2017年6月，醫(yī)療人工智能公司數(shù)坤科技成立，7月遠毅資本給了這家成立不到一個月的公司2200萬元天使輪投資。而在今年7月，數(shù)坤科技又對外宣布完成億元A輪融資，由華蓋資本、晨興資本共同領投。
億元融資過后數(shù)坤科技逐漸進入大眾視野，而這家公司的業(yè)務到底是什么？又為何會在謹慎的醫(yī)療領域，頻頻獲得融資？帶著這些疑問，創(chuàng)業(yè)邦走進了這家公司，并與其創(chuàng)始人馬春娥聊了聊數(shù)坤科技。
(數(shù)坤科技CEO 馬春娥)
數(shù)坤從心血管疾病切入AI診斷
打開數(shù)坤科技官方首頁，映入眼簾的一句話是：“解決醫(yī)生的稀缺性，讓好醫(yī)生不再難求”。
言外之意是數(shù)坤想利用人工智能技術，深度挖掘醫(yī)療大數(shù)據(jù)背后的價值，發(fā)揮機器智能的優(yōu)勢，幫助提升醫(yī)療行業(yè)的服務供給能力。
如同大多數(shù)醫(yī)療人工智能創(chuàng)業(yè)公司一樣，數(shù)坤同樣選擇在醫(yī)療影像方面發(fā)力。不同于大多數(shù)公司的是，避開當下熱門的肺、肝等領域，數(shù)坤做了全球首款針對冠心病的全自動輔助診斷人工智能產品，并且覆蓋疾病全流程，實現(xiàn)了行業(yè)從單病灶檢測到單疾病診斷的質的飛躍。
提到心血管疾病，馬春娥給出一組數(shù)據(jù)：中國每年有2到3億的心血管患者，全球有將近2000萬的患者死于心血管疾病。但與肺癌、肺結節(jié)等疾病不同，心臟病的診斷流程更加復雜。心臟CT圖像需要首先經(jīng)過復雜的三維重建，之后診斷醫(yī)生根據(jù)三維重建的圖診斷出血管的起源、走形、血管壁的斑塊、管腔狹窄等情況。
所以，這將在價值數(shù)據(jù)和技術上要求更加苛刻，僅在北京、上海兩地數(shù)據(jù)中心的搭建，馬春娥和團隊就花費了4個月的時間。
“數(shù)據(jù)中心是整個AI研發(fā)的基礎設施，包括了整個數(shù)據(jù)和模型訓練全生命周期所需的各種工具和流程。數(shù)據(jù)產出的效率和模型迭代的速度是核心競爭力。”馬春娥回憶稱。
搭建數(shù)據(jù)中心的同時，馬春娥和團隊確定做冠心病領域業(yè)務。2017年10月，數(shù)坤科技數(shù)據(jù)開放平臺上線，并確定了第一批科研合作醫(yī)院，其中包括北京協(xié)和醫(yī)院、北京大學第一醫(yī)院、北京友誼醫(yī)院等大型三甲醫(yī)院，這些合作醫(yī)院為數(shù)坤AI模型研發(fā)提供了寶貴的臨床需求和高質量臨床數(shù)據(jù)。
兩個月后，數(shù)坤科技心血管冠脈CT產品進入北京友誼醫(yī)院進行臨床測試，并于今年3月，完成了多個單中心臨床測試，科研成果已被今年RSNA錄用。今年6月，數(shù)坤的產品已經(jīng)實現(xiàn)從拍片到出診斷報告全診斷流程的覆蓋。
目前，數(shù)坤的冠心病人工智能輔助診斷系統(tǒng)CoronaryDoc能夠實現(xiàn)“結構”加“功能”的綜合性診斷，真正實現(xiàn)無創(chuàng)一站式精確診斷，是全球唯一一家能夠提供如此全面的診斷能力的企業(yè)。目前簽約合作的醫(yī)院已經(jīng)有50多家，其中90%都是三甲醫(yī)院。
未來，數(shù)坤將從心血管疾病縱向延伸至心腦血管全科疾病的AI診斷，包括頭頸血管疾病診斷、神經(jīng)系統(tǒng)疾病診斷、冠脈FFRct、主動脈疾病診斷和腎、肺動脈等疾病診斷的產品開發(fā)。
“不因難而不為”
上文提到，涉足心血管疾病相關產品的研究并非容易的事。因心血管疾病沒有公開數(shù)據(jù)集，造就了標注復雜、工作量大；加之人體冠脈高度復雜，血管大小跨度很大，對深度學習網(wǎng)絡而言也是一個巨大的挑戰(zhàn)。
對于數(shù)坤而言，因為是首家做這類疾病相關產品的公司，此前并沒有可參考的路徑。從數(shù)據(jù)標注到模型研發(fā)，整個過程都是一個趟坑的過程。但也正因為此，在新領域踩過的技術坑和不斷積累的龐大數(shù)據(jù)，也讓數(shù)坤逐漸形成明顯的競爭壁壘和先發(fā)優(yōu)勢。
馬春娥坦言，“創(chuàng)業(yè)充滿了挑戰(zhàn)和未知，包括商業(yè)模式，但并不會這件事難而就不去做，相反從臨床、病患端需求出發(fā)，向醫(yī)生學習，用數(shù)據(jù)科學的方法論實現(xiàn)機器智能，創(chuàng)造出不可或缺的臨床價值，這是一切的基礎。”
一般來講，國際SCCT規(guī)定，13個血管、18個分段，每一個分段都要分別描述，醫(yī)生耗費在報告上的時間約為15到20分鐘，這樣算下來，一份病歷整體耗時超過40分鐘。
而醫(yī)生在配合使用數(shù)坤的智能輔助診斷系統(tǒng)后，醫(yī)生的角色從原來復雜的重復性的圖像處理工作，轉換為審核AI的診斷結果。相比之前的工作模式，極大的提高了醫(yī)生的時間效能。
但醫(yī)療AI產品必須是生在醫(yī)院、用在醫(yī)院的，在醫(yī)生每天使用的過程逐漸完善。初期也會出現(xiàn)AI結果與人類專家結果不一致的情況，這就需要數(shù)坤團隊與醫(yī)生進行反復論證，保證交給AI系統(tǒng)的診斷結果的正確性。
所以在采訪當天，馬春娥告知，大部分員工都駐扎在醫(yī)院，和醫(yī)生學習他們的診斷思路，一起分析bad case，不斷改進算法的診斷效能。
“數(shù)據(jù)之中見乾坤”。未來，人工智能在醫(yī)療領域的應用價值將逐漸凸顯，類似數(shù)坤科技這類創(chuàng)業(yè)公司前景不可估量，但挑戰(zhàn)也將并存。
