專訪圖瑪深維創始人鍾昕：做醫療 AI 要心懷敬畏感

晚上9點30分，鍾昕才算踏踏實實地坐下來接受我們的採訪。

穿著一身灰色運動裝，鍾昕似乎卸下了白天的負重。我們住的酒店窗外就是金雞湖。鍾昕到來後，忍不住拍了一張金雞湖的湖景。創業維艱，這是每個創業者最初的感受。他感慨道，從來沒有從這個角度看過湖，也很少有時間去看看蘇州的夜景。

他說，晚上安靜，適合靜下心來好好聊過去和未來。

從創辦公司的第一天起，鍾昕的目標是成為領先世界的AI醫療公司。他笑言，雖然目標聽起來很大，但是如果能做到在中國領先，那麼或許就有可能做到世界領先。

鍾昕是醫療AI公司圖瑪深維的創始人。近日，雷鋒網和他進行了一次深入的對話。

鍾昕是清華大學生物醫學工程學士，密歇根大學生物工程學、 電子工程學碩士。互聯網泡沫爆發中的1998年，鍾昕畢業參加了工作。高通是他職業生涯的第一站，也是他任職時間最長的公司，前前後後達15年。當時，鍾昕在高通多媒體部門跑了個遍，手機的語音處理、相機、三維動畫、GPS等功能的核心研發都參與過。他在高通的多媒體部一直做到了資深高級工程師兼項目經理。

工作11年之後，鍾昕感覺走到了職業生涯的十字路口。在內心深處，他一直喜歡數學和統計類的東西。2009年，鍾昕前往卡內基梅隆大學商學院念MBA，畢業後先後在紐約摩根斯丹利銀行固定收益部、高盛銀行證券交易部，美林銀行財富管理部就職。在美林的一年，鍾昕承擔了很多sales(銷售）的角色，他向我們坦言，這份工作的最大收穫就是可以和各行各業的人交流，了解客戶的需求是什麼。這段經歷也為鍾昕日後創業培養了商業化的思維。

2013年重返高通公司之後，鍾昕帶領團隊進行深層神經元網路、自動場景識別、物體辨識、物體跟蹤和手寫識別的研發工作。他同時擔任計算機視覺學應用的經理，也成功地幫助小米、OPPO等廠商把物體跟蹤技術集成到旗艦智能手機上。

鍾昕感慨道，轉了一大圈，才發現自己真正喜歡做什麼以及可以做什麼。

2015年4月，42歲的鐘昕與同在高通公司的老友高大山博士共同創辦了圖瑪深維。高大山1995年畢業於清華大學自動化系， 擁有加州大學-聖地亞哥分校電子工程學博士，在GE全球研究所、美國高通公司工作過，是人工智慧和計算機視覺學領域的專家。

鍾昕對兩人的合作充滿信心：大山是AI技術的專家，我的本行是醫學影像。我們倆是清華的師兄弟，又有很好的專業交叉，而且我自己在金融界工作過，所以對經濟、市場的需求也比較敏銳。

因為醫療AI這個行業需要醫工兩者的高度結合，所以鍾昕很看重合作醫療機構的實力。憑藉在美國工作多年積累的人脈，圖瑪深維得以和梅奧醫學院和斯坦福大學醫學院、UCSD的醫學中心以及杜克大學醫學中心等頂尖機構開展合作。

成立之後的圖瑪深維吸引了資本的目光。2016年7月，圖瑪深維完成30萬美元種子輪融資，但僅僅過了一年半，圖瑪深維就宣布完成了2億元人民幣B輪融資。

目前，圖瑪深維的市場中心主要在中國。 鍾昕表示，不管在AI技術、人才還是AI市場需求上，中國都有得天得厚的優勢。

美國城市和農村醫生的水平在絕大多數情況下相差不大，所以技術帶給他們的無非就是工作效率的提升，並沒有觸及到醫療行業的核心。

目前，中國還是面臨著醫療資源分布不均衡等實際情況，在這裡，AI技術和輔助診斷產品將發揮它應有的價值。

圖瑪深維目前有四個分公司：聖地亞哥、蘇州、北京、上海，總部位於北京。除了最早的聖地亞哥研發中心，上海是圖瑪深維的第二個研發中心。2016年6月份在蘇州建公司之後三個月，鍾昕就在北京註冊了公司，但他平時呆在蘇州的時間更多。

北上兩地的先天優勢不言而喻，至於為什麼會在蘇州設立分公司，鍾昕有著自己的一番思考。

早在2004年，蘇州的工業園區就開始招商引資，從國外引進比較領先的項目。圖瑪深維蘇州分部地處工業園區星湖街的生物納米園。據鍾昕介紹，目前生物納米園引進了400多家企業，全部與醫療或者生物科技相關。

除此以外，在公司規模很小的時候，政策和項目上的扶持是創業公司最需要的資源。蘇州工業園區對圖瑪深維的引進支持度非常大，從決定引進到公司落地只花了2個月的時間。

這些因素，讓鍾昕最終決定將公司設立在蘇州。另一個好處就是，蘇州靠近上海，在尋求院方合作的時候，圖瑪深維也會具有一定的區位優勢。據雷鋒網了解，圖瑪深維先後與復旦大學附屬中山醫院、華山、上海交通大學附屬瑞金醫院等建立了合作關係。

截止到目前，圖瑪深維已經覆蓋全國100多家三甲醫院。

鍾昕認為，醫療AI技術最終的一個發展方向是服務於臨床科室，給出最終的診斷以及治療建議。

產品和技術是圖瑪深維能夠立足於市場的核心競爭力，圖瑪深維擁有深度輔助診斷、醫療數據分析以及雲端CAD三大產品線。

2017年8月，圖瑪深維發布了σ-Discover-Lung肺結節檢測分析系統。這套系統的亮點在於除了結合深度學習人工智慧演算法之外，還引入了圖瑪深維自主研發的三維分割技術。

對於這項技術，鍾昕有自己的看法：以肺結節為例，外科醫生對於三維呈現，尤其是直觀的病灶呈現，會有更直接的需求。比如他們更感興趣的是結節的定位，結節位於哪個亞段？有多少個血管穿過這個結節等，這都是圖瑪深維在產品完善過程中醫生不斷提出的新需求。

為了滿足臨床科室和影像科室的實際需求，圖瑪深維的產品有三維重構的功能，會把病灶還有周圍血管、氣管的結構都重建在醫生面前。

目前，σ-Discover可以從CT、MRI、X光、PET/CT及超聲等多種醫學影像中自動分割器官，並自動標記疑似病灶的組織結構，測量其位置、大小、形狀等量化信息，並且可以對病灶的良惡性進行判斷。

σ-Discover-Lung肺結節檢測系統，幫助醫生檢測、分割結節並做出良惡性判斷，並一鍵生成檢測報告；

σ-Discover-Lung-FollowUp結節隨訪系統， 幫助醫生準確便捷的比較，跟蹤病灶進展，根據計算結果調整治療方案；

σ-Discover-Lung-NoduleRetrieval幫助醫生建立肺結節診斷資料庫，根據結節特徵在資料庫中檢索類似結節的活檢結果，來判斷結節的發展趨勢；

σ-Discover-DR可以從X-Ray肺部圖片中區分、診斷多種肺病，減輕醫生在肺病篩查上的工作量；

微小結節在二維影像中測量的難度較高，利用三維深度學習技術能方便地獲取到精確容積及直徑等數據。據鍾昕介紹，這些功能點在2017年初就已經完成開發，三維分割技術的可靠性已通過臨床檢驗，這點對於進駐醫院是非常重要的因素，而且也能為術前規劃提供具有價值的信息。

圍繞肺部疾病研發的技術成熟後，拓展到其他病種功能的難度也就小得多。圖瑪深維的σ-Discover-Liver肝癌檢測系統和σ-Discover/Mammo可以分別輔助醫生診斷肝癌和乳腺癌相關的疾病。鍾昕跟我們說到，肝癌的檢出其實並不是一個特別難的工作。肝癌領域的難，在於良性、惡性的判斷，醫生經常拿不準。同一類、不同性質的肝癌在影像學上表現出的特徵完全不一樣，所以這也對人工智慧的演算法實現提出了更高的要求。

雷鋒網了解到，在心血管、腦血管、糖尿病這幾條線上，圖瑪深維也都開始跟各家醫院進行緊密的合作，並計劃在未來的3-5年內在全國範圍內推出8-10類針對不同疾病的輔助診斷產品。

在AI影像診斷產品線之外，圖瑪深維也在推出雲端CAD產品。雲端CAD產品的設計邏輯是為了讓醫療資源實現共享——院內不同科室之間可以共享影像，基層醫療機構的影像可以上雲。雲端CAD可以給出初步診斷意見，對於拿不準的案例，雲端產品可以幫助基層醫生聯繫上三甲醫院醫生，讓專家把最後一道關。

在醫生的科研需求上，圖瑪深維開發了σ-Discover-Radiomics 影像組學系統，幫助醫生計算並生成影像組學報告，對於科研工作和來說，這個產品將他們科研的周期從數月降低到7-10天。

鍾昕說到，國內的醫生在醫術上完全不遜於國外的醫生，但是國內醫生最最吃虧的地方就是沒有時間和精力去做科研。那麼提供一個好的人工智慧工具，幫助他們做這件事，其實醫生是非常開心的。同時，從另一個角度來看，幫助醫生做科研也讓醫療AI企業獲得了數據的使用權，這是一個互利的過程。

除了輔助診斷和雲端CAD產品之外，圖瑪深維的另一個產品就是醫療數據的多模態分析，目的就是為了實現精準醫療。患者在醫院就診時，會產生大量不同維度的數據。在作出最終的臨床診斷時，醫生需要綜合病史、家族史、體檢數據、基因數據等一系列指標作出判斷。通過深度學習與醫療大數據的結合，圖瑪深維現在可以準確、及時地對多種病症進行預測與診斷。

AI是時下當仁不讓的最大風口，許多互聯網企業和相傳統器械商都看到了其中的潛力。谷歌CEO桑達爾·皮查伊曾表示：「過去10年我們在忙於打造移動為先的世界，未來10年，我們將步入AI為先的世界」。在前兩個月舉行的上海CMEF展上，傳統器械商代表GPS三家也紛紛拿出了自己在AI上的新成果。

鍾昕覺得，人工智慧醫療還是一個新興行業，所以有更多的人來發聲、教育市場，這是一個很正面的事情。但是，從另一個角度來看，傳統醫療器械商都在布局AI，但是他們在AI技術上的儲備並沒有比醫療AI公司的優勢更大。

鍾昕說到，就以醫學影像來看，傳統器械商更關注的還是在醫學成像的技術上，不然就不能稱之為器械商了。「這是他們的主營業務，不可能丟棄的。」在他看來，器械商如果考慮和AI公司合作做到「軟硬結合」，或許是一條可以探索的道路。

此外，鍾昕也非常看重與其他中小企業的合作，PACS提供商、醫學影像中心、體檢機構等，都是潛在的合作對象。比如說醫院每年做1萬例體檢篩查，加了肺結節的專科門診後，一個病人一次CT檢查的平均價格為300元，就將帶來300萬/年的收入，那麼投入50-100萬買產品還是有可能的。

在我國，基層醫療機構是醫療體系的末梢神經，而硬體設施、人才缺失則是擺在基層機構面前的一道難題。在鍾昕看來，AI技術最直接的受益方就是基層醫院的醫生，在提高他們的診斷水平的同時，給他們帶來一些嶄新的業務。「有些基層醫院原來是沒有辦法看肺結節和肺癌的，介入治療、射頻消融或者是外科手術等新業務也能帶來新的創收點。」

鍾昕還和我們總結了目前市面上比較常見的變現方式：

第一種，AI企業成為ODM或者OEM，給器械商提供人工智慧的軟體包；

第二種，將雲端產品放到醫院，並按診斷數量收取費用，相當於與醫院方共同提供醫學影像服務並採取分成模式；

第三種，客戶按照使用模塊進行付費。付費方式可以是錢，也可以用數據抵付；

第四種，面向用戶的2C模式，患者將數據上傳，系統自動給出診斷結果。

創業三年之後，在看待行業未來的發展方向時，鍾昕說到，其實每個人都能找到自己的生存之路，企業也是一樣。回顧自己三年的創業歷程，鍾昕坦言，自己對公司的發展速度並不求快，有時甚至是有意慢下來。「產品的研發節奏寧可放緩一點，技術更新迭代的時候，一定要確認再確認。做醫療的人都要心懷敬畏感，因為這是一個需要沉下心來做的事業。」

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！