新冠疫情之下，AI醫(yī)療公司推想科技走入大眾視野

每經記者 瑞夏（化名）  每經編輯 肖芮冬

2020年初突發(fā)的疫情，打亂了創(chuàng)投圈的步伐。如果說2019年是“寒冬”，那今年創(chuàng)投圈的寒冬更冷了。據(jù)投中研究院數(shù)據(jù)，今年一季度，創(chuàng)投交易數(shù)量僅422起，同比驟降73.61%。

但疫情沖擊之下，也有部分行業(yè)逆勢增長，領跑創(chuàng)投圈融資。英諾天使創(chuàng)始人合伙人李竹早前就向記者介紹，疫情之中，一些科技創(chuàng)新類企業(yè)有著出色的表現(xiàn)，并且今年許多機構加大了對科技賽道的投資。

事實上，推想科技即是一線投資人眼中表現(xiàn)出色的企業(yè)之一。這家成立于2015年的人工智能醫(yī)療初創(chuàng)企業(yè)，在本次疫情抗擊中不僅參與了全球多個國家新冠肺炎患者的病情診斷，也讓人工智能技術在醫(yī)學領域的應用進一步呈現(xiàn)在大眾視野。

抗擊一線疫情，AI診斷進入大眾視野

“醫(yī)療行業(yè)屬于專業(yè)領域，領域之外可能大家感受不會特別強烈。但事實上，AI已經參與到醫(yī)生做決策的許多工作當中。”推想科技創(chuàng)始人、CEO陳寬向《每日經濟新聞》記者說道。

據(jù)了解，過去4年里，推想科技一直與武漢多家三甲醫(yī)院保持著合作。疫情之前，其與武漢同濟醫(yī)院正在進行一項針對肺癌、肺結核相關的人工智能篩查系統(tǒng)的科研合作。疫情之下，在醫(yī)護人員超負荷工作、核酸檢測能力不足、診斷難度不斷加大的情況下，這套診斷迅速、24小時運作的篩查系統(tǒng)就被醫(yī)院征用為CT影像分析的輔助“醫(yī)生”，幫助醫(yī)院快速篩查疑似病例。

據(jù)陳寬介紹，在得知前線醫(yī)院需求后，春節(jié)期間推想團隊迅速對系統(tǒng)做出了迭代升級。在后續(xù)的疫情抗擊中，該系統(tǒng)一方面幫助醫(yī)生快速篩查疑似病例，讓患者盡可能被早發(fā)現(xiàn)、早隔離和早治療；另一方面，也對確診患者肺部炎癥的變化進行全程的監(jiān)測和輔助診斷。隨著疫情的蔓延，推想團隊又落地全國多個重點抗疫醫(yī)院，以及美國、日本、意大利等多個受疫情沖擊嚴重的國家。

其官網顯示，截至2020年5月，推想科技的執(zhí)行點已經覆蓋全國33個省級行政區(qū)，醫(yī)療AI服務覆蓋全球10個國家。

與此同時，記者注意到，這家在抗擊新冠疫情中表現(xiàn)突出的企業(yè)，從成立之初便頗得一線資本青睞。

推想科技歷史融資情況

數(shù)據(jù)來源：推想科技提供

2019年9月，在胡潤研究院發(fā)布的《2019二季度胡潤中國潛力獨角獸》榜單上，推想科技被評為人工智能領域三年內最有可能達到十億美元估值的高成長性企業(yè)之一。

談及接下來的融資計劃，陳寬表示，“人工智能+醫(yī)療行業(yè)”是一個高門檻、高壁壘的行業(yè)，未來研發(fā)需要持續(xù)的資金投入和資源積累，因此接下來仍需要資本的助力，未來或許也會往科創(chuàng)板的方向準備。

AI應用，中國的優(yōu)勢在場景和數(shù)據(jù)

人工智能診斷系統(tǒng)在本次疫情抗擊中發(fā)揮的積極作用，也讓AI診斷真正走入大眾視野。不過，北京地區(qū)一位長期關注科技賽道的投資人卻指出，事實上AI早已是現(xiàn)代醫(yī)療體系的重要參與者。

陳寬則認為，從全球范圍來看，AI輔助診斷技術現(xiàn)階段已較多地滲透到惡性腫瘤的診斷，尤其針對診斷肺癌、乳腺癌等疾病已有較好的應用；下一階段，預計在心腦血管疾病診斷方面會有更多突破；而此次疫情，也使人們更加關注AI技術在傳染疾病防控領域的應用。

據(jù)悉，目前推想科技的產品主要圍繞具體疾病線展開研發(fā)，此前已在肺癌、乳腺癌等疾病領域有著深入的研究和應用滲透，今年該公司工作重點之一即是加強旗下產品在傳染類疾病應用的研發(fā)。

事實上，本土人工智能企業(yè)在全球疫情抗擊中的突出表現(xiàn)，也展現(xiàn)了中國人工智能在應用領域的優(yōu)勢。

前述北京地區(qū)投資人就認為，中國的優(yōu)勢在于數(shù)據(jù)與應用場景：一是數(shù)據(jù)積累也比較充沛；二是本土人工智能的應用場景更多。“實際上這些年的經驗也讓我們明白，人工智能不是投算法和算力而是投場景應用，我們也只會投應用。”

除此之外，陳寬還指出，中國在人工智能行業(yè)有著大量的初級人才儲備。但人才數(shù)量僅是一方面；另一方面要認清的現(xiàn)實則是，我國人工智能人才結構的豐富性仍然存在不足：其一是缺乏資深管理型人才，其二則是具備AI+行業(yè)背景的研發(fā)人員不多，“這也是中國人工智能技術領域還需要更多地去積累、也有更長的路要走”。

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