上工医信创始人季鑫：生命随时可以出发 | 宁静访谈录
“现在还焦虑吗？”我笑着问。
“焦虑啊，你看我的发际线就是一个证明。”他笑着答。
三年前，他对于创业的定义是——创业很艰难，但它会给想实现人生价值的人提供一个机会；创业也很苦，需要全身心投入，所耗费的时间、精力、专注度是以前任何工作都不能比拟的；创业有风险，每一个环节出问题都可能导致失败，所以会焦虑，会战战兢兢.....
“那时最头疼的是技术的打磨以及很多不确定性，设计和思考的东西，在很多环节上会碰到障碍，就会怀疑自己。而三年后的今天，我发现我们还在设定的轨道上前行，方向越来越明确，所以自信就又回来了。对于创业公司而言，三年不短，我们最大的风险期已经过去了。”
季鑫: 医学专业背景，上工医信科技公司创始人及CEO。2014年成立之初，上工医信利用机器学习技术，搭建了专注于眼底影像识别的RetinalNet深度学习模型，开发出“慧眼糖网”AI眼底筛查产品，基于大数据云服务平台AutoEye，将智能筛查应用于医院内科的糖网病筛查，对疾病的量化指标和严重程度做出判读。之后以此为切入点，逐渐扩展到其他眼病及心脑血管疾病的筛查领域。
2016年7月，季鑫走进《宁静访谈录》，那是他创业后第一次接受媒体专访。两个月后，上工医信的眼底筛查项目以大健康板块第一名的成绩入围创业邦DEMO CHINA总决赛，并获得总决赛亚军。
“三年前的那次访谈之后不久，我就发现这个领域突然冒出了几十家相关的企业和机构。这里面有眼科医院、互联网企业，也有纯技术公司，‘糖网’似乎一下子成了热点。”
在之后的半年时间里，季鑫面见的投资人不下百位，原本并不善于表达的他渐渐变得口若悬河。但是，真正能够理解人工智能技术在医疗行业的应用，并看好上工医信的投资人并不多，其中很大一部分投资人选择了观望。
2017年8月,上工医信获得了第一笔pre-A轮融资人民币1500万元，领投方韩投伙伴是亚洲顶级风险投资机构之一。
一年后，上工医信再次完成4000万元A轮融资，投资方包括珠海亿胜科技、海达投资、广发乾和，其中，珠海亿胜科技专注于眼科药物研发和销售，属于产业型的战略投资者，而海达投资和广发乾和则是在医疗领域深耕多年的专业投资机构。这轮融资主要用于产品打磨、落地推广以及外部合作平台的建设。
“其实，投融资也讲天时地利人和，我们第一轮融资时，AI虽然已经是热点，但是，当时大家对于AI项目，更多关注技术人员的背景和产品数量。第二轮融资时，大家开始关注AI的应用，但是，对于医疗领域AI的应用认识还不到位，还在研究‘AI+医疗’究竟能做什么，所以前两轮融资都不是特别理想。”
上工医信的AI产品，经历过从科研积累到临床落地，从单病种切入到拓展病种的一系列进化。不变的是，始终聚焦眼健康相关的糖尿病并发症和心脑血管疾病的早期风险预测。
由于上工医信糖网病筛查AI的介入，使得“中国糖网筛防工程”顺利进行。在2018年11月“唐卫基金会”成立仪式时，上工医信总计服务了糖尿病患者500,469名，其中，糖网病患者180,015名，重度糖网患者（威胁视力）52,140名，这些患者及时得到了干预治疗或转诊眼科。截至2019年5月，日常使用上工技术的医院近400家，已服务患者70余万人。
“科技没有绝对的技术壁垒，我们可以用多种算法实现，但不可能涵盖所有先进的人工智能算法，所以有竞争很正常。未来的竞争拼的是市场占有和服务能力，目前还远远没到商业竞争的程度。这三年来，在真正的一线实际应用场景市场，我们几乎没有碰到过真正的对手。”
三年前团队不足20人，目前，各部门已经从原来粗犷和一人多职的行为，过渡到由稳定、专业的人员管理的模式，总人数已经过百。原来做基层工作的老员工，经过三年的锻炼，大多成长为管理者。
上工即将开始第三轮融资。这一次，季鑫并不担心。
“我认为目前的融资环境越来越好，一是因为投资人学习很快，对医疗的理解升级了；投资人明白，在医疗领域的AI光有技术不行，只有得到医生、医疗机构的认可，才能落地，才真正有价值。二是投资人也从几年前热血澎湃的抢项目状态中冷静下来。这两种状态，对真正做事的创业者很有利。”
宁静：三年前的访谈录名为《我们一直在努力，却不小心与巨头同行》，我记得那时你很兴奋，因为谷歌旗下的人工智能部门DeepMind宣布与NHS（英国国家卫生服务体系）合作，将机器学习技术应用于及早发现常见的眼部疾病。这与上工做的事不谋而合。三年过去了，谷歌的相关研究进展如何？上工的技术目前处于怎样的状态？
季鑫：据我们了解，谷歌在技术上希望不断的尝试、创新和突破，但是对技术的商业化还是有选择的，对糖网病智能筛查，尤其是早期筛查领域，谷歌并没有在临床使用上下功夫。
另外，美国政府也非常支持新技术、新领域、新产品、新的生产力。美国有一家对视网膜病变进行分析和筛查的公司，2018年，他们的糖网病智能筛查软件获得了美国药监局核发的注册证。但是应用范围很窄，只允许在拓普康相机的一款机型上做糖网的筛查诊断。
计算机领域流行一种说法叫“兼容性"，就糖网病筛查技术而言，意即这项技术能否适用于各种相机和各种拍照环境，能否保证判断的准确度。从这个角度看，美国药监局核发的注册证的兼容性就比较弱。
优化技术的兼容性是一个比较难的过程。上工的早期产品只认佳能，后来我们用了很长时间来提高兼容性。难点是数据收集，你想适应二十款相机，就得有二十款相机真实场景的数据。我们用了一年多时间，在近200家医院里收集数据、训练软件。现在，上工的产品可以覆盖二十多个品牌、六十多个型号的相机。
对于技术而言，我不好评判优劣水平，更多的是看结果。
2018年，上工的技术团队参加了影像AI领域的两次全球性顶级国际比赛。一次是在西班牙国际医学影像计算机分析年会MICCAI（International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention)上举办的青光眼眼底图分析竞赛中，获得总决赛一项第三名和综合预测第四名。一次是在美国生物医学影像国际年会ISBI（IEEE International Symposium on Biomedical Imaging）上举办的IDRiD眼底图像分析竞赛中，获得了一项第一名、一项第三名和一项第四名的成绩。
另一方面，对于医疗领域产品的认可，不应该仅仅来自于计算机技术专家，应该更多的来自医疗机构。目前，日常使用上工产品的医疗机构接近400家，其中三级医院超过200家，TOP100的医院中有20家是上工的客户，日常使用者还有80多家基层医疗机构。只有具备了对不同层次医疗机构的兼容性，筛查才具有真正意义。
宁静：在中国，提高产品的兼容性是否更具现实意义？
季鑫：在中国，不可能要求所有医疗机构都用一种相机。很多患者在基层医院，基层也不可能配备很好的相机，如果不能做到全面覆盖，就不可能把老年患者或者糖尿病患者的眼健康真正管理起来。
我很早以前就参与了中国食品药品检验研究所的数据库、人工智能眼底影像分析标准制定的讨论，我们强调一定要把兼容性、普适性的问题一步解决，否则，政府本来想推进细分领域的发展，让人工智能在医疗影像方面去助力，如果普适性不好，就会成为障碍。
现在，上工已经服务了糖尿病患者70余万人次 ，如果以一次两张影像来计算，就有140万张真实的影像数据基础了。这为上工产品的迭代和进化奠定了非常好的基础。
宁静：上次采访时您曾说，我国糖网病筛防率不到10%，这意味着近1亿名糖尿病患者没有进行过筛查，而主要原因是缺少医生。那么，利用AI进行糖网病筛查能代替医生做诊断吗？如何评价准确度？
季鑫：诊断的准确性，主要看与专家诊断的符合度。我们采用国际通用标准，由三名专家判定诊断。比如，一万张眼底片子由两名专家分别判读，相同的答案为金标准，不同的答案则由第三名专家仲裁，三分之二认同的就列为标准答案。
在实际应用场景中，经过多次检测，上工的产品准确度不低于91%。大家可能认为91%并不高。如果跟两名专家之间的诊断符合率做个比较，就能够理解了。两名专家之间的诊断符合率是多少呢？在82%—86%之间。显然，计算机在这方面已经达到了专家水平。
人类肉眼有很大的局限，我相信算法也是有限的，随着科技进一步发展，无论影像还是其他数据，都能挖掘出更多的东西。
我们还有一些新产品，比如AI对青光眼的判读，计算机自动寻找并判断青光眼的维度，比一些专家的水平更高。人工智能深度学习的算法在医疗中，尤其在医学影像应用的未来，一定是必然。这也更坚定了我们的信心——这件事情值得做，未来值得期待。
但是，我们一直认为，做医疗产业不能脱离医疗机构，我们做的永远是帮助医生，做医生的助手，而不是替代医生。
宁静：随着“AI+医疗”的不断深入探索，对技术团队的要求也越来越高。上工的技术团队是否也在不断升级迭代？
季鑫：这三年，我们的技术团队已经迭代很多次了。三年前，上工整个团队只有十几人，而现在，我们的技术团队已经超过四十人，主要集中在天津，其中有十几人专门进行算法研究。原来我们做纯粹的产品研究，现在增加了基础研究。
如果想把产品打磨得更好，必须进行基础研究。比如，从图像分割的角度，如果对血管分割的水平达不到世界最领先的水平，就无法判断血管的相关参数和病变指标。
视网膜的信息特别大，与心脑血管都有关联。最早我们从相关文献了解到动静脉直径的比值和心血管疾病的关联度比较高，但是经过开发和研究后发现，这个关联性不像文献写得那么高，反而我们利用其它方法和路径找到了它们之间的关联性。
除了我们自己的研发团队、最早合作的浙江大学研发团队以外，我们有了更多的研发合作。比如，与南开大学建立了联合实验室，与哈佛的专家成立了项目组做基础研究。北京大学承接了国家健康医疗大数据国家研究院的建设工作，去年我们申请并被批准负责该研究院糖网数据中心的建设。在国家健康医疗大数据领域，我们希望能发挥自我优势，出一份力。
宁静：上工起步于糖网病筛查，随着技术的迭代升级，业务范畴是否也有了拓展？
季鑫：这两年我们主要做建设服务品牌和提供服务的能力，连接上下游。上工的业务，已经从糖网筛查拓展到眼科其他疾病以及糖尿病的管理，服务对象是大型医院牵头的医联体，以及筛查技术和慢病产品具有更广阔应用场景的基层医疗机构。
我们本来是建设眼科疾病筛查平台，后来扩展开发了基层糖尿病及并发症管理系统，服务于糖尿病及并发症筛查站。为什么这样扩展？因为在做糖网病筛查服务的过程中，多位专家提出糖尿病标准管理系统的需求，让基层负责糖尿病管理的医生，按照标准化日常给患者做检查，然后进行数据收集分析，上下联动，为基层医生赋能。
业务拓展和产品的的延伸，是市场需要的结果，由使用者来决定设备和标准。再往后，最恰当的业务扩展就是慢病管理。在现实中，心脑血管的病人是糖尿病的1.5倍，这些慢病患者的管理，未来肯定会从医院走到家庭，我们的系统就能帮医生做更多的事。
宁静：技术迭代、业务扩展的同时，商业模式是否也随之发生了变化？
季鑫：三年来我们一直在做市场培育，培训、引导专家和医生去真正认识产品，在日常工作中去应用，进而感受产品带来的帮助。
关于商业模式，一方面是技术产品的销售，另一方面是和企业的合作，这是我们在2015年就设定的企业发展战略和方向。上工的技术产品可以变现，服务平台可以变现，未来的数据中心也可以变现，实际上是一项大工程。
与三年前相比，商业模式有些变化，但总体仍然是沿着四年前设定的方向往前推进。只是产品更贴近需求，能够更切实的服务于医疗机构和合作机构，应用规模和范围也更大了。
除了在医疗机构的临床应用之外，我们也得到了越来越多药企和医疗器械厂商的认可和合作。
比如，默沙东一直想建设慢病管理协作平台，经过一年半调研之后，选择跟上工建立战略合作关系，共同搭建以医疗机构为中心的慢病管理协作平台，这种模式已经得到了很多医疗机构的认可。与上工合作的药企还有默克、赛诺菲、拜耳、诺和诺德、康弘药业等等。
在设备企业的合作层面，上工在推动糖尿病及并发症基层筛查站的建设，跟疾控中心合作，推进包括筛查和检测设备在内的一站配齐项目。佳能在中国的代理商德仪林选择上工作为部分市场领域的独家代理商，雅培也跟上工展开了合作。
此外，基于上工实际临床应用的AI眼底筛查技术和慢病管理平台，卫健系统的政府部门也在尝试合作，以便更好地服务基层的疾病预防和控制。这也是我们计划中以医疗大数据作为智库的应用的尝试。
作为创业企业，这条探索的路确实挺艰难的。从最开始的独自探索，到现在越来越多的企业和医疗机构的认可，商业模式实现了真正的落地。创业企业在成长的路上，会很渴很饿，但要掌握原则，合理合法的进行商业化。
宁静：作为创业企业，上工最大的风险期已经过去了，为什么还会焦虑？
季鑫：我现在焦虑的，一是政府相关政策的出台和实施还需要有一段时间，这个时间将是我们同类企业所有人都必须等待的，无法预期；二是我们与政府、企业、医疗机构合作，新产品能否像糖网一样让所有客户满意，这关乎上工的未来。
再者，企业不可能长期免费服务，如果不能尽快造血，就可能会被时间拖垮。所以，我们既要提供服务，也要兼顾自身发展，这是我考虑最多的，也是我的工作重心。
我们一直围绕技术产品在谈，其实，单纯做技术产品的企业只能定位为技术企业，一个纯医疗技术的企业不能称之为服务企业，而上工从一开始就注定是一个医疗服务平台。
我庆幸我们始终保持着稳健的步伐，没有为了融资而融资，为了花钱而烧钱，这也是上工的生存之道。
2015年，我们设计了公司的发展战略和八年计划，从目前看，八年计划的前半程，当时设计的战略方向和路径已基本落地，这让我们对后半程有了足够的信心。如果实现了当初的构想，预计那时上工已经上市了，将继续在资本市场上经受锤炼。
采访结束时，我们约定三年后再次访谈。我问他想对三年后的自己说些什么，他说——生命随时可以出发！
2016年首次访谈录：
☞ 上工医信创始人季鑫: 我们一直在努力, 却不小心与巨头同行
宁静：药学专业, 制药/咨询/BD工作多年；热爱写作，出于兴趣创办《宁静访谈录》,讲述医/药人自己的故事。邮箱：ningjingfangtanlu@163.com