)現了這個行業(yè)的更多痛點和更多不同。

行業(yè)產能不足，醫(yī)院大門“難進”

經濟學出身的陳寬更喜歡從整個行業(yè)去看產品所處的產業(yè)鏈和價值體系，“我覺得有一點特別關鍵，醫(yī)療是非常典型的產能不足行業(yè)，雖然有很多的互聯網手段都在解決醫(yī)生分布不均的問題，但卻解決不了好醫(yī)生太少的問題�！�

陳寬拿滴滴舉例子，市場上有很多空車都閑著，滴滴把空車調動起來就有市場了�！拔覈�8萬影像科醫(yī)生面臨十幾億老百姓放射影像的診斷量，工作壓力非常大，培養(yǎng)優(yōu)秀醫(yī)生的周期又非常長，”陳寬告訴我們，“在這樣一個產能不足的行業(yè)，恰恰是人工智能發(fā)揮大作用的地方�！�

“門庭若市的病人，汗牛充棟的信息”——是影像科的真實寫照。影像科需要熟悉各器官解剖結構、掌握X線片、CT、MRI等不同醫(yī)學影像診斷能力的專業(yè)人才，國內招收醫(yī)學影像專業(yè)本科生的80余所高校輸出的人才遠跟不上影像科室的增長速度。

有數據顯示，大三甲醫(yī)院一年產生的影像數據在10T以上，全部通過人力閱片，醫(yī)生疲于應付大量的冗余信息，直接導致他們在處理信息時可能會忽略部分重要信息。

龐大的數據庫是人工智能落戶醫(yī)療影像的基礎，也是企業(yè)進入這個行業(yè)的第一個門檻。

“數據一直在漲，量大到醫(yī)院的接口已經沒有辦法在有效的時間內抽取數據做分析，但這是一個很閉塞的場景，數據都躺在庫里，基本沒人用�！�

智能影像公司如何獲取這些看似無人問津的數據呢？

一般來說，創(chuàng)業(yè)公司會尋求與醫(yī)院“合作”，四川省人民醫(yī)院是與推想科技達成合作的第一家醫(yī)院。

“醫(yī)院很重視學術的環(huán)境，他們對新的東西感興趣也愿意聽，但是肯合作的卻沒有，”年輕又沒有醫(yī)療背景，聊了三、四十家醫(yī)院后，陳寬和他的團隊把房子租在了四川省人民醫(yī)院旁邊，每天跟醫(yī)生上下班，放假一起加班，隨時溝通，用了三個月時間終于達成合作。

相處過程中，醫(yī)療場景的與眾不同也充分顯現�！氨热缥覀儎側メt(yī)院，機器是沒法接近的，這是任何深度學習開發(fā)都非常忌諱的，深度學習本身是一個爆炸性發(fā)展的領域，每天都有新東西，把機器隔絕起來，就是跟先進技術隔絕起來，而且我們每研發(fā)一個新技術要寫進醫(yī)院系統(tǒng)都要經過層層審批�！�

同時，陳寬越來越發(fā)現這是一個高標準的領域，不可能讓醫(yī)院降標，醫(yī)院需要非常穩(wěn)定的IT環(huán)境，不能宕機，不能出問題，只能企業(yè)提高對自己的要求去適配醫(yī)院。

“雖然這對快速迭代、快速寫算法的我們來說是沖擊，但是跟整個醫(yī)院系統(tǒng)共生開發(fā)的產品，也才能很好的用到這個場景�！�

到2015年10月左右，陳寬團隊花200多天進行的場景驗證完成，摸索出深度學習技術與醫(yī)療影像結合、完全不同于其它行業(yè)的應用方法，推想科技的第一版產品出爐。

產品思路倒著來，從醫(yī)生“吐槽”入手

“就包括現在，我們的團隊還是大部分扎在醫(yī)院，很多產品的功能也都是醫(yī)生提出來，我們去做，相當于直接在客戶那兒開發(fā)產品，這跟傳統(tǒng)互聯網產品的開發(fā)模式完全不一樣。”

既然跟傳統(tǒng)做法不一樣，那就倒著來，大量跑、大量碰壁，慢慢摸索。推想科技最終將研發(fā)產品定位在影像科，也是在聽了眾多醫(yī)生“吐槽”之后。

陳寬說：“我剛進到醫(yī)院，就想做醫(yī)學影像人工智能，但這是一個龐大的系統(tǒng)，不同的醫(yī)生給我的說法完全不一樣，有人說X光要被淘汰，有人說很有意義，有些大三甲歡迎AI產品，有些又說不會考慮用，千人千嘴，但說的都很有道理，我們最終就盡量總結一個共性去做，進入做影像科，再細化到胸肺，具體到看結節(jié)�！�

數據顯示，由于肺癌早期沒有任何臨床癥狀，目前約75％的肺癌患者在診斷時已屬于晚期，死亡率占所有惡性腫瘤死亡人數的18％，是世界上發(fā)病率及死亡率最高的惡性腫瘤，每年死亡人數達140萬。所以，肺癌的早期診斷十分重要，部分國外醫(yī)院也在嘗試使用人工智能基于深度學習開發(fā)的算法，但中國醫(yī)院走得更靠前——人工智能已經進入影像科工作流程，開始幫助病人實現早診早治。

推想科技研發(fā)的智能醫(yī)療影像系統(tǒng)包括智能CT輔助篩查系統(tǒng)（A．I．－CT）、智能X線輔助篩查系統(tǒng)（A．I．－DR）、深度學習科研平臺（A．I． Scholar） 等多種人工智能產品，已在上海長征醫(yī)院、武漢華中科技大學附屬同濟醫(yī)院、大連大學附屬中山醫(yī)院等數家醫(yī)院影像科上線試用。

對影像科醫(yī)生，傳統(tǒng)的做法是針對一個病人的300多張影像翻來覆去看最多15分鐘時間，越是早期的癥狀也就越容易被漏掉，在整個影像科中，醫(yī)生們80％的工作是重復繁瑣的，集中在對早期癥狀的篩查中，效果還不好，只有20％的工作是在做有效的病癥確認，人工智能取代的是前面重復繁瑣的工作。

“我們要把醫(yī)生診斷效能前移，但是剩下20％的有效工作我們沒法替代�！标悓捊忉尩�。

對產品，從胸肺細化到發(fā)現大小不同和各種性質的結節(jié)并且量化，難度已經很大。醫(yī)生到底用不用產品，不只取決于量化的精確度數值，醫(yī)生最在乎的是不要漏診的同時假陽性也要低。因此，不論敏感度小于還是大于90％，只要找錯一次，或者操作麻煩，又或者找到一堆假陽性肺結節(jié)，他們都會棄用。

在推想，產品設計必須提高每個緯度的標準，在醫(yī)生使用過程中再去發(fā)現是否有不完善的地方，然后去快速迭代產品，目的是把醫(yī)生從花費大量時間發(fā)現病變的勞動中解放出來，將更多的精力放在疾病的鑒別診斷方面，并與臨床結合提供更多的治療建議。

“產品上線后，醫(yī)生的使用率和評價是我們檢驗工作的唯一標準。”陳寬補充稱。

武漢華中科技大學附屬同濟醫(yī)院放射科主任夏黎明說：“看一張肺部CT，推想科技的CT‘阿爾法狗’只需5秒鐘；對于三毫米以內的小病灶，人肉眼很容易遺漏掉，它卻容易識別，給病人的診斷多加了一道保險�！�

“肺結節(jié)我們還在繼續(xù)完善，疾病總是千變萬化的，在優(yōu)化的同時，我們也在復制體系�！标悓捀嬖V我們，因為經常聽醫(yī)生們“吐槽”閱片時很容易漏掉骨折病人，肺結節(jié)做完之后，推想科技下一個研究場景就是骨折，還有神經、心臟等場景。

這個行業(yè)離大浪淘沙不遠了

2017年5月，全球頂尖人工智能開發(fā)商大會GTC （GPU Technology Conference）在美國圣何塞舉行，陳寬帶著他的產品在會上做了50分鐘的主題演講，《福布斯》在24小時內兩次報道了推想科技，這讓陳寬自己也感到吃驚。

“其實美國一直在討論AI醫(yī)療的場景，他們沒想到中國一個突然冒出來、都沒聽過名字的公司，好像做得還不錯�！标悓捫χ�說道，“中國在AI醫(yī)療領域，是走在世界最領先位置的，很多頂級的資深專家，也都是華人�！�

回到醫(yī)療領域，任何一個掌握話語權的醫(yī)院本身就是一個很強勢的機構，他們需要的是滿足他們需求的特殊團隊，巨頭進入反而束手束腳、施展不開。

留給創(chuàng)業(yè)者的機會有，資本也造好了風口，不少迎著風口做短線推廣的強營銷公司也想掰塊市場蛋糕。對他們來說，把產品賣出去不難，但是產品不容易被持續(xù)使用，最終留下的還是做產品長線的團隊，醫(yī)院喜歡的也是能解決行業(yè)難題的創(chuàng)業(yè)企業(yè)。

“我相信可能在一年左右，會出現一個大浪淘沙的過程，不太靠譜的團隊會慢慢沉靜下來，剩下不管是推想一家，還是有兩三家，這些就是在這個行業(yè)里穩(wěn)扎穩(wěn)打，真的能解決醫(yī)生一些問題的企業(yè)�！�

陳寬覺得現在的AI在醫(yī)療行業(yè)，更多像是一個噱頭，好像是一個值得炫耀的東西，“我想以后大家談到影像科，不會再強調說我有個AI技術，就像有X光就有CT，而不是說我裝了個CT，像個發(fā)明一樣�！�

讓人工智能成為中國的影像科一項主流的技術，輔助醫(yī)生工作，“把品牌逐漸融到影像主流路徑，很多人可以不知道推想，但我們在為醫(yī)院的基礎設施提供大量服務，”這是陳寬希望未來三到五年內發(fā)生的事，也是推想科技的發(fā)展目標。