依未科技：多年的沉淀和技术探索破解AI眼科落地难题

我国传统中医开山著作《黄帝内经》中有一句箴言叫做：上工治未病，中工治已病，下工治末病。然而由于医疗资源的匮乏和不均衡，疾病预防和早期筛查往往被忽视，资源被更多的投入到救治环节，从而使得“医未病”成为一个尚未实现的“梦想”。

人工智能的出现，让人类的智慧和机器的效率有机的结合，从而使得“医未病”梦想的实现成为可能。动脉网《2018医疗人工智能报告》数据显示，肺结节筛查和糖网筛查已成为目前医疗人工智能最热门的两大领域，除了腾讯、谷歌等巨头在不断投入外，各大创业公司，也在你挣我夺，助推行业的发展。

经过2016，2017，2018年三年的发展，AI应用于眼科仍有一个迈不过去的门槛：即如何突破AI技术瓶颈，实现产品的商业化落地？并在市场和行业上确立独特的核心竞争优势。为此，动脉网专访了多年深耕于人工智能眼科领域的专家、依未科技的创始人兼CEO——柯鑫。

做真正解决问题的AI，而不仅仅只是补充

相比于同行，依未科技属于后起之秀，但柯鑫却是这个行业的先锋，是最早从事眼科人工智能的开拓者之一，其毕业于中国科学院，并随即进入大恒图像研发中心从事智能眼科的研发，之后作为团队负责人，全面负责产品的研发和推广。大恒图像是我国最早布局眼科领域的公司之一，其从1993年开始就与北京同仁医院多次共同承担国家科技部关于眼科的课题。

2015年，在国内AI眼科刚刚兴起之时，柯鑫带领团队与北京同仁医院内分泌科杨金奎主任共同开发了“基于计算机视觉的糖网筛查智能分析系统”，并随后推广进入国内数十家顶级公立医院和民营医院进行使用。2018年，为进一步实现“上工医未病”的价值理念，柯鑫创建依未科技，希望以眼底为切入口，开启AI疾病早筛时代，并助推精准化及个性化医疗的发展。

以柯鑫为核心的依未科技团队凭借技术和产品立足，骨干成员全部来自于中国科学院和清华大学。依未科技高度重视技术，认为技术是AI公司立身之本，其独树一帜的把计算机视觉和深度学习技术做深度融合，通过原创的技术路线，为眼部疾病及全身性慢病筛查提供高效、低成本的解决方案。依未科技创立之初，即在行业最高规格的“世界人工智能”技术大赛中，从40多家同行企业中突围，并在决赛中一举拿下第二的成绩。目前，依未科技产品已经在全国多家医院实现试点落地，并和诺华、辉瑞等企业达成合作。

从行业需求角度而言，人工智能的进入，对于眼底疾病筛查并不是简单的锦上添花，而是解决刚需。人工智能将成为减轻医生负荷、提高早筛效率的利器。而AI＋眼科也被行业人士认为是最有可能实现大规模商业化的领域。但不可否认的是，AI中还是存在许多壁垒和难点，特别是如何在人工智能与医生病患之间建立联系方面实现突破。相比于同行其他企业，依未科技在这方面走了一条不一样的道路。

在底层技术支撑上，依未科技综合利用计算机视觉和深度学习技术提取眼底病变病灶，并量化特征数据，之后利用数据挖掘和大数据分析方法对眼底影像进行深度分析，最后开发出AI眼底影像辅助诊断系统。

柯鑫还向我们介绍了依未科技的AI亮点：“我们的AI不光有结论，还能对关键病灶、关键结构和关键位置进行标注，并且还能获取量化数据，这一点跟国内同行的技术都不一样。换句话而言，依未的AI不仅能够帮助医生诊断，还可以清楚的告诉医生诊断的依据和来源。”

用技术先发优势破解AI落地难题

依未选择在这个时间节点进入AI眼底领域，并不仅仅是因为风口。柯鑫认为，市场教育目前基本完成，眼科＋AI的市场已逐步打开，开始呈现出更多的痛点和需求，同时也对技术和人才提出了更高的要求，这是一个很好的契机。但如果产品无法落到实际，并陷入到同质化竞争，那么满足行业需求将无从提起。基于此，依未科技借助于创始团队多年的积累和沉淀，率先去耕耘行业目前尚未涉足的领域，避开糖网筛查的红海市场，独树一帜的去深入分析眼底影像，挖掘更多的量化信息，从而做到眼底多病种的分析，为未来精准化医疗和个性化医疗提供足够的数据支撑。

“我本人就是AI技术出身，之前在大恒负责眼底图像相关研发，做图像识别已近10年，至少在国内我属于最早从事眼科AI工作的那一批人。我们团队的一大特点就是我们有比较深的医学积淀，而不是纯IT背景，创始团队都是医学图像领域的专家，这也就确保了我们在技术研发方面具有独有的优势，从而也让我们的产品能够更快地实现临床落地。”柯鑫说道。

柯鑫还说：“目前大家对AI影像的理解还是简单了一点。这个行业要实现真正地落地，其实门槛很高。技术、数据、医疗知识和落地场景等都是这个行业的壁垒，但是最核心的壁垒还是技术和人才，人工智能不只是一个获取图像然后拿来训练过程，必须考虑全栈式AI，否则在一些实际问题的考虑上就会有所欠缺。 就像很多人都知道的开发阿尔法狗的算法工程师，其本身就是一个围棋高手。因此医疗AI想要落地，也需要技术人员本身对医疗图像有更深的理解。而我们的产品逻辑是算法工程师利用计算机视觉，首先把眼底的关键元素提取出来，然后再去分析病种。因而我们的结果是直观可见的，是可解释的，可量化的，这样AI挖掘出来的信息，不管对医生，还是对患者，都是透明的，而在这一点上，国内同行的技术现有相同的。”

在采访最后，柯鑫也提出了正在被不断验证的观点：“现在许多医疗AI的从业者医学背景较少，这就造成了目前行业一个最大的问题，产品落地困难。对于医疗来说，我们应该保持敬畏，让产品能够真正解决问题，去帮助到医生，而不是去替代医生。医生不可能被替代，但是有了AI，医生可以更好的回归他的本职，这才是时代的进步！”