專訪 Airdoc 創始人張大磊：B 輪數億融資後，我最在意應用場景是否有人買單

Airdoc創始人張大磊有些低調，在此之前他甚少接受媒體的專訪，他的性格從名片上就可以看出：姓名、郵箱、電話，除此之外再無其他。公司職務、公司地址的字眼更是找不到。

約定時間後，在位於國家圖書館附近的北京總部里，我們見到了張大磊。82年的他看不出一點青年人發福的模樣，戴著眼鏡、穿著印有公司名字的黑色短袖反而顯得有些清瘦，這件短袖是他出席活動的標配。

就是這樣略顯靦腆一個人，在三年時間裡將一家公司做的有聲有色。上個月，AI醫療公司Airdoc宣布已完成由復星領投、搜狗追投的數億元人民幣B輪融資。

近日，雷鋒網專訪了Airdoc創始人張大磊。想要認識一家公司，先從認識創始人開始。

不安分的程序員

張大磊是甘肅人，中學時開始寫程序，大學讀的是醫科學校。畢業後他聽從了內心的聲音，選擇從事軟體方面的工作。

不願隨波逐流，這點在張大磊的職業生涯里也可見一斑。

畢業之後，他先是和朋友創辦了一家小公司，研發銀行用的軟體，後來去了微軟。在微軟，張大磊進入了遠程桌面連接和Excel的產品組，參與兩個項目的研發並擔任產品負責人。2010年離開微軟之後，張大磊還曾創辦了一個雲計算中間件PaaS的小公司，不久之後賣掉。

在視頻公司PPTV任職副總裁期間，張大磊就開始從事軟體開發的工作。不安分的他在那時就開始嘗試用人工智慧來進行「審片」，通過演算法識別用戶上傳的暴力、色情等敏感視頻。PPTV被蘇寧收購之後到新浪任職到新浪之後，張大磊的工作更是一肩挑，產品、設計、硬體銷售、客服等工作都要做。這些經歷讓張大磊成為了一個不只會敲代碼的「程序猿」，同時也具備了商業思維的創業者。

張大磊創辦Airdoc的出發點是因為家人被誤診了。在中國醫療資源分配不均的客觀條件下，患者漏診、誤診的現象在所難免，只是他沒有想到這件事情也會發生在自己身上。從那個時候開始，張大磊就在思考：也許很多人這輩子都沒有機會接觸非常頂級的醫生，有沒有什麼辦法可以讓患者清楚的知道自己的健康狀況，而且得到比較好的治療方案？

2015年，張大磊創辦了Airdoc。在創辦公司之前，軟體出身的張大磊問了自己三個問題：

第一，能不能用演算法把病人和好的醫生連接起來

第二，能不能用演算法去模擬一些醫生判斷的路徑，從病歷中去看出來好的醫生是如何思考的

第三，能不能用演算法降低疾病診斷的門檻，讓醫生得到更準確的判斷

張大磊說到，之所以把公司名字取作Airdoc，也是希望好的醫療服務像空氣一樣，讓每個人都能擁有。同時，也希望自己的產品成為一個人生活中必備的部分。

「20世紀最偉大的發明不是青黴素」

今年四月，Airdoc宣布已完成由復星領投、搜狗追投的數億元人民幣B輪融資，三方將共同探索醫療人工智慧產業結合路徑。除了資本紐帶之外，Airdoc此前就已經和兩位資本方進行了合作。在他看來，之所以和搜狗和復星合作，是因為兩者分別有很好的線上和線下資源，結合自身已有的演算法產品進行非常好的結合，從而建立良好的慢性病智能防控體系。

張大磊一直有一個觀點：20世紀最偉大的發明，絕對不是青黴素，而是抽水馬桶。「抽水馬桶從源頭上控制了很多傳染源的擴散，抽水馬桶不僅僅是一個生活用品，無意之中還為醫學作出了貢獻，只是我們很多人都沒有注意到。」

因此，張大磊給Airdoc的定位也正是基於這樣的思路：與其治療，不如預防。目前醫療AI主要應用在門診和住院等環節，但是醫療服務是一個長鏈條，人工智慧完全可以在其他環節發揮更大作用，如疾病預防和術後跟蹤隨訪等。Airdoc在這兩個環節上花了很多精力。

張大磊向雷鋒網表示，醫生不可能解決所有的問題。所以Airdoc思考的問題是，如何用技術手段讓大家不得病，或者少得病。「不是說大家都應該到醫生那去，我們做一個工具來提高醫生的效率，我們覺得那個場景有點晚。」

花了3年時間，Airdoc研發出了人工智慧慢病識別系統。在醫學專家的幫助下，Airdoc對演算法進行更深一步的完善，如今已經在眼睛、皮膚、病理、肺部等領域取得成果，並且開始臨床應用。據雷鋒網了解，Airdoc現在的演算法能力已經可以覆蓋多個病種，之後將會在此基礎上縱向拓展。

張大磊表示，Airdoc是在嘗試從多個維度去解決同一個問題，所以團隊在研究演算法時，走的就是多病種演算法的路線，用同一種演算法去識別不同的病種。

「我們一直在嘗試學習醫生的思維。醫生見到患者的時候，會先判斷患者健康不健康。如果不健康，會告訴患者可能得了什麼病，再告訴患者該如何檢查治療，我們認為這是一個正常醫生的診斷流程。」

目前，Aridoc形成了自己的發展方向：輔助決策、醫學影像分析、大數據挖掘，這三條線對應的是不同的應用場景：

第一，輔助決策，更多幫助基層的醫生，讓醫生不漏診。

第二、醫學影像分析，更多地是幫助三甲醫院的醫生的日常工作。

第三，大數據挖掘，更多地是幫助衛計委、幫助政府、幫助行業。

技術和產品研發需要團隊的支持，現在Airdoc的人數不到100人，從團隊結構上來講，Airdoc有三類人。

1、互聯網背景的人，主要是將各種想法做成技術產品，同時能夠擴散到更多人群。因為大多數的中國人不到萬不得已不會去醫院。實際上有很多重大慢性疾病，早期並沒有什麼很明顯的癥狀，所以很容易就漏診。

2、醫學背景的人。醫學背景出身的人可以憑藉專業知識判斷哪些是偽需求。有很多AI公司可能在這件事上犯錯，因為它們不是從醫學的角度出發去考慮AI，而是從AI的角度去考慮醫學。Airdoc在北京、上海、廣州、西雅圖四個中心，除了廣州之外，其中三個中心都有醫學團隊。

3、產業背景的人。這些人來自於醫療器械、新葯研發等醫療產業。他們商業化的思維方法對Airdoc來說也非常重要。

如果說張大磊是舵手的話，那麼這些人則是這艘船的帆布。

張大磊表示，創業過程中，正確判斷市場需求是至關重要的事情。如果做出一款產品沒有待見，對於公司和團隊都是一個巨大的打擊。為了能夠找准需求，張大磊經常泡在醫生的辦公室里，他相信醫生見到的都是真實的患者和需求、場景。

以眼科為例，眼科專業設備繁多且操作相對比較複雜，需要專門的人員通過培訓才能夠操作和使用。基層使用的大多是手持眼底相機，基層醫生受限於自身水平和設備條件，成像質量堪憂。拍出來的眼底影像會有過曝或光線不足的情況，一些鏡頭甚至還有指紋，所以影像上也經常出現偽影。這些實際上都是很多醫生在用的過程中，張大磊團隊碰到的挑戰和實際需求。

Airdoc此前曾有一款產品是面向近視兒童的，但在與醫生合作的過程中，醫生提出，相比於治療，預測兒童什麼時候會近視的意義可能會更大。所以，張大磊花了一年的時間，做出一款產品，可以將預測近視的時間精確到月份。

另外還有醫生提到，如果讓每個家長都帶著小孩去醫院裡面做檢查，很多家長會嫌麻煩。所以Airdoc就做出一款產品，通過電腦或手機的攝像頭，自動完成眼睛在三個空間維度的建模，加上之前的預測演算法，就可以知道該小孩視力的發展變化情況。

張大磊表示，這些需求都是在與醫生合作過程中得到的寶貴經驗，也讓我知道，做產品不能閉門造車。「只要醫生有一個想法，我相信技術團隊肯定能實現。我們從來沒有在實踐上碰到過困難，但是，我們曾經設計過一堆沒什麼用的『花架子』，所以醫生才是我們最有價值的產品經理。」

產品不能叫好不叫座，醫療AI這個市場從來都不平靜。傳統的器械商已經不再守著自己的一畝三分地，為了能夠繼續分食醫療市場這塊蛋糕，在重視硬體質量的同時，它們也在重視設備的智能化。近些時候，為了趕上AI這股浪潮，GE、飛利浦、西門子等行業巨頭也拿出了十足的誠意。

面對傳統廠商的挑戰，醫療人工智慧創業公司該如何與他們相處，醫療AI的行業格局將如何發展？

張大磊看待與他們的關係時認為，與其說是競爭，不如尋求合作。但是他也強調了器械商的實力：在特定領域如放射領域，他們的實力毋庸置疑，包括渠道優勢、數據獲取能力以及積累的和代理商、醫院之間的關係是短時間裡創企無法跨越的差距。但是在特定領域之外，器械廠商的優勢並不是很明顯，這正是醫療AI企業的突破口。

除了傳統器械商，這個行業里更多是像Airdoc這樣的初創企業，2016年以來，中國誕生了近百家醫療人工智慧創業公司。發展到這個階段，各家更多的是在比拼耐心。

拿證、上市、銷售，對於創業公司來說，這是商業變現的必然之路。為了能夠儘快上市，各家企業都在排隊，希望拿到CFDA的「通行證」。

雷鋒網了解到，9月4日，CFDA發布新版《醫療器械分類目錄》，新增了與人工智慧輔助診斷的對應的類別。按照最新的分類規定，若診斷軟體通過演算法，提供診斷建議，僅有輔助診斷功能，不直接給出診斷結論，則申報二類醫療器械，如果對病變部位進行自動識別，並提供明確診斷提示，則按照第三類醫療器械管理。

值得關注的是，第三類醫療器械是需要做臨床試驗的，第二類器械有臨床試驗豁免目錄。這就決定了，要申請三類證件時，企業需要花費更多的時間。Airdoc也不例外。

張大磊向我們表示，Airdoc是國內第一家報了CFDA三類證件的醫療AI企業，拿證的過程大概需要兩到三年時間。有一個比較好的點是，Airdoc參與起草了國內外醫療人工智慧的相關標準與規範，也是科技部STI智能醫學影像中心的運營單位，所以公司可以更有針對性地設計符合標準的產品。

除了排隊拿證之外，2015年在產品、技術的水平達到一定階段之後，張大磊就在尋求商業變現的途徑——主要是和醫聯體、醫共體、地方政府等體系進行合作。他對此解釋道，真正的商業變現來自於加速診療體系的效率。單純從一家醫院裡面切入，提高鏈條單個環節的效率，都是有問題的。對於頂級醫生來說，人工智慧產品對他們的價值增量有限。「大型三甲醫院的醫生水平都很高，放射科主任申請使用AI產品來幫防止自己誤診、漏診，是不是變相質疑自身的水平？」

分級診療是實現醫療資源合理分配的重要措施。但是分級診療在中國推行下去的一個重大阻力來自於患者對基層醫療的不信任。因此，由醫聯體、醫共體內的專家為人工智慧技術背書，自上而下地鋪開，分級診療的體制就能運轉起來。同時企業也會因為提高了體系的效率，得到商業的回報。這是張大磊的一套商業邏輯。

當然，現在有很多公司是通過學術科研的形式與醫院開展相關的合作，但是這種方式在張大磊看來是一條可行的道路，但是難以為繼。除了與體系合作，Airdoc的另一條商業線是和保險掛鉤。通過與健康險公司合作將更多的疾病篩查服務包含在企業提供給員工的體檢服務里等，可以幫助保險公司控費。

此前，Airdoc與協和醫院以及搜狗展開合作，在搜狗搜索上線了黑色素瘤人工智慧識別服務，進入Airdoc頁面上傳照片之後，Airdoc即可幫助患者分析診斷黑色素瘤。Airdoc也曾和保險公司指出，提供惡性黑色素瘤的防癌險，但是這條路卻走不通。因為保險公司經過模型測算，發現此類罕見病的發病率太低，反而很難賣出去。這也堅定了Airdoc走常見病的道路。

除了商業保險，還有一個潛在付費方就是政府醫保。張大磊表示，理論上來講，政府醫保應該是Airdoc最大的客戶，所以公司現在也在考慮這方面的變現方向。

在醫療健康行業，人工智慧的應用場景越發豐富，人工智慧技術也逐漸成為影響醫療行業發展，提升醫療服務水平的重要因素。可以預見的是，在利好的大背景環境下，人工智慧+醫療市場也將愈發成熟。

對於未來整個行業的發展趨勢，張大磊發表了自己的個人觀點：醫療AI行業有點類似於當年的團購，最終會淘汰一批人。就行業里的幾個普遍話題來看，演算法不是核心競爭力，數據不是核心競爭力，甚至拿到CFDA認證也不是核心競爭力。「我覺得真正的核心競爭力是產品的應用場景是否有人願意大規模的買單，這是至關重要的一點。」

Airdoc的生存之道在哪？張大磊，他認為，Airdoc最大的壁壘來自對醫療領域的認知。「所以我覺得，如今這波AI熱潮，其實就像團購興起的那個時候。醫療AI行業也應該如此。誰能最快進行商業變現，而且是有利潤、高質量、可複製的變現，誰就能活下去。不然就會眼看起高樓，眼看宴賓客，最後樓塌了。」

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