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近日，爱分析在京举办了2019爱分析·中国科技创新大会，爱分析邀请了医疗科技领域标杆公司视见科技CMO许骏先生进行主题演讲。
视见科技是AI医疗影像诊断平台，依托计算机医学影像分析和人工智能技术，实现对医学影像数据进行智能化分析，从而辅助医生诊断与治疗，提高诊断、治疗的效率与精准度。现将视见科技CMO许骏先生演讲实录分享以飨读者。
许骏：感谢爱分析的邀请。2018年刚刚过去，2019年刚刚开始，首先想简单回顾一下2018年全球市场和中国的经济环境大致形势。
全球经济遇冷，AI领域是逆势暖流
2018年是艰难的一年，包括整体经济形势下行，我们总结了一个字是冷，裁员潮在2018年集中发生，整体全球的经济环境和中国的经济环境，都走进一个下行的空间，造成了整体经济环境非常冷。
冷完了之后我们发现当中有一股暖流AI。AI这个概念实际上在三四十年前就已经提出来了，真正进入公众视野是2015年，阿尔法狗战胜了围棋世界冠军。
彼时，大家觉得AI可能参与所有行业，AI几乎无所不能，这个暖流在哪儿？就医学影像来讲，2018年中国医学影像AI产学研用创新大会成立。同时，港澳大区的医学影像仪式成立了，2018年很多和医学影像AI，放射影像AI相关的活动现场人满为患，大家以持续高涨的关注度密切关注医学影像人工智能所有的发展。
从2016年，2017年一直到2018年，国家相关管理部门出台了AI产业相关的许多政策，把人工智能提高到国家的战略，AI已经开始介入到我们各行各业，各个领域，尤其是医学影像。
相对医疗资源的硬件资源来讲，医疗软资源层面存在巨大缺口，AI技术是突破该资源缺口的重要机会
目前来讲，国内高端医疗水平已经和国际顶尖水平相匹配，同样我们的医疗硬件也实现了国际同步，但是由于我们患者群体的数量巨大，硬件和软件层面还存在着巨大的缺口。
硬件资源要靠医疗设备，医疗技术相对来说比较容易突破。软件资源方面包括医生的医疗水平，医生的培养周期是很长的，国家的医疗卫生最主要的方针方略在哪儿？
在优质资源的下沉，怎么下沉？如果依靠硬件下沉，这个瓶颈非常容易突破，购买、布局就可以了。但软的资源怎么下沉，高端的医生，高端医生的资源，人数、精力、时间上都是有限的。
这些高端医疗资源，软的资源很难突破时间和空间的限制，通过互联网医疗平台，从2015、2016年开始探索医疗资源的下沉，我们认为人工智能是一个很好的切入点。
人工智能首先是学习了高端的医疗资源的临床经验、手段、方法，通过这种方式进行技术水平等“软资源”下沉，我们就可以突破时间、空间、人员的限制。
AI影像市场空间巨大，深刻理解临床需求才能发挥真正价值
回到医学影像市场，据统计2016年全球医疗影像市场是337亿美元，预测2021年市场规模可达400多亿美元，医疗资源的需求和配置年化增长率非常高。
国内预计到2020年医学影像的市场达到600-800亿人民币，这个想象空间是蛮大的。同样，全球医疗市场的AI市场，预计2025年能够达到280亿美元。
这个趋势基于目前的年化增长率还非常保守，还有很多突破口没有实现突破或者正在突破。但是一旦这些所有的入口突破之后，我们觉得这些速度会进一步的加快，不仅仅14%的年化增长率，可能会达到20%-30%，速度会更快。
中国的医疗AI市场，年化增长率一直在25%，这个我觉得应该是靠谱的，增长率非常高，为什么？因为现在是一个AI创业的初期阶段，很多的领域我们刚看到机会，机会能不能打开，打开之后发展的市场场景和市场想象空间，我觉得非常大。
目前来讲，3年医疗领域AI的平均增长率25%，成为投入最多的细分领域。AI我们现在说百花齐放，从2016年开始有国内AI影像企业的注册成立，有产品落地、打磨，现在两三年过去了很多公司介入到医学影像AI这个领域当中，百花齐放，谁能摘得最后的硕果，只有在潮水退去之后才知道。
AI医学影像目前介入的领域，我简单列举了几个方向，比如最常规的肺结节，80%以上的医学影像企业都在做，为什么？频率高发，容易打磨AI产品。其他像眼科，皮肤癌，乳腺癌，疾病筛查都有很多企业涉足，涉足的深浅不一样，落地的情况也会有区别。
很多人都在谈AI，我们认为只有深刻理解临床需求的人才能实现AI的价值。对于AI模型、产品来讲，打磨完了之后呢？只有真正应用于临床，给临床带来真正实际的价值和意义，同时解决临床痛点才能在临床体现价值，否则就是昙花一现。
AI落地在最刚需的领域，才具备最广阔的市场前景
我们统观一下政府和医院的商业模式，在器械和健康领域不断提升技术水平，从而满足临床需求，最终提高产品销量。
而体检是一个比较独立的医疗机构模式，更多是提供影像数据分析服务，提升体检的机构服务能力，同样还要向上下延伸，向左右延伸，再通过大数据管理向健康管理拓展。
就人工智能的技术来讲，首先我们要介入人工智能的技术快速生长，可以弥补医疗需求缺口的领域，尤其是基层的医疗软资源的重大缺口，我们认为这是人工智能一个很好的应用场景，也是有广阔的市场前景。
人工智能在医学影像领域面临着诸多挑战，人工智能产品必须要有算法、算力基础的支持，而算法、算力则来源于海量的大数据。
同样，这些基本的算法和产品模型打磨完以后一定要结合应用场景对临床真正能解决什么问题，能给临床带来什么价值，这样我们才能实现这个产品真正的落地，才能受到广大临床医生的接受和买单。
同样，AI是一个创新的概念，创新的模型，创新的思路，进入这个行业会面临很多壁垒，包括哪些呢？因为人工智能是一个新兴的概念，它的产生只有两三年的功夫，行业的标准是滞后的，行业标准正在建立中。
人工智能与临床的结合，早先来讲人工智能的创新都是基于算法和模型，对临床的应用场景有所脱离，在这两三年的工作当中发现目前大多数的AI产品和临床有脱节，如果不能实现与临床很好的结合就不可能真正意义上帮到医生，反而是给医生增加了麻烦，增加了操作的复杂度。
同样对人工智能的认知我们需要客观化，2015年人工智能AlphaGo战胜了围棋世界冠军，大家突然觉得人工智能很厉害，无所不能，未来已来。
而刚开始人工智能参入医疗领域当中，医生对我们的需求，对我们的企盼也是非常高的，希望人工智能能帮他们做辅助诊断、筛查。
但经过一两年的打磨我们发现，产品的成熟度还有待提升，产品和临床的结合和流程和管理都需要进一步的提高。
所以目前来讲，人工智能还处在一个比较初级的阶段，还需要我们不断拿数据，拿大量数据和标准数据进行训练和培养，这个速度会越来越快。
AI技术落地五大业务方向，提高医生诊疗效率
我们深圳视见医疗科技有限公司的产品布局是这样的，首先在放射领域人工智能有很多产品落地，眼科、病理、皮肤等五大业务方向都有成熟的产品，同时我们在很多具体化产品当中已经开始在药监局申请注册证。
具体来看，我们开发了胸部X光片的辅助系统，可以涵盖17个病种的诊断和分级。放疗靶区勾画，这是一个宫颈癌的放射治疗过程中的第一道关口，临床医生勾画靶区需要半个小时到一个小时时间，是放疗科很大的痛点，也是放疗患者通量的主要瓶颈。我们通过人工智能的方式可以在三到五分钟完成一个靶区勾画工作，提高医生的工作效率，极大地提高患者通量。
病理这个学科是医生的医生，对于所有的病例诊断、，病理检查是最后一道关口，所有的影像检查，体外检验，最后的确认必须靠病理进行最终的判定。但病理科大夫从业人员目前全国只有大约两万人，看一个病理片子费时费力，需求量缺口非常大。
同时，由于收费或者其他经济原因，造成病理科大夫还在不断流失，现状不容乐观。这对人工智能是一个很好的切入点，临床有巨大需求，但是大家又不太愿意做这个事情，OK，我们交给人工智能来做，这是一个很好的市场。
自研算法模型是视见科技的核心竞争力
很多人工智能的公司的算法是依靠开源模型研发的，而视见科技的算法是完全原创的，拥有自主知识产权，获得了包括谷歌等AI平台在内的许多算法模型大赛的优胜奖项，甚至还有几个模型获得三连冠。
换句话说，如果造车没有发动机的核心技术是很难造好的，你的汽车不可能在本质上有性能的突破或者飞跃。而算法对于一个AI公司来讲就是发动机，视见科技的算法都有自主知识产权，希望大家能关注一下。
2018年，视见科技已经完成了放射、病理产品的布局，2019年，我们将在放射、病理进行深化布局并打磨产品。
作为一个高科技企业，判断它是不是有发展空间，一定要看企业的技术核心是不是有自主知识产权，有没有足够的动力和方向去发展，而这也就是视见科技的核心竞争力。
公司虽然成立不到两年，我们在2018年就完成了两轮融资，预计2019年2月份会启动B轮融资。未来我们会继续加大海内外市场开拓力度和人才的招纳，感谢大家的持续关注，谢谢。