医疗不像游戏，只需要服务好游戏玩家就能直接获取收益。『患者有最强的付费意愿，但患者必须要通过医生才能找我们，医疗是三方参与的半市场化游戏，我们要做的就是平衡三者结构。』

记者：王珺/主编：张浩

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项目名称：睿佳科技

主营业务：智能医学影像

融资情况：2016年获得上海新进创投数百万元天使轮投资

关键词：医学影像、人工智能、SaaS、云服务、医疗决策、丁香医生唯一合作伙伴

受访人：睿佳科技创始人袁戎

人工智能依靠其强大的图像识别和深度学习技术，已经被广泛用于图片搜索、自动驾驶和人脸识别。而由于优质医疗资源的稀缺和民众刚需之间的根本矛盾存在，结合医疗影像的特殊性质，基于影像的医学诊断，成为目前人工智能关注较多的板块。

『AI+医学影像』，近年来被不少业内人士看作是『最有可能率先发展和实现商业化的领域。』

2016年成立于武汉的睿佳科技，就是率先将AI与医学影像结合并进行商业化的企业之一，他们致力于改善基于医学影像的医疗流程与决策，将云服务与人工智能技术应用于医学影像分析、临床诊断和治疗，提高医疗的效率与效果。自创立以来，曾获得德国拜耳集团Grants4Apps、迪拜政府Dubai100等项目资助，并获得上海新进创投的天使轮投资。

『没有成熟产品』却成功获得融资

睿佳科技的创始人袁戎出生于武汉，在华科读生物医学工程专业博士期间，他所在的科室从国外进口了一套服务医生的软件系统，价格超过一百万。但由于软件操作复杂，医生基本很少使用。

特别是曾有一次软件故障，因语言不通、操作繁琐和国外售后服务复杂，维修过程耽误了不少医生的诊疗时间。

袁戎不由想到，如果有一套工具能够很方便的应用于医生的诊疗过程，将服务和维护全放在服务器端，那么应用端就不会出现上述问题——结合医学影像在重建和处理中存在效率低、效果差等问题，他开始思考：能否将医学影像的所有处理过程，都由在某个系统云端完成，医生只需在应用端简单操作，就能轻松得到自己想要的影像结果？

对此，袁戎在博士论文写作期间进行了研究并完成初级构想，最终创办了睿佳科技。

2016年初，拜耳集团启动专门面向数字医疗领域初创企业的Grants 4 Apps计划，在公司成立没多久的情况下，袁戎和小伙伴们就成功成为三个受邀初创公司之一。在拜尔的陆家嘴办公室，工作了大概三个月。

谈到融资，袁戎表示：『大多数投资人只想听很简单的框架，但医疗其实是一个很复杂的事情。』虽然当时还没有成熟的产品和相对完整的商业模式，但凭借团队强大的专业技术背景和将云服务与人工智能应用于医学影像和临床诊断的想法，自称『不会融资』的袁戎还是带领团队成为三家入围企业中最先获得天使投资的一个——2016年9月，认识了他们的天使投资人，12月就收到了投资款。

目前RayPlus团队共有10人左右，创始人袁戎为生物医学工程专业博士，合伙人之一曾任葛兰素史克、拜耳医药等500强药企区域销售总监，并聚集了来自华中科技大学、北京大学、武汉大学、美国南加州大学等一流高校的硕博士组成的研发团队。

完整的医疗过程由很多个具体的医生决策构成

袁戎认为：『一个完整的医疗过程，是由很多个具体的医生决策构成的』，从医生诊断所属病症，到采用何种治疗手段和后续观察等，都需要医生的决策。而医生的决策，很大程序上都依赖于具体的医疗数据，医疗数据中则有90%来自于医学影像。

我国目前影像医生产能负荷重、传统影像系统效率低和基层医院医生影像诊断水平偏低的情况，使得人工智能在这一领域大有可为。

我国医学影像数据年增长率达到30%，而影像科医生的增长速度和工作效率远远不足以应对需求增长速度，导致医生负荷重、患者看病难。同时，目前50-60%医院使用传统PACS医学影像信息系统，在该系统下，每家医院都是一个『孤岛』，数据不能共享，转诊重复拍片导致医疗资源利用不足等问题。

另一方面，目前医学影像数据大部分仍然需要人工分析，依靠经验所做的判断容易造成误诊；特别是由于高水平医生集中于三甲医院，基层医院影像医生诊断水平偏低。虽有设备，但诊断准确偏低，带来的是资源浪费、患者流失乃至于医疗事故。

2016年8月，国家卫计委正式颁布《医学影像诊断中心基本标准和管理规范的通知》，明确提出，逐步推进医疗机构与医学影像诊断中心间检查结果互认，鼓励利用信息化手段促进医疗资源纵向流动，由医学影像诊断中心向基层医疗卫生机构提供远程影像诊断等服务。

袁戎提出，从需求侧来看，医疗是绝对的硬需求，但医疗资源又具有很强的稀缺性——因此对于如何扩大医疗资源，『解放医学生产力』这一问题答案的探索，就显得尤为重要。

『如何在有限的时间内发挥医疗资源的最大价值，如何通过技术使得医生更高效和轻松看完更多病人，就是我们在寻求扩大医疗资源的过程中，需要不断追求的方向。』

幸运的是，他们已经找到了『SaaS+AI』这个解决方案。

改善基于影像的医疗决策

睿佳科技基于『SaaS+AI』技术，以医生为中心，通过RayPlus为医学影像不同层面的临床应用提供全流程服务，致力于『改善基于影像的医疗决策』。产品主要分为三个板块：

一是智能诊断。通过RayPlus在线云服务更低成本地为医生快速部署灵活、自由的数据社区和云计算环境，进而通过智能影像分析自动识别、精细建模，提高诊疗效率及准确率；

二是学术教育。包括肺结节、肝癌、脑胶质瘤、肾肿瘤的疾病的智能病灶识别，影像组学数据平台搭建和钙化、脂肪、组织液密度的成分分析；

三是辅助治疗。通过深入治疗的影像技术，进行自动化病灶定位及定量分析，血管精细结构重建，手术、放疗、介入治疗前精准模拟与评估，改善医疗决策，提高医生的工作效率和医疗效果。

RayPlus一方面能通过人工智能技术辅助诊断和帮助医生识别影片病灶、推荐治疗方案等，帮助医生进行医疗决策的效果显著；另一方面，目前基于深度学习的医学影像识别准确率能达到90%及以上，影像大数据智能分析可部分实现替代医生人工，提高诊疗效率和准确率；同时还能利用影像成像设备、影像信息系统、远程影像读片平台等技术把患者留在基层，真正实现分级诊疗。

袁戎以湖北举例：同济协和医疗水平最高，几乎整个湖北省的人都会过来，医院常常人满为患——常常会出现这种情况：患者在荆门等城市的当地医院被诊断为肿瘤或者癌症，还是会去大医院进一步确认，这个过程中就花费很多时间、金钱和精力。通过RayPlus的在线云服务和远程影像读片平台，患者在本地医院就可以获得来自三甲医院的诊疗，『我们的SaaS平台可以天然地解决这些问题。』

2017年，睿佳正式进入市场，目前以To B业务为主，已与上海瑞金医院、武汉中南医院等国内多家三甲医院建立合作，也是国内最大的医生社区『丁香园』在影像领域的唯一合作伙伴。RayPlus向医院科室提供服务，根据医院性质和管理方式采用不同的收费方式。

由于处于切入市场的初期，为了让RayPlus系统能真正在医院得到应用，并获取适当收入，睿佳对于瑞金医院等三甲教学医院会有适当优惠，这些医院强大的市场效应和示范作用对于刚进入市场的睿佳来说后期效益巨大——通过三甲医院的应用，产品才有可能得到大范围的认可——而新的一年他们则会更多的从商业方面来考虑。

核心在于让算法匹配临床需求，真正帮助医生决策

将人工智能应用于医疗影像已经成为国内外热门创业方向，国外早已出现如Enlitic、Butterfly Network、VisExcell等明星公司，而在医疗智能领域深耕已久的IBM，也已斥资10亿美元收购医疗影像处理与加工公司Merge，意在将其技术与IBM Watson认知智能系统整合。

相关报告显示，目前国内影像市场规模在2000多亿，致力于医学影像信息化市场的公司众多，竞争相对激烈，传统PACS业务逐渐向云端PACS和远程影像诊疗系统方向转移，具有资本和渠道优势的传统企业自然能够快速获得市场话语权。

睿佳瞄准的影像智能分析和算法辅助治疗技术市场则因医学知识、影像处理、数据分析等技术壁垒较高，导致目前我国市场参与者并不多，主要以创业公司为主，如Deepcare、推想科技、图玛森维等，融资阶段基本处于天使轮或A轮，给睿佳这类技术水平较高的初创企业提供了充足的发展空间。

而睿佳最大的特点则在于满足专科医生的特异性辅助诊断需求。

影像领域涉及的病种极为丰富，『从影像方面需要解决的问题太多，不可能说一个算法解决所有问题，所以一定要有可拓展性。』癌症类疾病相对复杂，相对来说患者需求更旺盛，付费能力更强，医院也更愿意投入，因此睿佳在主要面向放射科、肿瘤科和外科的前提下，还会根据具体科室的侧重和医院需求，调整算法，为用户提供定制化解决方案。

在袁戎的思维里，医疗不像游戏，只需要服务好游戏玩家就能直接获取收益。『患者有最强的付费意愿，但患者必须要通过医生才能找我们，医疗是三方参与的半市场化游戏，我们要做的就是平衡三者结构。』

医疗最终的受益者是患者，但具体需求来自于医生，服务对象也还是医生，医生才是整个医疗市场的主体。因此，找准自己的定位和模式进行商业盈利，在这个行业里尤为重要。

袁戎认为，将算法融入医疗虽然会有较高的技术壁垒，但学术上数据和方法大都是开放的，因此虽然不同竞争对手之间的技术和算法会有一定差别，但真正的核心还在于如何让算法最大程度上匹配医疗过程，和临床需求结合，并能真正实际帮助医生进行医疗决策。

『医生其实不在意具体的算法，而是更加关注于怎么让临床过程更方便、安全或者疗效更好——因此，产品范围能够覆盖更多种类和科室，同时单个产品更能真正满足医生需求，让医院真正使用，这个问题很重要。』