“人工智能是未來核心生產力”這一觀點，幾乎沒人懷疑。
確實，創(chuàng)造一個類人的計算機系統(tǒng)如此迷人，幾乎每個行業(yè)都在嘗試使用人工智能幫助產業(yè)由自動化向智能化轉型。
醫(yī)療領域同理，盡管人工智能涉世未深，但其背后的計算機視覺、自然語言處理等技術已經歷了多次迭代，相應的市場規(guī)模也不斷擴大。
在醫(yī)療行業(yè)中，人工智能應用主要聚集于計算機視覺與自然語義處理。從兩項基礎技術出發(fā)，其應用已延伸出十余個場景。
在經歷了數(shù)年發(fā)展之后，不同細分領域之間的差異已經愈發(fā)明顯，其中“人工智能+醫(yī)學影像”在眾多醫(yī)療產業(yè)服務中率先爆發(fā)和落地應用。
并且，AI醫(yī)療影像也率先得到監(jiān)管認可、政策加持。在此之下，企業(yè)的盈利模式越發(fā)清晰，資本對行業(yè)認識加深，獲取了市場更多的關注和青睞。
其中原因，既有醫(yī)學影像本身的特點以及核心價值，更離不開產業(yè)領跑企業(yè)的貢獻。
在這個過程中，科亞醫(yī)療起到了開創(chuàng)性的重要作用。
從完成深脈分數(shù)的研發(fā)，到率先拿到國內第一張AI醫(yī)療器械三類證，再到集滿CE、FDA、NMPA三證經驗，科亞醫(yī)療的每一步都為行業(yè)帶來示范作用。
1、AI+醫(yī)學影像率先落地應用
“人工智能+醫(yī)學影像”，是將目前最先進的人工智能技術應用于醫(yī)學影像診斷中，幫助醫(yī)生診斷患者病情的人工智能具體應用場景。
借著疫情因素的影響與推動，目前這種應用在醫(yī)療領域已經非常廣泛。
人工智能+醫(yī)學影像得以在眾多醫(yī)療產業(yè)服務中率先爆發(fā)與落地應用，主要有兩個原因：
一是影像的獲取較為方便。隨著科技的不斷進步，醫(yī)學影像采集愈加便利和精準，相比動輒數(shù)年的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)積累方式，照一張醫(yī)學影像僅需要幾秒的時間，就可以反映出病人身體的大致狀況，成為醫(yī)生診斷患者病情的直接依據(jù)。
二是對影像的處理的技術相對成熟。隨著行業(yè)影像數(shù)據(jù)的不斷積累以及大數(shù)據(jù)、算法分析能力的不斷提高，智能圖像識別算法能夠迅速將當前影像與數(shù)據(jù)庫中影像對比分析，給出相當精準的結論。
由于自帶極強的影像識別和計算能力、持續(xù)進化的自我學習能力以及穩(wěn)定的性能優(yōu)勢，在臨床上，可以給醫(yī)院、醫(yī)生提供很重要的支撐。
比如，人工智能+醫(yī)學影像能夠以穩(wěn)定的高敏感性對較大數(shù)據(jù)樣本量進行病例篩查與分類檢出；同時，在判斷標準相對明確，知識構成相對簡單的情況下，可代替醫(yī)生大部分工作，剔除絕大部分的健康人群，醫(yī)生僅對有問題的病例進行重點關注。
另外，人工智能+醫(yī)學影像可提供具有附加值的工作，包括輔助疾病診斷、基因分析、預后判斷、定量放射學診斷等。
在社會價值上，人工智能+醫(yī)學影像還可以緩解看病難的問題。比如對于三甲醫(yī)院來說，影像數(shù)據(jù)充足且質量較好，人工智能+醫(yī)學影像的引入可以從根本上改變傳統(tǒng)高度依賴勞動力的讀片模式，在一定程度上緩解醫(yī)學影像診斷的壓力，同時亦可滿足三甲醫(yī)院的科研需求。
對于基層醫(yī)院來說，相比于三甲醫(yī)院，其醫(yī)療水平相對落后，其對復雜影像的處理能力、判斷能力更為薄弱，因此誤診漏診率更高。而基層醫(yī)療機構，又承擔著大量的兩癌篩查的工作任務，人工智能通過把影像診斷結果進行前期的分析和處理，可以極大的提高篩查數(shù)量，降低誤診漏診率，進而提高綜合醫(yī)療水平。
通過人工智能+醫(yī)學影像的應用，大醫(yī)院的接診壓力減輕，小醫(yī)院的醫(yī)療水平提升，整體看病效率提高，看病難的問題，就能得到有效緩解。
醫(yī)療影像的診斷結果具有格式標準、易于獲取和利用等特點，被認為是人工智能在醫(yī)療應用中可最快落地的領域之一。
綜合來看，利用AI的感覺認知及深度學習的技術，將其應用于醫(yī)療影像領域，提高放射科醫(yī)生診斷效率，降低誤診率是醫(yī)學影像產業(yè)的重要發(fā)展方向之一，將成為我國醫(yī)療影像產業(yè)迎頭趕上國外巨頭的契機。
2、資本看好“商業(yè)化”前景
根據(jù)2020醫(yī)療AI產業(yè)報告數(shù)據(jù)，我國醫(yī)療AI經過多年的發(fā)展，2020年應用市場規(guī)模接近300億元，過去5年CAGR超過40%。
在2019年，醫(yī)療AI行業(yè)發(fā)生融資事件將近40次，融資總金額只有38.9億元。而2020年，融資次數(shù)增加至47次，但融資總金額達84.8億。從總金額數(shù)字上看，數(shù)值翻倍。
因新冠疫情突發(fā)，AI醫(yī)療躍升為衛(wèi)生行業(yè)新基建的重點。
醫(yī)學影像是人工智能切入醫(yī)療的起點，不到10年時間，超過200家企業(yè)通過探索放射科、病理科、輔助放療的需求，開始設計產品。2020年，病理科、輔助放療兩個場景沒有發(fā)生大的變化，但放射科AI則跑通了困擾其多年的審評審批階段，從“應用落地”步入“商業(yè)化”。
2020年1月，科亞醫(yī)療自主開發(fā)的“智能無創(chuàng)FFR檢測產品—深脈分數(shù)DVFFR”率先打破了審評審批的桎梏，拿到第一張醫(yī)療AI醫(yī)療器械三類證。
官方認證下，科亞醫(yī)療駛入了發(fā)展快車道。
科亞醫(yī)療2020年的首輪融資發(fā)生在其獲證一個月后，昆侖資本、上海國方母基金、雅惠資本等資本對科亞醫(yī)療進行了高達2億+的B輪融資。
8月，GGV紀源資本，老股東昆侖資本、國方母基金、雅惠資本聯(lián)合跟投再為科亞醫(yī)療注入B+輪1.5億元資金。11月，IDG資本領投科亞醫(yī)療C輪融資，源碼資本、天士力等資本聯(lián)合加注。
2020年的最后一天，科亞醫(yī)療再度宣布獲得由中金資本、上海人工智能產業(yè)基金、高足資產、約印醫(yī)療基金聯(lián)合投資的3億+D輪融資。
在9個月的時間里，科亞醫(yī)療接連完成4筆大額融資，累計金額超過9億元，無論是融資速度還是融資規(guī)模，科亞醫(yī)療2020年在生命科學賽道中的表現(xiàn)都稱得上頂流。
回頭看來，這與其獲取國內首張人工智能NMPA三類證后，快速展開并產生實際收益的產品商業(yè)化營銷布局有著密不可分的關系。
醫(yī)療AI這一話題永遠離不開商業(yè)化。2020年，疫情洗禮之下，大量AI醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司仍停留在探索商業(yè)化落地方式之時，科亞醫(yī)療通過多元化的產品線及其權威機構認證的AI產品已經成功打通醫(yī)療AI商業(yè)化落地新通路。
一年時間，科亞醫(yī)療150人團隊已經擴充了近一倍，其中，65%的增量來源于銷售團隊，35%的增量來源于研發(fā)團隊；市場規(guī)模也從年初近120家合作醫(yī)院、共建中心70多家，達到了目前全國30多個省份的產品應用落地、合作醫(yī)院650+、共建人工智能診斷中心400+、覆蓋患者2200萬的顯著規(guī)模。
總體來看，科亞在B輪融資后便已經通過有效的產品應用推廣，實現(xiàn)了國內市場的迅速擴張。
行業(yè)端，一方面是監(jiān)管層對國內醫(yī)療創(chuàng)新行業(yè)發(fā)展持鼓勵態(tài)度，AI醫(yī)療影像得到國家認可后，政策加持下行業(yè)發(fā)展迎來提速；另一方面，企業(yè)的盈利模式越發(fā)清晰，資本對行業(yè)認識加深，愈發(fā)敢于進場。
這種背景下，作為國內AI醫(yī)療影像行業(yè)領跑者，賽道上的明星企業(yè)，科亞醫(yī)療未來值得期待。
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責編：wangxu
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