已獲CFDA、FDA認證，這家AI影像公司通過「站在巨人的肩膀上」落地20家醫院

醫學影像，是目前人工智慧在醫療領域最熱門的應用場景之一。醫生缺口大，診斷效率低，需求量大等問題勾勒出一個龐大的人工智慧醫學影像市場。

根據億歐智庫統計，國內有42家AI+醫學影像公司。雖然AI+醫學影像很熱門，但實際情況是各公司產品落地速度非常緩慢，甚至很多公司被卡在進醫院的階段。這主要是因為：一方面，對於人工智慧公司來說，可獲得的訓練數據短缺；標註成本較高；門檻高，獲得相關醫療資格認證難度大；另外一方面，對醫院來說，人工智慧技術雖然火熱，但是對於醫療領域的應用還很初級階段，醫療領域對準確率的要求很高。

但是對於陝西渭南的神州德信來說，這些困難的影響因素並不大，因為他們已經獲得CFDA和FDA認證，且已經成功落地20家醫院。

神州德信主要致力於醫學影像智能診斷方面的研究，藉助大數據分析和人工智慧技術進行有效的相關數據整合，還結合了互聯網技術方便數據共享。其核心產品智能數字影像FACT—系列產品主要涵蓋了肺，眼兩個領域，旨在打造一個完整的輔助診療系統。如：肺相關的智能影像系統是針對肺部幾乎所有關鍵技術環節和臨床問題，包括早期檢測、術前規劃、輔助治療等。

神州德信肺癌計算機診療系統

核心產品定位領域為什麼是肺和眼？神州德信CEO王亞擘解釋道，肺癌是我國惡性腫瘤發病及死亡的第1位，每年約59.1萬人死於肺癌。且據數據預計，2040年全球糖尿病患者將達到6.42億，中國患者將達到1.1億，居全球首位。糖尿病引起的視網膜病變率為31.5%，已取代白內障稱為第一致盲因素。無論是肺癌還是糖尿病引起的視網膜病，目前尚未有有效根治的方法，只有通過及早篩查來防範於未然。

2013，神州德信的核心產品通過國內CFDA認證；2015，FACT系列產品成為唯一一個獲得FDA認證的輔助診療系統，如今產品已成功落地北京協和醫院、中國人民解放軍總醫院（301醫院）、溫州醫科大學附屬眼視光醫院、第四軍醫大學西京醫院等。神州德信如何在人工智慧公司難以落地醫院的困境中突出重圍？

現在很多人工智慧公司主要以科研合作的方式從醫院獲取影像數據以訓練，但訓練模型所需影像數據量較大，僅依靠幾家醫院提供數據遠遠不夠，而且大量醫院並不願意進行數據共享。「我們進醫院不是要拿數據訓練演算法，而是實實在在的做一個東西幫助醫院解決問題。」王亞擘表示。神州德信的數據主要來自美國和國內頂級醫療機構的權威醫學專家，是由他們的專業臨床實踐經驗而形成的金標準資料庫，然後利用大數據分析和深度學習來為醫生提供影像診療輔助。王亞擘把這一方式稱為「站在巨人的肩膀上」。

他覺得，醫療領域的診斷有非常多的可能性，目前的很多人工智慧影像公司主要是通過有限的數據分析訓練一個模型，難免對一些特殊的情況束手無策。而根據國內外臨床經驗豐富的專家所得的數據，會更符合臨床實踐的複雜性。在技術方面，神州德信改變了普通影像以黑白片呈現的方式，改用以彩色分區域量化分割的3D還原方式，使醫生在讀取影像的時候更加一目了然。

神州德信數字肺系統

在大數據盛行的今天，大型影像診斷設備結合大數據分析提供更準確的診斷報告顯然是趨勢，使有限的空間與資源很好地滿足醫療服務的需求，實現醫療資源、人力資源進行分級整合和優化重組。

目前神州德信的醫學影像大數據平台輔助診斷系統多種分析結果準確率均達可到97%以上，助力精準醫療的同時也推動了分級診療。

公司的團隊由醫學和人工智慧相關背景的人才組成。創始人孟鑫是清華大學博士，美國匹茲堡大學博士後，具有力學工程、圖像處理以及生物醫學等多學科背景。機器學習負責人顧歲成是北京大學博士，美國匹茲堡大學博士後，具有數學、計算機科學、人工智慧、醫學圖像處理等學科背景。技術與醫學人才的組合幫助神州德信更好的理解技術與醫療領域的關係——技術是為了幫助醫院解決實際問題。

神州德信已經獲得A輪產業投資，其商業模式主要是兩類；一是面向醫療機構，如醫院，體檢單位，政府，第三方獨立影像中心；二是非醫療機構，個人篩查，家庭篩查。 依託於公司強大的團隊，廣泛的商業模式和在醫療領域的豐富實踐，王亞擘表示，下一步，神州德信會嘗試把人體各類器官組織按照醫療分類進行輔助診斷產品研發，將臨床各病種的影像類問題個個擊破。

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