专访陈宽：从实验室到到商业化，推想科技的进化论

本文系深潜atom第133篇原创作品

当我们谈及国内医疗人工智能领域，推想科技肯定是绕不开的一个存在。

2016年，AlphaGo在围棋比赛中击败李世石的战绩刷屏全球社交媒体，在很多吃瓜群众还在感叹人工智能的神奇时，已经有人敏锐的开始利用人工智能赋能传统行业，比如推想科技创始人&CEO陈宽。此时陈宽已经从美国芝加哥大学休学回国。“如果有心里非常想做的事情，你就应该去追逐它。”带着导师的祝福，陈宽带着对于人工智能的憧憬，开启了全新的探索。

△推想科技创始人&CEO陈宽

四年多的时间，陈宽推动了医疗人工智能在国内的发展，也收获到了应有的回报。2020年，11月，陈宽的推想科技，拿到了肺部诊断领域全球第一个人工智能NMPA三类医疗器械认证的证书，或有机会让肺部诊断这件事情变得更加容易。

今天的人工智能，在医疗领域已经不再是单纯的科研项目，商业化已经成为了绕不开的话题。过去四年时间，我在医疗人工智能领域工作时，就一直在关注和思考推想科技和陈宽的动作。而这次，在与陈宽的深入沟通中，不仅印证了我之前的一些推测，也更大程度让我对推想科技的发展细节和逻辑有了很多别样的理解。

01

实验室到商业化，

医疗AI四个不同阶段的挑战

“人工智能在医疗领域经历了4个阶段——首先是可不可行，其次是能不能用，再之后是怎么认证，现在的阶段是要证明医疗人工智能商业模式能否落地，推想现在的工作重点也在这里。”经历了数年的探索后后，陈宽已经亲身经历了人工智能在医疗领域的不同发展阶段。

2016年，国内医疗领域对于人工智能的认知基本上是零。虽然人工智能理论上可以在医疗供给端帮助医生，但是独自走进四川省人民医院时，陈宽迫切需要证明人工智能如何在影像识别中发挥作用，面临的挑战和压力可想而知。为此，陈宽沉下心来带着团队租住在四川省人民医院外的一栋破旧的居民楼里，终于训练出了推想第一个可用于医疗影像的AI模型，直接用产品让一众医生接受了人工智能。

△肺结节识别

在实验室里完成第一阶段的验证后，推想马上就遇到了新的挑战——医生到底会不会用？也是在这个时间节点，大量的创业公司开始扎堆在肺结节领域，行业出现了一些不良竞争。甚至有些医院同时使用多家产品，导致一些企业的产品被弃用。

纵使如此，推想并未因为行业的混乱而改变自己的初衷，始终坚持要做出一款让医生和患者都有益的产品的定力。2019年推想的肺结节人工智能产品获得山东省政府的认可，批准了全国第一个肺结节人工智能辅助诊断的物价收费项目。同时，也有更多医院也开始做这样的探索，2019年底北京大学第一医院向北京市卫健委申请了人工智能辅助诊断的物价收费并得到批准，开启了北京人工智能可收费的新篇章。这种医院自发的行为，也为整个行业带来宝贵的经验，为医疗人工智能企业规划了一个长久可行的商业模式。

在过去这么多年，全世界仅有美国IDX的糖网人工智能产品获得了FDA审批三类医疗器械证书。进入到2020年，中国医疗人工智能领域却开始了翻天覆地的变化，一个又一个的企业获得NMPA三类医疗器械证书，推想也率先拿到了肺部诊断领域的证书。

△推想科技产品

陈宽表示，这种看似爆发式的增长，其实是过去几年积累厚积薄发的体现。2018年三月份，中检院就已经完成了一些领域的标准化数据库的建设。并且2019年中，审评中心颁布深度学习产品审评指导原则，同年各家已经基本完成了临床试验。经历了两年多的时间，临床试验、专家会、审评等必要环节都已经完成了，因此2020年才会出现陆续有产品被批准的现象。

经过了这几个阶段的发展，人工智能已经不再单纯“炒概念”，甚至已经有一些商业模式的出现。陈宽认为，接下来对于所有的医疗人工智能企业挑战将会是最大的，那就是商业模式能否批量化复制。

02

一横一纵，

人工智能绕不开的两条路

在过去几年，几乎所有的企业都是通过一个影像产品敲开医疗人工智能的大门。但是开了门后是做深耕，又或者是进入其他科室横向发展，到底是做目前的一两个科室，还是做更多的科室看企业自己，不过横向发展必须要建立在有一个稳固的后方。

“医疗环节都是细分的，如果几个细分场景做到世界第一，一定能够成为千亿市值的企业。一个科室的需求很多，现在大家都在探索期，如何将一个科室做深做透。现阶段企业都是从影像入手，停留在影像科，但是AI必须要走到临床。”在陈宽看来，放射科作为切入点，必须要进入临床。每个科室都有自己的需求，在这个过程中没有捷径，只能从需求重新出发，或是修改产品或是重新研发。

△产品临床

人工智能将疾病诊断能力全程化，将会衍生出大量的需求，医生和患者会倒逼着企业提供新服务以满足临床需求。陈宽的目光，从来没有仅仅停留在影像诊断，医疗人工智能就像是一个潘多拉魔盒，影像诊断只是盒子的盖子，打开后你会发现这个行业，远远比想象中更复杂。

举个例子，在临床指南上，4mm-6mm，6mm-8mm，8mm-12mm是肺结节的不同阶段的诊断标准，但是4mm以下的需求难道就不存在吗？又比如，与疾病相比，肺结节的发展相对缓慢，对于患者来说随访和健康管理都是必不可少的环节，那么这个领域，人工智能就不能发挥作用吗？因此，在陈宽看来，未来5-10年内，影像产品将会提供很好的服务形成比较好的盈利模式，但是仍然需要继续亏损投入研发也是正常现象。

现阶段行业已经开始呈现良性竞争，各家已经不再单纯顶着肺部和眼底两个领域。“国际领先的医疗公司，一定是深挖特定领域的企业，医疗场景很复杂，很难横跨特别多科室，推想其他科室的尝试，一定要基于肺部的强大优势。“目前，依托于肺部的优势，推想已经计划一些横向的尝试。

03

保持团队饥饿感，基层是绕不开的场景

现在医疗人工智能经过了概念阶段，在NMPA证书下来之前，很多人都在怀疑医疗人工智能的商业化能力。对于，企业来说，商业化成为了医疗人工智能企业迈不过去的一道坎。

好在，最近行业已经进入良性竞争，医疗人工智能的服务价格也在逐步提升。在商业化的过程中各家企业也在各显神通，有的在做院外市场、有的在做科研项目、有的在与药厂合作。对推想来说，每一个探索都是有价值的，都可以为推想科技未来的发展提供宝贵的经验。但是目前推想依然以院内市场为主，将推想的服务以打包、计费等不同的方式销售给医院，目前合作医院已经超过400家。

△产品临床

现在大家都在做的收费目录是一个加分项，算钱的时候，有收费目录会更直观，但是医院需要的是如何提高管理和服务等综合能力的产品。尽管his和pacs等信息化软件没有进入收费目录，但是已经成为了医生日常工作中必不可少的工具，医院同样愿意付费。人工智能同样为医院提供了独特的服务能力，因此行业并不存在商业化不顺畅的情况。同时，这个商业模式在过去几年已经被验证。

医疗人工智能的发展一定是长周期的发展曲线，也就是说每一年都是在增长，但是每年的进展都很缓慢。医疗是一个垂直的B端服务场景，不会像滴滴，不会像共享单车的C端产品一样集中爆发。

在商业规模化道路上，推想科技的团队一直保持着饥饿感。其中很大的原因在于推想的融资数量的选择上。每一次融资的钱都是刚刚够用，但是又似乎不太够。钱太少不利于发展，钱太多又会给员工带来不缺钱的假象，可能会导致团队远离一线市场。这种融资的度和分寸的拿捏，时时为团队带来商业发展的紧迫感。

符合公家分级诊疗政策的基层医院正在快速发展，将会成为下一个爆发点。同时，整个市场环境也将促进医疗人工智能的落地。在陈宽看来，医院数字化的发展迅速，基层医院逐渐上云将会是一个趋势，区域云将会是未来医疗人工智能的部署方式。区域性的医联体或者医共体，只需要维护一个中间的节点，大大降低了医疗人工智能企业的维护成本。

人工智能在早期发现患者，可以大大降低中晚期的治疗难度，从而更好的帮助医保控费。也许用不了多久，医保付费将会为医疗人工智能企业另外一条商业化路径。与此同时，医疗人工智能在医生的心目中更加特殊，因此医生更愿意推进医疗人工智能进入收费目录。首先可以将专家的技术赋能给更多的年轻医生，从而更好的服务患者。其次，医疗人工智能的研发和成长，全部离不开专家，这种心理归属感让医院愿意推动医疗人工智能的商业化发展。北京大学第一医院的收费目录便是体现了医生的这种心理。

现阶段，率先获得了NMPA证书的推想科技已经获得了收费先行者的条件，并且正在推动着人工智能纳入收费目录的事情，相信在不远的将来，可以在这个领域获得相对应的利益。院内市场，是医疗人工智能企业商业化第一步都绕不过去的一道屏障，而医保和基层则将成为人工智能发挥的基本弹药。相信，在不久的将来，人工智能将会成为每个人身边的健康守门员。