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| 本文作者： 李雨晨 | 2017-12-15 14:12 |
“AI+醫(yī)療這個行業(yè)不像兩方對壘，誰先搶占高地就有優(yōu)勢，而是類似于高手比武，到最后比拼的是內(nèi)力修為，誰說不能后發(fā)制人呢？”
柏視醫(yī)療的創(chuàng)始人陸遙如此說道。
陸遙，2013年中組部第九批“”青年項目入選者，在美國醫(yī)學院做了多年的研究員，回國后在中山大學工作，任中山大學數(shù)據(jù)科學與計算機學院教授兼計算醫(yī)學成像實驗室主任，同時也是國家腫瘤醫(yī)學協(xié)同創(chuàng)新中心科研骨干，有著十五年的醫(yī)學圖像后處理、醫(yī)學影像分析及人工智能研究經(jīng)驗和產(chǎn)品積累。
近日，雷鋒網(wǎng)和陸遙進行了一次深入的交談。
和寫出《平凡的世界》的路遙名字相差一字，但是兩者有著類似的人生軌跡，那就是路遙寫出人生代表作《平凡的世界》時是42歲，而陸遙創(chuàng)立柏視醫(yī)療時是38歲，都是四十不惑的年紀了?！叭绻凑照５娜松壽E走下去，我應(yīng)該還在美國做研究。這個年紀再創(chuàng)業(yè)，算得上是一個老兵了?！标戇b笑道。
陸遙是一個“雜家”，他曾就讀于中國科學技術(shù)大學數(shù)學系，是中國科學院數(shù)學與系統(tǒng)科學研究院與美國雪城大學雙博士。但是博士期間，又被自己的導師送到了美國紐約州立大學上州醫(yī)學院學習醫(yī)學影像；博士畢業(yè)后，跟隨計算機輔助診斷領(lǐng)域國際權(quán)威Heang-ping Chan教授在美國密西根大學醫(yī)學院從事乳腺癌醫(yī)學影像的研究?！皵?shù)學、計算機、醫(yī)學，能學的東西我都學了一遍?！币舱沁@樣一段特殊的學術(shù)經(jīng)歷以及與GE全球研發(fā)中心的合作，讓陸遙在選擇創(chuàng)業(yè)的時候能夠兼顧到產(chǎn)品的設(shè)計研發(fā)。
而其余的幾位合伙人，也都是在工業(yè)界摸爬滾打了十幾年的老兵。
CEO沈爍曾經(jīng)是BIMT（醫(yī)學大數(shù)據(jù)）公司副總裁、CTO，曾擔任中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心實驗室主任、廣州中科院網(wǎng)絡(luò)中心副主任和總工，美國普渡大學數(shù)學博士和電子與計算機工程碩士，中歐國際商學院EMBA。
上個月，IEEE Fellow、前西門子硅谷創(chuàng)新中心總經(jīng)理徐晨陽加盟柏視醫(yī)療，出任首席科技顧問，負責頂層戰(zhàn)略規(guī)劃及核心優(yōu)勢產(chǎn)品研發(fā)、人才團隊建設(shè)、資源整合和國際化等層面的工作。
可以說，創(chuàng)始團隊的學界和工業(yè)界背景是陸遙在此時入局“AI+醫(yī)療”領(lǐng)域的最大底氣。
“醫(yī)療人工智能是一個交叉領(lǐng)域，需要有坐冷板凳的毅力，這個行業(yè)現(xiàn)在很火，顯得有些浮躁，很多產(chǎn)品就像空中樓閣，創(chuàng)業(yè)者也缺乏和醫(yī)生共通的話語體系，我是想把自己在計算機和醫(yī)學知識十多年的積累落實到患者身上，實實在在地做些事情?！?/p>
因此，和眾多此領(lǐng)域的公司相比，今年五月才成立的柏視醫(yī)療團隊看似錯過了“AI+醫(yī)療”這個風口的最佳時期。但是正如陸遙所說，這個領(lǐng)域比拼到最后的是內(nèi)力修為。在這點上，柏視醫(yī)療已經(jīng)擁有了深厚的醫(yī)學影像分析研究基礎(chǔ)。
今年7月，柏視醫(yī)療獲數(shù)千萬元人民幣天使輪投資，投資方看重的也正是陸遙博士15年醫(yī)學影像分析的研究積累以及創(chuàng)業(yè)團隊具備的學術(shù)和業(yè)界背景。
在我國，乳腺癌始終是威脅公眾，尤其是女性健康的嚴峻挑戰(zhàn)。最著名的新聞莫過于安吉麗娜·朱莉在兩年前檢查出帶有BRCA1基因缺陷，有高度罹患乳癌風險，毅然決然接受了預防性乳腺切除。
十年時間里，乳腺癌的發(fā)病率不斷攀升，居女性惡性腫瘤發(fā)病率之首，而且城市地區(qū)發(fā)病率是農(nóng)村地區(qū)的兩倍，發(fā)病人群較歐美國家年輕化?！拔也聹y，可能跟現(xiàn)在的飲食結(jié)構(gòu)有關(guān)系?！?/p>
這也是為什么陸遙博士從這個病種切入的一個原因。陸遙坦言：我親眼見到乳腺癌患者遇到的痛苦。“中國乳腺癌切乳率是90%，也就是說，10個女性如果得了乳腺癌之后，有9個要做全乳切除手術(shù)，這個數(shù)字在美國是34%。所以說，中國大概有56%的病人是白白被切掉的。對女性來說，罹患乳腺癌后是否保乳是非常艱難的選擇。乳房是女性重要的第二性征，大部分選擇全乳切除的乳腺癌患者不同程度上都會患上抑郁癥。在十幾年的乳腺癌研究中，患者的痛苦深深激發(fā)了我，要將自己的科研成果盡快進行臨床轉(zhuǎn)化，讓她們可以真正受益?！?/p>
為什么中國的乳腺癌切乳率那么高？陸遙表示，中國的乳腺癌病人發(fā)現(xiàn)的時候大多數(shù)是中期到晚期，而中期和晚期的患者在中國通常激進的實施全乳切除了。但是，美國利用早期診斷可以最大程度上降低乳腺癌帶來的疾病風險。
從醫(yī)生臨床需求來看，由于亞洲女性乳腺的脂肪含量普遍較低，單憑乳腺鉬靶檢測很難有高辨識度的影像，醫(yī)生診斷時通常需要再次調(diào)用超聲或MRI影像，將多模態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)合來進行診斷。而且診斷時需要對病情進行分級，耗時長且主觀性較大，也一直是臨床診斷的痛點。
此外，陸遙博士所在的中山大學地處華南，鼻咽癌是華南地區(qū)的高發(fā)惡性腫瘤，因為頭部是人體的重要器官，手術(shù)治療風險大，通常采取放療手段進行治療，但醫(yī)生勾畫單個鼻咽癌患者的靶區(qū)，需要花費兩三個小時看數(shù)百張CT/MRI影像，不但非常耗時，而且靶區(qū)勾畫的準確度與放療劑量選擇直接決定了患者的治療效果和生存率。
從技術(shù)角度看，以乳腺癌、鼻咽癌去做切入點，是因為這兩個存有技術(shù)門檻，無法直接拿深度學習技術(shù)來做?！耙驗槲覀冎皽y試過，直接拿深度學習的方法應(yīng)用在這兩個病種上，準確度會受很大影響。在落后其他團隊將近一年時間的前提下，我們要去打開市場，就必須抬高技術(shù)門檻，以技術(shù)門檻和別人拉開差距?！?/p>
從商業(yè)角度來看，乳腺癌現(xiàn)在是城市女性發(fā)病率最高的癌癥，而且以每年14%的速度在增長，這是非?？植赖臄?shù)字。但是，乳腺癌有一個特點，就是早期發(fā)現(xiàn)的治愈率非常高，5年存活率超過85%。就是說，早期發(fā)現(xiàn)對乳腺癌非常重要，而陸遙的技術(shù)剛好也是做早期診斷。因此基于上述的幾點考慮，他決定從上述乳腺癌的早期篩查和鼻咽癌放療臨床靶區(qū)的自動勾畫切入市場。
由于醫(yī)療行業(yè)高壁壘本身的特性，技術(shù)之外還需要有數(shù)據(jù)、資源、人脈，缺一不可。盡管已經(jīng)認識到乳腺癌和鼻咽癌防治的嚴峻形勢，但如何將技術(shù)進行商業(yè)化落地是一個難題。
陸遙坦言，美國對于臨床數(shù)據(jù)的控制非常嚴，技術(shù)人員很難接觸到大量數(shù)據(jù)。但是，人工智能沒有大量數(shù)據(jù)的支撐，很難把模型訓練好。“這也有賴于國內(nèi)人工智能的開放態(tài)度和市場環(huán)境。國家對于人工智能產(chǎn)學研的支持力度比較大，我們的團隊相當于用美國的技術(shù)再加上中國的數(shù)據(jù)，就形成了很好的結(jié)合?！蹦壳埃匾曖t(yī)療以乳腺癌和鼻咽癌切入的相關(guān)產(chǎn)品進展明顯。
熟悉這個領(lǐng)域的人都知道，肺結(jié)節(jié)和糖網(wǎng)篩查幾乎成為每個醫(yī)療人工智能企業(yè)的產(chǎn)品標配，為什么眾多玩家都會從肺結(jié)節(jié)、糖網(wǎng)等疾病領(lǐng)域入手？陸遙給出了自己的理解：除去疾病本身的醫(yī)患供求特點，還有一點就是技術(shù)門檻低。
“以小結(jié)節(jié)為例，肺小結(jié)節(jié)前景是鈣化，背景是肺泡，對比度很高，也就是我們所說的強邊緣。這個邊緣特征和光學圖像的特征非常接近，光學圖像的好處在于很合適利用深度學習網(wǎng)絡(luò)進行自然圖像分析。而且，國外的LUNA等公開數(shù)據(jù)庫擁有上萬例經(jīng)過標注的數(shù)據(jù)，任何人都能獲得，深度學習的代碼也都是開源的。因此，對于部分人工智能初創(chuàng)企業(yè)而言，利用上述的數(shù)據(jù)和技術(shù)，一個晚上就可以輕松創(chuàng)業(yè)。
但是在醫(yī)學影像領(lǐng)域里面，只有三個場景具有光學圖像的特征：肺小結(jié)節(jié)；眼底OCT；細胞病理。細胞病理圖像的獲取成本比較高，因此很多團隊會將“肺小結(jié)節(jié)”和“眼底OCT”作為自己早期創(chuàng)業(yè)的首選。
大部分腫瘤沒有上述三個病種的特點，其圖像邊緣比較模糊（特別是在早期的時候），對比度較低，具有弱邊緣的特征，弱邊緣的特性不是光學圖像所具有的。因此，利用深度學習技術(shù)去做腫瘤就存在技術(shù)門檻。這也就是很多玩家沒有切入這個領(lǐng)域的原因。
與其他同行公司大部分集中在肺小結(jié)節(jié)、糖網(wǎng)篩查AI輔助診斷等不同，柏視醫(yī)療迎難而上，選擇了技術(shù)難度更高并實際解決臨床痛點的放療靶區(qū)勾畫作為突破點，所有數(shù)據(jù)均由中山大學附屬腫瘤醫(yī)院的主任醫(yī)師進行標注，在全球首創(chuàng)了鼻咽癌放療臨床靶區(qū)自動勾畫系統(tǒng)，不但可對GTV（腫瘤區(qū)）進行自動勾畫，還可對CTV（臨床靶區(qū)）進行自動勾畫。
CTV勾畫是放療控制腫瘤復發(fā)轉(zhuǎn)移的關(guān)鍵，也是靶區(qū)勾畫技術(shù)難度最高、最耗時的部分。陸遙博士表示，在充分保證靶區(qū)勾畫精準度的前提下，可將勾畫時間從數(shù)小時縮短到幾分鐘，大大提高了臨床醫(yī)生的診療效率。目前鼻咽癌的產(chǎn)品已在中山大學腫瘤防治中心臨床驗證。
乳腺癌智能輔助診斷產(chǎn)品基于鉬靶和超聲進行計算機輔助診斷，結(jié)合了患者的病歷數(shù)據(jù)和免疫組化數(shù)據(jù)，形成多模態(tài)的數(shù)據(jù)模型，具備多模態(tài)綜合分析能力，可快速輔助醫(yī)生對病情分級診斷?！耙匀橄侔槔橄侔z測的敏感度可以達到88%，相當于美國10年以上資深醫(yī)生的水平?！?/p>
即將推出肺部常見病智能診斷產(chǎn)品，可提供覆蓋肺部94%以上常見病(肺結(jié)節(jié)、肺部腫瘤、肺炎、肺結(jié)核、肺部感染和慢阻塞等)的多病種一鍵式診斷功能。
陸遙向雷鋒網(wǎng)表示，柏視醫(yī)療的技術(shù)積累已經(jīng)包括乳腺癌、肺癌、鼻咽癌、肝癌、宮頸癌這5個病種，這幾類癌癥在中國總體的癌癥發(fā)病率里面占了約40%。接下來還會往更多的疾病發(fā)展，包括腎癌和其它病種。
他強調(diào)，柏視醫(yī)療的定位是一家醫(yī)療服務(wù)的公司。在他看來，醫(yī)學影像產(chǎn)品要在醫(yī)院落地，一定需要具備多病種和多模態(tài)的特性。不同于西方醫(yī)生的從業(yè)特點，中國的臨床影像科醫(yī)生是全科醫(yī)生，在這種情況下，柏視醫(yī)療的產(chǎn)品線必須要跟醫(yī)生的工作流程相吻合?！搬t(yī)生看全病種，產(chǎn)品就得做全病種，就是這么一個原因。”
了解“AI+醫(yī)療”這個行業(yè)的人都知道，深度學習技術(shù)需要大量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)作為支撐，但是數(shù)據(jù)作為一項寶貴和嚴肅的“財產(chǎn)”，不花費大力氣是很難獲得的。為了解決多源異構(gòu)的醫(yī)學影像數(shù)據(jù)的差異，柏視醫(yī)療的核心技術(shù)采用的是小樣本集數(shù)據(jù)訓練模型，并與知識圖譜和深度學習相結(jié)合。
在數(shù)據(jù)獲取方面，柏視醫(yī)療將其系統(tǒng)部署到合作醫(yī)院中，并不從醫(yī)院直接獲取數(shù)據(jù)，而是在院內(nèi)訓練系統(tǒng)，從而獲得增強特征數(shù)據(jù)集，利用這些特征集再完善本身的系統(tǒng)模型，有效地保護醫(yī)院的數(shù)據(jù)隱私性，也解決了現(xiàn)有其他技術(shù)公司醫(yī)療數(shù)據(jù)獲取灰色地帶的問題。
對于這項技術(shù)，陸遙博士是這么理解的：
醫(yī)學影像本質(zhì)上是中小量級的樣本級，所以說醫(yī)學影像不能稱為大數(shù)據(jù)。影像分析針對的是單病種，但是像中山大學附屬第一醫(yī)院，這是全國排名前七的醫(yī)院，一年乳腺癌的門診量才約2000例，手術(shù)量才約300例，多少年才能達到百萬級別的數(shù)字呢？
大部分AI醫(yī)療公司采用的是深度學習技術(shù)，對樣本量要求比較大，對數(shù)據(jù)的脫敏、清洗、標注，要做到10萬例的級別，是非常耗時、耗力、耗錢的事情。
“我們的優(yōu)勢是訓練集需要的數(shù)據(jù)量不是很大，絕大多數(shù)病種的數(shù)據(jù)量在1000-2000例之間就可以保證訓練模型的穩(wěn)定性?！?/p>
陸遙博士強調(diào)，穩(wěn)定性是深度學習商業(yè)化的一個重要問題?！?strong>機器學習有一個很重要的概念是穩(wěn)定，這也是深度學習需要龐大數(shù)據(jù)量的原因。現(xiàn)在很多團隊沒有注意到這個問題。因為數(shù)據(jù)量過小，網(wǎng)絡(luò)沒有穩(wěn)定。在這種情況下，新增的數(shù)據(jù)進來之后，網(wǎng)絡(luò)模型重新變了，因此就無法進行復制和推廣。在這種情況下，我們利用已有穩(wěn)定模型的優(yōu)勢去復制、推廣就不會有特別大的困難?！?/p>
陸遙博士在采訪中坦言，創(chuàng)業(yè)過程中最困難的一點是市場落地。2013年他剛回國時，“AI+醫(yī)療”的軍備競賽正開展得熱火朝天，資本不斷入圍，賽道上的玩家越來越多，“2013-2015年兩年時間里，有30、40個團隊都從肺小結(jié)節(jié)的篩查做起。”
陸遙表示，“AI+醫(yī)療”興起的時候，醫(yī)生也非常歡迎AI，但是2015年形勢變了，原因是一些團隊將醫(yī)生放在一個對立面。例如現(xiàn)在很流行的人機大戰(zhàn)，表面看來，機器大有超越人類之勢，而有取代醫(yī)生之嫌，導致他們這批稍晚入局的創(chuàng)業(yè)公司遇到了市場阻力?！?/p>
從那個時候起，陸遙開始思考AI與醫(yī)生的關(guān)系。柏視醫(yī)療的定位非常清晰——輔助醫(yī)生診斷流程。他認為，醫(yī)生是整個市場的主體，需求來自于醫(yī)生，服務(wù)對象還是醫(yī)生，只有找好自己的定位，才能在市場里存活?！皫缀跛衅渌麍F隊都將自己定位成人工智能公司，而我們將自己定位為醫(yī)療服務(wù)提供商，這是我們與其他團隊最大的區(qū)別。
“AI+醫(yī)療”是一個交叉領(lǐng)域，交叉領(lǐng)域最忌諱什么？——缺乏共通的話語體系?！芭艿饺斯ぶ悄艿娜烁罢f醫(yī)療，跑到醫(yī)療的人跟前說人工智能”，這個是很忌諱的，原因是你可以唬住別人，但是你很難跟他打成一團，擁有共通的話語體系才能真正贏得對方的尊重，這也是我們拓展市場的基本策略，醫(yī)院的營銷本質(zhì)上是技術(shù)營銷，一定要通過技術(shù)把市場打開?！?/p>
將三甲醫(yī)院優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源和服務(wù)從院內(nèi)延伸到院外，將輕癥患者留在基層，重癥患者轉(zhuǎn)診到上級醫(yī)院，可以提升篩查醫(yī)生的工作效率，幫助各級醫(yī)院充分發(fā)揮各自的醫(yī)療資源，提升整個醫(yī)療系統(tǒng)的運轉(zhuǎn)效率，這是國家分級診療的一大背景，也是醫(yī)療人工智能企業(yè)長久關(guān)注的問題。
陸遙博士非常認可人工智能技術(shù)在當下分級診療背景中發(fā)揮的作用，他認為，一個是小病，一個是早期診斷，這兩點對于基層醫(yī)療非常重要。因此，柏視醫(yī)療針對基層推出了肺部全病種的產(chǎn)品，覆蓋病種包括肺炎、肺結(jié)核、肺結(jié)節(jié)等超過94%的常見病多發(fā)病。陸遙表示，“現(xiàn)在大部分公司做的產(chǎn)品是基于CT的肺小結(jié)節(jié)篩查，但這在基層醫(yī)院是很難推廣的，因為基層醫(yī)院最常見的是胸片。”
據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，柏視醫(yī)療的其中一項技術(shù)就是基于胸片的智能分析。胸片閱片的一大困擾是肋骨陰影，因為胸片成像時肋骨會與肺部的部分區(qū)域重合，容易造成肺部疾病的漏診。在這點上，陸遙博士介紹了他引以自豪的技術(shù)——胸片影像去骨優(yōu)化?！皩嶋H上這個技術(shù)限制了很多團隊進入基層醫(yī)院，但是我們可以利用這個技術(shù)幫助基層醫(yī)院?！?/p>
現(xiàn)階段，柏視醫(yī)療已經(jīng)完成產(chǎn)品定型，在未獲得二類醫(yī)療器械證之前，主要通過科研服務(wù)方式與醫(yī)院進行產(chǎn)品實驗和合作。在獲得CFDA認證之后，將面向醫(yī)院、獨立醫(yī)學影像中心銷售，銷售會有兩種模式：一是工作站的形式，二是云平臺形式，三是以合作形式部署在第三方檢測機構(gòu)。此外，柏視醫(yī)療也將通過與醫(yī)療設(shè)備廠商和醫(yī)院信息系統(tǒng)廠商合作進入醫(yī)院。
值得一提的是，在2017 RSNA上，飛利浦發(fā)布了人工智能平臺IntelliSpace Discovery 2.0（ISD2.0），柏視醫(yī)療作為唯一入選的AI公司，引起業(yè)界的關(guān)注，其基于CT/MRI的鼻咽癌放療臨床靶區(qū)自動勾畫系統(tǒng)已嵌入ISD平臺，這也是業(yè)界唯一一個通過頂級醫(yī)療設(shè)備廠商嚴格審查、開始商用的成熟AI產(chǎn)品。
雷鋒網(wǎng)曾和飛利浦高級總監(jiān)周振宇有過一次簡短交流。他表示，ISD平臺提供技術(shù)支撐，包括界面交互、數(shù)據(jù)庫、算法平臺等一系列標準化服務(wù)，以此來打造一個AI醫(yī)療的生態(tài)圈?！啊惴?平臺’的方式將出現(xiàn)巨大的市場空間。過去兩年，“AI+醫(yī)療”的市場里有130家公司，融資金額達到了260億人民幣，但是效果并不好，原因是醫(yī)療場景是一個高度標準化的場景，如果不能嵌入醫(yī)生的實際工作流程，這樣的產(chǎn)品很難得到醫(yī)生的青睞。這也正是ISD平臺開發(fā)的初衷?！?/p>
未來類似于柏視醫(yī)療這樣提供技術(shù)、算法的團隊，跟平臺進行合作會不會成為一種趨勢，陸博士表示贊同。他認為，平臺提供了生態(tài)環(huán)境，團隊的技術(shù)產(chǎn)品是生態(tài)圈里面的一個標地，融入進去之后，就在自己最擅長的地方去發(fā)力，不需要關(guān)注支撐性的內(nèi)容了。這些內(nèi)容如果創(chuàng)業(yè)公司單獨去做，需要花費大量時間精力，讓給擅長這些事情的大公司來做，可以更加專注在病種的算法研發(fā)上。
“從我個人的角度來看，人工智能+醫(yī)療這個領(lǐng)域跟互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域不太一樣。相對而言，互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的技術(shù)含量不是那么高，更多的是商業(yè)模式和市場推廣的競爭，但是“AI+醫(yī)療”是一個技術(shù)含量非常高的領(lǐng)域。我相信最終可能會出現(xiàn)幾家公司，每家公司在不同的病種、技術(shù)上有自己的核心，大家并存?！?/p>
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