自2011年IBM Watson宣布要成為一名醫(yī)生以來，醫(yī)療人工智能領(lǐng)域歷經(jīng)十年沉浮。

多年的試錯之后，第一批脫胎于三甲醫(yī)院的單病種影像類人工智能醫(yī)療器械已經(jīng)在技術(shù)上足夠成熟。接下來的方向有兩個，一個是由影像科向臨床科室發(fā)展，拓寬AI的應用范圍；另一個則是扎根基層，將AI與5G、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)融合，最大限度發(fā)揮人工智能在提效降本上的價值。

無論是哪一個選擇，醫(yī)療人工智能企業(yè)都需不斷深化產(chǎn)品，由單病種向全病種進行轉(zhuǎn)化，將影像AI的使用邏輯由“對預設(shè)結(jié)果（如肺結(jié)節(jié)）的判斷”轉(zhuǎn)向“一次掃描，全病種獲悉”，實現(xiàn)真正意義上的“上醫(yī)治未病”。

醫(yī)療人工智能企業(yè)體素科技自成立之初便以此為趨勢，著力全病種人工智能的開發(fā)。到目前為止，體素科技已經(jīng)在胸部CT、眼底、皮膚三個場景中完成了相應AI的開發(fā)。2021世界人工智能大會（后簡稱“WAIC”）之上，體素科技首席運營官張政來到健康高峰論壇進行演講，重新詮釋了醫(yī)療影像人工智能的未來發(fā)展路徑。

路徑探索：眼底篩查

所謂AI，即是用算法、數(shù)據(jù)、知識構(gòu)造一個類人的智能程序，以提效與降本著稱。因此，在醫(yī)療資源的不均衡分布與疾病防治意識缺失的背景之下，基層醫(yī)療算得上是人工智能最大的應用場景。畢竟，基層醫(yī)療匱乏的人力、缺失硬件設(shè)備資源顯然難以在短期內(nèi)補足。通過與通訊技術(shù)的融合，AI或是貫徹分級診療最為有效的抓手。

在基層醫(yī)療的探索之中，體素科技主要選擇了兩個方向。一是基于眼底疾病的人工智能解決方案，二是基于互聯(lián)網(wǎng)問診的皮膚AI解決方案“體素膚知匯”。

眼底疾病的AI探索來自于中國龐大的患者需求。“中國有1.14億糖尿病人群，還有4億50歲以上的中老年人群，這些都是眼部疾病的高發(fā)患者。”張政解釋道，“通過眼底照相進行篩查是預防或降低失明最有效的方法，但在中國，我們的眼科醫(yī)生總數(shù)不到4萬人。有數(shù)據(jù)顯示，眼底相關(guān)疾病的年門診量約為1.1億。如此算下來，我國的眼底疾病篩查率不足10%。”

為了解決這一需求，體素科技設(shè)計了一套軟硬一體化的眼底疾病篩查AI解決方案，該方案將手持裂隙燈、全自動手持眼底相機等傳統(tǒng)設(shè)備與體素科技獨立設(shè)計的算法相融合。AI賦能即使沒有醫(yī)學背景的技師也可一鍵拍照，并在上傳影像后的兩秒內(nèi)反饋AI篩查報告結(jié)果。

張政告訴動脈網(wǎng)：“體素科技已與中國慢病管理中心達成了合作，為中心下面的260家醫(yī)院提供人工智能的篩查服務，已有超過20萬的糖尿病患者享受到了基于AI的篩查服務。統(tǒng)計合作期間的數(shù)據(jù)，體素科技AI的結(jié)果與醫(yī)生的人工判別的一致率超過了86%。

高準確率下，這項技術(shù)可以為醫(yī)院帶來經(jīng)濟效益。以天津第一人民醫(yī)院為例，我們幫助內(nèi)分泌科做眼底篩查的同時，也幫助醫(yī)院眼科留住更多的病人進行手術(shù)，粗略統(tǒng)計，AI賦能下，醫(yī)院的單月收入可以增加50萬左右。”

到目前為止，體素科技的眼底AI輔助篩查主要開展于河北，河南，山東，江蘇等人口非常密集、縣域經(jīng)濟相對比較好汲取。在這個過程中，體素科技同河北省眼科醫(yī)院、河北基層衛(wèi)生中心打造了河北省基層眼科防治聯(lián)盟，有效提高了居民眼底疾病篩查的覆蓋范圍效率。

張政表示：“我們一方面同省一級醫(yī)院合作，打造AI產(chǎn)品，再把這一產(chǎn)品放置于村一級或者鄉(xiāng)一級。如果居民通過我們的設(shè)備完成了篩查，AI可將需要手術(shù)的患者區(qū)分出來，并建議其調(diào)整至上級醫(yī)院，這種方式將有效助力分級診療的推進。”

路徑探索：皮膚AI解決方案

與眼底疾病篩查AI解決方案不同，體素科技的皮膚AI產(chǎn)品”體素膚知匯”是一個典型的B2B2C產(chǎn)品。它應用的場景來源于近年來極為火熱的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療。

對于大多數(shù)疾病而言，由于缺乏充分的接觸，醫(yī)生難以獲得足夠的患者信息，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療通常只能給患者提供輕問診服務，即基于患者提供的信息提供下一步診療建議。相比之下，基于互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的皮膚病問診存在天然的優(yōu)勢。畢竟，皮膚科醫(yī)生進行診斷通常依靠影像信息，而通過互聯(lián)網(wǎng)，患者可以輕易為醫(yī)生提供高質(zhì)量的皮膚信息。

具體而言，體素膚知匯能夠在在不改變原有診療流程的前提下，在用戶上傳照片的同時為其提供智能輔助診斷服務。此外，患者也可通過體素膚知匯的微信小程序在家自檢，這將有助于患者自行發(fā)現(xiàn)問題或是強化診療后的隨訪。

經(jīng)過4年的打磨，體素膚知匯已經(jīng)進入2.0版本，這一階段的AI可診斷143種皮膚疾病，覆蓋99%以上的皮膚發(fā)病情況，模型top1、top3以及top5的診斷準確率分別為 71% 、89%和94%，相比之下，基層醫(yī)院對皮膚腫瘤良惡性診斷的正確率僅約為30%，而三甲醫(yī)院醫(yī)生的這一數(shù)字平均下來大概為70%。這意味著，升級后的‘體素膚知匯‘產(chǎn)品，其疾病覆蓋率和模型準確率已足以媲美三甲醫(yī)院皮膚科醫(yī)生的水平。

體素科技提供的數(shù)據(jù)顯示，全科醫(yī)生在皮膚病診斷方面的準確率僅僅為24%-70%，而體素科技皮膚AI全病種檢測產(chǎn)品top5的診斷準確率高達93%。相信在體素科技皮膚AI的輔助下，基層全科醫(yī)生的診療水平將有望媲美皮膚科醫(yī)生（診斷精確率為77%-96%），真正實現(xiàn)強基層的目標。

正如所有人工智能企業(yè)一再強調(diào)的立場，體素科技開發(fā)出高準確率AI，并非是要取代皮膚科醫(yī)生，相反，體素科技希望這樣一款AI產(chǎn)品能夠讓皮膚科醫(yī)生擺脫現(xiàn)在日常臨床工作中繁雜、低價值的重復勞動，讓他們有更多的時間去思考和投入有價值事情。譬如銀屑病、蕁麻疹、痤瘡等常見多發(fā)病。

要形成疾病篩防體系，我們需要的不單是是單一患者的準確診斷，更重要的，是要讓醫(yī)生們參與疾病的回顧研究、新型治療方式的探索，并讓醫(yī)生們參與健康宣教之中，推動更多患者在患病初期便獲取治療。這便是體素科技的設(shè)計AI的初心。

服務基層的AI能夠孕育優(yōu)質(zhì)的商業(yè)模式嗎？

通常而言，醫(yī)療人工智能企業(yè)會將三級醫(yī)院視作支付方，通過招投標的方式將AI賣入醫(yī)院，進而獲益。

但在體素科技的商業(yè)化體系之中，三級醫(yī)院更多以合作伙伴的方式存在。具體而言，醫(yī)院與企業(yè)共同打造人工智能，并將其下沉于基層。在這個過程中，體素科技收獲了售賣AI的收益，而醫(yī)院則獲得了留住患者進行后續(xù)服務能力。

此外，To B同樣是體素科技實現(xiàn)商業(yè)化的重要路徑。在通過將AI置入互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療企業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)問診環(huán)節(jié)之中，平臺可以利用體素膚知匯為上傳皮膚影像的患者給出迅速、準確的診斷結(jié)果，這將有效提供擴大互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療服務的價值，進而提升用戶粘性。

“去年疫情期間，我們的AI皮膚產(chǎn)品登陸了微信的九宮格，不到一個月的時間有上百萬次的訪問量。那時，很多病人不便于去醫(yī)院，但使用這一工具便能及時就診。”張政談到。

“除了皮膚病以外，體素膚知匯還能應用于醫(yī)美、美容美膚等場景，進行及時檢測。比如我們在阿里夸克平臺上置入的皮膚照相機，已經(jīng)成為該平臺問診量最高的一個場景。薇諾娜是我們美容美膚商業(yè)拓展中的典例，這一企業(yè)會針對他的會員每天的肌膚管理，增加用戶的使用黏性，體素膚知匯的出現(xiàn)極大的提升了這一管理過程的準確率，降低了成本，幫助薇諾娜以低成本完成海量客戶的日常管理。”

目前，體素科技已與騰訊健康、阿里健康、妙手醫(yī)生、薇諾娜等企業(yè)達成合作。截至2021年7月，通過為眾多B端客戶提供皮膚病AI輔助診斷服務，體素膚知匯的調(diào)用次數(shù)已經(jīng)超過了3000萬次。

不過，在體素科技看來，3000萬是一個不錯的數(shù)字，但也僅是一個數(shù)字。AI價值在于放數(shù)據(jù)價值來更好的服務醫(yī)生、造福患者、推動醫(yī)療衛(wèi)生體系的進步，要實現(xiàn)這個目標，體素科技任重道遠。