从投资机构的反响可知，2018下半年融资难度陡增已经成为不争的事实，但新兴科技领域从来不乏布局者，汇医慧影、推想科技均在寒冬之中发布了新一轮融资，体素科技更收获数额最大的5000万美金，总融资金额即将破亿美金。

收获总是与付出息息相关。2018年，体素先后开发了渐进密集V型深度网络与代理监督学习算法，解决了三维影像中器官的定位、导航、分割问题与弱数据的利用问题，又发布了“体素肤知汇”，用多任务模型对200多种皮肤病进行分析。

近日，在动脉网举办的“2018未来医疗100强”论坛上，记者有幸采访到了体素科技CEO丁晓伟，尝试了解巨额融资背后的逻辑。

体素科技创始人兼CEO丁晓伟

经济下行压力下，投资人看重什么

能否在有限的时间内构建核心竞争力，这是投资人最为关心的话题。红杉资本董事总经理翟佳表示：在行业概念期过去之后和资本寒冬之下，技术和产品壁垒已成为投资人的主要关注点。

衡量技术壁垒的客观因素包含成绩与团队两个方面。现有的成绩反应了企业当前的技术研发水平，而团队能力则隐含了企业的发展潜力。

在商业化未知的情况下，选择技术成熟的企业不失为一个避免风险的好方法，而优质的创业团队则是企业长治久安的核心。对于这两点，体素科技无疑都交出了很好的答卷。

一方面，Demetri Terzopoulos院士与克利夫兰医学中心Cleveland Clinic Lerner医学院创办者Eric Topol教授的加入为体素灌注了人才力量；另一方面，多产品线的同时发展让体素的冠脉、眼底、皮肤等产品的敏感度与特异性不断进步，以眼底为例，视网膜全病种解决方案对于有无糖网的敏感度已经达到了97％，特异性也超过了90％。

如今，体素正尝试从多个渠道对产品进行变现，这些因素均为体素科技的估值加分。

设计细节，我们应该遵循怎样的产品理念？

医疗人工智能产品的作用方式较为复杂，一般而言，企业的产品是为医生而设计，而实际付费方是医院，但服务的方向“以患者为中心”。支付、服务与被服务的错位导致了利益冲突。

从现在的形式上看，大多数企业的设计完全围绕医生，这是源于在当前的落地阶段，医生在决定是否接纳AI产品时拥有较大的话语权。

如今，随着大部分头部企业跨越B轮融资，仅仅针对医生的偏好打磨产品的思路可能需要做出改变，企业普遍面临变现压力。

在这一情况下，丁晓伟认为：“不同对象的诉求不同，医院关心全院的资源配置合理性，而在科室之中，医生更关心产品的性能。在医生之中，高年资和低年资的医生对AI产品的需求存在很大的差异，高年资医生希望AI能够解决效率问题，低年资医生则希望你设计的产品能够做出提醒增加诊断信心，防止漏诊。地域间的差异也将反应在产品差异上，如在美国，新技术的使用最好有助于医保控费。”

因此，体素科技在设计与改良产品时，往往遵循从自下而上加自上而下的方式，采集多方意见，将其进行综合，从中找到一个受众最大的公共区域，并计算其实际可能带来的效率提升。面对地域和国家差异，则分别需要设计独立产品线。

从单病种到全病种是量变到质变的过程

迄今为止，大多数的AI影像产品聚焦于单一重任务，如肺结节检测和骨折等。作为一个小工具，这样的人工智能产品足以胜任，但对于大多数场景，单一病种分析的价值非常有限。

所以，体素科技将研究的核心放在了全病种产品的探索上，丁晓伟表示：“所谓全病种，不是指我们可以分析人身上的所有器官的所有疾病。而是在一个给定的影像协议上，如薄层平扫胸部CT，全病种相对于单一重任务，不仅可以针对一种病灶类型做出分析，而是对当前扫描中所有可见异常给出分析。临床医生往往根据主诉和其他检查结果为患者开具影像检查单，目的是发现未知的异常是什么疾病；健康人参加体检，目的也是发现身体里未知也没有感觉的潜在风险。这两种人群都不是在做出疾病假设的前提下做检查的。以眼底为例，眼科或内分泌医生能从一张眼底照片中看出很多信息，如老年黄斑变性、可疑的青光眼、糖网病。但患者在出现视力下降等症状时，医生通过排查怀疑是眼底病变，则需要通过眼底检查确定眼底发生了何种病变，选择使用AI辅助产品自然就需要一个可以检测所有眼底照相可见异常的产品，而不是选择一个只能提醒糖网病的产品；另一方面，患者可能患有多种疾病，单一疾病的检出可能会扭曲医生的评价。”

体素科技视网膜全病种解决方案

未来，体素科技将让AI产品能够顺应医生需求对患者的影像作出全面的分析，让影像发挥其真正的价值。

＊文中图片由受访者提供。