推想科技：用 AI 为影像科医生打造第二双眼睛，让肺结节无所遁形

这是一家未体验过资本寒冬的 AI 医疗影像企业。

2017 年末，有声音开始担心在 2017 年大火的 AI 医疗影像，会不会在 2018 年迎来资本寒冬？不过，这个问题对于推想科技来说是不存在的。

2018 年已经过了一大半，AI 领域的资本泡沫开始冷静，但是好的公司依然不缺新的资金。俗话说：“潮水退去之后，才知道谁在裸泳。” AI 医疗行业正在经历洗牌，各家实力也是真材实料看得到，“有料”的公司依旧是资本的宠儿。例如，汇医慧影完成数千万 C 轮融资、深睿医疗宣布完成 1.5 亿元 B 轮融资、推想科技更是完成了由襄禾资本、尚珹基金、元生资本、红杉资本、启明创投投资的 3 亿元人民币 B+ 轮融资。资本变得更理智了，好公司的价值已经渐渐凸显。

其实，对于推想科技来说，从 2016 年成立到现在没有所谓的“资本寒冬”，因为它一直受资本的追捧。

• 2016 年，获得 1250 万天使轮融资，投资机构包括英诺天使基金、臻云创投等；
• 2017 年，获得 5000 万 A 轮融资，由红杉资本中国基金领投，广发证券直投部跟投；
• 2017年，完成 1.2 亿元 B 轮融资，由启明创投领投，元生资本、红杉中国联合投资。

那么，从 2016 年到 2018 年活得风生水起的推想科技到底是一家什么样的企业？

简单来说，推想科技是一家致力于用深度学习技术给医疗影像辅助筛查提供快捷、准确的解决方案的人工智能企业。它是国内较早一批 AI 医疗影像企业成员之一。

推想科技的主要产品则是面向肺部疾病的解决方案产品，包括：智能 CT 辅助筛查系统：在早期肺癌筛查应用中，其可有效挖掘肺癌的核心特征点，判断不同序列影像是否存在疑似癌症的特征，辅助实现肺癌早诊、早治；智能 X 线辅助筛查系统：能够对心胸部位的 20 多种不同病灶进行判断，既可以帮助体检医生迅速筛检出存在病灶的影像，又可以在门诊住院病例的诊断过程中迅速标识出病变位置。例如，患者去影像科拍了片子，这些数字片子可能有几百张，推想科技的系统可以将每张片子都用深度学习读一遍，如果发现了病灶或者异常，会做标注，然后系统将情况记录生成一个半结构化的报告给医生。

众所周知，肺癌是目前人类健康的第一杀手。据经济观察报报道，首都医科大学宣武医院胸外科主任、中国胸外科肺癌联盟主席支修益曾透露，2017 年，中国肺癌发病率已经上升到 80 万例，而死亡人数已经达到 70 万例。中国每年癌症死亡人数接近 300 万，其中肺癌死亡人数接近 70 万。这是一个让人感到恐慌的增长趋势。我们不否认，现代人的生活方式、环境污染因素都是引发肺癌的罪魁祸首。不过，事物的恶化会有一个过程，如果我们可以早诊断早治疗，也许肺癌的致死人数可以大大降低。

不过，现实情况往往很残酷。国内的医疗资源缺乏、不平衡的问题已经存在已久。我国的影像科医生仅为数万名，相较于患者数量，这个缺口高达几十万人。他们每天的工作高度饱和，而且人工读片的效率也不高，读片的精准度还和医生的经验等因素相关。肺部疾病领域的需求与痛点给 AI 带来了一个巨大的市场，也给予了 AI 医疗很重要的启发。所以，我们可以看到最开始做 AI 医疗的企业几乎都是看准了肺结节辅助诊断市场入手，而目前 AI 医疗影像领域最多的依旧是以肺结节为主流的企业。

不过，值得一提的是肺结节方面，在如推想科技、深睿医疗、体素科技、图玛深维等创业公司和科大讯飞等大企业的实践助力下，目前在成熟性方面有很喜人的成果。“大公司和创新型公司其实是一起协作教育市场。大企业有流量基础可以引导思维，创新型企业更多的是快速的去迭代产品，将产品送到临床一线。”推想科技的 CEO 陈宽说。

但是这个市场同质产品多了，则会形成很强的竞争。同样要做肺，如何差异化，形成竞争力成为了每个公司都需要思考的问题，对于这个思考的成果也直接影响各企业的战略策略，如深睿医疗就在将影像和病理结合。

“推想最大的优势是我们有非常多的落地用户，积累了大量的数据，从而模型的准确度很高。我们在肺结节这块的探索比较深，所以在稳定性和适用性上都是很强的。”陈宽表示 AI 医疗行业最核心的竞争力就是有多少医院官方认可并使用产品。在这方面，很明显，推想科技已经形成了相当不错的壁垒。其目前已经在近 200 家顶级医院上线，其中包括来自美国、西班牙、日本的十几家海外医院。通过本地部署和云端部署的两种方案，推想科技会根据医院的需求匹配不同的解决方案。针对医院提供服务时目前推想科技主要的商业模式。

当然，陈宽表示，推想科技在技术模型上也有自己的优势。据其介绍，推想的产品可以适应不同层厚的影像。“有的医院习惯在后层查找肺结节如日本的医院，有些医院习惯在薄层查找肺结节如国内的医院。因为人工智能模型是通过既有数据学习的，所以国内很多模型如果都是用薄层的方法，那它遇到厚层的时候就无法快速适应。”他表示，推想的产品的失误率近于零。

“我们产品刚拿到医院时，有很多不太匹配的地方，比如模型没那么灵敏、数据量样本量不够。”陈宽表示初期由于合作医院较少，在模型的训练方面遇到了很大的难题。为了更好的打磨产品，贴近临床，推想科技的创始团队在早期几乎“住在医院”。其天使投资人英诺天使李竹曾经表示，当时看中推想的项目就是觉得他们的团队非常务实。“到一线才能了解医生真正的需要。懂 AI 技术的可能不懂医学，医生专家可能不懂 AI 技术。所以需要懂技术的人去感受医院真正的需求，这也是人才方面发展的趋向。“他说。

复合型的人才团队是 AI 医疗行业的制胜关键。就像远望资本程浩说的那样：“这类企业的 CEO 要是行业的专家，CTO 要是技术的专家。“推想科技则实现了这样的复合人才需求。其有一支来自GPS（GE、飞利浦、西门子)的队伍。去年，飞利浦健康科技副总裁、大中华区诊断影像产品事业部总经理席渭龄、GE 大中华区 X 线产品事业部总经理丁伟、赛诺威盛科技市场总监(前飞利浦 CT 市场部高级经理)周宏斌相继加入推想，一度成为行业的热门话题。而 CEO 陈宽则是先后师从 Gary Becker、Robert Fogel、James Heckman、Lars Hansen 四位诺贝尔奖得主，在人工智能技术方面有深厚的积累。

就未来的发展来说，推想科技希望首先覆盖三家医院，再深入到基层医院。“因为三甲医院有最优质的资源，他们的病例数最丰富。所以我们想能够先从三甲医院学习，把模型打造好以后，再将优质资源下沉到基层医院，帮助基层医生诊断。”陈宽表示，接下来，推想也将会在肺结节领域深挖有关诊断方向的解决方案，以及开拓心脑血管、骨折等疾病的 AI 辅助诊断方案。