赋能互联网医疗，体素AI找到全新商业路径【2021WAIC】
自2011年IBM Watson宣布要成为一名医生以来，医疗人工智能领域历经十年沉浮。
多年的试错之后，第一批脱胎于三甲医院的单病种影像类人工智能医疗器械已经在技术上足够成熟。接下来的方向有两个，一个是由影像科向临床科室发展，拓宽AI的应用范围；另一个则是扎根基层，将AI与5G、物联网技术融合，最大限度发挥人工智能在提效降本上的价值。
无论是哪一个选择，医疗人工智能企业都需不断深化产品，由单病种向全病种进行转化，将影像AI的使用逻辑由“对预设结果（如肺结节）的判断”转向“一次扫描，全病种获悉”，实现真正意义上的“上医治未病”。
医疗人工智能企业体素科技自成立之初便以此为趋势，着力全病种人工智能的开发。到目前为止，体素科技已经在胸部CT、眼底、皮肤三个场景中完成了相应AI的开发。2021世界人工智能大会（后简称“WAIC”）之上，体素科技首席运营官张政来到健康高峰论坛进行演讲，重新诠释了医疗影像人工智能的未来发展路径。
路径探索：眼底筛查
所谓AI，即是用算法、数据、知识构造一个类人的智能程序，以提效与降本著称。因此，在医疗资源的不均衡分布与疾病防治意识缺失的背景之下，基层医疗算得上是人工智能最大的应用场景。毕竟，基层医疗匮乏的人力、缺失硬件设备资源显然难以在短期内补足。通过与通讯技术的融合，AI或是贯彻分级诊疗最为有效的抓手。
在基层医疗的探索之中，体素科技主要选择了两个方向。一是基于眼底疾病的人工智能解决方案，二是基于互联网问诊的皮肤AI解决方案“体素肤知汇”。
眼底疾病的AI探索来自于中国庞大的患者需求。“中国有1.14亿糖尿病人群，还有4亿50岁以上的中老年人群，这些都是眼部疾病的高发患者。”张政解释道，“通过眼底照相进行筛查是预防或降低失明最有效的方法，但在中国，我们的眼科医生总数不到4万人。有数据显示，眼底相关疾病的年门诊量约为1.1亿。如此算下来，我国的眼底疾病筛查率不足10%。”
为了解决这一需求，体素科技设计了一套软硬一体化的眼底疾病筛查AI解决方案，该方案将手持裂隙灯、全自动手持眼底相机等传统设备与体素科技独立设计的算法相融合。AI赋能即使没有医学背景的技师也可一键拍照，并在上传影像后的两秒内反馈AI筛查报告结果。
张政告诉动脉网：“体素科技已与中国慢病管理中心达成了合作，为中心下面的260家医院提供人工智能的筛查服务，已有超过20万的糖尿病患者享受到了基于AI的筛查服务。统计合作期间的数据，体素科技AI的结果与医生的人工判别的一致率超过了86%。
高准确率下，这项技术可以为医院带来经济效益。以天津第一人民医院为例，我们帮助内分泌科做眼底筛查的同时，也帮助医院眼科留住更多的病人进行手术，粗略统计，AI赋能下，医院的单月收入可以增加50万左右。”
到目前为止，体素科技的眼底AI辅助筛查主要开展于河北，河南，山东，江苏等人口非常密集、县域经济相对比较好汲取。在这个过程中，体素科技同河北省眼科医院、河北基层卫生中心打造了河北省基层眼科防治联盟，有效提高了居民眼底疾病筛查的覆盖范围效率。
张政表示：“我们一方面同省一级医院合作，打造AI产品，再把这一产品放置于村一级或者乡一级。如果居民通过我们的设备完成了筛查，AI可将需要手术的患者区分出来，并建议其调整至上级医院，这种方式将有效助力分级诊疗的推进。”
路径探索：皮肤AI解决方案
与眼底疾病筛查AI解决方案不同，体素科技的皮肤AI产品”体素肤知汇”是一个典型的B2B2C产品。它应用的场景来源于近年来极为火热的互联网医疗。
对于大多数疾病而言，由于缺乏充分的接触，医生难以获得足够的患者信息，互联网医疗通常只能给患者提供轻问诊服务，即基于患者提供的信息提供下一步诊疗建议。相比之下，基于互联网医疗的皮肤病问诊存在天然的优势。毕竟，皮肤科医生进行诊断通常依靠影像信息，而通过互联网，患者可以轻易为医生提供高质量的皮肤信息。
具体而言，体素肤知汇能够在在不改变原有诊疗流程的前提下，在用户上传照片的同时为其提供智能辅助诊断服务。此外，患者也可通过体素肤知汇的微信小程序在家自检，这将有助于患者自行发现问题或是强化诊疗后的随访。
经过4年的打磨，体素肤知汇已经进入2.0版本，这一阶段的AI可诊断143种皮肤疾病，覆盖99%以上的皮肤发病情况，模型top1、top3以及top5的诊断准确率分别为 71% 、89%和94%，相比之下，基层医院对皮肤肿瘤良恶性诊断的正确率仅约为30%，而三甲医院医生的这一数字平均下来大概为70%。这意味着，升级后的'体素肤知汇'产品，其疾病覆盖率和模型准确率已足以媲美三甲医院皮肤科医生的水平。
体素科技提供的数据显示，全科医生在皮肤病诊断方面的准确率仅仅为24%-70%，而体素科技皮肤AI全病种检测产品top5的诊断准确率高达93%。相信在体素科技皮肤AI的辅助下，基层全科医生的诊疗水平将有望媲美皮肤科医生（诊断精确率为77%-96%），真正实现强基层的目标。
正如所有人工智能企业一再强调的立场，体素科技开发出高准确率AI，并非是要取代皮肤科医生，相反，体素科技希望这样一款AI产品能够让皮肤科医生摆脱现在日常临床工作中繁杂、低价值的重复劳动，让他们有更多的时间去思考和投入有价值事情。譬如银屑病、荨麻疹、痤疮等常见多发病。
要形成疾病筛防体系，我们需要的不单是是单一患者的准确诊断，更重要的，是要让医生们参与疾病的回顾研究、新型治疗方式的探索，并让医生们参与健康宣教之中，推动更多患者在患病初期便获取治疗。这便是体素科技的设计AI的初心。
服务基层的AI能够孕育优质的商业模式吗？
通常而言，医疗人工智能企业会将三级医院视作支付方，通过招投标的方式将AI卖入医院，进而获益。
但在体素科技的商业化体系之中，三级医院更多以合作伙伴的方式存在。具体而言，医院与企业共同打造人工智能，并将其下沉于基层。在这个过程中，体素科技收获了售卖AI的收益，而医院则获得了留住患者进行后续服务能力。
此外，To B同样是体素科技实现商业化的重要路径。在通过将AI置入互联网医疗企业的互联网问诊环节之中，平台可以利用体素肤知汇为上传皮肤影像的患者给出迅速、准确的诊断结果，这将有效提供扩大互联网医疗服务的价值，进而提升用户粘性。
“去年疫情期间，我们的AI皮肤产品登陆了微信的九宫格，不到一个月的时间有上百万次的访问量。那时，很多病人不便于去医院，但使用这一工具便能及时就诊。”张政谈到。
“除了皮肤病以外，体素肤知汇还能应用于医美、美容美肤等场景，进行及时检测。比如我们在阿里夸克平台上置入的皮肤照相机，已经成为该平台问诊量最高的一个场景。薇诺娜是我们美容美肤商业拓展中的典例，这一企业会针对他的会员每天的肌肤管理，增加用户的使用黏性，体素肤知汇的出现极大的提升了这一管理过程的准确率，降低了成本，帮助薇诺娜以低成本完成海量客户的日常管理。”
目前，体素科技已与腾讯健康、阿里健康、妙手医生、薇诺娜等企业达成合作。截至2021年7月，通过为众多B端客户提供皮肤病AI辅助诊断服务，体素肤知汇的调用次数已经超过了3000万次。
不过，在体素科技看来，3000万是一个不错的数字，但也仅是一个数字。AI价值在于放数据价值来更好的服务医生、造福患者、推动医疗卫生体系的进步，要实现这个目标，体素科技任重道远。
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