扩展AI医学影像新领域，医准智能领航前行

在胸部CT领域，AI产品已较为成熟，但在超声领域，由于技术瓶颈难以突破，过去的探索大多停留在二维图像。医准智能自研针对实时视频的算法模型，推出重磅级产品“乳腺超声智能检测系统”，同时满足高实时性和高准确率的“双高”要求。除了克服实时视频的挑战之外，医准智能研发的乳腺超声智能检测系统格外重视临床诊断的要求，既解决假阳性和良恶性判断的难题，又满足医生的临床工作流要求。

AI医学影像这一赛道从2016-2018年的火热期过渡到2019年至今的冷静期，AI产品逐渐打磨成熟，行业格局日渐清晰。

在胸部CT领域，AI产品已较为成熟，特别是在对肺结节的识别上，头部公司对3mm以上肺结节的识别率可以达到99%。头部几个玩家已经在胸部CT领域占好“山头”，竞争也较为激烈。

除了胸部CT领域，业内头部公司也在不断扩展新的领域。

在刚刚结束的世界人工智能峰会上，医准智能发布了国内首个针对超声设备的AI检测系统——乳腺超声智能检测系统。

直面实时视频研发难题，医准智能推出乳腺超声智能检测系统

医准智能成立于2017年11月，相较于AI医学影像赛道上的其他公司而言，成立相对较晚，但却是AI医学影像这个赛道上的黑马级选手。

在历时一年多的创新研发后，医准智能近期推出重磅级产品“乳腺超声智能检测系统”。

从产品思路和技术路线来看，这是超声影像辅助诊断产品的一次重大变革，因为过去对超声的探索大多停留在二维影像。首先，二维静态图像相对容易获得；其次，二维图像的处理算法难度相对较小。

但对于实际临床应用场景来说，二维图的辅助诊断与真正的临床辅助诊断很有很大差距，且二维图病灶信息不够充分，分析的准确性存在天然的瓶颈。

因此，实时视频超声的研发意义重大，当然难度也更大。

首先，超声是一系列连续的视频信号，需要采集不同切面的动态视频进行实时诊断，与传统的静态放射图像进行识别诊断有很大差异。对此类数据的采集、存储和识别都需要设计一整套新方法。

其次，对于医疗视频的识别，也没有现成的算法可用，需要设计一个深度学习网络模型可以同时兼顾运算速度和准确率。

临床需求在前，医准智能团队选择了自研针对实时视频的算法模型，做出了满足高实时性和高准确率要求的乳腺超声智能检测系统。

解决假阳性和良恶性判断难题，满足临床工作流要求

除了实时视频的挑战，产品还需要经得起临床诊断要求的考验。

首先，解决假阳性问题。

乳腺病灶与脂肪的区分困难，假阳性问题浮出水面。脂肪的某些切面看起来像病灶，临床时需要对可疑病灶进行充分、多角度扫查，并结合前后多帧的影像信息综合给出结论，但视频检测算法更多是对当前实时的影像进行分析，因此高假阳性是实现临床应用落地的难题之一。

为此，医准智能算法团队在FPN利用多尺度特征的基础上，加入时间维度信息，并采用3D CNN，同时提取病灶时间维度和空间维度的三维特征，综合以上特征，有效剔除脂肪等假阳性。

其次，良恶性判断水准要达到临床的预期。

乳腺病灶良恶性判断难度较高，医生在对病灶进行良恶性判断时会结合病灶及其周边组织的信息综合判断。但通常的分类算法只针对病灶部分，周边信息未被充分利用，AI做良恶性判断是又一难题。

医准智能算法团队的解决方案是，先通过病灶各个截面的视频还原出病灶的三维结构，然后加入注意力机制，将周边组织的特征以及不同权重加入到病灶特征中，充分利用病灶及其周边的信息，以实现更加精确的良恶性判断。

降低假阳性、提升良恶性诊断准确率之后，易用性是产品落地必然需要考虑的因素。临床产品最重要的就是需要符合临床工作流。

医准智能乳腺超声智能检测系统不需要对硬件设备进行改动，也不需要调整现有的工作流程，在医生扫查患者的同时，AI进行实时分析，并在界面进行标记提示。

即使是毫秒级闪现的病灶，医准智能乳腺超声智能检测也能实现精准获取，因此能够有效的避免医生由于视觉疲劳以及视觉敏感度不够而产生的漏诊。

智能化超声所见即诊断，能够协助临床获取疾病详细文本数据，对医生来说，一键即可获取初步诊断数据，只需在此基础上进行调整即可出具报告，极大地提升了影像报告诊断效率。

两大智能检测系统相结合，助力乳腺癌早筛

乳腺癌筛查的临床需求，是医准智能推出乳腺超声智能检测系统的底层考量。

乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，我国近几年女性乳腺癌发病率逐年上升，5年生存率相对较低，最主要原因是早期发现的病人较少。在欧美发达国家以及日本、韩国等，通过早期发现的I期乳腺癌占40-50%，而在我国不足20%。

因此，乳腺癌早筛已经在社会层面达成共识，但执行中仍困难重重。

国外多用乳腺钼靶做早筛，但中国女性的生理特征以及乳腺癌发病情况与欧美国家存在一定差异，使得中国女性仅靠乳腺钼靶筛查的漏诊风险较高，因此在2018年10月发布的首部《中国乳腺癌筛查与早诊早治指南》中，建议超声结合乳腺钼靶做筛查。

实际上，医准智能的乳腺钼靶智能检测系统已经帮助医生在国内数百家知名医院、及各级卫生机构开展乳腺癌精准筛查工作。此次适时推出的乳腺超声智能检测系统，将与乳腺腺钼靶智能检测系统共同支撑乳腺癌早期筛查工作的展开。

AI医学影像产品获得医院认可，商业化路径逐渐清晰

不论是筛查场景还是疾病诊断场景，AI医学影像辅助诊断产品成熟度已然经受住了市场的检验，商业化进展是接下来的重点命题。

产品成熟度主要体现在准确率等核心指标是否得到医院认可。比如医准智能肺部CT智能检测系统对3mm以上肺结节的识别率为99%，对1-3mm结节的的识别率为97%，完全达到了医院认可的准确率。

爱分析认为，产品获得医院认可是AI医学影像产品商业化落地的决定性因素。此外，市场教育和市场准入（NMPA认证）也是商业化进程的重要影响因素。

当前， AI医学影像辅助诊断产品的市场教育已经基本完成，以CT为主的AI辅助诊断产品正在进行商业化落地，医院逐渐开始付费。

目前，医准智能的肺部CT智能检测系统和乳腺钼靶智能检测系统两款产品已在超过400家医院实现部署，其中100多家医院已转化为付费客户，其余医院也在加速转化中。

基于AI医学影像整体商业化进展，爱分析认为，对于AI超声辅助诊断产品来说，只要能够达到临床使用标准，市场推广和商业化落地并非难事。

根据中国医学装备协会估计，2018年国内超声市场规模为103.6亿元，同比增长12%，预计2020年中国超声市场规模将在130亿元左右。目前，市场还未对超声AI辅助诊断产品进行定价，按照AI辅助诊断产品约为超声设备价格的10-20%，预计2020年超声AI辅助诊断产品的潜在市场空间约为10-20亿。

新产品落地，医准智能成功突围

爱分析：目前的乳腺超声智能检测系统下一步还有哪些工作需要深化？

吕晨翀：目前产品雏形已具备，接下来的工作是要让算法更精准，假阳性更低，临床医生使用时更便捷。但这三方面的工作已经不存在太大的门槛和难度，只要花时间就可以。

爱分析：原来为什么用二维图像而不是用视频流检测的方法？

吕晨翀：主要还是算法问题，不论是以前还是现在，基于实时视频的算法都必须是原创的，没有任何可以参考的算法。

医准智能能够在这个领域进行突破，有两方面原因。第一，精英团队专门研发，只有精锐团队才能攻破实时视频AI检测技术的难点；第二，我们团队本来已经积累了这方面的研究成果。

爱分析：医准智能CT智能检测系统产品整体的成熟度如何？

吕晨翀：对胸部CT来说，CT智能检测系统产品已经相对成熟了。但要覆盖全部的7、8个病种且保证每个病种都达到成熟的程度，还需要约一年多的时间。

目前，对肺结节的诊断功能最成熟，对肋骨骨折、气胸、胸腔积液等部位的诊断功能相对成熟，这些部位的产品相对来说难度不大，更多的是对产品的打磨。预计对这些部位的功能可在2021年下半年达到和肺结节类似的成熟程度。

爱分析：乳腺钼靶智能检测产品目前的成熟度？

吕晨翀：乳腺钼靶智能检测产品的成熟度也很高，但是和CT相比，钼靶的难度较大。

接下来我们会在产品上增加一些功能，例如会在今年年底增加乳腺断层扫描功能。预计到今年年底，乳腺钼靶智能检测产品的形态就会趋于完善，完全能够满足三甲医院的需求。

产品已进入400多家医院，付费转化和下沉是下一阶段重点

爱分析：医准智能肺部CT智能检测系统、乳腺钼靶智能检测系统目前的市场进展情况？

吕晨翀：这两个产品有时候会部署在同一个服务器里，因此，肺部CT智能检测系统实际是部署在400多家医院，乳腺钼靶智能检测系统大概部署在100多家医院。

爱分析：医院目前对AI医学影像诊断产品的付费形式？

吕晨翀：大多数医院还是会选择采购医疗器械的方式，少量的会选择年服务费的模式，但短期内医院很难接受SaaS模式。

爱分析：医准智能对于接下来的产品推广预期？

吕晨翀：医院对AI医学影像产品的试用正在慢慢减少，很多直接选择购买。

接下来要快速进行产品的商业化，要将产品要下沉到二级医院，甚至是一些一级医院。

爱分析：医准智能在下沉到二级医院和一级医院时，具体的市场推广策略是怎么设计的？

吕晨翀：第一是要组建大量的代理商渠道；第二是培养代理商对公司价值观的认同，建立稳定可靠的合作伙伴。

爱分析：医准智能下一阶段在推广产品时主要影响的群体是哪些？

吕晨翀：销售AI医学影像产品和销售传统医疗设备是一样的，核心是要让产品在影像科立足，让影像科医生认为产品好用，同时还要影响院长。

NMPA证只是商业化敲门砖，临床指标才是硬核

爱分析：医院目前对AI医学影像产品关注的核心指标有哪些？

吕晨翀：第一是检出率，第二是假阳性，第三是使用的便捷度。

爱分析：如何看待三类医疗器械证书？对AI医学影像产品的销售有什么影响？

吕晨翀：市场对三类医疗器械证书的认识会逐渐理性，实际上三类医疗器械证书只是“敲门砖”，并不意味着拿到证就可以实现销售业绩增长。

爱分析：NMPA目前的标准是什么？是否有准确率的限制？

吕晨翀：NMPA在认证时对准确率没有限制，只是把临床测试准确率如实的记录下来。并在检测报告里面注明。

与GE医疗携手，开启商业模式新征程

爱分析：2020年AI医学影像行业是否有比较大的变化？

吕晨翀：最大的变化是商业模式的变化，AI医学影像公司纷纷增加与器械厂商的合作。例如，医准智能和GE医疗达成战略合作。

爱分析：目前医准智能与GE医疗的合作进展？

吕晨翀：GE医疗会特定推出几款智能化设备，在这几款器械设备当中会预装医准智能的AI医学影像产品，作为一个常规配置，这些智能化设备主要是面向基层市场。

前几年GPS等器械厂商不太接受这种模式，但今年硬件厂商的态度发生了变化。原因在于AI医学影像公司的产品逐渐成熟，对于器械厂商来说，AI医学影像产品在医生的眼里已经具备价值，同时又能与医疗器械结合起来共同赋能医生。

爱分析：器械厂商在选择合作的AI医学影像公司时会关注哪些？

吕晨翀：第一是产品性能，器械厂商自己会进行深度调研，判断各个AI医学影像公司的产品是否成熟，客户口碑如何；第二是看团队之间的文化是否契合、合作是否顺畅。

扩大现有产品线，医准智能向临床领域进军

爱分析：医准智能下一步往临床方向发展是如何进行规划的？

吕晨翀：医准智能将基于肺癌等单病种，从影像科走到呼吸科、胸外科等临床科室，也就是说影像科检查出肺结节，下一步患者转到呼吸科、胸外科之后，各个科室都有相应的诊断方法，并衍生出相应的临床需求，医准智能可以通过AI技术满足这部分需求。

例如，影像科对三维的关注度不高，通过二维图像找到肺结节即可，但胸外科关注三维图像，因为胸外科要做手术路径规划，需要通过三维图像判断具体的位置。

爱分析：目前临床方向的进展如何？

吕晨翀：目前已经开始探索了，在铺设产品的过程中，我们发现很多胸外科和呼吸科的医生会到放射科试用我们的产品，会让我们在胸外科和呼吸科部署产品。

我们在与临床科室交流的过程中，临床医生会提出很多临床需求，针对这些需求，我们逐渐开发出满足临床需求的产品。

爱分析：长期来看，医准智能的定位是什么？

吕晨翀：医准智能目前实际上是一个软件公司，利用AI技术对硬件设备进行智能化升级，使CT变成智能化的CT、使MRI变成智能化的MRI，这个事情5年之内会实现。

往前看，医准智能应该是一个医疗服务公司，将AI与医疗服务相结合。

最终，医准智能是一家体现数据价值的公司，AI医学影像产品接触过非常多的患者数据，要实现对数据价值的挖掘，对患者进行疾病管理。

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