推想科技：用 AI 為影像科醫生打造第二雙眼睛，讓肺結節無所遁形｜創業

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這是一家未體驗過資本寒冬的 AI 醫療影像企業。

2017 年末，有聲音開始擔心在 2017 年大火的 AI 醫療影像，會不會在 2018 年迎來資本寒冬？不過，這個問題對於推想科技來說是不存在的。

2018 年已經過了一大半，AI 領域的資本泡沫開始冷靜，但是好的公司依然不缺新的資金。俗話說：「潮水退去之後，才知道誰在裸泳。」 AI 醫療行業正在經歷洗牌，各家實力也是真材實料看得到，「有料」的公司依舊是資本的寵兒。例如，匯醫慧影完成數千萬 C 輪融資、深睿醫療宣布完成 1.5 億元 B 輪融資、推想科技更是完成了由襄禾資本、尚珹基金、元生資本、紅杉資本、啟明創投投資的 3 億元人民幣 B+ 輪融資。資本變得更理智了，好公司的價值已經漸漸凸顯。

其實，對於推想科技來說，從 2016 年成立到現在沒有所謂的「資本寒冬」，因為它一直受資本的追捧。

• 2016 年，獲得 1250 萬天使輪融資，投資機構包括英諾天使基金、臻雲創投等；
• 2017 年，獲得 5000 萬 A 輪融資，由紅杉資本中國基金領投，廣發證券直投部跟投；
• 2017年，完成 1.2 億元 B 輪融資，由啟明創投領投，元生資本、紅杉中國聯合投資。

那麼，從 2016 年到 2018 年活得風生水起的推想科技到底是一家什麼樣的企業？

簡單來說，推想科技是一家致力於用深度學習技術給醫療影像輔助篩查提供快捷、準確的解決方案的人工智慧企業。它是國內較早一批 AI 醫療影像企業成員之一。

推想科技的主要產品則是面向肺部疾病的解決方案產品，包括：智能 CT 輔助篩查系統：在早期肺癌篩查應用中，其可有效挖掘肺癌的核心特徵點，判斷不同序列影像是否存在疑似癌症的特徵，輔助實現肺癌早診、早治；智能 X 線輔助篩查系統：能夠對心胸部位的 20 多種不同病灶進行判斷，既可以幫助體檢醫生迅速篩檢出存在病灶的影像，又可以在門診住院病例的診斷過程中迅速標識出病變位置。例如，患者去影像科拍了片子，這些數字片子可能有幾百張，推想科技的系統可以將每張片子都用深度學習讀一遍，如果發現了病灶或者異常，會做標註，然後系統將情況記錄生成一個半結構化的報告給醫生。

眾所周知，肺癌是目前人類健康的第一殺手。據經濟觀察報報道，首都醫科大學宣武醫院胸外科主任、中國胸外科肺癌聯盟主席支修益曾透露，2017 年，中國肺癌發病率已經上升到 80 萬例，而死亡人數已經達到 70 萬例。中國每年癌症死亡人數接近 300 萬，其中肺癌死亡人數接近 70 萬。這是一個讓人感到恐慌的增長趨勢。我們不否認，現代人的生活方式、環境污染因素都是引發肺癌的罪魁禍首。不過，事物的惡化會有一個過程，如果我們可以早診斷早治療，也許肺癌的致死人數可以大大降低。

不過，現實情況往往很殘酷。國內的醫療資源缺乏、不平衡的問題已經存在已久。我國的影像科醫生僅為數萬名，相較於患者數量，這個缺口高達幾十萬人。他們每天的工作高度飽和，而且人工讀片的效率也不高，讀片的精準度還和醫生的經驗等因素相關。肺部疾病領域的需求與痛點給 AI 帶來了一個巨大的市場，也給予了 AI 醫療很重要的啟發。所以，我們可以看到最開始做 AI 醫療的企業幾乎都是看準了肺結節輔助診斷市場入手，而目前 AI 醫療影像領域最多的依舊是以肺結節為主流的企業。

不過，值得一提的是肺結節方面，在如推想科技、深睿醫療、體素科技、圖瑪深維等創業公司和科大訊飛等大企業的實踐助力下，目前在成熟性方面有很喜人的成果。「大公司和創新型公司其實是一起協作教育市場。大企業有流量基礎可以引導思維，創新型企業更多的是快速的去迭代產品，將產品送到臨床一線。」推想科技的 CEO 陳寬說。

但是這個市場同質產品多了，則會形成很強的競爭。同樣要做肺，如何差異化，形成競爭力成為了每個公司都需要思考的問題，對於這個思考的成果也直接影響各企業的戰略策略，如深睿醫療就在將影像和病理結合。

「推想最大的優勢是我們有非常多的落地用戶，積累了大量的數據，從而模型的準確度很高。我們在肺結節這塊的探索比較深，所以在穩定性和適用性上都是很強的。」陳寬表示 AI 醫療行業最核心的競爭力就是有多少醫院官方認可並使用產品。在這方面，很明顯，推想科技已經形成了相當不錯的壁壘。其目前已經在近 200 家頂級醫院上線，其中包括來自美國、西班牙、日本的十幾家海外醫院。通過本地部署和雲端部署的兩種方案，推想科技會根據醫院的需求匹配不同的解決方案。針對醫院提供服務時目前推想科技主要的商業模式。

當然，陳寬表示，推想科技在技術模型上也有自己的優勢。據其介紹，推想的產品可以適應不同層厚的影像。「有的醫院習慣在後層查找肺結節如日本的醫院，有些醫院習慣在薄層查找肺結節如國內的醫院。因為人工智慧模型是通過既有數據學習的，所以國內很多模型如果都是用薄層的方法，那它遇到厚層的時候就無法快速適應。」他表示，推想的產品的失誤率近於零。

「我們產品剛拿到醫院時，有很多不太匹配的地方，比如模型沒那麼靈敏、數據量樣本量不夠。」陳寬表示初期由於合作醫院較少，在模型的訓練方面遇到了很大的難題。為了更好的打磨產品，貼近臨床，推想科技的創始團隊在早期幾乎「住在醫院」。其天使投資人英諾天使李竹曾經表示，當時看中推想的項目就是覺得他們的團隊非常務實。「到一線才能了解醫生真正的需要。懂 AI 技術的可能不懂醫學，醫生專家可能不懂 AI 技術。所以需要懂技術的人去感受醫院真正的需求，這也是人才方面發展的趨向。「他說。

複合型的人才團隊是 AI 醫療行業的制勝關鍵。就像遠望資本程浩說的那樣：「這類企業的 CEO 要是行業的專家，CTO 要是技術的專家。「推想科技則實現了這樣的複合人才需求。其有一支來自GPS（GE、飛利浦、西門子)的隊伍。去年，飛利浦健康科技副總裁、大中華區診斷影像產品事業部總經理席渭齡、GE 大中華區 X 線產品事業部總經理丁偉、賽諾威盛科技市場總監(前飛利浦 CT 市場部高級經理)周宏斌相繼加入推想，一度成為行業的熱門話題。而 CEO 陳寬則是先後師從 Gary Becker、Robert Fogel、James Heckman、Lars Hansen 四位諾貝爾獎得主，在人工智慧技術方面有深厚的積累。

就未來的發展來說，推想科技希望首先覆蓋三家醫院，再深入到基層醫院。「因為三甲醫院有最優質的資源，他們的病例數最豐富。所以我們想能夠先從三甲醫院學習，把模型打造好以後，再將優質資源下沉到基層醫院，幫助基層醫生診斷。」陳寬表示，接下來，推想也將會在肺結節領域深挖有關診斷方向的解決方案，以及開拓心腦血管、骨折等疾病的 AI 輔助診斷方案。

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