2017年11月3日至5日，第十一屆中國醫院院長年會在珠海舉行，這是一個專屬于中國醫院院長群體的年度最大盛會。在今年，包括政府官員、醫改專員、醫院管理者、醫保管理者、衛生學者、企業管理者等共約7000人出席了本屆年會。

在今年的院長大會上，人工智能+醫療的應用也成為了眾多與會者關注和討論的方向。在11月5日舉行的“創想空間：智引未來”AI新局——全流程診斷實踐論壇上，多位來自全國一流醫院的管理者發表了對于人工智能的觀點。

雅森科技CEO陳暉也發表了主題為“人工智能落地與醫院AI賦能”的演講，分享了目前人工智能在醫院系統內的應用實踐，以及雅森科技在這方面所做的努力，他還重點介紹了雅森新的平臺化的產品雅森天璣，以及人工智能在分級診療制度中能夠發揮的作用。

在活動后，億歐也對陳暉進行了采訪，以下內容由采訪內容在不改變原意的基礎上整理和編輯而成。

關于人工智能對分級診療制度的幫助

Q：在您剛才的分享中，提到了人工智能是幫助分級診療制度落地的關鍵因素之一。但是目前我們看到，有興趣也有條件應用人工會智能技術的醫院，基本上都是大醫院，而基層醫院和基層醫療機構在這一問題上，必然還存在硬件條件的不足，那現階段我們怎么去幫助這些基層醫療機構。

A：首先我們要明確，分級診療確實是一個大方向，從國家衛計委到基層醫療機構都有這樣的需求。而這件事的難度在于每家醫療機構用的設備、使用環境不一樣，影像的清晰度和強度有可能不夠，那用原來的訓練模型可能就分析不出來。

在分級診療這件事上，雅森今年有和山東省的一家國企有合作，做智慧醫療平臺，明年它想在這個平臺上面跟雅森合作一些應用，而這些應用都是能夠在基層醫院做檢查的，比如肺癌早期的肺結節，比如骨折。對于這些癥狀，我們只要求在云分級診療體系里先完成篩查，不做復雜的診斷，因為現在的技術水平條件和數據都達不到，但這樣做至少可以幫助基層醫院解決缺少醫生的問題。

而真正做到分級診療，是一個長期的構想。

Q：那在目前這個階段，我們除了等待基層醫療條件提升外，還能如何推動分級診療的實施？

A：我們現在比較傾向的是一個醫聯體的模式。

包括我們和浙江大學醫學院附屬第二醫院合作的這個模式，我們在一個區域的醫聯體內實現質控，比如說十幾家幾十家醫院，這個范圍相對來說做質控和設備的排查是比較容易的，然后在醫聯體內實現AI的應用。

雅森作為一家醫學影像公司的商業思考

Q：大多數從事醫學影像處理的公司都挑選了肺結節、眼底這樣需求比較大、容易商業化的領域作為重心，而很少公司像雅森這樣在神經內科（雅森科技有針對阿爾茨海默癥的分析預測方法，這是一種典型的神經內科疾病）上面進行研發的，因為這塊的研發成本和周期負擔都更重。那么在神經內科這個領域，雅森有哪些商業化的思考？

A：我們會重視神經內科這個方面，首先是看到腦科疾病的發病率其實很大，但是它的診療手段不夠，全國范圍內老百姓信任的能夠對腦科疾病進行診療的醫院也就五六十家，因此這里面一定是存在很大市場的。

另外，我們在這個過程中最大的收獲其實是大量核心算法和關鍵數據。腦部紋理特征、代謝特征、血流特征需要進行的影響處理在數量上遠遠超過了肺部和乳腺，所以我們積累了大量的基礎。另外神經內科沒有開源數據庫，對診療效果的評價也基本依靠隨訪，所以我們在這方面的數據積累也是未來的一個壁壘。

Q：目前人工智能+醫療公司的商業化途徑大多都是解決方案的形式，幫助醫生進行診療；而雅森現在除了解決方案外，又推出了雅森天璣這樣平臺類產品，這當中有怎樣商業邏輯？

A：按照我們現在的經驗來說，如果有比較好的數據，采用深度學習算法，有六個月左右的時間就能得到一個進行篩查工作的單項產品，這也是我們收入的第一部分。

但是我們想往第二部分走，所以一直在強調平臺。我們現在看到很多創業公司在向醫院推單一產品，會遇到比較大的阻力。因為這樣的產品，設備加上軟件內容，價格是超過了醫院科室主任能夠決定的范圍，需要院長的審批；而院長對于這樣的單一功能的產品興趣并不是很高，他不會因為這件事花時間去和你砍價，他的興趣點是對于整個科室的提升，例如你的產品能否讓他醫院的整個呼吸科得到提升，成為地區的標桿。因此，平臺化的產品其實更利于推廣。

所以我們覺得，要整合所有創業公司的能力，去做這樣的市場份額。

數據、人才和大公司

Q：去年年底的時候，對于醫學影像處理領域，所有人都在談數據標注難、缺乏結構化數據的問題，現在這個問題解決了沒有？

A：它依然是一個難題。

我們現在看到的問題，不是存在于技術上的，它的難度是在于時間周期和成本。時間周期上的問題是在于它必須經過兩道復合，也就是說，我們在一個合作醫院采集了大量當地醫生做過標記的數據，也一定要拿到別的地方，然后再去做一遍復查，這個證據的采周期相對來說會長。

肺部數據是一個特例，它有比較好的開源數據庫，尤其是國外數據庫，它的數據質量非常不錯，有效的降低了門檻。但對于乳腺或者神經內科這樣的領域，數據就很少。

Q：今年智慧醫療的熱度不光是在創業公司中，大公司對于這個方面也很關心，像阿里和騰訊對智慧醫療也投入了很多，雅森怎么面對來自大公司的競爭壓力？

A：簡單來說就是一句話，BAT這樣的大公司做智慧醫療是玩票的，我們是玩命的。（笑）

當然，這個競賽到最后誰贏誰輸不好說，因為大企業會有一些資本上的或其他方面的參與手段，例如以收購的方式去組建一支““集團軍”。但我們現在來看，智慧醫療在這些科技公司的自身業務里面是比較邊緣的。

另外，目前大型科技公司做智慧醫療的人大多是計算機專業出身，用算法解決影像處理是沒有問題的，但是涉及到醫院的流程體系和臨床應用，就會遇到一定瓶頸。

投資人也經常問GPS（GE、飛利浦、西門子，醫療器械領域的三大巨頭）這樣的影像設備公司會不會參與到醫學影像處理這個行業中來，其實這也是一個不太必要的擔心。對于他們來說，業務命脈還是在影像設備的銷售上，而他們搭配的一些醫學影像處理的服務，更多是為了提升自己的產品附加值，因此并不會參與到這個行業中來。

Q：雅森自己怎么解決跨專業人才的需求問題？

A：行業里面對于找人這個問題，基本上還是看口碑的。

我們在各個高校的口碑都還不錯，尤其是臺灣長庚大學和清華大學，這也是一個優勢吧。

數據、人才、商業模式，這三方面是所有AI創業公司都需要思考的問題。作為創業者，你知道如何平衡技術與需求嗎？你知道如何利用政策事半功倍嗎？你知道如何尋找公司的投資伯樂嗎？12月14日，億歐2017AI產業應用峰會，我們將邀請眾多投資人、創業者、AI領域精英共同探討，不僅是AI+產業+應用，這里是需求方和技術提供方的溝通平臺，是政策專家與企業方的交流平臺，是投資人與企業方交流的互獵平臺，是應屆畢業生和企業方的對接平臺。多維度，更深度，來這里實現屬于你的AI！