深度解析：斩获国内首张AI“影像辅助诊断”三类证后，BioMind未来路作何打算？

1983年，乔布斯为了把百事可乐总裁约翰·斯卡利挖到苹果，对他说了这一句令人难以拒绝的话：“你是想卖一辈子糖水，还是想跟我一起去改变世界。”最终，苹果手机的出现引领了移动设备的最强革新，全然改变了人们的生活。

如今，人工智能像极了昔日“初生牛犊”的苹果，新式、激昂，尤其是近些年来在医学领域发展尤为迅速，深刻改变着我们的生活。作为第83届中国国际医疗器械博览会（CMEF）上的医疗人工智能领军企业，BioMind正在深度参与和见证这种改变。

破局：持证上岗

2019年6月，国家药监局曾发布《深度学习辅助决策医疗器械软件审批要点》，该文件基于深度学习技术特点，结合软件的预期用途、使用场景和核心功能，对其需求分析、数据收集、算法设计、验证与确认、性能评估、临床评价、网络与数据安全等方面提出了诸多要求。

安德医智参展第83届中国国际医疗器械博览会（CMEF）

文件发布近一年，今年6月12日，BioMind“天医智”的颅内肿瘤磁共振影像辅助诊断软件就获得国家药监局批准，斩获了国内首张AI“影像辅助诊断”软件三类证。

如今，距离拿证已经过去整整四个月，BioMind大中华区CEO李晶珏在2020中国国际医疗器械博览会（CMEF）接受医谷记者采访时回忆道：“那天获批消息传来，同事们表面上看挺平静的，其实大伙儿内心都非常欣喜，为了等这一天，BioMind蓄势已久。”

据了解，BioMind联合国内顶尖三甲医院天坛医院成立“神病人工智能研究中心”，BioMind“天医智”颅内肿瘤磁共振影像辅助诊断软件就是两者强强联合的“结晶”，它能实现包括脑膜瘤、听神经瘤、髓母细胞瘤、胶质瘤等颅内肿瘤的人工智能精确诊断，诊断准确率超过90%，有的病种诊断准确率更是超过96%。

“该产品对颅内肿瘤能够实现早期的精准定性，对患者的后期治疗和愈后而言至关重要。”李晶珏进一步强调，脑肿瘤的获批只是一个起点，BioMind“天医智”的研发是从头部的神经系统疾病开始，到心脏、乳腺再到心血管等胸部、腹部疾病的辅助诊断，实现多部位、多病种的AI应用。能够满足不同临床需求，才是BioMind未来的产品整体研发方向。

“以风险评估为核心，以流程优化为特色，可以实现在放射科影像、急诊、神内、神外、神经介入、心内、乳腺外科等院内多个科室应用。”李晶珏表示，这种体系化、流程化的产品形态，一方面以常见病、多发病、急重病的真实应用场景为立足点，真正满足医师日常工作的需求；另一方面不止是辅助医生对疾病定性诊断，更重要的是实现了对疾病未来发展的精确风险评估和临床辅助决策。

据医谷记者获悉，目前BioMind关于其他部位和病种应用的临床试验正在各大三甲医院积极推进中。

落地：无限可能

在2020CMEF展会上，医谷记者看到BioMind展台一直人头攒动，有的想了解产品，更多的是想坐下来进行合作洽谈，BioMind市场总监曹颖一直忙得不亦乐乎。在间隙接受医谷记者采访时，曹颖表示：“大家对BioMind拿到的这张商业化入场券都极其感兴趣，获得国家药监局的批准有力地说明了产品的有效性和安全性。现在，我们要开始接受市场的验证了。”

BioMind工作人员在向参观者进行产品演示

对于已获得三类证的BioMind来说，入市无疑有了更多的可能性。

据曹颖透露，目前的合作意向来自医院、高端器械商和地方政府。从医院角度，借助BioMind能够辅助诊断帮助医生提高工作效率，大大节省医生耗费不必要的精力和时间；从临床角度，他们看准了BioMind能够辅助医生提高疑难杂症的诊断准确率，赋能基层医生提高诊疗能力，还能作为教学模块对医生进行培训；另外，BioMind不仅能够辅助诊断，还能通过大数据进行风险评估（例如通过颅内出血辅助诊断功能，预测24小时内血肿扩大的风险；通过脑动脉瘤的辅助诊断功能，预测动脉瘤的破裂风险），更能赋能基层医疗水平。

“BioMind希望能够通过AI的赋能，帮助基层医院和医生提高诊疗能力，缓解医疗资源分配合理化问题，更让老百姓在家门口就能享受到三甲医院的优质医疗服务。”曹颖说。

在这种强大赋能的背后，就不得不提BioMind的“内核因子”之一--对数据的严格把控。坚持只获取精品数据集，在注重“量”的同时更注重”质”，通过严苛的质控和反复验证，保证数据的有效性，作为一家医疗AI企业，BioMind坚信优质有效的数据才是令其走得更长远的基石，而“优质医疗机构+可验证的优质医疗数据”是其产品研发的硬核搭配。

有了数据，在算法上如何将其价值发挥到最大化？BioMind拥有一支强大的研发团队，据BioMind科研总监顾俊表示，公司一直十分注重研发，研发成员多是毕业于世界知名学府的技术精英，包括来自哈佛、麻省理工、卡耐基梅隆大学、新加坡国立大学、清华、中科院等深度学习领域的顶级高校。

顾俊还介绍，基于产品的功能开发，目前公司的研发团队主要分为：医学背景团队、算法团队和软件开发团队，总共超过两百人，占公司总人数的80%以上。对一家创业型公司来说，研发人员如此高的占比并不多见。

“一流的数据资源、强大的研发体系，助推了公司的产品研发速度和质量飞速发展，这是BioMind另一大竞争优势。”此前曾在其他医疗AI企业供职的顾俊直言。

洗牌：优胜劣汰

在我国，医疗人工智能有着先天的发展优势。一方面，国内人口基数大，有充足的医疗数据，为医疗人工智能的发展提供基础。另一方面，国内足够大的医疗市场提供了内驱动力，使得近年来国内医疗人工智能市场发展得如火如荼，跑步进场的企业也越来越多。

不过，经历了2016年到2018年的概念炒作期，市场开始向企业“要结果”。“国内的医疗AI企业已初步进入了洗牌阶段，靠噱头或者炒热点会逐渐被淘汰。” 李晶珏指出。

在李晶珏看来，最终能活下来的医疗AI企业一定是那些一直踏踏实实做研发、获取的数据够优质、开发的技术过硬、能满足多个临床应用场景的公司。

被BioMind吸引驻足的医疗行业从业者杨鑫也表达了类似的观点：“医疗+AI”已大势所趋，虽然布局该赛道的企业众多，但最终只有具备强大研发能力和合规获取优质数据的AI企业才能获得市场的信任，比如像BioMind就具备很多天然的研发优势，我很看好他们的未来发展。

对于临床应用场景，李晶珏特别提到：“需求源自场景，场景决定应用，应用引领研发。如果只能满足单部位、单病种等单一场景的AI应用，不仅技术壁垒低，可替代性强，临床应用体验也不会有很好的提升，多部位、多病种的AI应用才能充分释放出优势， 这种体系化、流程化的产品形态是BioMind发力的方向。”

另悉，BioMind还将针对一些大病慢病的辅助临床决策和风险评估功能，与天坛医院进行深度合作开发。

来源：医谷网   作者：史士云