對於醫生們更期待的“前AI”，聯影智能想要這樣做

圖片來源@視覺中國

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一年前，聯影獲得33.33億元A輪融資，投後估值333.33億，創下醫療器械設備行業單筆私募融資記錄，彼時，聯影被業內稱為是對抗GPS（鈦媒體注：G指GE、P指飛利浦、S指西門子）的國產黑馬。

在A輪融資一個月後，2017年12月，聯影又注資3億人民幣成立人工智能子公司——

對於醫生們更期待的“前AI”，聯影是如何靠“數據+場景”布局的？

，在近半年的採訪中，鈦媒體觀察到，不論是醫療器械廠商，還是醫療人工智能公司，都會提及聯影模式。

“聯影不僅僅只是一家做醫療器械的公司。”9月26日，在動脈網舉辦的醫療人工智能峰會上，聯影智能聯席CEO沈定剛告訴鈦媒體，除了提供全線的影像診斷、放療產品與醫療資訊化、智能化解決方案（聯影智慧醫療雲），聯影還在人工智能、第三方精準醫學診斷中心以及醫療機器人、可穿戴設備、3D列印等領域布局。

作為醫療人工智能領域國際學術權威學者、IEEE Fellow等機構會士，沈定剛研究了近20年醫學影像AI，他認為聯影智能的核心優勢是數據+落地場景。

截止目前，聯影已經將56款產品推向市場，進駐到全國2600多家醫院，其中包括300多家三甲醫院，總裝機達4700多台/套。在沈定剛的設想中，通過這些醫學影像設備、聯影智慧醫療影像雲和影像中心，聯影智能可以獲得海量數據用以“餵養”人工智能算法；當算法訓練完成後，這些設備、智慧醫療雲、影像中心又會成為其落地場景和投放管道。

沈定剛曾坦言，“我相信如此適合醫療AI發展的戰略布局，在全國甚至全世界的企業中都是不多見的。”

鈦媒體在《醫療影像 AI 告別野蠻期：巨頭做平台，創企走細分，抱團探尋商業化》一文中提到過，目前醫療AI的參與者分為三類：醫療器械廠商、互聯網巨頭、醫療AI創業者。但作為醫療影像產業上遊，醫療器械廠商與其他玩家相比具有天然的管道優勢。

兩個月前，在天津一場放射學論壇上，北京友誼醫院副院長王振常告訴鈦媒體，現在的醫療AI和臨床流程不契合，應該叫後AI，是指已經檢查後的AI，如果在檢查過程中就有AI，或者在閱讀影像時能自動分析，那AI的價值會更大。“我們也在拿疾病來進行探討，希望AI醫學影像能整合到器械裡。”

沈定剛有著同樣的看法：“醫療AI要做得好，得從源頭開始做。將AI融入到設備中，在最開始實現醫學數據的智能化采集和處理，從源頭上控制影像的品質、精準度。同時，成像、檢測、診斷、治療、預後每個環節都大有文章可做。只有這樣才可以做追根溯源的、全棧全譜的AI。 ”

比如現在很多公司做AI肺結節篩查，沈定剛覺得這是非常小的部分，除此之外AI還可以做隨訪，治療的過程中可以用人工智能來做預後和預測。“從後端做，沒有一個落腳點，如果新的掃描序列改變，掃描出來的影像也不一樣。”

不同參與者雖然對於“整合”這一點達成了共識，但到底誰能夠作為整合方？各方卻呈現出了不同的觀點。

騰訊互聯網+醫療業務負責人常佳曾在今年五月份時告訴鈦媒體，器械廠商的好處是數據獲得有優勢，但劣勢在於太局限了，“很多醫院的科室設備不會純粹隻用一家。”

推想科技創始人陳寬向鈦媒體透露，“醫院同時有不同的大型設備在使用，我們不是說整合一家大設備，而是每一家設備的影像都能快速分析並輔助醫生，我理解這是更好地跟設備整合的過程。”

但聯影將人工智能單獨獨立出來成立了子公司。沈定剛告訴鈦媒體，這樣做的考慮在於，如果在母公司裡面做，醫療AI還只是為影像設備服務，“聯影智能不光要為影像賦能，更要為醫生賦能，並幫助醫院優化資源配置。”

今年四月份，聯影智能推出了uAI開放人工智能平台，基本架構包括自主研發的C++深度學習部署引擎、C++醫學影像處理庫等平台組件，在平台組件的基礎上研發出影像分割、目標檢測、影像分類、影像標準、影像映射等通用模塊。

如果從業務布局的角度來看，聯影智能是從水準層、垂直層兩個層面展開：水準層指通用核心算法，可以實現跨模態、跨器官、跨疾病，沈定剛把這種通用算法比喻成樂高玩具裡的小模塊，“雖然看上去不一定有臨床意義，卻是搭建各種應用的基本模塊。”而垂直層則是把這些“樂高小模塊”組裝成真正能被醫生所接受的應用。

基於這個理念，聯影智能迄今已經推出了15款智能診斷應用。此外，聯影還將AI嵌入設備，推出了3款智能化設備。比如以往CT檢查時放射科醫生需要經過體位選擇、完成患者擺位、確定掃描範圍等多個步驟，而智能化設備通過“刷臉”，就可以自動根據掃描協定精準檢查到要掃描的部位。

關於“模塊化”的重要性，聯影智能聯席CEO周翔也曾在採訪中提到，必須要模塊化，必須要在構架上設計得比較合理，才能更快速高效地進行AI創新。周翔坦言，“現在大家都是在做產品，產品是個重要經驗，一年中我們當然會問做了多少個AI產品。但是一年之後，我們會問一個新的問題，一個季度或者一個月能出多少個AI產品？”（本文首發鈦媒體，採訪、撰文／付夢雯）

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