2017 年，AI 医疗圈的创业公司开端呈现质的分解。有的公司现已在热潮中悄然退去，有的公司却深受商场喜爱，成为职业“独角兽”。很明显，

体素科技（ voxelcloud ）

是后者。

从 2016 年建立至今，这家用 AI 和云计算技能为医师供给印象确诊决议计划辅佐的公司，现已完结总额 2 亿元左右的 3 轮融资，且曾三个月内接连取得红杉资身手投的数千万美元出资与腾讯的 1 亿元出资，在职业界备受重视。

这颗在 AI 医疗职业冉冉升起的新星，有它共同的魅力。

体素科技的 CEO 丁晓伟在回想建立之初的主意时说：“咱们是很早一批把深度学习用在医疗印象上的人，其时整个学术界也还没开端这样做。其实由于对数据要求的提高，曾经做医疗科研的方法现已不太合适研讨深度学习。所以我觉得其时在医院和高校里边持续做这个研讨，改动会相对迟顿一点，而做公司应该是最快最直接的方法。”

曾就读于于上海交通大学和加州大学洛杉矶分校的丁晓伟，在结业后任职于美国 Cedars-Sinai 医学中心的人工智能医疗项目和生物医学印象研讨院。“医疗研讨范畴源于临床需求，不像一些只为了短期效益或许探究风趣的纯理论研讨。所以在这个范畴，想要受认可有必要要被临床承受，不能只停留在方法论。”

丁晓伟在 Cedars-Sinai 医学中心做研讨期间，曾依据临床的需求及数据，全面参加遭到 FDA （美国食品药品监督管理局）认可的多个全自动

AI 阅片体系

，例如冠脉 CT 印象剖析和心脏核印象剖析产品。不同于大多数研讨成果，这些体系在经过许多的用户教育之后收到了临床界的认可获取必定经济效益，这给了他做工业的决心。

从学术转向工业，丁晓伟与一群志趣相投的医学印象方面的技能专家开端了他们的探究。

体素科技在美国现已成功做出了受临床认可的产品，并在随后积极探究契合国内状况的产品。现在，体素科技的事务包含：非增强肺部 CT 解决方案、视网膜全病种筛查解决方案、心血管疾病等几个事务范畴。丁晓伟表明，这几个疾病类型在我国和美国都具有巨大的患者人群，他们会依据每个国家的实际状况从临床数据等方面定制产品。

体素科技在练习产品模型时，邀请了顶尖医疗专家来标示海量多源的异质数据。新产品的成效包含，在医师看片子时，协助医师标示病兆，并且生成交互式陈述。并且，医师可随时在图上修正病灶的符号，陈述也能够实时更新。

现在，市道上有不少做人工智能医疗印象的公司，特别以肺、眼为主。不过体素科技有它的不同之处。

首要，体素科技的产品深度结合了使用场景。“业界大多研讨是依据一个单一的病种。但咱们考虑到，患者在需求做印象排查或前期的危险剖析时，一般并不知道自己患了什么病，所以它的进口需求相对宽一点。咱们现在体系地规划，能够以病灶方位、病灶类型等不同，归类为数十上百种疾病组合。这完成了从一个全病种散布平衡的数据上，进行多使命模型的练习。”

此外，体素科技关于不同病种具有一个完好的体系。“ 咱们的眼底筛查产品乃至会把眼底相片的质量好坏告知医师。假如相片质量欠好导致体系不能判别，体系会提示医师重拍。并且，咱们供给转诊服务。经过与我国微循环协会协作，眼病患者可转诊到不同医院。与专心于糖网分级一个使命的产品比较，咱们的产品涵盖了许多病种，且适用人群大了十几倍。当然研制本钱和对数据的需求也是数倍。”丁晓伟说。

现在体素科技的协作医院数量现已有一百多家。其前期肺癌、糖尿病视网膜病变、心血管疾病衍生的五个产品线，正在 CFDA （我国食品药品监督管理局）的批阅中。此外，丁晓伟泄漏说，会把产品做的更深更广，如体素科技在处理眼底疾病的一起，也在重视一些眼表疾病和小儿视力发育问题。此外，体素科技也考虑结合基因技能，从微观和微观两个视点研讨肺癌。

关于商业模式，丁晓伟以为，和市道上的 AI 医疗印象公司类似，体素科技的收入首要经过三方面完成：为医疗机构和大型的医学中心，以及国家级的疾病筛查项目供给解决方案；为第三方医疗信息化体系公司供给服务；给硬件厂商供给算法增值服务。

2017 年，AI 医疗印象较弯曲地完结了落地，有人以为， 2018 年将会是拼产品的一年。但丁晓伟并不这样觉得：“我们对这个职业当时的等待过于烦躁了，对未来的可能性又想的有点少。并不是落地了，商业化了，产品就长这个样了。由于现在这个范畴被发掘出来的需求仅仅冰山一角，有许多的东西还没有被开发。今后会有许多新的需求被开发，新的使用问世，新参加的创业公司都还有许多时机。”

 

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