医疗丨「同心医联」的“商业闭环”，从医疗影像运营到布局互联网医院和 AI
文 | 顿雨婷
图片来源 | pexels
关于目前医疗行业所存在的核心问题，在同心医联CEO刘伟奇看来，是合格的医疗供给能力稀缺，“合格”意味着诊疗能力合格、诊疗流程合理、诊疗设施齐全、收费合理并有支付方覆盖；而目前，单纯的互联网模式无法解决这一问题，好的模式应该体现在能创造更多合格的医疗供给能力，或显著提升现有医疗供给能力上。
对此，定位于互联网+医学影像运营服务商的同心医联给出的方案是——线上（互联网医院）+线下（实体影像中心）及影像云平台结合，服务临床医生、专病患者、实体影像中心、影像AI专家4端。目前，它已建立了互联网平台搭建、医疗服务运营、实体影像中心建设、影像云平台推广、互联网医院建设、影像+AI开放平台整合等业务，完成了其科技医疗平台基础能力建设。
同心医联的科技医疗平台
据刘伟奇介绍，其服务体系价值点体现在多个层面：提升医院影像科运营服务水平与效率，保证影像质量；形成影像服务的连锁化、规模化运营，并积累大量标准化影像数据开展AI辅助诊断业务；基于AI图像增强技术帮助影像科实现核磁快速成像/提高PET-CT检测速度，减少药品用量；建立互联网医院服务于患者的病程管理，延展价值链。
从医疗影像运营到布局互联网医院和AI
纵观同心医联的发展历程，其业务核心定位经过了3轮迭代。2014年成立之初，同心医联主要聚焦于互联网慢病管理和随访；后来，鉴于实务运营反人性、老年人对手机使用存在障碍，以及缺乏变现通道，公司转型成为第三方闲置影像资源共享平台，并延伸到线下——重资产布局影像中心和影像云平台，把控数据获取环节；此后，由于魏则西事件带来的市场冲击以及互联网医疗政策的助推，同心医联开始探索线上和线下结合，形成了现如今的影像中心+互联网医院的业务闭环，并布局医疗AI，以提高临床诊断效率。
迭代背后，是刘伟奇对行业认知的转变。他认为，在现在医疗环境下，医疗资源稀缺问题很难在短时间内解决，同心医联能做的唯有靠接近临床需求的新技术，并通过新技术应用减少对医生主观能力和经验的依赖。基于此目的展开布局的参与者不在少数，除了聚焦于AI医疗影像的依图医疗、汇医慧影、推想科技等，也有布局影像中心运营的锐达、万里云、西门子医疗、全景医疗等。
刘伟奇表示，从产品层面上看，目前大部分AI公司都是从肺结节和眼底造影、骨折、骨龄测量、乳腺癌、病理、脑卒中等方向切入，主要从技术成熟度角度出发；从应用场景上看，影像AI应用领域可分为两大方向：1）解决临床需求，即通过数字化分析提供精准诊断和有效治疗建议；2）解决影像科本身需求，包括影像扫描，即提高获取影像数据的效率和准确性；以及影像诊断。
刘伟奇表示，影像科医生面临的真实场景其实是：但患者来做肺部CT检查，影像科医生事先并不知道患者的具体病症，因此拍出的肺部CT要对所有潜在病症进行诊断，但肺部的常见病至少有10多种，若只能看肺结节，起到的作用有限，尤其是医生还要把医学图像从PACS系统导入到AI系统，再把诊断结果倒回PACS，操作过于“折腾”；影像医生的真实需求应该是，AI能把具体部位所有疑似病变都标记出来，再由医生自行诊断核对一遍即可，无需一张张重新看。
为此，同心医联走了一条与多数AI公司“背道而驰”的路：先通过线下影像中心和影像云平台做好基础设施建设，以积累影像数据并把控数据质量，由自己的数据支撑算法优化；并通过开放式平台集合各类产品，实现对多种疾病的综合性辅助诊断。
截止目前，同心医联线下拥有影像中心超过300家，积累超过850万病历；线上则已推出38个面向心脑血管和肿瘤患者的智能诊断产品，互联网医院面向近5万名临床医生服务。
跨界融合攻克AI商业化变现难题
目前，针对影像诊断的AI产品还普遍存在技术成熟度不够和商业化变现难两大问题：其一，通过大医院训练出的算法，可能并不适应基层医院的数据质量，算法的适配性和鲁棒性或存疑；其次，三类医械 AI 注册审批未明，即便拿证，若只局限于帮医院和影像科提升效率，不能创收，其变现能力仍有限。
在刘伟奇看来，即便AI能取代影像科医生，以中国15万影像科医生存量看（按平均年薪10万元算），也只有150亿的市场——相对于目前的资源投入，规模实在太小；若要真正满足临床需求，还需套串联起多个环节，形成业务闭环。
为此，同心医联采取了成像技术+AI分析+影像诊断+临床应用相互融合的方式，来发挥影像AI的价值。刘伟奇介绍到，这就像拍照同时需要同时具备好的拍摄方法（医学成像技术）、照片处理和修图技术（AI辅助分析）、照片诠释（影像诊断），才能呈现不错的照片（临床应用）一样。
据了解，目前同心医联在线上已通过远程诊断和平台服务费，以及患者在线预约、远程诊断等服务实现变现；线下通过共建影像中心，也有一定营收分成。刘伟奇透露，依托于上述商业闭环，公司2018年的收入近亿元，并实现了整体盈利。
当然，由于医疗的专业性，很多专家经历多年研究也仅能在单个方向上的几种疾病钻研较深，而患者看病时往往无法预知自己的疾病种类。在真实临床场景上，医生更希望得到全套解决方案，因此，建立开放共赢平台就变得非常重要。为此，同心医联推出了影像+AI开放应用平台“格物系统”。
据公司产品总监蔡文强介绍，“格物系统”可简单理解为“影像AI的 App Store”，即利用同心医联云平台积累的患者病历，根据临床需求开发成像技术和AI算法训练，然后封装成应用App，导入格物系统，最终帮医生提升诊疗水平。
“以动脉瘤检测为例，临床专家最关注其破裂的风险，方便开展下一步的治疗。传统检查方式（像CTA/MRI/DSA）只能间接判断动脉瘤是否易出血；同心医联的成像技术除了能评价动脉瘤的长径/瘤颈/和动脉间的关系等，还能观察动脉瘤瘤壁，若瘤壁有炎症导致管壁受损，动脉瘤就容易破裂；我们的成像技术能观察动脉瘤管腔的情况，如果没有变化就没有炎症，也就是说它是相对稳定的动脉瘤。”
据悉，同心医联现已与清华、北大、中科院等近100所知名高校和科研机构达成合作，以期发挥各自专长、将新技术更好地应用于临床实践。
下一站，对接商业健康险
至于未来的发展方向，刘伟奇表示，同心医联会按照“点、线、面”3个层面来发力
“点”：加强技术研发投入，不断上线新的智能诊断产品，提升技术壁垒：
“线”：将互联网医院问诊-检查-治疗的服务线从线下和线上两个维度继续扩张，服务更多的患者；
“面”：与保险机构、地产公司、其他医疗服务公司合作（譬如药店），共同打造医疗综合体，承接更多的医生和患者需求。
在人口老龄化、医保控费、消费意识转变的大趋势下，商业健康险市场蓄势待发。刘伟奇指出，基于对患者的闭环式服务以及患者数据的把控，同心医联能做好医疗流程控制和风险定价，这与保险公司的诉求不谋而合。因此，公司接下来会尝试针对慢病患者对接商保服务，以癫痫患者为例，术前可以在线下为其做精确的血管分析，规避手术风险；术后，则可依托于互联网医院，通过用药、随访等对患者进行长期的管理。
采访最后，他也透露，公司即将启动第5轮融资。此前，同心医联曾获得来自中金资本、经纬中国、君联资本、联想之星等机构的4轮融资。
同心医联融资历史
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