AI 医疗落地难，DeepCare 迎来口腔 AI 商业化春天
很多人说 AI 医疗的泡沫破了。
IBM Watson 是 AI 医疗行业的先行者，其一举一动也被众多从业者与观察者视为是 AI 医疗行业的风向。2018 年年中，IBM Watson 为行业带来了个坏消息，烧钱不止且商业化落地不顺的 IBM Watson 以节省成本为由进行了大规模裁员，裁员规模达 50%-70%。
IBM Watson 的商业化困境也是我国 AI 医疗行业所面临的。根据 IT 桔子收录数据，AI 医疗成为创投风口以来，200 余家创业公司涌入了这个势必未来会对医疗影响卓绝的赛道当中。
AI 医疗各应用方向中以影像辅助诊断领域参与者最多，资本关注度最高。而这其中大部分公司产品却大同小异，技术也不见得够硬，行业整体用户付费意愿低，于是如今业内很多公司都陷入了商业化困境当中。
而当这些公司为营收问题感到惆怅的时候，一些企业却已另辟蹊径，探索出了一条属于自己的商业化之路。
羽医甘蓝（DeepCare）便是这样的一家公司，DeepCare 与北京大学口腔医院、北京口腔医院、南京口腔医院等顶级医院科研合作，建立超大规模口腔影像数据库。AI 口腔服务平台已进驻 100 余家口腔诊所。公司荣获国家科技部、北京市科委多项人工智能医疗重大科研项目支持。
DeepCare 产品实力受到了广泛关注与认可，这一点离不开团队背景与研发能力之雄厚，DeepCare CEO 丁鹏为美国达特茅斯学院博士，CTO 白海龙为美国马里兰大学博士，销售团队拥有 20 多年的口腔行业经验。
10 月 31 日，IT 桔子有幸邀请到了 DeepCare 创始人兼 CEO 丁鹏博士与大家分享其对 AI 医疗多年的探索与对商业化路径的思考。
AI 影像同质化严重，DeepCare 另辟蹊径觅商机
按照人们的愿景，理想化的 AI 能够在医疗领域及人之所不及，在影像领域，AI 能够发现人们所看不到的，减少漏诊，并能够将顶级医院诊断能力下沉至基层，帮助基层医生提升诊断能力，后者对医疗资源缺乏且分布不均的我国尤为重要。利用 AI 辅助影像诊断是极具社会价值的，这个领域的商业价值也终将与其社会价值相统一。
但是现实中，大多数公司将目光都聚集在了肺结节筛查、视网膜检查等几个临床专科应用方向。AI 在影像领域的应用虽说也有一段时间了，但对于医疗这个诊断复杂、准确性要求极高的行业，AI 产品在应用上仍处于早期阶段。
同时产品与临床的结合有限，原本应该起到辅助诊断的 AI 产品却会对影像医生的诊断思路造成一定程度的打断，且整体系统稳定性不佳，为影像医生的工作也带来了一定的困扰。
这些隐形成本与传统影像医生诊断相比，综合使用成本要高出很多。所以同质化的 AI 影像辅助诊断产品陷入商业化困境是技术发展初期的一种必然。
「对于创业公司，AI 医疗产品定位是最重要的，得接地气，满足现实需求，不可贪大贪全，否则没有人买单，公司就做死了。目前人工智能在影像领域的应用有不少挑战，但还是有着很大的机遇。」丁鹏博士讲到，「如何商业化的纸一捅破就好办了，当然，这需要时间、耐心、坚持、甚至是勇气。」
丁鹏博士与其团队在公司成立的很长一段时间里于几个应用方向展开商业化的探索与尝试，最后将目光聚焦在口腔这一垂直赛道上。
口腔 AI 的独特性和商业化
「客户是谁？需求是什么？技术能不能解决？谁来买单？市场规模大不大？别人进来难不难？我每个月都会问自己一遍这些问题」丁鹏说，「任何创业都是做生意，这些都是常识性但极其重要的问题，现实中，往往容易被技术型的老板所忽略。我们这样背景的人在 B 端传统行业的人看来，天然高大上，但太高大上往往做不了买卖，产品和服务必须得接地气，市场是检验好用与否的唯一标准」。
丁鹏喜欢泡在口腔圈子里，他常常跟牙医或者老板说「加入我们，我们的产品和服务能够带你们走向未来，最后一切的一切都体现在营收增加上。」
DeepCare 选择口腔领域主要有三点原因：
市场规模大，2018 年突破 1000 亿，预测未来 10 年增速 15-20%。全国目前 10 万家口腔医疗机构，近 90% 是民营诊所，我国口腔的未来也在民营。
民营口腔诊所的发展空间大、竞争大、生存压力大，对于能帮助他们创收的产品保持饥渴状态。而口腔智能化基本呈现空白状态，新技术带来新模式，产生新的行业驱动力，大的历史窗口已经出现。
口腔影像没有公开数据集，DeepCare 积累的近百万例数据奠定了生产资料的先发优势。随着产品和服务的推广，业内对 DeepCare 品牌认知已经展现。
对于为什么口腔 AI 目前参与者少，除了商业模式的路径缺乏有效探索之外，丁鹏博士认为这还与数据壁垒有关。「口腔影像这方面没有公开数据集，不像其他的一些影像有准备好的十几万、二十万例甚至更多的数据集，这个领域没有，如果全网搜索最多只能找到百例左右的数据集，科研可以用，做不了任何产品。」
丁鹏博士提到：「我们的产品在研发过程中受到了科技部、北京市科委以及国内顶尖专家的认可与支持，公司已经建立起百万例患者信息脱敏的口腔影像库，包涵多种影像类型，数据壁垒初步建立。而且，诊所里部署的产品是云端服务，随着应用，每天都有成百上千例的新增数据进来。」
围绕口腔门诊需求痛点，产品上线两月，客户达百家
DeepCare 的产品于今年 9 月上线，目前涵盖全景片、根尖片、和锥形束 CT 几大口腔影像类型，通过场景化 AI 工具和服务，提升诊所转化成单率，收集分析消费者的诊疗交易数据，为口腔诊所提供贯通沟通成交、治疗方案设计到个性化随访的智能化解决方案，助力基层医生诊疗能力提升，为诊所经营者提供精细化运营的武器，帮助诊所获得更多的消费者和收入。
产品采用模块化组合方式，包括有获客引流模块，治疗方案有效成交模块、分析类的工具模块、还有目前免费使用的辅助分析模块等，分模块收费，可自由组合并且可根据客户需求定制化。
算法方面，其采用自主研发的全球排名前 0.5% 的深度学习分割模型 SEFP-NET，可在 5 秒内预测出 10 种常见口腔疾病并给出病变区域定位，平均诊断准确率 95%。
对于来说，医患沟通是极为重要的，对于口腔这类消费型医疗服务更是如此。DeepCare 的产品能够对患者口腔问题未来的进展情况进行影像模拟，让患者对自己的口腔状态及严重性理解得更加直观。这也是 DeepCare 的一大服务亮点，深受广大口腔诊所好评。
目前 DeepCare 口腔 AI 产品已经拥有了上百家客户，其中 90% 以上是民营诊所，客户包括口腔连锁机构，也包括单体的口腔诊所，甚至是体检机构的口腔科；地域分布上，有北上广深，也有武汉杭州新一线城市，更有广大的乡、镇、县里的诊所，产品表现出了极强的市场张力。现在每天上班时间，平均每几分钟便有客户使用一次 DeepCare 的产品，而产品仅仅才上线了两个月。一家用了上千次服务的口腔诊所老板称产品为「DeepCare 风暴」。
丁鹏博士称，DeepCare 团队现在昼夜不停在做的事情就是，在未来 12 个月里让诊所覆盖量的数字再乘以 100，从 100 家达到 10000 家，力争覆盖全国口腔诊所的 10%。
这让人对此产生无尽遐想，如果 DeepCare 产品未来对口腔诊所进行快速覆盖，平台效应不断增强，其产品的潜力则是巨大的。随着用户群的一步步扩大，DeepCare 的一手口腔市场诊疗和交易信息获取能力则也会不断扩张，这就意味着未来 DeepCare 有潜力从技术角度从为诊所提供更加全面、切实、可靠的精细化运营方案。
同时，DeepCare 还可以与保险公司进行合作，在数据服务方面进行整合打通，从而打造口腔业务的生态服务链，产生巨大的规模裂变效应。
「接触很多口腔民营诊所，我们最朴素的感受是，现在大部分口腔诊所还处于一个石器时代，打个比方就像拿跟长矛狩猎一样，我们的产品最主要目的就是帮他们把矛换成枪，给客户带来工具和服务的巨大变革。」丁鹏博士讲到，「我们很幸运选择了一个对的方向，当然也和我们的付出成正比。未来一定会在这个领域继续深耕下去，大处着眼小处着手，既要跟业内玩家做深度链接，形成互补形成合力，又要充分站在客户的角度解决他们每一个需求。」
丁鹏表示：「越是了解行业越是发现可以做的事情太多了，中国因为有巨大的人口消费红利，在数字化和智能化时代，中国口腔也许会弯道超车美国和欧洲，我们用每天的辛勤付出在推动那一天的加速到来」。
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