当今人工智能技术在世界范围内的影响越来越深远，渗透的行业也越来越广泛。医疗行业作为AI技术渗透的重点行业之一，在我国也发展非常迅速。2017年国务院《新一代人工智能发展规划》的出台，对整个大健康产业释放出重大利好信号，医疗AI逐渐成为了炙手可热的风口。
在国家政策层面推动行业发展的前提下，越来越多的医疗AI初创企业开始涌现。据了解，这些企业目前业务主要分布在医学影像、组织病理及眼底镜等辅助诊断、药物研发、健康管理、医院管理、手术替代等领域。其中有60%主要布局在辅助诊断领域，尤以影像学智能辅助诊断系统为主，这主要和人工智能领域图像识别技术较为成熟有关。
现如今，国内的医疗AI主赛道似乎已经被占满了，同质化现象也越来越突出。其中AI医学影像是目前细分领域中发展最拥挤的赛道，AI病理检测则紧随其后。
医疗AI进入下半程，后来者还有什么机会呢？为此，动脉网记者采访了第牛科技创始人曾昭沛，与他交流了其对当下医疗AI发展的看法，以及第牛科技在医疗AI的布局情况。
影像AI
据估算，国内从事医学影像AI的公司就有130家以上。单是肺结节筛查诊断赛道上就有众多玩家，既有阿里、腾讯等行业巨头的身影，也有零氪科技、深睿医疗、图玛深维、汇医慧影等经过多轮融资的头部创业公司。
为什么大家都扎堆肺结节筛查？AI企业在肺结节领域很容易出产品，收效周期短，看似更有希望转换成经济效益。然而AI医疗企业现阶段都在烧钱，算法五花八门，准确率还有待提高，付费场景尚未实现。第牛科技的创始人曾昭沛告诉动脉网记者，这种情况下，能沉下心做研发的企业凤毛麟角，不少企业登门只是急切向医生推销产品。
国际顶级期刊《自然》近年发表的一篇题为《深度学习作为提高组织病理学诊断准确性和效率的工具》的研究文章显示，深度学习算法的灵敏度达到了100%，但假阳性率也高达40%。所谓敏感性，是指在诊断疾病中不漏诊的机会概率，而特异性则是在诊断中不误诊的机会概率。
算法再漂亮，不代表实际临床中就能起效果。曾昭沛感慨，AI企业做医疗远比大家想象的难，AI医疗不仅是一个科技领域，更有医学专业的高要求。企业需要在AI运用中，让医生与AI企业技术人员能够有效沟通，完善产品，更好服务用户。当前医疗人工智能面临的首要问题是，无论终端应用是什么，数据是人工智能的基础。此外，只有算法技术还远远不够。
医疗影像应用场景非常复杂，现有AI技术难以满足临床需求。目前业界的做法是仅针对图像进行分析。“在未来，企业一定要结合患者的多种信息，例如临床信息、随访病历信息等，形成一个综合的多模态的系统。”
组织病理AI
病理学AI能够快速标注癌变组织，让病理医生“看得多、看得准、看得快”，也能够清楚告诉患者“这是什么、是不是癌、是什么癌”。但现阶段的AI病理学检测也存在短板。病理学实体肿瘤实质和间质成分更加复杂，部分肿瘤的确诊还需要依靠免疫组织化学，这无疑增加了AI诊断的难度。
另外，我国病理科发展并不理想。因为医院重视不足，病理科收费不高，导致人才流失严重，甚至有些医院的病理医生做的切片都不能满足要求。尤其是病理科收入低，数字化程度低，市场规模相比影像、细胞形态学检验要小很多，而目前又有那么多病理AI的入局者。未来的激烈竞争盛况可想而知。
盈利模式难题
尽管医疗人工智能在我国发展得较快，但是真正走进商业模式的企业仍旧占极少部分。尤其对于近几年呈井喷式涌现的初创企业来说，商业模式的具体落地前景仍旧模糊。
从盈利模式看，医疗人工智能的商业模式多种多样，比如与医院进行合作提供医院管理、辅助诊疗等服务，与保险公司合作提供附加服务，与体检机构提供健康管理、用户管理等服务。但是对于创业公司而言，这种商业模式目前最亟需解决的难题就是落地。
以AI眼科为例，它到基层开展疾病筛查，目前不收取任何费用。同时，项目运营需要有一笔费用，保证软件系统的更新和补助相关的人员。若不让机器到基层接受培训，那它就无法进行持续的学习与进化。如今AI医疗产品想以销售方式卖给医疗机构，是难以实现的。同时，AI医疗产品会不可避免地产生消耗。在盈利模式不明朗的当前，谁也不想承担这一机会成本。
同样，AI辅助影像医生检出病灶很难被定价。在医疗内，影像检查是有明确定价的，但是影像科医生阅片没有被定价，阅片中仅仅找出病灶，不做良恶性判断又该如何收费？这是一个医疗AI公司未来不得不面临的问题。
对于初创企业来说，“活下去”才是当务之急。如何实现商业化是一个普遍的难题。企业要想继续在此领域分羹，必须做出突破和创新。
检验医学AI的机会
截止2018年底的公开统计，我国有100万医疗机构，95%在基层，而全国检验从业人员117.43万人，共拥有各类仪器设备633.77万台套，2018年共出具检验检测报告4.28亿份，每天出具报告117万份。
我国检验检测产业规模不断扩大、然而“小、散、弱”的基本面貌仍未改变，曾昭沛指出，检验医学的作用经常被低估，在形态学检验的细分领域中，人工智能不仅需要先进的深度学习算法，更需要专家医生们的密切配合，确立各类细胞的判定标准，对海量的细胞数据进行精准标注，并结合临床病史进行整合分析，深度解剖疑难杂症，实现肿瘤、感染等诸多临床疾病的精准诊断，从而更有针对性地辅助医生的日常工作，也能缓解医疗资源分布不均等现实问题。
在算法模型的训练中，需要大量高质量的、多样性的细胞学图像和精确无误的专家标注数据，这些数据三甲医院里最多、最完整、最权威。
然而，检验医学AI的起点在三甲，终点一定在百万广大基层卫生机构。曾昭沛说到，相对于影像、组织病理，检验科三大常规化验（血、尿、粪）是唯一真正进入基层的机会，因为三大常规检查是基层卫生院全科医生的重要技能。
而且国家近两年大力推动的医疗信息化、分级诊疗、远程医疗，是一大利好因素，以显微镜数字化为基础、人工智能作为基础的辅助诊疗工具，远程会诊为支撑，将赋能全国广大基层医院，使其真正具备大病筛选、分诊、诊疗的能力。
细胞、微生物形态学检测是检验医学中的重要组成部分，在西方医学中属于细胞病理学的范畴，而临床使用范围包括三大常规的涂片检查（外周血涂片、粪尿镜检），胸腹水及脑脊液等体液细胞学检查，痰涂片、肺泡灌洗液、胃液脱落细胞学、骨髓涂片、宫颈涂片、细针穿刺细胞学病理检查等等，临床应用远远大于组织病理（大病理），可判定各种肿瘤性疾病、感染性疾病，是患者病因确诊的重要步骤，也为后续选择诊疗方案提供了重要依据。
根据最新的卫生统计年鉴统计，2018年医学检验市场规模约为2800亿元左右，其中与细胞或微生物相关的临床检查和微生物检查占据了30%左右。
后起之秀：第牛科技
2019年进入医疗人工智能下半场，部分企业开始尝试避开影像、组织病理、眼底等高度集中的疾病，而是在其他医疗领域开疆扩土。2019年1月成立的第牛科技也是其中之一。
第牛科技是一家位于上海、具有医疗基因的年轻企业，从脑脊液细胞检测入手，聚焦于检验医学的形态学AI赛道，深度合作上海顶级三甲医院，坐拥18家医院脑脊液标本数量，致力于通过细胞微生物形态学检测来为医疗AI注入新血液，沉下心来潜心为医生打造一款快速、便捷的AI科技装备。
第牛科技之所以选择从脑脊液细胞形态学切入医疗AI，直接原因有如下几点：
第一，脑脊液在业界号称人体内的第四循环体系，独立成一体，细胞种类比外周血、骨髓简单，易于快速实现、容易出产品，较快验证商业模式。
第二，脑脊液细胞形态学检测是感染、出血、肿瘤等中枢神经系统疾病的重要检查手段，具有不可替代性。
第三，一名有经验的细胞病理医生需要长期的临床数据培养，学习周期长，细胞病理医生极度缺乏，而从事过脑脊液细胞学的检验/病理医生更少。
第四，脑脊液的形态学AI建立之后，后期容易将应用范围扩展到外周血、骨髓、排泄物涂片、胸腹水、宫颈涂片等。
第五，更重要的是因为拥有得天独厚的优势：第牛科技与上海某顶级三甲医院脑脊液细胞学检测实验室合作，该实验室依托神经外科、神经内科、感染科等国家重点科室，已建立了数万例的脑脊液标本库，并逐步承担了上海数十家三甲医院及周边公立医院的脑脊液标本的细胞学检验。
创始人曾昭沛作为复旦大学上海医学院的高材生，曾是复旦大学附属华山医院的一名临床医生，同时也是位经验丰富的创业者，在医疗和计算机信息行业难得的跨界达人。
曾在医疗信息化领域从事产品研发、设计和运营管理工作十余年。2015年曾在皮肤科领域发起和创立了皮肤医疗皮肤宝App，成功实现了万名皮肤科医生在线，千万人使用的互联网平台。
第牛科技的创始团队中，既有丰富销售经验和商业变现丰富经验的合伙人，也有深耕计算机视觉、人脸识别领域的资深教授专家团队。据了解，AI专家团队由宋晓宁、於东军、冯振华三位业界知名专家组成。
其中，冯振华教授的“局部信息耦合的特征点定位算法”研究成果在计算机视觉和模式识别领域的世界顶级会议上获得CVPR2017侧脸特征点检测世界第四、ECCV2018国际视觉跟踪竞赛（VOT2018）公开数据库第一名的好成绩。
此外， 冯教授还荣获欧洲生物特征识别2017年度工业奖一等奖。这一奖项全球每年仅有两个名额，冯振华便是当年两位获奖者之一。
据悉，第牛科技将很快推出细胞形态学领域的新的AI诊断设备——微世智能。曾昭沛如是说，相比症状观察、宏观体检，在显微镜下可以观察到微生物和人体细胞之间的”激烈战斗“场面，医生可能准确、快速、便捷地找到病因。目前前期产品已在上海部分三甲医院、合作医院试用，并获得了专家的极大认可和支持。
下一步，第牛科技还将融合该三甲医院专业资源和其它地区顶级医院，打造全国顶级的脑脊液细胞学会诊中心，把形态学检验AI设备推广到广大中小医院，提升相关医院的疾病诊断水平。除此之外，第牛科技正在考虑开启融资，以加大研发力度，将细胞形态学应用范围从脑脊液扩大到外周血、骨髓等细胞图谱，实现既定的商业版图。
“在我多年的创业探索过程中，”曾昭沛告诉动脉网记者，“找到了最想做的一项事业，就是做一款医生的AI科技装备，帮助广大检验医生、临床医生乃至全科医生，方便、快捷、又经济、又实惠地实现精准诊断。”