德尚韵兴：AI超声之路，没有捷径
“AI+”的风潮吹了好几年，终于全面吹到了生物医疗行业。
新冠疫情中，AI在医学影像、智能诊疗、智能导诊等场景下落地应用，医生们开始用大数据精准跟踪病毒流动、以算法辅助CT看片，机器人送药、消毒成为当下现实......
AI技术同医疗产业不断深度融合，创造出越来越多的商业化路径。特别是今年1月，国内首个应用人工智能技术的三类器械过审，监管对于医疗AI产品的审批路径变得更加清晰，进一步提速医疗AI商业化。
医疗AI产业中，“AI+医学影像“尤为瞩目。肝、肺等CT应用场景下聚集大量头部企业，竞争激烈；而在另一分支的超声赛道，却鲜有叫得上名号的企业，德尚韵兴是其中一个。德尚韵兴，成立于2013年，专注于超声医学影像智能辅助诊断、术前手术规划、术中导航、术后评估等方面的技术研发。
为“便宜大碗”的超声，注入AI基因
为什么做AI+超声？
围绕这个问题，德尚韵兴首席科学家孔德兴给出了两个理由：技术壁垒高、覆盖市场广。
“医学影像的赛场一直是非常拥挤的，不仅有‘GPS’（GE，Philips，Siemens）等国际巨头坐镇布局，也有全域医疗、一脉阳光、深睿医疗这样的高新企业抢夺赛道。在这些细分赛道之中，巨头已显现，留给新人入场的机会不多。德尚韵兴的切入点，恰好是这些巨头都难以进入的‘难啃的骨头’。”
超声影像难啃在哪？
图像分辨率低、信息局部化、数据不标准成为AI在超声影像应用发展的制约瓶颈。如果能将这“三座大山”解决，这块几乎无人在拓的荒地将成为德尚韵兴的立命之地。
孔德兴博士后毕业于哈佛大学，是浙江大学求是特聘教授，也是浙江大学应用数学研究所所长。研究了半辈子数学、物理的孔德兴认为，AI的底色是数学模型，不论是深度学习算法、自然语言处理，还是计算机视觉、数据挖掘等，高度融合了几何分析、变分法、优化理论等方面的知识。
德尚韵兴首席科学家 孔德兴
搞懂了数学，“AI+超声”就不算难事。
另一方面，超声诊断仪低价位、市场格局分散的特性，让AI超声影像解决方案更容易落地，商业化进展也会更快。举个简单的例子，“高精尖”代表核磁共振仪器一般出现在省市级以上的医院，铺设量有限；而零损伤、实时性、易操作的超声诊断仪是主流医学成像设备，已经普及到村镇卫生院，市场需求旺盛。
“超声影像高度依赖于操作医生的手法和技术，但基层往往缺乏优秀的医师资源。对于供给侧的医院以及医护人员来说，借助AI医学影像等高科技手段提高了对病症判断的准确率，不仅能有效缓解了紧张的医患关系，也减轻了从医人员的工作压力。”
三大产品线，加速商业化落地
海归、高学历、学术研究，是德尚韵兴人才构成的三大关键词。
德尚韵兴85%的员工为科研人员，不少人在哈佛大学、多伦多大学等国际著名学术机构做过学术研究。
“国内做AI医疗影像的企业，很少拥有自主的底层学习架构。一旦发生贸易战，就容易被美国等国家‘卡脖子’，难以推进业务。为此，德尚韵兴在计算数学模型建模和高性能科学算法设计这两块修筑护城河，形成核心竞争力。”
当然，如果只追求技术创新，在商业落地上的效果就会大打折扣。目前，德尚韵兴已形成AI超声诊断系统，3D精准手术规划和评估系统以及医疗机器人为主的三大产品线。
AI超声诊断系统是德尚韵兴将人工智能与临床相结合，开发出的兼具轻量化与灵活性的AI深度学习框架。面对肝脏、颈动脉、甲状腺、卵巢、盆底、乳腺、胎儿心脏等不同部位器官的病种时，只需调整模型参数即可。
超声甲状腺结节智能辅助诊断系统是其中的明星产品，其原理是根据甲状腺结节的超声影像特征，利用人工智能算法，对图像进行识别和标注，来帮助医生更准确地做出诊断结论。从结果上看，原本三甲医院医生的超声判断准确率在60%-70%，有了该系统的辅助，即使是基层医生，其准确率也将达到85%以上。
准确率被进一步提高，阅片时间也成倍压缩。“医生肉眼阅片大约需要耗费5分钟，我们的产品只要一秒钟。”
2017年，德尚韵兴的AI超声诊断系统在杭州市西湖区蒋村街道社区服务中心试点运行，基础产品的打磨基本通过了潜在客户的检验，口碑初现。2019年，该系统入选为西湖区十大民生工程之一，并被国家卫健委认可，入选人工智能应用落地30最佳案例。
另外，3D精准手术规划和评估系统可用于辅助胰头肿瘤切除、活体肝脏移植、微创介入等手术；医疗机器人开发方面，超声诊断机器人、 数字乳腺X射线诊断机器人已经在多家三甲医院与基层医院临床试用。
AI超声影像的困与进
“2019年10月，我们拿到了3个二类证，本来今年就将实现盈利。”
由于疫情，德尚韵兴在医院的装机计划基本推迟到了下半年，盈利也因此顺延。
除了销售受到影响外，疫情也有利好方面。德尚韵兴联合十余家顶级医院的超声主任成立肺部超声AI多中心研究，专项研发针对新冠肺炎的智能超声诊断系统。目前数据库已经建立完毕，正在进行核心算法的优化，预计今年年底落地应用。
“超声医学影像设备智能化是行业大势，特别是随着5G等技术的进一步成熟，超声远程诊断模式将成为新的突破口。不过在这样的大势之下，依旧有许多问题亟须解决，比如数据孤岛、数据标准化、技术的可解释性等。”
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孔德兴解释，医院是医疗数据的最大生产机构，在现实中，没有哪家医院愿意无偿把医疗数据共享出来，数据成为孤岛。而智能超声诊断的准确率是建立在海量的数据样本之上，数据越多，准确率越高。好消息是，2016年国家卫健委启动建设国家医学影像数据库，孔德兴所在的浙江大学求是数理研究院正是承建单位。
当数据孤岛链路被打通后，数据标准化就被摆到台面上，这需要国家制定统一的量化标准。此外，医生在看片时，会给予病人相应的解释，这在AI超声上还未被很好解决。
路漫漫其修远兮，AI超声影像之路仍需政府、企业、医院、高校多方协同，没有捷径可走。
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