如果说2016年公司成立是连心医疗开出的第一朵花，那么今年，CEO章桦看到了公司结出的第一个果实。
今年8月，连心医疗的AiContour获得了国家药品监督管理局（NMPA）三类医疗器械注册证。这意味着，这个前前后后花了21个月拿证的AI产品，可以真正名正言顺的谈“商业化”了。
根据国家癌症中心数据显示，2015年，我国肿瘤医疗服务市场规模超过3000亿，全球有60%-70%的肿瘤病人会接受放射治疗，但中国只有15%-20%的肿瘤患者用到放疗，中国放疗市场潜力巨大。
章桦说，如何从技术层面撬动放疗市场，是创业公司需要静下来心来思考的事情。
在采访中，章桦多次提及了自己未来的规划：靶区勾画、自动计划、医生集团。在他看来，单纯卖软件已经很难生存。怎么样用单点产品实现突破，进而与医疗机构结合，提供一种新的服务模式，才是推动放疗AI行业的关键一步。
放疗的几大难题
近年来，放疗在肿瘤治疗中的优势日益凸显，鼻咽癌等多种癌症已将放疗作为首选治疗方式。但是，放疗中的患者定位、靶区勾画、计划制作到计划实施，有很多步骤依赖于医生的手工操作。
以靶区勾画为例。在传统放疗方法中，病人治疗前需要CT定位扫描获得300-400幅图像，由医生手动勾画标识肿瘤和危及器官范围，十分耗时耗力。
浙大附一院放疗科的叶香华主任曾向雷锋网表示，放疗科医生每天50%的任务就是勾画靶区，而这件事情做起来并不容易，“特别是一个鼻咽癌的患者，没有花3到5个小时做出来的计划，我们都拿不出手。”
目前，智能靶区勾画存在的主要问题有四个：勾画标准不统一、没有相关的数据集、没有评价标准、无法进行质控。
连心医疗AI算法总监Cliff说到，“坦白讲，连心当前的NPC靶区勾画算法只在跟我们训练数据集勾画标准较一致的医院里能得到大夫们比较满意的评价。”
除此之外，放疗科还是一门受制于“经验”的学科。
靶区勾画结束后，物理师会根据规定的治疗方案和临床剂量学原理模拟治疗，明确放疗方案，确定满足临床治疗要求的定位参数，以确保重要器官不出现超量照射。
这是一个不断试错的过程，物理师在这个过程中要不断地调节目标函数的权重，或者添加删除有关的约束条件或者ROI，直到放疗计划系统产生一套临床可接受的计划为止。
因此，放疗计划系统对于经验技巧的依赖性十分大。
但一个现实情况是，全国只有3000多名医学物理师，而且绝大多数集中在大城市的大型三甲医院。虽然基层医院可以通过各种方式获得放疗的设备，但缺少先进的放疗技术和医技人员也只能让这些设备躺在角落里“吃灰”。
放疗流程中最关键的两个步骤，仍存在诸多的不确定因素。
单点切入、系统布局
2016年3月，连心医疗成立。章桦说，连心医疗想要做的，就是对放疗的流程进行了智能化的“改造”。
为此，连心医疗开发了一套全流程的产品——AiContour智能勾画、AiPlan智能计划、AiQA智能质控、AiTeam肿瘤协作平台及RAIC·OIS肿瘤信息系统。
其中，AiContour已于8月底获得国家药品监督管理局（NMPA）三类医疗器械注册证。从2017年1月提交第一份材料到2019年8正式获批，连心医疗的智能勾画产品花了21个月的时间。
Cliff介绍，连心的算法团队在数据增强、深度学习神经网络架构和结果后处理等层面上做了一系列的研究，通过160多例具有高度一致性的NPC临床勾画训练集，形成了目前的靶区勾画算法模型。
谈及“NMPA认证”的过程，章桦说，产品本身的算法研发和系统工程化的能力要过硬；其次，搭建的系统架构一定要面向未来，也就是采用云端的形式。
另外，作为一个初创公司，需要重新建立一套自己的研发体系和质量控制，“因为公司里有很多人是来自于互联网行业，他们没有医疗产品的经验，因此也要对他们进行重新的培训。”
雷锋网(公众号：雷锋网)了解到，目前市面上的靶区自动勾画系统并不少见。相比于其他几家，章桦认为，连心医疗的核心优势在于勾画的器官数量是最多的，同时覆盖的身体部位最广。“其他公司可能还是聚焦在头部，我们已经把胸、腹部做完，很多医院也都应用起来。”
据了解，Aicontour智能勾画已经上线了全身110多个OAR的自动勾画算法。
章桦说，未来会继续优化OAR自动勾画的算法精度和稳定性，同时也将以NPC为起点，提高靶区自动勾画算法的精度，预计2020年初会陆续上线肺癌、食管癌、乳腺癌等癌种靶区的自动勾画。
除了让产品变得更“好用”，连心医疗还在“易用性”上进行了优化——推出了适用于PAD等移动端的交互模块，可以通过触摸和手势进行操作。与PC端的模块相比，移动端瞄准的是医生的碎片化时间。
此外，让系统区分移动端产品的左右手操作以及与手势进行结合，连心也申请了专利。“我最引以为豪的一件事是，当医生用笔去勾画轮廓时，如果觉得画错了，拿手指往上面一抹，就可以直接擦掉。”
章桦说，“目前，在全球范围里，还没有第二家提供类似的产品。”
在放疗计划上，2019年初，连心医疗自主研发的AiPlan通过北京医疗器械检验所检验，目前已经在中国人民解放军总医院进入临床试验阶段。
4月份，连心医疗拿到了北京市医疗器械检测所的检测报告，7月份通过了301医院的伦理委员会的评审，预计在2020年的第二季度完成相关的临床试验。
连心的AiPlan是一个秒级的蒙特卡罗剂量计算引擎，能在几秒内完成一个高精度放疗计划计算，在十几分钟左右完成一个放疗计划，这项技术代替了传统手工计划需要几个小时到几天的工作，可节省90%以上的时间。
（连心医疗AiPlan智能计划）
因为AiPlan切入到了放疗流程中最核心的“治疗”环节，所以，放疗计划的产品将面临更为严格的审查。
“靶区勾画不涉及到真实的物理试验，在数据集上跑一个结果，看看是否可行就可以了。但是，医生会根据放疗计划系统，用设备实际打出射线，一旦错误，会对人体正常细胞造成极大伤害。”
章桦说到，放疗的本质是治疗，一些互联网公司有很强的AI图像识别能力，在靶区勾画方面确实可以有所作为。
但是，放疗计划中的射线照射方案包含了很多复杂的数学建模和剂量计算，需要团队掌握物理和生物学工程等学科的交叉知识，需要很强的放射物理学的人才储备。
“国内能做这方面的团队非常的稀缺，导致放疗计划系统的入局难度非常高。你可以看到，做影像AI的公司有上百家，但是放疗AI的公司也就是十几家。”
“面向未来”的商业探索
2016年7月，连心承建了四川省肿瘤医院放疗科OIS系统，用于医院所有临床病区，包括住院病人、门诊病人 、会诊病人的全部放疗患者管理。此后，全流程智能放疗云也在双方的合作研发下诞生。
2018年开始，连心医疗还帮助301医院放疗科建设放疗数据平台， 现已完成平台系统搭建，数据开始入组，后续将开展数据标准化以及智能化建设；2018年4月，连心智能放疗云落地广西医科大学附属肿瘤医院放疗科，帮助科室建设肿瘤规范化诊疗区域协同中心。
现在，四川省肿瘤医院每周会有200例左右的患者使用连心医疗的软件产品，全国有50多家医院在部分或者完整地应用连心医疗的放疗云系统。
章桦表示，相比于成套的系统产品，单个模块的产品最容易进行落地，“想要使用哪个模块，我们当天派工程师过去，基本上一个小时就能装好、使用。”
雷锋网注意到，因为产品是跑在云端，所以医院用户也不需要下载应用程序，可以直接在浏览器里进行操作。
章桦说，云端的形式可以免去很多安装的问题，在任何一台电脑上都可以进行登录使用；而且，云端产品减少了对硬件资源的依赖。“理论上来说，一个用户和一万个用户并不会带来额外的开发成本。这也是我们100%基于云的方式来做的原因之一。”
另外，云端产品的好处在于，让三甲医院和基层医院形成更好的协同互动。这是未来实现分级诊疗，优化医疗资源分配的重要一步。
当然，云放疗的产品形态，最终还会带来商业模式的变革。过去的几十年，放疗科每年都会投入大量资金采购软硬件产品，而国外厂商则把持了软件系统上的“主动权”。
而云放疗的形式最终会带来商业模式的改变——从卖软件许可到采购软件服务。“我们可以做到按病例数量来收费，这个比较符合创新企业的盈利模式。”
谈及现阶段的主要工作，章桦认为是“成立医生集团”。他说到，AI就是一个工具，企业很难靠卖软件生存，和医生形成一种服务的模式非常重要，这是推动放疗AI行业的关键性力量。
据雷锋网了解，基于AiTeam肿瘤协作软件平台，连心医疗联合了肿瘤专科医联体、第三方放疗中心、肿瘤医院、综合医院放疗科室。在医生集团的模式下，连心医疗和专家一起提供肿瘤治疗的方案和服务。
与此同时，连心医疗也在和四川省肿瘤医院的郎锦义院长合作，牵头十多家医院启动AI放疗勾画标准专家共识，建立了一个肿瘤精确放疗标准的专家共识委员会，将原来文字版本的专家共识转化为可量化分析的图像版。
目前，连心医疗已经在一些省份探索收费的流程。章桦表示，“未来的时间，我们仍然要按照既定的节奏走，我们要做AiPlan的临床验证、要启动CE和FDA这类国际组织的认证，继续去优化AI驱动的放疗全流程。”
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