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| 本文作者： 劉偉 | 2018-01-05 17:25 |
天時，地利，人和。
從三甲醫院到500強跨國公司，再到醫療AI創業公司CEO，喬昕用這六個字概括了自己職業生涯的兩次重大轉折。
2017年初，深睿博聯科技有限責任公司（以下簡稱“深睿醫療”）成立，喬昕出任CEO。作為醫療AI賽道上的競爭者之一，深睿醫療頗有些姍姍來遲的意味，友商們大都于2015和2016年先后成立。到深睿醫療入局時，市場上的競爭者已經多達數十家。
但和友商們摸爬滾打、一路坎坷的成長路徑不同，深睿醫療發展至今，可謂是順風順水：2017年3月，深睿醫療完成3500萬元首輪融資；8個月后又對外宣布完成A+輪融資，將整個A輪融資的規模擴大到了1.5億元人民幣；同時，其產品也得多許多專家和同行的認可，殊榮加身。
一馬平川背后少不了前人的經驗和教訓做鋪墊，同時也與喬昕的前兩段職業經歷有著莫大的關聯。
喬昕畢業于浙江大學生物醫學工程專業，曾就職于北京大學臨床第三附屬醫院。上個世紀九十年代末，外資醫療企業大舉進入中國，帶來了很多先進的技術和管理方式，讓喬昕感覺到“耳目一新”。
深受震撼的他決定脫離舒適區，到新的環境中學習更多的知識。于是，他在1995年毅然決然地“砸破鐵飯碗”，離開了醫院。此后，喬昕歷任西門子醫療東北亞CT事業部總經理、西門子（中國）醫療事業部大中華區副總裁、醫療服務業務領域總裁。
在西門子任職的十幾年里，喬昕的工作始終和醫學影像緊密相關，他一路見證了醫學影像軟、硬件技術的演進。所以，當2014年人工智能再度潮起時，他敏銳地察覺到這將是一次重要的科技革命，其影響之深遠甚至將超越互聯網革命。
當時國家正大力提倡創新創業，為創業者提供了優良的環境，吸引了大量優秀海外人才回流，可謂是一次千載難逢的機遇。
十幾年前那種耳目一新、深受震撼的感覺又一次占據了喬昕的大腦，但激動之余他也保持著理智和審慎。“當時有很多團隊邀請我加盟，但是后來我還是選擇了自己來做”，喬昕對雷鋒網說道。
2016年9月，喬昕結識了深睿醫療現在的董事長，百度聯合創始人之一、“酷我音樂”創始人雷鳴。早在2015年初，雷鳴就開始帶領8名博士進行智能醫療影像領域的探索。二人一見如故，雷鳴給喬昕講了很多醫療AI領域的技術發展，并介紹了他們團隊的科研成果，讓喬昕看到了這個初始團隊強大的科研能力，這直接促使他做出了加盟的決定。
后來，二人又結識了深睿醫療現在的CTO李一鳴。李一鳴曾先后就職于百度和高德信息技術有限公司，在大數據和機器學習方面有著深厚的造詣。至此，深睿醫療的核心管理團隊基本成型。
“做醫療行業需要強大的背景和資源，但歸根結底要強大的科研能力作為依托。深睿醫療的初始團隊和我過去的職業經歷形成了優勢互補，我認為這非常重要。我們三個人各自的優勢都非常明顯，如果大家的背景和經歷都相似，倒不一定能合作成功。”在喬昕看來，優良的團隊基因是深睿醫療能夠在短短九個月內躋身行業前列的關鍵因素。這種基因賦予了深睿醫療全方位的能力。
首先是硬實力。人工智能需要經驗豐富的醫生不斷提供病例和標注好的數據供它學習才能進步，喬昕將其比喻成一個三歲的孩子，未來這個孩子能否長成巨人，取決于團隊的科研能力和醫療資源。這些深睿醫療顯然都具備。
更為難能可貴的是軟實力，主要包含兩個方面：一、對人工智能技術的發展是否有足夠清晰的認識，知道它現在所處的位置，能做什么以及不能做什么；二、對臨床需求是否有充分的了解。前幾年互聯網+概念大行其道，許多互聯網公司宣稱要顛覆醫療行業，但最終都草草收場，這充分說明了醫療行業的復雜性。未來人工智能技術是否能給醫療行業帶來顛覆性的變革呢？這取決于企業是否以臨床需求來推動產品研發。
用喬昕的話來說，深睿醫療成立伊始，他們便非常清楚自己的目標。“今年三月份公司成立時，我們制定的業務方案到現在為止都沒變過，這充分體現了我們對于行業的理解”。
深睿醫療現階段的主打產品為Dr.WISE CAD醫療影像診斷系統，主要應用于肺癌的檢查，分析，隨訪及輔助決策。目前，該款產品已經在北京協和醫學院、北大醫院等數十家三甲醫院及機構進行臨床試用。
但在喬昕看來，肺結節檢測這件事，“目前行業內做的還遠遠不夠，深睿醫療走得更遠一些，但也只做了二分之一。”
他對雷鋒網說道：“從技術上講肺結節檢測可以分為檢出、分割、分類等多個環節，目前大部分廠商還停留在檢出階段。但檢出只是發現和提出問題，只有按照臨床路徑，一步步給出解決方案，才能真正滿足醫生的需求，醫生才會愿意使用。”
當然，我們不能否定檢出的價值，它仍然可以在很大程度上幫助醫生提升效率，前提是它的準確率足夠高。
在現有技術水平下，醫生仍然需要扮演十分重要的角色，種種AI輔助診斷系統給出的結果都需要經過醫生二次確認，這是不爭的事實。“現在醫生不但要給病人看病，還要幫人工智能系統糾錯，批改作業，實際上工作量還增加了”，喬昕略帶調侃地說道。這顯然不是他理想中的醫療AI的樣子。
人工智能的另一個問題在于，它是一個“黑箱”。醫療AI的運行機制并不遵循循證醫學的原理，它可以告訴醫生結果和答案，卻并不告訴醫生該如何思考。深睿醫療希望未來能夠改變這一現狀，讓醫生不僅知其然還知其所以然。
2017年12月初，在南京舉辦的一場醫療AI論壇的演講中，喬昕提到了醫療影像大數據和醫療影像質量對醫學影像AI的影響。
他以肺結節為例，當算法的準確度提升到95%之后，再往上提升便需要大量的高質量的數據。而且數據必須是多樣化的，比如設備參數不同，廠家算法不同，人群分布不同等。
然而醫療數據天然比較稀缺，加上國內醫療機構信息化基礎薄弱，不同機構的數據彼此割裂，形成數據孤島。同時醫療數據的標注費時費力，而且質量難以把控，種種原因導致醫療AI陷入了一個“死循環”。
在此背景下，不少專家提出了“以小樣本數據集訓練模型”的思路。比如柏視醫療的陸遙就指出，醫學影像本質上是中小量級的樣本級，因此醫學影像不能稱為大數據。影像分析針對的是單病種，但即便全國領先的大型三甲醫院，一年乳腺癌的門診量也不過2000例左右，手術量更是只有幾百例，數據量要達到百萬級別其難度可想而知。
路遙博士稱，柏視醫療的訓練集并不需要特別大的數據量，絕大多數病種的數據量在1000-2000例之間就可以保證訓練模型的穩定性。
深睿醫療也在積極嘗試各種先進技術，試圖解決這一問題。喬昕認為，醫學影像有其自身的特點，但它用到的技術和針對大自然的計算機視覺技術本質是相通的，因此可以將后者做一些遷移，運用到醫療領域，解決數據量不足的問題。另外，企業也可以逐步開始嘗試半監督學習或弱監督學習的方法，減少數據標注的工作量。
作為商業化的產品，任何醫療AI軟件最終都要說服用戶——醫生來為之買單，但這并非一件容易的事情。盡管很多醫療AI軟件都在特定數據集的測試中取得了非常優異的成績，但這并不足以打消醫生的顧慮。因為他們在漫長的專業訓練中形成了十分嚴謹的思維，而且醫療是“人命關天”的事情，容不得半點疏忽。
上海中醫藥大學附屬曙光醫院放射科主任詹松華教授就曾在多個場合公開表示，醫療AI被過分夸大了。他以肺結節篩查軟件為例拋出了三點論據：
1.肺結節篩查軟件早已有之，AI技術的引入并未帶來實質性的提升；
2.AI最小可以識別2mm的結節，人類醫生最小只能識別5mm的結節，雖然看起來AI更強，但2mm結節和5mm結節的預后一模一樣，臨床價值并不高。
3.不解決假陰性問題，AI就無法幫助醫生提高效率，因為醫生還是要二次確認。
其實，早在2001年喬昕還在西門子任職時，一些公司就曾推出過自動肺結節檢出產品，當時采用的主要還是閾值、邊緣分割等傳統技術。而今天的肺結節AI檢測產品，其底層技術架構已經全然不同往日，檢出效果也有了質的飛躍。
“我們的產品和市面上所有采用傳統方法的商用軟件都做過專業對比，結果顯示，新技術相比傳統手段在檢出準確率上有了質的提升，尤其是針對特殊病灶——比如磨玻璃結節這種邊緣很淡的病灶時。”
而對于小結節識別的臨床價值，喬昕認為，醫學技術的發展是循序漸進的，有些技術在今天看來或許價值不大，但隨著時間推移，其價值將慢慢凸顯。況且醫學指南指出，2mm的結節需要定期做隨訪，對于肺癌的早期發現具有非常重要的價值。
不過他也坦言，醫療AI的發展還處于非常早期的階段，假如將它比喻成一場馬拉松比賽，我們才不過剛剛在起跑線上邁出了半步，還有很長的路要走。但他相信，未來隨著技術發展和醫工交流加深，醫療AI將贏得越來越多醫生的認可。
現階段，大多數AI輔助診斷產品都只能夠對單病種進行分析和判斷。然而我們都知道，人體器官和組織對應的疾病非常復雜，比如肺部就對應著肺炎、肺結核、肺結節等多種疾病。單純的肺結節檢出產品能給醫生帶來的幫助有限。
另外，從市場推廣的角度來說，單一科室的主任無法最終決定價值高達百萬的疾病篩查系統的采購計劃，而院長又不愿意為了一款簡單的住院醫篩查產品浪費時間去談判。因此，打造一款能夠給某個科室甚至整個醫院帶來本質提升的全流程多病種診斷產品，對打開市場至關重要。
只不過凡事需有個過程，不能一蹴而就。喬昕將深睿醫療的發展路徑按四象限法則分成了四個階段：
先解決緊急又重要的事，計劃重要但不緊急的事，最后再處理緊急但不重要和既不重要也不緊急的事。
喬昕指出，創業公司的資源有限，不可能覆蓋到方方面面。因此深睿醫療選擇從需求比較大，同時又比較重要的肺結節檢測入手。但這并不意味著深睿醫療將局限于此。
據雷鋒網了解，深睿醫療在神經系統、乳腺腫瘤、胸部疾病等細分領域的產品研發工作也已經展開，每條產品線的研發成本大約在500萬到1000萬之間。
去年11月份的億元A+輪融資對深睿醫療來說非常及時。因為AI+醫療影像這件事要做到產品化的程度，需要投入的人力和市場成本都非常大；多條產品線齊頭并進更是需要資金支持；此外CFDA認證的周期相當漫長，在產品正式推向市場前，企業必須先解決生存問題。
相信在資本的助力下，加上強大的科研和產品開發能力， 未來深睿醫療能夠走得更加從容，逐步收集產品拼圖，構建起喬昕心目中完美的醫療AI。
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