人工智能医疗影像辅助诊断的最大价值在于强基层，解决基层优秀医生短缺的问题，提升基层诊断精准度和效率，医院落灰的虚无落地。
在AlphaGo在年左右横扫一众围棋高手时，人工智能（AI）瞬间吸引了所有人的目光。而几乎在同一时间，医疗成了人工智能拓展的热门领域，尤其是以机器视觉为基础的AI医疗影像辅助诊断（以下简称AI医影）。过去的两年中，AI医影领域发生的投资事件共41起，累计吸引投资近19亿元，俨然成了风险投资领域的吸金大户。
北京西小口中关村东升科技园，互联网码农聚集地，一众知名互联网公司扎堆于此。年，刚回国创业不久的柴象飞拿到了清华水木易德的天使轮万人民币投资，他的AI医疗影像公司——汇医慧影便因此也落户在了东升科技园，成为国内最早的AI医影创业者，并在之后几年快速成为行内领军企业。
与几家做大的AI医影同行相比，柴象飞没有别的创始人那样的风口来临时迅速跨行切入的精彩故事，更多的是工科男循规蹈矩地做自己熟悉的事，只是恰巧此刻风吹过。而即使没有人工智能这两年刮起的“飓风”，他也还会是在医疗影像领域安静做下去。
枯坐板凳终等到风来年本科毕业的柴象飞决定去欧洲继续深造，自此开始了自己近10年的医学影像海外求学研究生涯。柴象飞先后在比利时鲁汶大学医学影像中心、荷兰阿姆斯特丹大学癌症研究中心攻读硕士和博士学位，后又去了斯坦福大学继续博士后工作的研究。柴象飞经历了本世纪初计算机辅助诊断的刚起步阶段，那时候GE、飞利浦立了很多视觉辅助诊断的项目，但由于计算速度太慢和敏感度偏低的问题，没能达到临床诊断要求，倒是在图像引导手术、放疗中的使用率较高。
汇医慧影创始人CEO柴象飞“之后的影像行业很长一段时间内都处于摸索期，包括当时最热的分子影像经历了10多年的发展，却一直未能达到临床预期。”柴象飞回忆在分子影像破灭的年左右，是整个影像学领域的“至暗时刻”，大家陷入巨大的失落之中，觉得没有新的增长点了。
这一切，直到年之后深度学习和云计算技术的发展，影像学领域才又重新找到了新的增长点。AI医影通过大量的数据样本、集成化计算以及深度网络神经模型去提高图像识别的精准度并实现快速迭代，在时效性和精准度上较原来都有了质的提升，行业热点因此开始向影像的量化和智能化转变。
那时候正在斯坦福大学癌症中心做博士后研究的柴象飞有机会接触深度学习算法与影像学结合最前沿的东西，也看到了比较明确的商业机会——医疗诊断的一些方面工作会被智能化工具辅助或替代。
因为一直做医学影像领域研究，柴象飞也会经常跟他在国内的医生同学、朋友交流，平时聊得最多的话题便是国内病人太多，医生压力大。由于基层的诊治水平落后，导致医院，然僧多粥少，医生每天超负荷工作，却还是很难让患者满意，导致医患关系紧张。中国医疗亟需解决的是如何提高医疗效率和弥补地区差距的问题，而这一点正是柴象飞看到的AI医影的大机会。
分级诊疗带来的大机遇
彼时，想明白AI医影巨大前景的柴象飞尚未想过回国，他觉得在美国、在斯坦福有最好的技术平台，可以更好地将产品研发好，等到产品出来，不管是面对美国还是中国市场都能很好地推进。正在柴象飞准备在美国注册一家公司去做AI医影时，却发现在美国无论是数据获取的难度还是标注数据的成本都极高，未来的市场的空间也远比不上国内，国内巨大的人口基数和稀缺的优秀医生资源是AI影像辅助诊断的最大机会。而就在这个时候，柴象医院影像科的朋友抛来了橄榄枝，为柴象飞提供了最早的实践基础。
斟酌再三，柴象飞决定赌一把，回国创业。年底，回到国内的柴象飞开始了自己的“孤军”创业生涯，没有团队、没有资金，加上当时国内懂AI的人本寥寥，更不用说AI医影了。柴象飞是那个最早吃螃蟹的人，还是早很多的那种，国内AI医影真正开始兴起是在年，、两年是行业发展最热的时候，另外几家做的较大的AI医影同行也多是在这段时间创办的。面对当时完全未知的未来，柴象飞和他的汇医慧影是先驱，却有着更大的可能成为先烈。柴象飞的这把“赌”着实很大。
AI＋医疗影像投资趋势/数据来源：IT桔子“那时候还没有什么团队，基本上就是自己做，还好我本来就是干活的。”柴象飞向“医学界”讲述自己创业最早期的经历，公司最早的软件、系统、医院实施安装、方案书写都是他自己去做，拿到投资前的柴象飞，凡事亲为是最省钱的方式。
之后柴象飞的中学同学郭娜成为公司的第一个合伙人，郭娜长期的营销和toB销售经验正好弥补了柴象飞对国内市场不熟悉的短板。柴象飞又找来了自己在斯坦福的导师，斯坦福大学医学物理系及医学人工智能实验室主任邢磊作为公司首席顾问科学家，在美国进行一些项目的合作，以保证公司的技术一直处于最前沿的水准。
随着近几年，分级诊疗作为国家医改的指引性方针在全国的迅速全面铺开，国家对于强化基层医疗的高度重视，AI医影对于强基层、提高医疗效率和诊断精准度的巨大价值被越来越多人看到，柴象飞的豪赌算是赌对了。
柴象飞曾对国家的分级诊疗政策有过深入的研究，对于国家提出的要解决国内医疗资源紧缺和地域分布严重不均的问题，柴象飞有着自己的理解：
“在优秀医生留在基层和提升基层医生水平，这两个目标短时间内实现困难的情况下，以新技术手段，提升基层医生诊治水平的辅助医学工具是提升基层医疗整体水平和效率的希望，毕竟机器可以规模化生产，不受环境、社会因素影响，长期扎根基层。”从辅助诊断到开放AI科研平台
政策利好下，AI医影的价值也被越来越多的人看到，AI医影行业成为近两年投资最热门的行业之一，尤其是头部公司被顶级投资机构不断加磅。汇医慧影成为其中的佼佼者，几年来共吸引投资数亿元。去年底，汇医慧影获得IntelCapital的战略投资，成为英特尔投资在中国医疗AI领域投资的首个项目。在这之前，英特尔曾与汇医慧影共同开发了AI完整周期的乳房健康管理云端平台，支持乳腺的筛检和诊断。
如今，汇医慧影已建立了10个病种模型，包括5个筛查类场景（辅助筛查）和5个疾病决策场景（辅助诊断）。筛查场景主要针对发病率高和影像诊断使用度高的5类：胸片的筛查、骨折的筛查、肺结节的筛查、肺结核的筛查和乳腺的筛查，能够快速帮助医生提示和找到病灶位置，加速医生的阅片流程。辅助诊断则是在影像识别病灶部位的基础上给出诊断意见，汇医慧影目前已经能做到腹主动脉瘤、胸主动脉夹层这两类血管类疾病和乳腺癌、前列腺癌、肝癌这三类肿瘤的辅助诊断。在筛查精准度方面，目前能达到80%以上（根据病种不一样，精准度在80%～95%）之间，随着病例样本的增多，精准度会进一步提升，以肺结核为例，目前汇医慧影的产品筛查精准度能达到90%左右。
除了辅助筛查和诊断的场景，汇医慧影的另一块工作便是将自己的人工智能医影平台打造成一款数据化产品，将平台的人工智能算医院用于科研工作。国内患者众多，以数据量为驱动的科研较之国外有很大的优势。汇医慧影将人工智能平台的生产力提供给医生，让医生进行各细分疾病领域的探索，对于一些优秀的科研工作之后还可以合作开发向产品化转化，形成一个孵化生态。科研平台到目前为止已经为国内医院，提供了超过个课题的科研支持，并在与医院（医院）等有了初步的产品化合作，将优秀科研成果转化成新的AI产品，新的AI医院使用，进行产品的不断迭代更新，从而不断的丰富辅助筛查和辅助诊断的病种类目，为医生和患者更好地服务。
如何落地到实处柴象飞对汇医慧影产品的定位是覆盖两端，医院，另一端是县级以下基层医疗机构。医院以AI医影科研为主，发挥医院的丰富的病例资源和诊断优势，不断提升AI医影产品的诊断精准度和病种覆盖度；医院，则是以辅助诊断为主，提升基层的诊断精准度。医院对AI产品性能的训练提升，归根到底也是为了让产品能在基层更好地运用。
“越是基层越是需要，强基层是我们产品最大的价值。”柴象飞谈到他对AI医影产品的看法，服务基层是他做这件事的初衷也是目标，而目前看来很多AI医影产品却跑偏了。
过去两年，在资本热捧下，很多AI医影厂商争相往医院免费送设备，甚至掏钱也要上。医院的影像科俨然成了AI医影设备大展台，多家厂商的设备“排排站”，至于实际使用率，没人去关心。这显然违背了AI医影强基层的初衷，大量设备空置在医院落灰，医院却没有。如此“躺尸”在医院的AI医影设备，除了博投资人一笑外还有何用？
“没有商业化的东西如何做好服务，没有好的服务，又如何能有好的口碑，如此下去是做不好事情的。”柴象飞谈到医疗设备是需要长久运维和品质保证作为基础的，靠烧钱赠送的短期行为对医疗质量是无法保证的，“没有合同的约束，设备的后续运维服务跟进自然无从谈起，最后的结果就是反而把自己的口碑砸坏了。”
对于AI医影产品，柴象飞始终坚持服务基层、提升基层的初心，而不是要那些虚假的繁华。
如何将产品更好地落到基层实处，真正帮助到基层医生提高诊断效率和精准度，帮助患者更早更精准地判断病情、及时治疗，是整个行业需要思考的。这需要卫生主管部门、医院管理者、企业及各类社会组织的共同推动，更好地将先进科技落地到基层医疗，为基层群众带来更好地健康服务，让强基层落到实处。
本文首发：医学界智库
本文作者：蔡鎏
责任编辑：孙雪娇
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