深睿医疗CEO 乔昕

作者：耿言之

今年4月初，深睿医疗宣布完成B轮1.5亿元融资，由君联资本领投，联想之星跟投，A轮及A+轮投资方——丹华资本、昆仲资本、道彤投资、同渡资本、弘道资本继续跟投。截至目前，成立仅一年的深睿医疗三轮融资累积金额达到3亿元人民币。作为同类公司中的后起之秀，深睿医疗在“医疗+AI”这一热门新兴领域崭露头角。

国内医疗AI首选医学影像领域切入，近两年涌现出一批主攻医疗+AI的创业公司，深睿医疗是其中之一。“将AI运用到医疗中的场景最为复杂，本身人体构造、疾病种类也够复杂，可预见的是，医疗+AI会随着技术的发展逐步成熟。”深睿医疗CEO乔昕接受「科创者说」独家专访时说，“其次，AI也会带来新问题，重要的是如何解决、评估、预防，把对疾病的诊断工作往前提，符合医学早诊断、早治疗的科学观。”

医疗+AI发展两大步：

助医生抽身繁琐、AI辅助医生

人们对医生工作的繁忙程度并不陌生，尤其是一线城市三甲医院，看病排长队、去几个科室东跑西颠是常见状况。医生忙、挂号难，瞧病不易的问题也导致了不少医患纠纷。就连曾担任上海第一妇婴医院院长、现为春田医管创始人段涛也曾发“自白书”自曝“被病人家属骂过、打过，当过很多次被告”，对作为临床一线医生的苦衷与忙碌程度深有感触。段涛坚定不移认为AI未来会“消灭”很多医生。【详情请参见 医学界“段王爷”段涛：未来很多医生会被“消灭”，不管你愿不愿意】

乔昕接受「科创者说」采访时表示，医院有些工作“机器来做更好”，随着人工智能的发展，“不光医生，所有工作岗位都会被重新排序”。他认为，医疗+AI的发展将分为两个阶段：第一阶段，AI可以重现医生的部分工作，让医生从重复性、复杂性的工作中解脱；第二阶段，未来出现人们更为乐见的“AI辅助医生”，可对医生进行指导。AI辅助医生的经验、知识积累会超越人类。

目前来看，已有的AI系统、产品都比较初级，对可发挥的效用，业界也存在争议。譬如与段涛对AI的高度认可截然不同，有些医生反而认为AI帮倒忙。

此前上海中医药大学附属曙光医院一位医生公开表示，医疗+AI“被过分夸大”，他以肺结节筛查软件为例提出不同看法：1、肺结节筛查软件早已有之，AI技术的引入并未带来实质性的提升；2、AI最小可以识别2mm的结节，人类医生最小只能识别5mm的结节，虽然看起来AI更强，但2mm结节和5mm结节的预后一模一样，临床价值并不高；3、不解决假阴性问题，AI就无法帮助医生提高效率，因为医生还是要二次确认。

对上述医生的看法，乔昕认为，AI可发现更小结节其实是有价值的，其价值在于“能及时对结节进行观察、随访”，“等有一天结节发展到无法控制、恶化，就来不及了”。乔昕对「科创者说」强调，AI出现后要推动临床技术的提升，人们不能停留在原有看法。AI可更早发现疾病，比人类更稳定、更敏感，这一点已在很多领域被证实。原来的技术无法发现更小结节，而AI不仅能发现，还可以预知这些小结节将来发展的趋势、恶变程度、良性还是恶性。

乔昕认为，AI的学习犹如人们上学读书，是循序渐进的过程。他强调，AI目前不能完全摆脱人类，今后很长一段时间，深睿医疗都会非常重视与一线医生一起研究产品，产品的设计理念、方案，背后都有医生的参与。目前，大概有50多家医院正在与深睿医疗一起做针对性研发。

AI对医生的辅助作用还体现在，可排除人为因素造成的失误。是人就难免出错，尽管机器也并非百分百，但精准度比人要更具优势。“这是个福音，人太复杂，谁都不能确保万无一失，但‘AI辅助医生’倒真可能成为全科专家。”乔昕说。

与此同时，从宏观角度看医疗体系的发展，乔昕认为：“医学是很重视实践的科学，非常依赖practice（练习）和 experience（经验）”，并非单靠某个软件就能解决所有问题。医疗属民生体系，许多流行病需要专门监控机构去分析原因，找到更好的临床方法。”

利用AI深入医疗领域“没那么多容错机会”

据动脉网vcbeat消息显示，国外130多家医疗+AI公司中，20多家做医学影像，大概分两类：综合影像AI公司、专病影像AI公司。Arterys、ZebraMedical、Lunit、Enlitic等属综合影像AI公司，这些公司将AI技术同时运用到多个疾病领域，像X线、CT、MRI等，疾病种类涉及肺、肝、骨、乳腺、心血管等。专病影像AI公司有HeartFlow、IDx、MedyMatch、Viz等，其中HeartFlow成立时间最长，2007年成立后，主要制造心血管血液动力仿真辅助诊断软件，通过CT扫描采集的三维主动脉和心脏模型计算出血流储备分数（FFR），属冠心病医学诊断技术上的突破，并在2014年获FDA批准，近两年HeartFlow运用AI深度学习技术，能让医生作出更精准、迅速的诊断。

国内做医疗+AI的创业公司大概比国外像美国、以色列起步晚2—5年，但国内推进医疗+AI在数据、政策、市场、前景方面并不比国外弱。以深睿医疗为例，在医疗+AI领域部署很全面，公司计划5年内打造AI+医疗闭环生态圈，包括全科问诊、早查、精准诊断、病历数据挖掘、术后评估、术中导航，覆盖分诊、检查、诊断、治疗、复诊整个医疗流程。

促进医疗+AI发展的关键要素还是人本身。乔昕说：“需要有更多了解AI人工智能技术，具备医疗行业知识，并热爱该行业的复合型人才加入。现阶段我们讨论的是将现有技术AI化，从而优化工作流程，但实际上AI能做的事情远不止这些。诊疗还需要医生和医生之间、医生和患者之间互动，这才是人工智能面临的一个艰巨挑战。毕竟在情感层面、与人的交互上，并不是人工智能的优势。所以医疗+AI前景很光明，挑战也很大。”

选择医疗这一领域，决定了必须更为慎重对待。乔昕对「科创者说」强调：“这是人命关天的事情，不允许像做其他领域有很多容错机会，医疗是非常严肃的行业。”这也是为什么公司没有起名叫“深睿科技”，而命名为“深睿医疗”的原因。

目前，深睿医疗亦与北美同行展开互动，对针对肿瘤方面除影像学以外的先进技术进行交流，推进行业发展。乔昕强调，实践可以对产品进行打磨，会快速推进落地场景的实践，并会专门成再立一家公司，针对人工智能在服务领域的应用和落地场景去做深度实践。

临床需求驱动数据 数据驱动技术革新

深睿医疗成立仅一年，早在2015年初，由百度创始人“七剑客”之一雷鸣带领八名博士进行智能医疗影像探索。后于2016年9月结识历任西门子（中国）医疗CT事业部总经理、大中华区副总裁、医疗服务领域总裁，拥有深厚医疗知识背景及市场营销经验的乔昕。2016年12月，结识曾在百度、高德任职，精通大数据、机器学习，在互联网产品研发运营管理方面有丰富经验的李一鸣，由他来担任公司CTO。乔昕表示，三人不同的资源优势形成强势互补，尤其是雷鸣对行业的理解与执着，坚定了自己的决心。自此，深睿医疗开始迎接新挑战。

目前，深睿医疗已组建100多人的团队，科研人才主要来自于北大中科院博士、硕士，工程团队由来自BAT等一线互联网公司研发人员组成，团队成员曾在ICCV、AAAI、CVPR等顶级会议发表过多篇文章。公司销售副总裁Sally.Yang（美籍）为原Terrecon中国区总经理，市场副总裁李朝阳为原西门子市场总监，临床科研总监信颖医学博士为原西门子医疗资深临床专家，医疗团队成员中拥有医学影像硕士博士学位，拥有多年医学影像诊断经验。

团队优势对创业公司的重要性不言而喻，“投资人觉得我们不像初创公司，我们团队成员由具备深厚从业经验，管理过大型团队的职业经理人组成。而且开始没走任何弯路，成立公司之初与目前想做的事仍然一致。”对于为什么能获得投资人认可，乔昕解释道。同时，他认为医疗+AI之所以能燃动行业，主要得益于天时、地利、人和，人工智能是与工业革命、信息化革命相提并论的新革命，将对整个经济环境、人们的生活起到大变化。

乔昕认为，当经验和实践发挥出优势，将会倒逼技术革新，这是医学与其他行业不同之处。每有一起流行病爆发，都是一种需求指令，必须要解决这个问题，技术要服从这个指令。“这就是为什么说我们是一家临床驱动型公司，临床驱动数据，数据驱动技术，技术再去驱动科学进步。”

「科创者说」对话深睿医疗CEO乔昕

以下为部分采访实录：

「科创者说」：深睿医疗生产的Dr.WISE比原先医院设备有哪些优势？

乔昕：能大幅缩短检查、出报告的时间，能代替日常重复性工作，大幅度提高效率，并最大限度减少人为因素，尤其是在医疗这种由人高度控制的行业，人为因素不可避免。“机器医生”的上岗，要在流程制度上（与医生）形成相互监管的机制。医生仍要保持重要角色，对最终结果，和“机器医生”一起承担诊断责任。在很长时间内，医生应该扮演这样的角色。

「科创者说」：“机器医生”会超越医生吗？

乔昕：“机器医生”可以超过普通医生，但医院还是有很多高年资医生，很有经验的专家，机器想达到他们的水平，还是有差距的。

「科创者说」：AI新医疗技术的收费情况怎样？

乔昕：技术最终要普惠于人民，应该有个合理价格。如果公司开发成本不能满足成本控制，国家大的医改目标仍有控费在里面，国家也不希望像美国在保健投入失去控制一样，最后国家赤字靠这些来弥补，所以我们要在合理的经济承受范围内来推广我们的产品。产品定价将是患者完全可承受的。

「科创者说」：怎样看待目前同样很火的临床基因检测？

乔昕：我们高度重视基因检测，也在做类似工作，但我们现在还没将其作为商业性产品去推广，希望基因技术和诊断技术相结合，提供早期诊断。基因技术的作用在某些疾病上已被证实，也处在高速发展、不断完善的阶段。

基因检测成本非常昂贵，这些年通过不断努力，成本已经快速降低，但仍未达到普及状态。一项技术要普及，技术首先要成熟，另外，价格要惠民。我们要有这个使命，完善技术，让技术更加便宜、惠民。

「科创者说」：国内医疗数据基础工作较薄弱，对发展人工智能有怎样影响？

乔昕：医疗+AI一开始应该是临床需求带动数据，没有临床需求，数据没有针对性。那么，没有针对解决这个问题的数据，也就没有针对这个问题解决的技术去和数据相结合来解决问题。国内信息化不完善，AI兴起后，不是说以原来信息化程度就可以解决标注问题，而是那个问题仍然存在，新问题又来了。目前，数据需要规模化以及非常有针对性，数据一定要深度挖掘，找到解决问题的有价值的数据。医疗大数据思维和其他大数据思维不同，我们现在面临最复杂（的状况），大家目前对大数据的理解还不足以解决问题。

「科创者说」：数据由谁来收集搭建？

乔昕：需要医院信息化从业者、职能部门解决，但数据的挖掘、分析仍需非常专业的公司和医生紧密结合。现在处于数据挖掘阶段，国外同行也遇到类似问题畏难而退。技术、数据不断在发展，需要重新标注、整理，数据实际上是有生命的，不断evolution（进化）的过程，挺有挑战。刚开始进行数据收集，不会考虑那么全面。数据从收集到分析，远比我们想象的复杂。

本文系「科创者说」原创内容