华夏大健康™会客厅线上首播：当传统医疗插上AI翅膀（附直播实录）

华夏时报（www.chinatimes.net.cn）记者 郭怡琳 于娜 北京报道

5月18日晚，华夏大健康™会客厅线上首播圆满成功。会客厅第一期节目的主题是“风起生物经济系列节目——人工智能辅助诊疗”。

近年来，中国医疗AI产业蓬勃发展，推动我国传统医疗模式创新变革。医疗AI是新一代科技医疗技术的典型代表，人工智能在医疗领域的探索和实践充满无限可能，同时具有不断上升的市场潜能。

在万物皆可数字化的时代，我们会见证一些新生代公司逐步进入商业化的阶段。鹰瞳Airdoc和深睿医疗是医疗AI领域的领先企业。

鹰瞳科技（Airdoc）成立于2015年9月，致力于为慢性病的早期检测、辅助诊断及健康风险评估提供全面和多方位的人工智能解决方案，是全球视网膜影像人工智能领域的领导者和先行者。2021年11月5日，鹰瞳科技于香港联交所成功上市，股票代码02251.HK，成为“医疗AI第一股”。

深睿医疗是国家高新技术企业，致力于通过突破性的人工智能“深度学习”技术及自主研发的核心算法，可为各类医疗机构、体检中心及其他医疗相关产业提供从辅助诊断、智能筛查、临床决策、患者服务到医疗大数据治理、科学研究、医生培训、能力建设等全链路的人工智能和互联网医疗解决方案。

当晚，鹰瞳Airdoc创始人张大磊，深睿医疗联合创始人、CEO乔昕和西南证券研究所所长助理、医药行业首席分析师杜向阳就AI医疗现阶段发展情况及如何改变传统临床诊疗等话题进行了深入探讨。

以下为直播实录：

杜向阳：基于人工智能辅助诊疗的热潮下，我们邀请到两位创始人，谈谈现阶段人工智能的发展情况，以及它如何改变传统临床诊疗？

张大磊：整体来讲，AI医疗现在还是在发展的过程中。从它带来的价值来讲，现阶段的AI医疗填补了传统医疗的空白。比如对一些大的、顶级的医疗机构而言，他们没有那么多的带宽，可以把每位患者都服务好；而对很多的基层医疗机构而言，他们不仅缺人，还缺设备。用AI医疗全面赋能传统医疗，其实是一个很好的解决方案。

而鹰瞳Airdoc一直在做的事，就是用AI医疗改变传统临床诊疗。我们用深度神经网络时刻学习一个人的血管不停发展变化的过程，请最顶级的医疗机构专家做标注，教会算法识别疾病和分型，分辨到底哪种情况是正常，哪种情况是异常，如果有异常，是几型几期，包括哪些是动脉硬化、动脉弹性减弱、动脉阻塞，哪些是心梗、中风、糖尿病、高血压等等。这种情况下，我们一步一步把不同的产品以最精准的程度呈现给用户。我们通过AI医疗的一些工具，让他们更早发现自己的健康状况。这从整个社会的卫生经济学上来讲，我们认为非常有意义。

乔昕：我觉得医疗人工智能这个行业，整体的发展是保持着高速健康的势态，主要来自于政策对我们的鼓励。人工智能技术在医疗领域的应用，实际上都得到了很多政策的支持。另外这项技术它本身有着无限的魅力，有无限的发展的潜力，非常适合于在医疗行业去拓展。

很多优秀团队、人才看到了行业潜力，都加入到这个行业中来，使得整个医疗行业各个细分领域，出现了很多闪亮的应用，有很多优秀的产品出来。虽然现阶段还处于初级发展阶段，但我们已经在很多的点取得了突破，在很多的领域得到了广泛的应用。

特别是2019年开始，国家药监局就开始发布人工智能产品的医疗器械三类注册证，到现在有三十个左右的注册证发下来，很多发展已经相对比较成熟、应用范围比较广、能够很快形成产业化的产品率先获得了注册证。深睿医疗也是非常骄傲和自豪，取得了5个注册证。三类证是一方面，另外一方面其实更重要，产品如何服务于医疗机构，服务于患者。这对技术、对功能、对服务、对科研后续的研发实力，实际上是一个综合的考量。

杜向阳：具体到传统诊疗的环节中，AI医疗面临或解决了哪些痛点和难点？

张大磊：在发展的过程中，痛点和难点都是普遍存在的。最简单的例子，以鹰瞳Airdoc为例，绝大多数情况下，研发的速度远远超过我们产品获批和进入物价、医保目录的速度。因此我们一直都在思考有什么解决方案，怎样能够更高效率地把产品做到最好，以最快的速度推广到用户身边。

随着现在鹰瞳Airdoc海外的客户越来越多，注册效率需要进一步提升。因为在这一过程中，每进入一个国家，就要做一遍注册，这个流程需要我们花费更多时间和精力。我们本着100%合规的信念，每个国家都在认真做，让产品服务到全球更多的人。

乔昕：对传统的医疗行业来看，其实我们行业痛点还是比较清晰的，比如说医疗资源不平衡，医务人员不足，这些实际上都是我们行业的痛点。我在医疗行业工作三十多年了，我的感受一直是先进技术非常愿意在医疗这个行业去实施，很多的高新技术都在我们行业内得到了很好的发展，其实我们一直不缺高新技术在医疗领域的应用。所以我觉得人工智能技术能够应用于医疗领域，本身也是顺应技术的发展，临床的需求，实际上它是真正有需求的技术，找到了它发展的点。这是我们一直坚信的。

目前我们整体医疗资源还是相对比较匮乏，而且分布不均衡，大部分集中在大的三甲医院。人工智能技术其实可以把医务工作者从繁重的重复性的工作中解脱出来。此外，随着医疗资源的下沉，越来越需要一些同质化的医疗，达到一定医疗服务水平，才能实现这个目标。我们需要一些新的技术帮助医务工作者提升诊断的精度，这也是人工智能的技术能够发挥的地方。人工智能技术，不仅促进了整个医疗领域中很多的工作流程的智能化，同时助力基层提升医疗服务水平，深睿医疗一直聚焦服务于临床需求的产品研发，更有助于医疗领域的科研成果的产出和转化。

截至目前，深睿医疗牵头或参与了7项科技部的重大专项，9项国自然项目，30多个省部级的项目，涉及很多的细分的医疗里面的领域。除了有5个产品注册证，我们第二个绿通产品颅内动脉瘤产品已经进入国家药监局的创新通道。我们希望AI能够更快的帮助医生，更高效的帮助医生解决他自己的临床问题，解决问题实际上是人工智能技术最大的价值。

杜向阳：因为刚才我们主要从宏观角度去探讨，接下来我们从微观层面更加形象化的给大家去科普一下。比如说在AI医疗，结合我们在具体医疗环节中的案例谈谈，它具体是解决了哪些方面的问题。

乔昕：我们双方都共同的一个特别经典的话题，就是计算机视觉的技术，医学影像的技术在这个领域的应用。在这之前，其实大家都知道癌症实际上是一个头号杀手，尤其是肺癌，发病率致死率居首位。早期的时候的肺癌实际上是一种结节影的形态，逐渐恶化，然后到最后危及生命。在这之前，我们是用了很多的技术，比如说最早我们开始用DR，后来又开始用CT，后来又用低剂量薄层CT。在这个过程当中，其实科学家花了大量的时间和精力，解决了两个问题：一个是剂量的问题，一个是准确率的问题。因为如果要是剂量太高，本身用于筛查的目的话，会对患者和健康的人群进行二次伤害，所以科学家大概花了将近10年的时间去把这项技术完善了。但是新的问题又出现了，这个技术在普及过程当中，受医生的诊断水平，医生的诊断习惯各个方面的经验所限制，仍然不能把这项技术很好地去应用。

随着人工智能的诞生，在医疗影像当中第一个成熟的应用就是用计算机视觉的技术，从CT的影像当中去识别肺结节，精度也好，敏感度也好，其实得到了非常大的提升。举个具体例子，非常荣幸在去年我们和华西医院李院长的团队（一起）获得了科技进步二等奖。这个奖项是医学影像去年在这个领域唯一的一个课题二等奖。这项研究的内容实际上就是通过了几年的研究，然后通过人工智能的技术，将癌症筛查的“关口”前移，将肺癌的早期诊断率从26.48%提高至60.78%。

随着新技术的应用，一方面解决了基层医院医生技术水平诊断能力的问题，与此同时大家可以看到这项技术结合低剂量CT的检查技术，其实能够对癌症，尤其是肺癌的早期筛查精确的诊断，甚至对治疗效果的评估，对后续随访患者的管理，都实现了全链条的智能化。

张大磊：向大家介绍一下我们的产品视网膜影像AI。以前大家都知道要观测一个人的血管健康状况，很多时候是有创的。但实际上相关临床诊疗指南里有一个方法，可以通过打一束光穿过瞳孔，拍下视网膜图像，来观测眼底的血管和神经，以此无创地评估一个人的血管健康状况，并且这是临床诊断的直接依据。

以糖尿病、高血压等疾病为例，临床诊疗指南要求医生必须要去看患者的视网膜，看他的眼底。但是中国绝大多数的基层医疗机构，包括县医院、乡镇卫生院、社区卫生服务中心，没有足够的经费，没有暗室和支持散瞳的环境，也没有会看眼底的专业医生。

我们在解决这个问题的时候，是从软件到硬件都拿AI系统化地做了一遍。软件部分我们是把它识别出来的东西全部都给AI自动化了。硬件部分，大家看到我们做了像一个VR眼镜的眼底相机，全自动、可以自拍，而且还可以用充电电池来供电，这样的话在任何场景下，普通人凑上去30秒时间就能做完从检查到诊断的全流程。

我们相信这样的工作我们还可以把它持续做下去，目前已经把这样一台眼底相机的成本从一台几百万元降到了几万元，接下来要把它再降到几千块钱、几百块钱、几十块钱，这样就可以直接走到每个人的家庭。当然还有很多工作要往前持续地做，但我相信在我们有生之年，我们可以让每个人随时随地24小时都能知道自己血管的健康状况，并且可以在心梗、中风等事件发生之前提前作出预警。

杜向阳：在研发过程中，我们实现了哪些技术的突破，可以帮助成本有效下降？

张大磊：如果我们把人类的五官当成传感器来讲的话，其实分辨率是很低的。举个最简单的例子，因为人的眼球一直在动态的过程中，而且瞳孔实际上非常小，只有两三毫米，如果要打一束光穿过瞳孔，你要刚好对准到中间，这其实需要操作者非常认真地瞄准才行，需要耗费不少时间。但如果我们拿算法和传感器去配合锁定的话，会发现完全可以把它做到两毫米或三毫米的圆形正中间打出去，这样它成像的质量会比原来人工去拍的成像质量要好非常多，而且我们实际上还可以把它做到微米级的精准。

从这个概念上来讲，传统医疗器械非常像一个手动挡的车，人们需要去操作配合，然后要切换各种各样的油、刹车，还有离合，这带来了非常多的组件。而我们做设计的时候就在思考，小孩能用，老人都能用的产品，应该设计成什么样？它应该是机器人，需要自动适应人类，而不是人类去适应这个机器，同时把所有的传统的操作者做的工作都要全部自动化，同时要把里面复杂昂贵的成本都要变成更加低成本的。

同时我们也是顺着这条路，在所有光学电子、操作结构的部分上不断地减少元器件，我相信可能在5-10年之内，我们是有可能把它做成一个用三四个元器件组成的设备，非常简易方便，同时相比现在市面上百万级别、有几百个元器件的设备，它能做出更加精准、智能的判断。

杜向阳：在整个研发过程中，您觉得遇到最大的研发难点和痛点在哪里？

乔昕：相对于传统研发，人工智能产品的研发实际上是先从收集数据开始，做数据的清洗、做标注。然后入组，然后训练出有针对性的模型，所以说这个和我们传统医疗器械的研发是有一个巨大的区别。

前面这些工作可能要花费的时间、金钱，而且相当于后面研发的工作是其3—5倍。我们第一代的肺结节产品，从研发到真正拿到临床医院去用的话，前前后后花了一年的时间。

举个例子，我们做一个简单的影像识别，你首先要收集相关的病例，与它相关的病例，要请专业的医生做标注。大多数公司还不是一个医生标注，像我们公司是3个医生。两个人标注，一个人做金标准制评。所以医疗产品研发当中，前期的投入是非常巨大的。这个是跟传统的医疗器械是有着巨大的差别的。

所以在使用的过程当中得到了医生的反馈，然后每反馈一点，都需要重复刚才我说的研发的过程。我们就要有针对性的去收集这些方面的病例，而且不是收集一两个，最起码要收集一定数量的。小一点的问题，可能要几千上万，大的问题可能要上十万（数量）。不仅仅是收，后续要请专业的医生去把它标注出来，然后再用它训练模型。

所有做人工智能的企业，实际上都离不开我们专业的这些医生的付出。举个例子，刚才我们提到了，我们需要大量的专业的医生去做标注，但是如果有一个好的专业的标注的平台，效率非常高，而且它能够实现自动化的标注。对一些已经学习过的脏器也好，疾病也好，它能够实现一些预标注，这样的话就能够大大的提升我们的研发速度，减少我们的经费，然后减少专业医生的（时间）。所以这里面也孵化出了很多的关键技术，解决这些方面关键技术，就是成为解决产品研发瓶颈的一项至关重要的技术。

所以在过去，一方面是在产品研发上做了很多的投入，但更重要的实际上是对数据的清理，数据的理解，数据的标注，甚至一些规则的制定，参与了一些行业内专家规则的制定，这样的话其实才能使我们的产品真正的能够用起来。

杜向阳：刚刚主要探讨了研发的过程，那产品一旦面向市场之后，怎样让老百姓去快速的接受这一类的产品。此外，在新的发展趋势下，人工智能辅助诊疗会发挥一个什么样的作用？

乔昕：在这里，我想分享一下中国医师协会常务副会长董家鸿院士说的一段比较经典的话，他说“要达到“全民健康”的目的，就需要以智慧医疗为手段，重塑国家医疗健康服务体系，需要在“建高峰”和“强基层”两个维度进行系统布局。协同国家医学中心、国家区域医疗中心以及三级医院，重点解决复杂疑难疾病和重大医学问题，整合城区和县域各级医疗机构，组成以区域民众健康为中心的联合体，为全域民众提供集预防、诊疗、康复、慢病管理、高龄照护一体化，覆盖全人群的健康医疗服务。

董院士这段话也是高度概括了健康产业未来的发展趋势。所以我觉得新的“健康2030”给我们提出的目标实际上是希望通过新的技术的手段能够降低发病率和死亡率要把重大疾病跟恶性疾病的诊断关口要前移，就是一定要做到“三早”（早期筛查、早期诊断、早期治疗）。在《健康2030规划》中也确实是明确指出，希望通过新的技术的手段能够降低发病率和死亡率，人工智能和医疗大数据确确实实能在领域发挥出很大的强大的作用。

去年与华西医院合作获得国家科技进步奖的项目， 它就是通过建立影像组学肺癌预测模型，把癌症筛查的关口前移，除了用人工智能的技术，还用到了一些最前沿的一些免疫、诊断的技术，确确实实研究把早期诊断率提高，在没有结合这些创新技术之前，早期诊断率的为26.48，只达到这么一个水平。大部分都是恶性化以后再去做很复杂的治疗，病人很痛苦，而且死亡率也居高不下。通过这些新的技术，把这个关口前移，到最后这个成绩也是很可喜的，达到了60%以上。

另外我们还做了一项工作在浙江省，我们和肿瘤防治办公室在以省肿瘤医院为中心，开展了癌症、肺癌、宫颈癌、乳腺癌及胃癌、直肠癌的筛查工作，运用人工智能数字化的管理和患者的跟踪，将工作人员非常复杂的这些工作解放出来，同时支持线上协同的这些筛查的业务流。提升了我们这些信息的准确性，把诊断的效率大幅度提升。

除了疾病的早期的诊断，在慢病防治的领域其实也有很多的作用，尤其是现在在健康人群中倡导“全民健康”意识，我觉得这一点其实我觉得特别好。“共建共享，全民健康”是建设健康中国的战略主题，然后要落实预防，定期体检，这样可以大幅度的减少疾病的发生。人工智能其实在体检的领域也有很多新的创新，可以说逐渐已经形成了智慧体检的新模式。举个例子，深睿医疗目前在体检机构推出胸部CT“1+X”健康管理解决方案，我们叫做“全心全肺”的健康管理，通过一次胸部CT平扫，进行多病种多征象的检出如肺结节、肺炎、冠脉钙化、胸膜、纵隔、陈旧性骨折等，又能在此基础上进行多疾病罹患风险评估如肺癌风险评估、冠心病风险评估及单病种多次随访。我们也是和国内很多体检机构合作，把我们人工智能的技术运用在健康管理的体检环节。

张大磊：我向大家汇报一下，第一个是我们和上海瑞金医院宁光院士一起在推的MMC（国家标准化代谢性疾病管理中心），这是关于糖尿病人的。糖尿病视网膜病变是糖尿病的严重并发症之一，从一开始正常的视网膜到它开始出现问题，轻度、中度、重度增殖期，我们国家绝大多数的人是到最后阶段才发现自己的疾病状况。但实际上大家看到了，如果及时去做一个无创的视网膜检查的话，他会非常清楚自己到底有病没病，以及在哪个阶段。

另外我们在做真实世界的研究过程中，我们发现在血糖值还未达到糖尿病诊断标准的情况下，在糖尿病的前期，视网膜就已经和正常人的不一样了。如果能在这个阶段及时发现，通过饮食、运动等生活方式的干预就能有效控制住。从早发现的角度来讲，我们也是感到任重而道远，因为我们国家1.4亿的糖尿病人中，近50%的人不知道自己有糖尿病，光把这50%的人发掘出来，并进行积极干预和治疗，对个人、家庭、社会都是有价值的事。

第二个是我们和安贞医院合作的项目，关于高血压患者的。我们发现，同一个人的同一侧视网膜，治疗前和治疗后有非常显著的对比，仅仅一个月的时间就会产生很大的改变。实际上有意思的是，如果以算法看一个人在血管问题上的出血、渗血、大小面积的话，我们能清楚地看到当前这个治疗方案对这个人有用还是没用，有的人即使血压控制得很好，有可能血管不停变差，而只要血管不停变差，即使血压恒定，也不代表他控制得好。

视网膜就是一个客观和直接的标尺，让我们每个人时刻看到自己现在的干预方法到底是有效还是没效，我们相信这些对健康中国2030目标的实现，全民健康水平的提高等等来说都是非常有价值的。同时对健康人群来讲，也是非常有意思的事。

我相信随着测量手段、算法以及检测血管工具不断的普惠化，越来越精准，它可以让我们每个人时时刻刻都能够掌握到自己的健康状况，在整个社会从以疾病为中心到以健康为中心的转变中，AI医疗公司能起到一定作用。

杜向阳：整个AI技术在辅助临床诊疗过程中，未来的市场空间还会有哪些延伸？人工智能辅助诊疗的市场空间可以有多大？

张大磊：我相信在AI医疗里，我们现在了解的还只是冰山一角。回顾过去一年，我们已经在400多家MMC的医院和41家等级医院里面，完成了大量的使用和采购。除此之外，在基层医疗机构方面我们已经进驻了36家，体验中心150多家，视光中心1100多家，实体药店250多家，保险公司40多家。但回过头来看，全人群中的渗透只有486万人次。这个数字在全世界的人口中，实际上连1%都没有，微乎其微。所以如果从市场空间角度来去看，我们还可以努力乘以10，乘以100，甚至做到更大的空间。

与此同时，我们也看到越来越多的客户和终端用户，保持着一年中持续多次使用的频率。就像我上面举例的，在这里面使用场景被源源不断地探索出新。如果站在三年前，现在的很多应用场景都是我们不敢想象的。因此，对市场空间的判断上，我认为凡是能被传统的医疗器械采集到的信息，未来都可能会被AI化。

对于医疗行业的未来，我们有两个基本的思考。第一个思考，我认为用技术算法去取代医生并不现实。人类是非常善于使用工具的，同时也非常善于接受各种各样的新鲜事物。第二个思考，有没有可能改变医生和患者在时间、空间上完全重叠的诊疗模式。比如说，医生的诊疗经验和患者的治疗需求，传统上两者在医院的相会是基于伦理监管和大型检测设备。面对这样笨重检查设备的制约因素，我们有没有可能依靠科技让它便捷化、精准化、高效化？

乔昕：非常同意大磊总的真知灼见。我觉得人工智能技术在医疗领域，现在还是比较早期。从我们公司来说，非常清晰的经历了三个过程：第一就是说我们去开发一些技术，第二我们去打磨我们的产品，包括产品注册；第三就是进行商业化的推广。

但是相比于我们最初开始的时候，现在整个行业对这项技术的接受和应用与过去已经不可同日而语了。大部分医生已经变成了人工智能专家，他能够给你讲原理，给你展示很多他的idea和他的应用。面对这样的大环境，人工智能这项技术在医疗领域的发展空间还是非常具有潜力。人工智能怎么能跟场景相结合，怎么能够更高效、更有效，更符合临床需求的产品落地。这是一个需要大家都要去考虑的事。

我觉得一方面是从院内做起，院内人工智能应用的场景需要不断的去拓展。目前看来，从技术应用的角度，影像辅助检测发展的最快，然后是医院管理，AI制药也是最近很热门的一个话题。临床辅助决策支持，这是一个更大更宽广的空间。因为任何在医疗当中的各种各样的决策跟行为，实际上最根本的需求是来自于决策。

另一方面是健康人群的管理，还有病理一些方面的应用。其实现在有很多很好的公司已经有很好的产品在应用，我觉得需要我们从业人员，去不断的去拓展这些应用场景，保证这些先进的医疗器械、这些先进的技术，在商业的过程当中能够取得成功。不然一项好的技术，如果要是商业上不能保证成功的话，其实非常可惜。

深睿医疗一直以来就把医疗场景作为一个产品发展规划的重要基石。在场景上落地产品化，是我们发展的重点。在过去的5年，我们也形成了一个比较丰富的产品矩阵，为全国30多个省市数千家客户提供全链路的人工智能服务。去年公司业务得到了爆发式的增长，使我们看到前期的这些努力和这些布局，实际上都有了很好的回报。

在未来整个医疗人工智能领域的发展阶段可能会有2个方向提升，一方面在我们已经发展的这些领域不断的深化；另外一方面在可能有些领域人工智能还没有去了解这些需求，需要进行新的拓展，所以今后二十年，我觉得可能甚至花不了那么多的时间，人工智能的技术可以助力构建智慧医疗体系，重塑医疗服务，更高效的辅助临床医生做出诊断，为患者提供更好的服务。

杜向阳：最后，每个人可以用一句话，把我们对于人工智能的医疗辅助诊疗愿景进行总结。

张大磊：我有个很朴素的想法，我希望以后每个人一分钟一块钱就能掌握自己的健康状况。

乔昕：我们公司的愿景是让看病不再困难。所以我的目标理想也是希望每个人身边都有一个数字医生（智能医生）陪伴。

责任编辑：孙梦圆 主编：陈岩鹏

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