對於醫生們更期待的“前AI”，聯影智慧想要這樣做
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，創下醫療器械裝置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慧子公司——
對於醫生們更期待的“前AI”，聯影是如何靠“資料+場景”佈局的？
，在近半年的採訪中，鈦媒體觀察到，不論是醫療器械廠商，還是醫療人工智慧公司，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慧峰會上，聯影智慧聯席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、智慧化解決方案（聯影智慧醫療雲），聯影還在人工智慧、第三方精準醫學診斷中心以及醫療機器人、可穿戴裝置、3D列印等領域佈局。
作為醫療人工智慧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，他認為聯影智慧的核心優勢是資料+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多臺/套。在沈定剛的設想中，通過這些醫學影像裝置、聯影智慧醫療影像雲和影像中心，聯影智慧可以獲得海量資料用以“餵養”人工智慧演算法；當演算法訓練完成後，這些裝置、智慧醫療雲、影像中心又會成為其落地場景和投放渠道。
沈定剛曾坦言，“我相信如此適合醫療AI發展的戰略佈局，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：巨頭做平臺，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、網際網路巨頭、醫療AI創業者。 但作為醫療影像產業上游，醫療器械廠商與其他玩家相比具有天然的渠道優勢。
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，或者在閱讀影象時能自動分析，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融入到裝置中，在最開始實現醫學資料的智慧化採集和處理，從源頭上控制影像的質量、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慧來做預後和預測。“從後端做，沒有一個落腳點，如果新的掃描序列改變，掃描出來的影象也不一樣。”
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。
騰訊網際網路+醫療業務負責人常佳曾在今年五月份時告訴鈦媒體，器械廠商的好處是資料獲得有優勢，但劣勢在於太侷限了，“很多醫院的科室裝置不會純粹只用一家。”
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裝置在使用，我們不是說整合一家大裝置，而是每一家裝置的影像都能快速分析並輔助醫生，我理解這是更好地跟裝置整合的過程。”
但聯影將人工智慧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還只是為影像裝置服務，“聯影智慧不光要為影像賦能，更要為醫生賦能，並幫助醫院優化資源配置。”
今年四月份，聯影智慧推出了uAI開放人工智慧平臺，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臺元件，在平臺元件的基礎上研發出影象分割、目標檢測、影象分類、影象標準、影象對映等通用模組。
如果從業務佈局的角度來看，聯影智慧是從水平層、垂直層兩個層面展開：水平層指通用核心演算法，可以實現跨模態、跨器官、跨疾病，沈定剛把這種通用演算法比喻成樂高玩具裡的小模組，“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組。”而垂直層則是把這些“樂高小模組”組裝成真正能被醫生所接受的應用。
基於這個理念，聯影智慧迄今已經推出了15款智慧診斷應用。此外，聯影還將AI嵌入裝置，推出了3款智慧化裝置。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，而智慧化裝置通過“刷臉”，就可以自動根據掃描協議精準檢查到要掃描的部位。
關於“模組化”的重要性，聯影智慧聯席CEO周翔也曾在採訪中提到，必須要模組化，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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