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普惠医疗不远了?这家公司或成医疗AI第一股

从听诊器、显微镜到CT核磁,再到鹰瞳Airdoc研发的自拍血管神经智能监测设备,每一个时代的技术进步都会开启一个全新的纪元。 2017年,美国整个医疗保健支出达到了3.5万亿美元,相当于中国同期GDP的1/4。 虽然美国是全球医疗费用最贵的国家,但这笔原本每年能


从听诊器、显微镜到CT核磁,再到鹰瞳Airdoc研发的自拍血管神经智能监测设备,每一个时代的技术进步都会开启一个全新的纪元。



2017年,美国整个医疗保健支出达到了3.5万亿美元,相当于中国同期GDP的1/4。


虽然美国是全球医疗费用最贵的国家,但这笔原本每年能造800艘辽宁号航母的钱,其中有3/4,其实是花在了慢性疾病的诊疗上。


慢性病主要是指高血压、高血脂、糖尿病、慢性呼吸梗阻(哮喘)、关节炎等治疗周期长,并且无法治愈的疾病。这些慢性病,会随着身体机能退化和年龄增长,逐渐严重,从而引起冠心病、脑卒中以及肾衰竭等致命性疾病。


控制慢病,最好的时机是在慢病刚发生时。这就好比抗洪,关闭上游水闸,远比在下游洪水里捞人效率高得多。


中国居民就医意识薄弱,对于小病,大多数老百姓是能忍则忍。而像慢病这种疾病,早期临床特征几乎没有,病人自己没意识,远在医院里的医生则离得更远。


因此,在老龄化的大趋势下,中国的慢病以及重症化趋势比想象得来的更严重——这将耗费大量的医保资金和医疗资源。


几年前,一位做互联网领域出身的技术人员张大磊,由于两位家人分别因被漏诊、误诊,导致错过最佳治疗窗口。他决心此后致力于利用人工智能帮助大众进行慢病筛查和健康管理——他选择了视网膜筛查为切入口,创立了鹰瞳Airdoc——这家公司提供人工智能视网膜影像的早期检测、辅助诊断及健康风险评估的解决方案。



早在几年前,医疗AI即成为投资热潮。但与此同时,“医疗AI只是炒概念”的批评也不绝于耳,哪些企业率先实现商业化进程,能真正助力中国的慢病识别问题,将成为破除这一魔咒的关键。


今年6月21日,鹰瞳Airdoc正式递表港交所,拟在港交所主板上市,或将成为“医疗AI第一股”。


01


AI自动识别:45小时完成数万人健康检查



2020年4月,在新冠疫情笼罩下,全国各地在经济重启和防控之间要做出抉择。一家叫江苏阳光的集团公司,为响应“安全复工复产”的号召,紧急找到了鹰瞳Airdoc,部署了360度员工健康风险排查方案,仅用45个小时就完成了整个集团数万名员工的全方位健康风险排查,用最短的时间安排了生产线的重启。


除了针对新冠疫情,鹰瞳Airdoc的健康风险评估产品,长期跟踪管理企业员工的健康指标,根据变化情况及时进行医疗干预——相当于给每一位员工都配备了一名“私人医生”,帮助整个集团构建了一个健康的生产环境。


这些健康风险的监测,都是以AI图像识别为底层技术。



医疗AI在我国不是新鲜事。我国医疗AI经过多年的发展,2020年应用市场规模近300亿元,属于高增长行业,而相对于数万亿级的医疗市场,AI还有着巨大的待开掘潜力。


医疗AI企业通过由AI影像系统、AI辅助诊断系统、AI辅助治疗系统构成的AI基层医疗服务综合解决方案赋能医联体建设。2020年可谓开启了医疗AI的商业化元年。在政策利好的支持下,AI医疗器械审批的组织、制度、流程都在加速变革。


从听诊器、显微镜到CT核磁,再到鹰瞳Airdoc研发的自拍血管神经智能监测设备,每一个时代的技术进步都会开启一个全新的纪元。


成熟的AI产品已成为医院科室未来不可缺少的一部分。


动脉橙数据库显示,截止2020年7月底,国内医学影像+人工智能的企业数量达到89家,其中一半以上,约53%的企业涉及眼科


其中,2020年8月,鹰瞳Airdoc的核心产品,一款糖尿病视网膜病变眼底图像辅助软件Airdoc-AIFUNDUS(1.0)获NMPA(国家药监局)颁发的第三类医疗器械证书,成为同类产品中首个获批的人工智能视网膜影像识别辅助诊断产品,率先获得了通往公立医院重要钥匙。


产品技术特点和商业化进程,是资本最关注的两个核心问题。


今年5月,鹰瞳Airdoc刚刚完成了由礼来亚洲基金(LAV)、清池资本、OrbiMed等共同投资的D轮融资。值得一提的是,它们皆是全球领先的专注于生命科学和医疗健康行业的投资机构。而先前的投资方中,也不乏中信、平安、中航、复星光大、搜狗等行业龙头。


02


数百万影像数据 应用场景广泛


眼底是人身体唯一具有裸露血管和神经的器官,通过眼底视网膜甚至可以识别全身性的慢性疾病,权威研究显示,从视网膜上能直接观察到的血管和神经病变有200多种。


而且,视网膜影像检查,对老百姓来说是一种“无侵入式”检查,接受度极高,在人群中推广的难度不大。如果再加上对视网膜影像的多模态数据分析和深度学习算法,更会提高检查效率,也广受医疗机构和大健康供应商的欢迎。


过去6年,鹰瞳Airdoc积累了数百万视网膜影像,包含约 370 万张真实用户视网膜影像和相应的多模态数据——是世界上规模最大、多样性最全的视网膜影像数据库之一。同时这些数据由数百名资深医学专家进行交叉标注,保证标注的准确性,为相关算法产品的研发提供了必要的支撑。


在海量准确、真实的数据基础上,鹰瞳Airdoc研发了可识别50多种疾病的健康风险识别算法,包括常见的青光眼老年性黄斑变性等眼部相关的风险,以及糖尿病、高血压、动脉硬化等全身性慢性病相关的风险。


在应用场景上,一款高效的慢病眼底病变识别的商业化产品不仅覆盖医院的临床科室,同时,其他医疗及大健康供应商,例如体检中心、社区诊所、保险公司、视光中心及药房也非常愿意与之开展商业合作。


截至目前,鹰瞳Airdoc产品已与28个省份的保险公司分支机构建立业务关系,其中包括平安保险、中国太平洋保险、中国人寿、太平人寿保险和新华保险等领先的商业保险公司。另外,与爱康国宾集团、星创视界(宝岛眼镜)、高济医疗等头部企业建立合作,在超过140家体检中心、740家视光中心、以及药房实现落地应用,并将持续扩大覆盖范围。


这将形成一个良性循环:随着产品应用场景越来越广泛,惠及人群越来越多,鹰瞳Airdoc 的视网膜影像数据库也将进一步丰富,继续优化算法,持续扩大在该领域的优势。


03


“医疗AI”不断升级需要专业研发人才


“医疗AI”是门槛极高的行业,专业度高,这类健康领域算法公司需要的是复合型人才。一个最基本的医疗AI公司,却需要医学专家、算法科学家、传感器专家、临床试验专家、数学家、律师、会计师等近十个专业的高端人才,“有钱但找不到人”一度成为医疗AI公司的最大困境。


一个业内人士认为,医疗AI的人才困境在于“需要在各个相关领域做到顶尖(这部分人已经很难找),且还需要他们对其它领域有非常强的学习能力”。


毕业于上海第二军医大学的鹰瞳Airdoc创始人张大磊,最开始去的却是互联网公司。随后,他曾担任过微软Macintosh Business Unit的PM、PPTV聚力的副总裁、新浪网产品副总裁。从业经历让张大磊拥有医疗+科技的复合型经验。因此,他在搭建鹰瞳Airdoc团队的时候,不仅能从多角度招揽人才,而且多领域的从业经历也让他接触了较多的专业人才。


在过去6年中,公司逐步积累了逾60名来自微软、谷歌、阿里腾讯、新浪、强生、辉瑞等顶尖公司的核心技术产品团队的人才,他们拥有涵盖医学、深度学习、高性能计算、数据科学、互联网服务、医疗器械和生物学等各个学科的全方位专业知识。


至于具体开发何种产品,鹰瞳Airdoc在创立之初就有过明确的界定,其中一点便是:“可以通过随机对照双盲临床试验来验证、在算法上可以做到不亚于人类优秀医生、可重复可检验可量化”。


这一标准极高,需要非常专业的研发团队坚持“长期主义”才能达成。


迄今为止,鹰瞳Airdoc研发团队已开发了覆盖该公司软件、硬件设备以及算法的关键技术的全面知识产权组合,在中国拥有 134 项专利及专利申请,以及6项已发布的PCT申请。


另外,还在《柳叶刀》系列、《英国眼科学杂志》及《英国皮肤病学杂志》等权威同行评审科学期刊上发表或被接收论文超过20篇,并出席了一些具有影响力的人工智能学术会议(如医疗影像顶级会议MICCAI)。此外,《自然》系列等多种权威同行评审科学期刊均报道过鹰瞳Airdoc 产品的性能。


04


助力分级诊疗 打破中国医疗资源不平衡困境


除了慢病预防,医疗AI更大的意义在于解决中心和偏远地区医疗资源不平衡的问题。


北上广作为商业中心,聚集了来自天南海北最优秀的医生,但是反观一些偏远地区,因为体制、资源和人口等等问题,很难有媲美一线城市的医疗资源。医生不愿意去,病人也不愿意就医。


但是医疗AI技术是以大量的深度学习为基础,也就是说,它综合了整个医疗体系里最优质的案例,相当于顶级三甲医院里医生几十年的积累,而这套解决方案,能完美地弥补基层地区优质医疗资源不足的情况。


在国家大力推动分级诊疗的大趋势下,医疗AI也在用自己的力量去完成这个闭环。


张大磊曾在2020中国企业家博鳌论坛上表示,作为一家创业公司,一直非常想解决一个问题,将部分医生掌握但是其他偏远地区医生没掌握的技能经验变成数据,变成算法模型,成为中国人工智能的AI认证,成为可分享的经验。


构建可以让每一个人都知道自己的健康状况的基础设施,未来让孩子在他们周围的体检中心,或者社区诊所,甚至家里都能时刻掌握健康状态。简而言之,产品的终极目标,是能让不同收入群体的人都能享受到低价、优质的体检服务,“让健康无处不在”。





本文来源:赛柏蓝 作者:小编
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