依未科技：多年的沉淀和技术探索破解AI眼科落地难题【华体绘HTH】

我国传统中医开山著作《黄帝内经》中有一句箴言叫作：上工清领未病，中工治已病，下工清领末病。然而由于医疗资源的短缺和不平衡，疾病防治和早期筛查往往被忽视，资源被更好的投放到医治环节，从而使得“医未病”沦为一个仍未构建的“梦想”。

人工智能的经常出现，让人类的智慧和机器的效率有机的融合，从而使得“医未病”梦想的构建沦为有可能。动脉网《2018医疗人工智能报告》数据表明，肺结节筛查和糖网筛查已沦为目前医疗人工智能最热门的两大领域，除了腾讯、谷歌等巨头在大大投放外，各大创业公司，也在你花钱我夺下，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努不过去的门槛：即如何突破AI技术瓶颈，构建产品的商业化落地？并在市场和行业上奠定独有的核心竞争优势。

为此，动脉网采访了多年耕耘于人工智能眼科领域的专家、依未科技的创始人兼任CEO——柯鑫。做到确实解决问题的AI，而某种程度只是补足比起于同行，依未科技归属于后起之秀，但柯鑫毕竟这个行业的先锋，是最先专门从事眼科人工智能的开拓者之一，其毕业于中国科学院，并旋即转入大恒图像研发中心专门从事智能眼科的研发，之后作为团队负责人，全面负责管理产品的研发和推展。大恒图像是我国最先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联合分担国家科技部关于眼科的课题。2015年，在国内AI眼科刚蓬勃发展之时，柯鑫率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”，并随后推展转入国内数十家顶级公立医院和民营医院展开用于。

2018年，为更进一步构建“上工医未病”的价值理念，柯鑫创立依未科技，期望以眼底为切入口，打开AI疾病早于滤时代，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扎根，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，指出技术是AI公司己任之本，其独树一帜的把计算机视觉和深度自学技术做到深度融合，通过原创的技术路线，为眼部疾病及全身性快病筛查获取高效、低成本的解决方案。依未科技创办之初，即在行业最低规格的“世界人工智能”技术大赛中，从40多家同行企业中突围，并在决赛中乘势夺下第二的成绩。目前，依未科技产品早已在全国多家医院构建试点落地，并和诺华、辉瑞等企业达成协议合作。

从行业市场需求角度而言，人工智能的转入，对于眼底疾病筛查并不是非常简单的锦上添花，而是解决问题刚刚须要。人工智能将沦为减低医生负荷、提升早于滤效率的利器。而AI＋眼科也被行业人士指出是最有可能构建大规模商业化的领域。

但不可否认的是，AI中还是不存在许多壁垒和难题，尤其是如何在人工智能与医生病患之间建立联系方面构建突破。比起于同行其他企业，依未科技在这方面回头了一条不一样的道路。在底层技术承托上，依未科技综合利用计算机视觉和深度自学技术萃取眼底恶性肿瘤病灶，并分析特征数据，之后利用数据挖掘和大数据分析方法对眼底影像展开深度分析，最后研发出有AI眼底影像辅助诊断系统。柯鑫还向我们讲解了依未科技的AI亮点：“我们的AI不光有结论，还能对关键病灶、关键结构和关键方位展开标示，并且还能提供分析数据，这一点跟国内同行的技术都不一样。

换句话而言，依未的AI不仅需要协助医生临床，还可以确切的告诉他医生临床的依据和来源。”用技术先发优势密码AI落地难题依未自由选择在这个时间节点转入AI眼底领域，并某种程度是因为风口。柯鑫指出，市场教育目前基本已完成，眼科＋AI的市场已逐步关上，开始呈现更好的痛点和市场需求，同时也对技术和人才明确提出了更高的拒绝，这是一个很好的契机。但如果产品无法落在实际，并陷于到同质化竞争，那么符合行业市场需求将不得而知驳回。

基于此，依未科技借助创立团队多年的累积和溶解，首度去深耕行业目前仍未投身于的领域，避免糖网筛查的红海市场，独树一帜的去深入分析眼底影像，挖出更好的分析信息，从而做眼底多病种的分析，为未来精准化医疗和个性化医疗获取充足的数据承托。“我本人就是AI技术名门，之前在大恒负责管理眼底图像涉及研发，做到图像识别已近10年，最少在国内我归属于最先专门从事眼科AI工作的那一批人。

我们团队的众多特点就是我们有较为浅的医学文化底蕴，而不是显IT背景，创立团队都是医学图像领域的专家，这也就保证了我们在技术研发方面具备独特的优势，从而也让我们的产品需要更慢地构建临床落地。”柯鑫说。柯鑫还说道：“目前大家对AI影像的解读还是非常简单了一点。

这个行业要构建确实地落地，只不过门槛很高。技术、数据、医疗科学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提供图像然后当作训练过程，必需考虑到全栈式AI，否则在一些实际问题的考虑到上就不会有所缺乏。就像很多人都告诉的研发阿尔法狗的算法工程师，其本身就是一个棋士高手。

因此医疗AI想落地，也必须技术人员本身对医疗图像有加深的解读。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萃取出来，然后再行去分析病种。因而我们的结果是直观可见的，是可说明的，可分析的，这样AI挖出出来的信息，不管对医生，还是对患者，都是半透明的，而在这一点上，国内同行的技术现有完全相同的。

”在专访最后，柯鑫也明确提出了正在被大大检验的观点：“现在许多医疗AI的从业者医学背景较较少，这就造成了目前行业一个仅次于的问题，产品落地艰难。对于医疗来说，我们应当维持敬畏，让产品需要确实解决问题，去协助到医生，而不是去替代医生。

医生不有可能被替代，但是有了AI，医生可以更佳的重返他的本职，这才是时代的变革！。

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