动脉网（微信：vcbeat）获悉，人工智能慢病管理企业孚视医疗A轮融资，由千骥资本领投，联合资本和松江双创基金跟投，本轮融资金额为数千万元。

据孚视医疗创始人朱英林透露，本轮资金将用于人工智能慢病管理系统的升级、糖尿病真实世界数据模型的持续优化，以及运营和数据团队的建设。

“我们其实是一家以数据为驱动的慢病管理公司”，朱英林在接受记者采访时这样说道。面对我国庞大的糖尿病患者人群，孚视医疗以眼底检查为抓手，将糖尿病视网膜病变作为切入糖尿病市场的入口。

孚视医疗在国际健康经济学年会（ISPOR）上发表Poster，左二为创始人朱英林，受访者供图

糖尿病并发症管理是基层的一大难点

朱英林在创立孚视医疗前曾有17年外资药企销售市场经验；并负责过医纬达网站的创建与运营。此外，他在赛诺菲曾有长达5年服务于基层医疗市场经验。在长期对基层市场的观察中，他认为糖尿病管控的痛点是不言而喻的。

中国的糖尿病人群庞大，实际上整个疾病的控制程度并不理想，每年用于糖尿病控制的支出大约在3500亿左右，但是其中有80%是用在了并发症治疗。

根据国际糖尿病联盟统计结果显示，截至2015年，我国糖尿病患者约1.1亿人，目前我国糖尿病视网膜病变（DR，以下简称“糖网病”）在糖尿病罹患人群中的患病率为24.7％～37.5％，据此推算我国的糖网病患者约2700万人。

朱英林表示：“高血糖并不是糖尿病核心的问题，管理糖尿病很重要的一点是来自于对相关并发症的控制，怎样对并发症进行早期筛查，并定期进行监测，及时调整治疗方案，是中国糖尿病管理的难点。”

在2017年3月国家卫健委发布的《糖尿病视网膜病变分级诊疗服务技术方案》中就提到，目前，87%的糖尿病患者就诊于县级及以下医疗机构。但是糖尿病视网膜病变的基本诊疗措施和适宜技术却在三级医疗机构实施。

而对于基层医疗机构来说，糖尿病并发症的管理存在更大的挑战，一是由于基层医疗机构的医疗水平有限，医生缺乏，眼底设备缺失；二是患者对于糖尿病视网膜病变的知晓度底，患者在察觉到症状时，往往会去寻求眼科的治疗；三是单点的血糖并不能很好地反映患者疾病的进展，若仅从血糖监测方面进行糖尿病管理，患者的依从性较差。因此，亟需建立完善的糖尿病患者档案，从多个数据角度进行管理。

AI糖网筛查助力基层糖尿病管理

谈到为什么没有在创业公司扎堆的血糖监测领域发力慢病管理，朱英林认内，对于眼底糖网筛查而言，其市场机会在于眼底的微血管病变是人体唯一一个能够直接通过外界的手段观察到身体的微血管病变的窗口，眼底图像可以更直观地反映糖尿病对微血管伤害的积累状况，方便医生评估和调整治疗方案。

此外，从付费问题上来看，眼底的检查是被国家医保所覆盖的。

孚视医疗构建线上线下慢病管理闭环，受访者供图

目前，孚视医疗主要向基层医疗机构提供最适合筛查的手持眼底相机以及人工智能辅助的筛查系统，便携性和可移动性更适宜基层的需求。

此外，针对眼科医生缺乏的现状，孚视医疗还搭建了远程筛查平台，利用人工智能辅助筛查。平台上的医生均来自各大医院的眼科，保证在12小时之内进行阅片诊断，及时对患者的疾病展开评估，便于患者转诊或治疗。同时建立自己的慢病管理平台，累计已为7万余名糖尿病患者提供服务并建立可追踪的慢病档案。

对于人工智能企业常常提及的准确性问题，朱英林表示，医疗无小事，不能仅仅通过对比试验的数字来证明人工智能的检测结果是否可靠，也不能完全依赖于人工智能的筛查结果。

因此，孚视医疗采用的是“人工的人工智能”。他强调，在AI没有获得任何审批的情况下，从伦理以及医疗纠纷的角度考虑，需要人工的团队对AI筛查的解雇进行复核，公司与医院内有资质的眼科医生合作，进入阅片库，由上级眼科医生都结果进行复核，“达到筛查标准的每一份报告都是由医生签名认可的。”虽然是比较“笨”一点的方法，但是筛查结果必须为患者负责。

此外，公司正在开发类似“共享阅片”的模式，吸引更多的眼科医生进入阅片库，利用碎片化的时间帮助阅片，由企业支付一定的费用。

不止是软硬件——“Data Driven”的商业模式

从人工智能应用在糖网筛查的方向来看，国内已经有AirDoc、体素科技、孚视医疗、上工医信、致远慧图、肽积木、比格威科技、致远慧图、爱尔眼科、河谷互动等企业在这一领域布局，其中不乏拥有更广的影像识别业务线的公司。从市场和资本的反应来看，AI在糖网筛查领域的应用是被普遍看好的，今年以来就有AirDoc、上工医信、比格威、孚视医疗获得新一轮融资。

菏泽新闻联播播出煤田中心医院为敬老院老人进行眼底照相，受访者供图

朱英林强调，孚视医疗在糖网筛查领域的商业模式并不是简单的像医院提供软硬件进行筛查，而是通过筛查进行早期的检测，同时为每一位患者建立档案。

在糖网筛查领域，面临的一个突出的痛点是眼底读片的数据管理与分析操作难度大，目前现状是数据简单存档保存，但数据整理工作量大，因此读片数据再次利用难度很大。

孚视医疗建立起专职的运营及数据团队，运营端负责基层医疗机构的患者筛查、患者教育活动，数据团队则针对眼底数据的难点，依据CRC标准进行数据采集、清洗。保证通过建档采集患者的数据，设置更好地驱动医生管理患者的模式，如患者已在并发症发生期，如何强化治疗方案，哪些患者需要进行定期的治疗，随访的周期制定等，帮助医生更深入地了解患者。

据朱英林透露，孚视医疗目前已经覆盖了中国的九个省、十几个城市的156家医疗机构，与杭州卫计委、宁波卫计委、合肥卫计委等城市卫计委达成合作。孚视医疗打造的以数据为驱动的慢病管理平台，以建立中国最大的“糖尿病真实世界数据库”为目标，为基层医疗机构、医生提供以患者为中心慢病管理整体解决方案，利用数据驱动提升医疗服务价值。

短期内，孚视医疗的商业模式是通过为基层医疗机构赋能，每年收取固定的技术服务费；中期的商业模式则是更加贴近药企，帮助药企进行患者教育和医生教育；长期而言，在真实世界的糖尿病数据库达到一定量级后，通过数据模型不断优化患者管理模式，达到跟商业保险或医保的合作，从健康管理的服务切入，实现更长期的盈利。

慢病管理虽然是一个漫长的过程，但却是一个有潜力的市场。单纯靠线上很难运转，需将线下服务体系打通，建立一个完整的闭环。朱英林表示：“未来，我们将通过创新的并发症监测，连接更多基层医疗机构，建立中国最大的长期跟踪糖尿病患者的真实世界数据库。”