一段時間以來，有關AI泡沫的話題頗受關注，在過去的幾年里，關于AI的“故事”不絕于耳。而今天，社會和市場似乎更關心一個問題——AI能否落地？

醫學領域是AI研發團隊角逐的火熱戰場，但至今尚未見到一家有真正合法上市的人工智能醫療設備，不過這一天可能很快到來。

2018中國消化內鏡學年會于8．26．在南京閉幕，在這場消化內鏡界的年度頂級盛會上，兩場消化內鏡AI報告均與一家醫學AI研發企業——希氏異構有關；同時，會議期間還展出了希氏研發制造的多種與消化內鏡影像相關的醫療設備和云化應用技術。

有別與醫學AI研究同行們，此次希氏的展示，無論是大會報告還是應用設備，均圍繞“臨床應用”展開，這意味著，真正有能力跑贏醫療AI的企業，其研發成果已經到了批量產品化、硬件設備化階段。

記者采訪了希氏異構創始人宋捷。“作為在醫療AI領域深度耕耘了三年半的企業，現階段希氏不會去‘說愿景、講故事’，市場能夠接受的是實實在在的應用技術，是臨床愿接受的賣得出去的產品、設備。”宋捷如是說。

大會期間，記者了解到，希氏在消化內鏡AI領域的研發成果已覆蓋全消化道，涉及包括腫瘤、息肉、萎縮性病變、潰瘍類病變、糜爛性病變、血管變異等多類別百余種疾病；同時，希氏還將在未來幾個月內推出針對多種不同光源下的內鏡AI早癌識別技術。相關應用技術已經以多種醫療設備（消化內鏡AI實時影像判定儀、膠囊內鏡影像AI分析判定儀等）和云化服務產品展露出來，并在該領域形成立體的AI產品方案。

全面布局醫療AI，多個設備申報III類器械

希氏在消化內鏡AI領域的成果，業界有著比較大的關注，2017年7月，希氏與華西醫院的聯合研發成果被CCTV－1新聞、新華社等重量級媒體深度報道，被評價為居國際領先地位；11月推出的國際第一臺“AI消化內鏡”，首次實現了消化內鏡檢查過程中超高速、無遲滯的實時視頻判定，再次被主流媒體和業界關注，此次大會的展示，也屬意料之中的推進，但其他醫療細分領域的研發進展，此前未見透露。

據宋捷介紹，希氏在CT、超聲、心電等多個領域均有很好的應用級技術和設備化產品陸續推出，問及細節，宋捷表示，希氏在這些領域的研發切入點跟大多數同行都不一樣，希氏更專注臨床的適用性。

希氏上半年已開始著手多個產品的III類醫療設備的申報，包括三個消化內鏡相關產品和三個其他醫學專業領域的產品，其亮點是相關AI技術都有高效的硬件化醫療設備產品，而非僅僅停留在識別軟件層面。

消化內鏡AI 希氏深度研發

據《臨床醫師癌癥雜志》（CA Cancer J Clin）在線刊發的2015年癌癥統計數據顯示，中國消化道腫瘤大國，僅胃癌年發病案例就高達67．91萬例，死亡約50萬例，占總癌癥死亡比例的17．7％。

作為消化道疾病最直接的檢查設備，消化內鏡在我國已經非常普及，但我國的消化道疾病，尤其是惡性腫瘤的早診早治工作，開展得并不盡人意，原因很簡單：缺乏有經驗的消化內鏡醫生。

一個有經驗的醫生至少需要十年以上的培養周期，人才的培養依賴于時間的堆砌，誰也不能在短時間內為大家培養足夠多的醫學人才，那么，我們就為老醫生找一個AI助手，為年輕醫生找一位AI老師。

“以我們現有的醫療體系，不可能完成覆蓋中國十幾億人的消化道篩查，但是AI可以給我們賦能”；“現階段，我們無法奢望AI能認知我們人類尚未了解的病癥，但我們清楚，AI能讓我們現有的能力得到倍增，這就是其現實意義！”

“我們不會停留在某個疾病的研究上，我們要做全消化道的疾病識別技術；我們提供包括設備和服務的全方位產品。”宋捷在中國消化內鏡年會上把希氏的思路說得很透徹。

嵌入“云”端 AI服務產品待字閨中

希氏在相關AI技術硬件設備化的同時，早已開發完云端的應用，對于該類服務型產品的進展，宋捷表示“一旦拿證，即刻可以使用”。

這類產品，對于基層醫療機構、體檢中心來講，使用成本很低，對于實時性要求不太高的檢查，都可以滿足。

現在，希氏正聯合多家頂級醫院，在消化內鏡、超聲、CT等多個領域建立質控體系，以幫助基層醫院提高診斷水平、提高業務收入。

醫學AI研發考驗的是技術更是對行業的理解

對于醫學影像AI技術研發，希氏認為：這首先是一個對行業發展方向的認知問題，如果對這個行業沒有深刻了解和預見，不可能有多大的成就。若是一開始根本沒有搞清楚各個細分領域的特點、應用場景，僅僅是“搞點數據就做，為了研發而研發”，肯定是行不通的。

“比如說，內窺鏡、超聲類的檢查，解決的是實時的過程中的問題，脫離了實時性，應用價值大大降低；我們對心電AI的研發也是基于實時性進行，因為有實時的技術，對高危病患來講，就能救命，時間是第一要素；再比如說，CT首先要解決的是圖像質量的問題，同時要把更多有臨床價值的疾病‘找出來’，而不是要找到某一個疾病；還有很多的東西，需要深度思考，但這需要行業的經驗和判斷能力。”

“醫學影像AI的研發，要‘廣度’（多病種），也要‘深度’（特殊疾病）；沒有廣度支持的‘深度’，現階段價值不大。”

作為臨床醫生出身，同時有著20余年醫藥行業研發、管理經驗的宋捷的觀點，自然有他的道理。

總的來說，希氏的理念建立于對行業的深刻理解，基于這種理念做出來的產品，或許更有前景。

從消化為起點 到多領域開花

宋捷說：“大家都知道希氏是搞消化內鏡AI的，但我們不只做消化，原因很簡單，希氏有多年的研發經驗，有多家頂級醫院的醫療合作資源，有強大的算力，同時各學科醫學影像AI研發的共性大于差異。既然我們有經驗、有能力、有資源，自然會做更多的細分領域，‘多一朵云彩，就多一個下雨的機會’。”

據悉，希氏除與華西醫院成立“華西－希氏醫學AI研發中心”在多學科深度合作外，同時還與多家一流的醫院在不同領域聯合研發，希氏有著強大的醫療資源，同時，今年6月公布的，希氏自有的由高性能計算專家吳韌博士設計的AI超級計算機——神農1號，為希氏提供了強大的算力。

這臺基于64個英偉達最新的TeslaV100 GPU，并行計算能力高達90％以上的超算，也是中國算力最強的醫學圖像專用超級計算機。

醫學AI研發的要素也就是這么幾點：行業背景、醫療資源、AI技術、算力、產業化能力，希氏的眼里，醫學AI研發既復雜又簡單。