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  撰稿：賈寧  

在現(xiàn)代醫(yī)療中，影像科醫(yī)生利用CT、核磁共振、X光、超聲波等各種醫(yī)學(xué)影像技術(shù)，對(duì)片子進(jìn)行判讀、解釋與診斷，方便臨床醫(yī)生進(jìn)行下一步的決策。 

AI浪潮還未起來的時(shí)候，已經(jīng)有一些人在思考：機(jī)器可以識(shí)別人臉、貓臉甚至豬臉，那么它能否準(zhǔn)確識(shí)別醫(yī)學(xué)影像中的病灶？能在醫(yī)學(xué)診斷決策中做到什么程度？ 

2015年初，柴象飛離開斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬醫(yī)院，結(jié)束了長(zhǎng)達(dá)12年的醫(yī)學(xué)影像學(xué)術(shù)生涯，創(chuàng)立匯醫(yī)慧影，想對(duì)這個(gè)問題一探究竟。

01

服務(wù)，醫(yī)療真正的缺口

走訪縣醫(yī)院、職工醫(yī)院等基層醫(yī)院，匯醫(yī)慧影創(chuàng)始人兼CEO柴象飛發(fā)現(xiàn)，基層醫(yī)院存在擁有設(shè)備但缺乏優(yōu)秀影像醫(yī)生的問題，誤診、漏診較多，準(zhǔn)確率普遍在70%左右，剩余30%都是有爭(zhēng)議或者漏診。  

他認(rèn)為，圖像識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成熟，利用AI輔助臨床診斷，改善誤診、漏診問題是可行的。  

2015年6月，北京大學(xué)第三醫(yī)院做移動(dòng)查房系統(tǒng)整體解決方案，匯醫(yī)慧影提供了其中影像部分的解決方案，通過影像云軟件，可進(jìn)行數(shù)據(jù)調(diào)閱、分析。 隨后，又落地河南、新疆、山東等區(qū)域。

經(jīng)過3年發(fā)展，匯醫(yī)慧影現(xiàn)有的產(chǎn)品架構(gòu)是：底層提供影像云平臺(tái)、數(shù)字膠片，中間層提供臨床AI診斷云平臺(tái)和用于科研的放射組學(xué)、深度學(xué)習(xí)云平臺(tái)，上層才是AI輔助診斷、遠(yuǎn)程會(huì)診、量化報(bào)告等服務(wù)。底層的云平臺(tái)搭載AI能力、算法能力，實(shí)時(shí)更新。 

▲匯醫(yī)慧影智能診斷界面圖

匯醫(yī)慧影聯(lián)合創(chuàng)始人兼COO郭娜介紹，2016年4月，匯醫(yī)慧影AI輔助診斷落地。 

目前有700多家醫(yī)院在使用匯醫(yī)慧影的AI產(chǎn)品，其中280-300家是三甲醫(yī)院，另外有500家基層醫(yī)院，二甲醫(yī)院居多。 

采用這樣一個(gè)產(chǎn)品體系，而非單一的輔助診斷產(chǎn)品模式，也是現(xiàn)實(shí)倒逼的。 柴象飛向新經(jīng)濟(jì)100人提到，他最多的時(shí)間和最痛苦的事都花在思考戰(zhàn)略上，「經(jīng)常到半夜就驚醒過來」。 

從長(zhǎng)期目標(biāo)來說，匯醫(yī)慧影希望通過AI來幫助醫(yī)生做影像診斷、決策。但在系統(tǒng)未完善前，匯醫(yī)慧影看到基層醫(yī)院信息化水平普遍較弱，為醫(yī)院搭建云平臺(tái)，幫助實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程診斷。 

美國(guó)的醫(yī)學(xué)影像診斷依靠獨(dú)立的第三方影像中心運(yùn)作已是主流。中國(guó)政策也在提倡這種做法。柴象飛希望參考美國(guó)模式，建立獨(dú)立第三方影像中心。

在一段時(shí)間實(shí)踐后，他發(fā)現(xiàn)這種重資產(chǎn)模式并不適合一家初創(chuàng)公司，其次，還有一些現(xiàn)實(shí)方面的問題，比如國(guó)家并沒有把診斷費(fèi)作為單獨(dú)收費(fèi)項(xiàng)目列出來，一次核磁共振檢查費(fèi)480元，是包含了醫(yī)生的診斷費(fèi)用。而在美國(guó)，靠服務(wù)收費(fèi)，醫(yī)生的知識(shí)和時(shí)間最值錢，國(guó)內(nèi)看病、診斷花錢少，檢查、賣藥費(fèi)用高。

「這種模式在現(xiàn)有的醫(yī)療體系里，變現(xiàn)是有難度的。因?yàn)橹袊?guó)醫(yī)療對(duì)人力的節(jié)約沒有那么敏感。這導(dǎo)致了醫(yī)院沒有太大動(dòng)力購(gòu)買優(yōu)質(zhì)服務(wù)。任何B2B生意，最大的邏輯就是你能不能幫他賺錢或者省錢?！共裣箫w說。 

發(fā)現(xiàn)方向不對(duì)，2016年初柴象飛開始向一二線城市大醫(yī)院推進(jìn)項(xiàng)目：北京大學(xué)腫瘤醫(yī)院、深圳市人民醫(yī)院、浙江第一醫(yī)院、山西省第二人民醫(yī)院等。 

給醫(yī)院安裝了服務(wù)系統(tǒng)，不等于醫(yī)生就有動(dòng)力使用。只是簡(jiǎn)單提升效率，價(jià)值不大。柴象飛又轉(zhuǎn)頭尋找醫(yī)生真正的問題是什么，結(jié)果發(fā)現(xiàn)： 

第一，診斷能否給到臨床決策； 

第二，通過影像數(shù)據(jù)的挖掘能否變成研究課題，繼而應(yīng)用于臨床。

許多疾病需要影像醫(yī)生做出決策，體現(xiàn)出自身專業(yè)水平：例如要不要放支架、如果放支架有什么副作用、如果選擇保守治療，哪里可能會(huì)破裂等。 

三甲醫(yī)院和基層醫(yī)院在同樣疾病上，愈后差別也很大。301醫(yī)院血管外科做主動(dòng)脈夾層手術(shù)，一半是在為從其他醫(yī)院過來的患者做二次修復(fù)。

匯醫(yī)慧影將云平臺(tái)的影像診斷環(huán)節(jié)放入單病種決策流程中。例如在和301醫(yī)院血管外科主任郭偉的主動(dòng)脈人工智能精準(zhǔn)診斷和輔助決策的合作項(xiàng)目中，機(jī)器可自動(dòng)提取血管做直徑、長(zhǎng)度的測(cè)量，標(biāo)注破口，再根據(jù)過去十幾年的幾千例數(shù)據(jù)和愈后隨訪，讓機(jī)器預(yù)測(cè)療效，對(duì)治療選擇給出更準(zhǔn)確的判斷依據(jù)。

「中國(guó)醫(yī)療設(shè)備增長(zhǎng)非?？?，但醫(yī)療服務(wù)跟不上。服務(wù)有賴于人力，而這方面人才缺口很大。無論用什么技術(shù)，AI也好，大數(shù)據(jù)也好，最終都是要變成服務(wù)，這是中國(guó)真正稀缺、真正有價(jià)值的東西?！共裣箫w說。 

02 

數(shù)據(jù)，AI的戰(zhàn)爭(zhēng)

AI的戰(zhàn)爭(zhēng)，不如說是數(shù)據(jù)的戰(zhàn)爭(zhēng)。  

柴象飛還在斯坦福時(shí)，數(shù)據(jù)非常易得——基于研究目的，內(nèi)部醫(yī)院是敞開的。當(dāng)他嘗試在美國(guó)創(chuàng)業(yè)時(shí)，數(shù)據(jù)就成為壁壘，想要獲取代價(jià)非常高。

「最大的問題就是所有公司都沒有數(shù)據(jù)，沒有數(shù)據(jù)，有再多的AI專家也沒有用。」  

他認(rèn)為，中國(guó)醫(yī)院對(duì)新技術(shù)的開放程度超過了美國(guó)，數(shù)據(jù)體量也更大，為AI公司在醫(yī)療領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)提供了溫床。 

▲匯醫(yī)慧影創(chuàng)始人兼CEO柴象飛

單從醫(yī)院獲得數(shù)據(jù)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。「持續(xù)獲得高質(zhì)量的精標(biāo)注數(shù)據(jù)，是公司在這個(gè)領(lǐng)域長(zhǎng)期制勝的核心競(jìng)爭(zhēng)力。」柴象飛說。 

就像人臉識(shí)別需要大量人工標(biāo)注，告訴計(jì)算機(jī)這是鼻子、那是眼睛。醫(yī)學(xué)影像也是一樣，不把病灶標(biāo)出來，計(jì)算機(jī)也訓(xùn)練不了。但是，人臉識(shí)別請(qǐng)一群普通人就能操作，醫(yī)學(xué)影像必須讓經(jīng)過專業(yè)培訓(xùn)的醫(yī)生標(biāo)注。 

雇傭醫(yī)生有償標(biāo)注，也未必準(zhǔn)確。因?yàn)獒t(yī)學(xué)影像是持續(xù)驗(yàn)證的過程，兩個(gè)月后病理活檢情況、一年以后病愈情況都需要跟蹤標(biāo)注，而這些數(shù)據(jù)又極度分散、私有化。 

匯醫(yī)慧影首先從肺結(jié)節(jié)的影像診斷切入，市面上大多數(shù)醫(yī)療影像AI診斷都是從肺結(jié)節(jié)切入。這是因?yàn)椋?nbsp;

第一，肺癌在中國(guó)發(fā)病率、死亡率排名第一；

第二，肺結(jié)節(jié)的數(shù)據(jù)比較容易通過公開網(wǎng)絡(luò)找到，例如LIDC數(shù)據(jù)庫(kù)提供胸部醫(yī)學(xué)圖像文件(如CT、X光片)和對(duì)應(yīng)的診斷結(jié)果病變標(biāo)注。  

經(jīng)過三年積累，除了肺結(jié)節(jié)以外，匯醫(yī)慧影在心血管、腦梗、骨折等七八個(gè)病種上提供AI輔助診斷。其數(shù)據(jù)來源主要有兩種途徑：  

一種是患者個(gè)體每次檢查產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。匯醫(yī)慧影與200多家醫(yī)院合作，打通數(shù)據(jù)共享，已經(jīng)超過100萬例，并且以每天幾千例數(shù)據(jù)的速度增加。 

另一種是精標(biāo)注數(shù)據(jù)，即柴象飛所說的「核心競(jìng)爭(zhēng)力」，約有5萬例。它主要產(chǎn)生于匯醫(yī)慧影為醫(yī)生提供的科研平臺(tái)。 

這是一個(gè)影像大數(shù)據(jù)的科研平臺(tái)。平臺(tái)提供了大量工具，包括算法、計(jì)算能力以及支持團(tuán)隊(duì)。醫(yī)生只要把數(shù)據(jù)傳上來，做標(biāo)注，提供信息，就能協(xié)助醫(yī)生更方便地進(jìn)行科研課題管理。現(xiàn)在已經(jīng)有200家三甲醫(yī)院在使用。 

這5萬例數(shù)據(jù)包括病理數(shù)據(jù)、臨床數(shù)據(jù)、影像數(shù)據(jù)、隨訪數(shù)據(jù)等全流程的數(shù)據(jù)，甚至包括基因數(shù)據(jù)、免疫組數(shù)據(jù)。醫(yī)生通過科研平臺(tái)勾畫標(biāo)識(shí)，進(jìn)行建模、計(jì)算。

03 

產(chǎn)品，機(jī)器的哺喂與進(jìn)化

柴象飛博士后導(dǎo)師、斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)物理部主任、終身教授邢磊，是匯醫(yī)慧影首席顧問科學(xué)家，通過產(chǎn)學(xué)研轉(zhuǎn)化加速團(tuán)隊(duì)產(chǎn)出，他本人也成為匯醫(yī)慧影吸引人才的一塊金字招牌。 

當(dāng)時(shí)還在西門子做科研合作的左盼莉（現(xiàn)匯醫(yī)慧影產(chǎn)品總監(jiān)）一聽邢磊在，「沒得商量就跑過來了」。 

斯坦福大學(xué)放射組學(xué)在全球排名第一。放射組學(xué)采用大數(shù)據(jù)維度的分析方法和手段，融入患者的影像信息、臨床信息等，做出量化診斷。 

邢磊一直希望將他實(shí)驗(yàn)室的科研成果應(yīng)用于臨床，他和柴象飛對(duì)放射組學(xué)進(jìn)行了產(chǎn)品定義和設(shè)計(jì)。左盼莉加入后，接手了放射組學(xué)的產(chǎn)品化落地，經(jīng)過4個(gè)多月的打磨，放射組學(xué)云平臺(tái)于2017年5月正式上線，目前已經(jīng)對(duì)接了七八百家醫(yī)院。

匯醫(yī)慧影的放射組學(xué)云平臺(tái)和飛利浦、GE都有合作，將分析軟件提供給對(duì)方，醫(yī)院使用飛利浦設(shè)備時(shí)，即可使用匯醫(yī)慧影的放射組學(xué)分析軟件導(dǎo)入影像數(shù)據(jù)、臨床數(shù)據(jù)，做量化分析，通過機(jī)器學(xué)習(xí)生成輔助診斷、療效評(píng)估、愈后預(yù)測(cè)等結(jié)果。

左盼莉所屬的團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)圖像處理，做圖像前處理和后處理，簡(jiǎn)單地說，前者就是把圖像處理成機(jī)器能明白的東西，「喂」給機(jī)器學(xué)習(xí)，后者是把機(jī)器「吐」出來的東西經(jīng)過加工，讓人看得明白。 

匯醫(yī)慧影的算法團(tuán)隊(duì)除了圖像處理以外，還有專做深度學(xué)習(xí)、專做大數(shù)據(jù)分析的。 

「肺結(jié)節(jié)病灶的形態(tài)、分類有限，但肺部疾病是復(fù)雜的。」匯醫(yī)慧影首席算法工程師顧一馳說。 

算法訓(xùn)練的主要難點(diǎn)是對(duì)肺部小結(jié)節(jié)的識(shí)別。結(jié)節(jié)大到30毫米，小到1毫米。隨著結(jié)節(jié)減小，機(jī)器識(shí)別率也隨之降低。機(jī)器對(duì)大結(jié)節(jié)的檢出率能達(dá)到90%，小結(jié)節(jié)只有80%。一般來說，醫(yī)生識(shí)別率都在90%以上。對(duì)不同大小的結(jié)節(jié)達(dá)到同樣高的檢出率，這是深度學(xué)習(xí)方法的一個(gè)難點(diǎn)。 

算法主要基于病灶的統(tǒng)計(jì)分析，采用Unet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和條件隨機(jī)場(chǎng)模型，通過深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)。 

例如肺結(jié)節(jié)的肺部CT數(shù)據(jù)，一個(gè)3D的數(shù)據(jù)，大小在512×512×（100~400）。對(duì)這樣一個(gè)大的數(shù)據(jù)，首要進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理，預(yù)處理包括分辨率、圖像噪聲的歸一化以及圖像整體識(shí)別，比如識(shí)別肺部心臟氣管的位置。 

之后把訓(xùn)練好的AI模型，運(yùn)用到預(yù)處理之后的圖像中，判別這個(gè)圖像中有沒有結(jié)節(jié)，如果有的話機(jī)器會(huì)把位置標(biāo)注出來。

「肺結(jié)節(jié)檢測(cè)軟件中，我們會(huì)采用智能檢測(cè)和人工校正相結(jié)合，采用敏感性高的模型，可以最大限度減少漏診率?！诡櫼获Y說。

臨床診斷抱以「寧可判錯(cuò)，不可放過」的態(tài)度，看重準(zhǔn)確率、敏感性，即使假陽(yáng)性率高一點(diǎn)也無妨。

根據(jù)醫(yī)院提供的CT樣本數(shù)據(jù)，結(jié)節(jié)大小不同，診斷準(zhǔn)確率略有不同，目前匯醫(yī)慧影在肺結(jié)節(jié)上的準(zhǔn)確率最高可達(dá)到95%以上，敏感性接近95%，3mm的肺結(jié)節(jié)檢出率可達(dá)到85%。

在使用過程中，大約有50%-60%的醫(yī)生會(huì)參與修改，這又反哺機(jī)器，使其變得更「聰明」，下次輸出的結(jié)果更精準(zhǔn)。 

柴象飛稱，使用匯醫(yī)慧影的AI輔助診斷，能提升40%的閱片效率。 

除了準(zhǔn)確率以外，顧一馳還希望能夠提升輸出速度。 

作為匯醫(yī)慧影重點(diǎn)開發(fā)的產(chǎn)品，骨折影像的檢測(cè)方法采用目標(biāo)檢測(cè)，肺結(jié)節(jié)采用圖像分割。 

圖像分割是像素級(jí)分割，給圖像多種定義，檢測(cè)出多種物體，每個(gè)物體都編上號(hào)，比如把結(jié)節(jié)部分編為1，把非結(jié)節(jié)部分編成0，整個(gè)CT圖像分割成0和1的圖像矩陣。

目標(biāo)檢測(cè)是在立體的圖像中，選出結(jié)節(jié)所在的位置，用一個(gè)立方體的方塊來代表它，比如它的橫坐標(biāo)是200~210，縱坐標(biāo)是100~120，Z軸是50~60。目標(biāo)檢測(cè)就是要找到這個(gè)病灶所在的立方塊，用幾個(gè)像素標(biāo)識(shí)它。所以目標(biāo)檢測(cè)和圖像分割相比，簡(jiǎn)化了輸出結(jié)果，計(jì)算復(fù)雜度大大降低。 

AI算法組還將整合多種醫(yī)療數(shù)據(jù)，研發(fā)肺部CT的智能輔助診斷系統(tǒng)，包括肺癌診斷、多種肺部疾病檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)強(qiáng)監(jiān)督和弱監(jiān)督學(xué)習(xí)的融合，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的融合，提高智能檢測(cè)準(zhǔn)確率。

2017年8月31日，國(guó)家食品藥品監(jiān)督管理總局（CFDA）發(fā)布了新版《醫(yī)療器械分類目錄》，新增了與AI輔助診斷相對(duì)應(yīng)的類別，在目錄中具體體現(xiàn)在對(duì)醫(yī)學(xué)影像與病理圖像的分析與處理。 

若診斷軟件通過算法提供診斷建議，僅有輔助診斷功能，不直接給出診斷結(jié)論，則申報(bào)二類醫(yī)療器械，如果對(duì)病變部位進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，并提供明確診斷提示，則按照第三類醫(yī)療器械管理。 

第二類器械有臨床試驗(yàn)豁免目錄，診斷軟件申報(bào)是否能夠享受豁免，CFDA還沒有做出具體的規(guī)范。第三類醫(yī)療器械是需要做臨床試驗(yàn)的。 

各個(gè)醫(yī)療AI公司要打通醫(yī)院采購(gòu)這條路，就必須獲得CFDA認(rèn)證。 

現(xiàn)在，匯醫(yī)慧影已經(jīng)拿到了一個(gè)二類醫(yī)療器械注冊(cè)證，有四個(gè)三類同時(shí)在走流程，報(bào)批上去已經(jīng)開啟臨床驗(yàn)證階段。 

柴象飛說：「拿到這個(gè)證，才叫產(chǎn)品。所以，我們堅(jiān)決花了大量投入在做這件事?！?nbsp;

04

落地，不能靠「免費(fèi)」

醫(yī)療是很多AI公司不愿意碰的領(lǐng)域，因?yàn)椤柑恕埂芯柯徟?、臨床試驗(yàn)慢、商業(yè)化落地慢，賺不了快錢，賺不了大錢。 

不少互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者看待醫(yī)療，看不懂，看不透，覺得醫(yī)院刻板守舊，有一道厚厚的圍墻。反過來，醫(yī)院看互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)，也是懷疑的態(tài)度，整天AI掛嘴邊，靠譜嗎？  

關(guān)鍵在于破開那堵墻。 

▲匯醫(yī)慧影聯(lián)合創(chuàng)始人兼COO郭娜

進(jìn)行陌生拜訪時(shí)，匯醫(yī)慧影聯(lián)合創(chuàng)始人兼COO郭娜只有5分鐘時(shí)間。她要在這五分鐘內(nèi)，打動(dòng)院長(zhǎng)或者影像科主任。談成了，才有了接下來的半小時(shí)、一小時(shí)，乃至以后的合作。

生死就在這短短的五分鐘。 

匯醫(yī)慧影早期項(xiàng)目都是郭娜和柴象飛自己去爭(zhēng)取的，「一家公司創(chuàng)始人、聯(lián)合創(chuàng)始人都沖上去打單子的時(shí)候，公司氛圍就是所有人以客戶為中心?！构日f。 

2016年，郭娜、柴象飛航班里程不下15萬公里，相當(dāng)于繞赤道近4圈。  

他們拿下的標(biāo)桿客戶之一是鄭州大學(xué)第三附屬醫(yī)院。該醫(yī)院以及河南180家婦幼醫(yī)院組成的醫(yī)聯(lián)體，有兩大需求：

第一，基層醫(yī)院影像需要上級(jí)醫(yī)院協(xié)助支持； 

第二，**、骨齡等檢測(cè)工作，由機(jī)器來做初審，節(jié)省大量人力。 

醫(yī)院希望躋身全國(guó)婦幼第一梯隊(duì)，在積極構(gòu)建大數(shù)據(jù)和AI驅(qū)動(dòng)的影像鏈條。  

不下二十次的拜訪、歷時(shí)半年，匯醫(yī)慧影終于和鄭大三附院、鄭大五附院達(dá)成合作，開始運(yùn)轉(zhuǎn)，現(xiàn)又開始往180家醫(yī)院鋪設(shè)系統(tǒng)。完成后，匯醫(yī)慧影平臺(tái)和醫(yī)院所有影像系統(tǒng)進(jìn)行全流程對(duì)接，骨齡等檢測(cè)先由機(jī)器做自動(dòng)檢測(cè)，替代醫(yī)生初審。同時(shí)，患者也可以拿到原始的數(shù)字影像和診斷結(jié)論。如果患者需要做隨訪管理，就可持續(xù)跟進(jìn)。 

這相當(dāng)于在河南這一醫(yī)聯(lián)體里打造了一個(gè)獨(dú)立的第三方閱片平臺(tái)，基層醫(yī)院遇到疑難影像直接求助上級(jí)醫(yī)院。這也順應(yīng)了國(guó)家推行的分級(jí)診療，患者在基層醫(yī)院拍的片子，到省級(jí)醫(yī)院就診可同步調(diào)閱；在省級(jí)醫(yī)院做完診療，病歷信息也同步到基層醫(yī)院。 

在此基礎(chǔ)上，匯醫(yī)慧影還做了病例的收集、整理、分析平臺(tái)，建立**、兒童腦發(fā)育等研究課題的病例庫(kù)，持續(xù)進(jìn)行智能化學(xué)習(xí)、更新模型，將系統(tǒng)化工程良性運(yùn)轉(zhuǎn)起來。  

這個(gè)智能系統(tǒng)，能從醫(yī)院1000張判定「正?！沟男仄?，篩出4-5張漏診的胸片。并且，在**、小兒腦發(fā)育等領(lǐng)域提供更精準(zhǔn)、可量化的報(bào)告。 

經(jīng)過一年多摸索，匯醫(yī)慧影建立起相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化的銷售流程，打下700多家醫(yī)院的合作基礎(chǔ)。2017年底，GE醫(yī)療出身的高榮強(qiáng)開始將業(yè)務(wù)在全國(guó)鋪開。 

目前，匯醫(yī)慧影以北京為核心，對(duì)高鐵五小時(shí)抵達(dá)的區(qū)域進(jìn)行深耕細(xì)作，更遠(yuǎn)的區(qū)域通過渠道分銷的模式進(jìn)入，全國(guó)已經(jīng)有100多家代理商。 

一些醫(yī)療AI公司采用「免費(fèi)」的模式將設(shè)備送進(jìn)醫(yī)院，唯一要求是兩年內(nèi)不能撤換下來。 

匯醫(yī)慧影銷售總監(jiān)高榮強(qiáng)說：「免費(fèi)就是最貴的，免費(fèi)意味著可以不負(fù)責(zé)任。醫(yī)療不能像普通互聯(lián)網(wǎng)公司那樣，先免費(fèi)做到壟斷，把流量做大了再剪羊毛?！?/p>

「如果免費(fèi)的不能提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)，最后大家浪費(fèi)了一兩年時(shí)間，沒有在AI浪潮中成為排頭兵，這對(duì)醫(yī)院來說是浪費(fèi)?！?nbsp;

AI產(chǎn)業(yè)有著巨大的泡沫，商業(yè)化是最大的痛點(diǎn)。

柴象飛在接受新經(jīng)濟(jì)100人采訪中，反復(fù)提及產(chǎn)品化與商業(yè)化?！?strong>第一核心技術(shù)，第二產(chǎn)品化能力，第三商業(yè)化能力，這三點(diǎn)缺一點(diǎn)，你都沒有辦法生存。現(xiàn)在，大多數(shù)人最重要的事，還是如何把技術(shù)變成產(chǎn)品，商業(yè)化還遠(yuǎn)遠(yuǎn)未到做的時(shí)候?！?nbsp;

柴象飛在2016年花了一年時(shí)間做銷售，「因?yàn)橹挥羞@樣，你才能正確認(rèn)知行業(yè)，正確認(rèn)知變化。否則，很容易飄在空中，獲得的信息都是不真實(shí)的偽需求。在泡沫中，你會(huì)被沖昏頭腦?！?nbsp;

中國(guó)醫(yī)療是一個(gè)使用者和決策者分離的市場(chǎng)，有一整套復(fù)雜的采購(gòu)流程、供銷流程和流通環(huán)節(jié)。醫(yī)院對(duì)核心技術(shù)要求很高，創(chuàng)業(yè)公司既要懂醫(yī)療，也要懂AI算法。激烈競(jìng)爭(zhēng)中能夠制勝的關(guān)鍵是把技術(shù)、產(chǎn)品和銷售串起來。而現(xiàn)在大多數(shù)公司，往往強(qiáng)于一個(gè)點(diǎn)，卻很難將它們都一一做到。 

2015年，柴象飛伏在地上。他早上做開發(fā)，白天給人家講方案，晚上寫合同、改方案，第二天再去部署實(shí)施。 

2016年，他抬起頭，開始來探索一些新路徑。三甲醫(yī)院的大門打開又闔上，他走過了一家又一家。 

2017年，他轉(zhuǎn)變很多，主要精力投入到了決策和把握方向。地圖上，一些地方正在廝殺，另一些地方已經(jīng)插上旗幟。 

柴象飛還在斯坦福大學(xué)做研究時(shí)，恰逢費(fèi)馬實(shí)驗(yàn)室的一位教授退休。那天，大家聚在一起，細(xì)數(shù)這位老教授一生的成果，包括發(fā)布的150篇論文。 

他覺得如果自己在斯坦福待下去，做到最優(yōu)秀也僅僅是下一個(gè)這樣的老教授，退休時(shí)生產(chǎn)100篇論文，但這100篇論文對(duì)社會(huì)有實(shí)質(zhì)貢獻(xiàn)的，可能連1%都不到。  

他希望能把技術(shù)和思想轉(zhuǎn)換成實(shí)用的東西，「我最大的夢(mèng)想就是希望做一個(gè)東西，這個(gè)產(chǎn)品真的能被世界認(rèn)同，能進(jìn)入醫(yī)院里面使用?！?/p>

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