专访推想科技CEO陈宽： 坚持“从临床中来，到临床中去”
本报记者陈若萌天津报道
导读
陈宽：AI和人在一起构成的诊断体系，可以形成一个全球化的辅助诊断的体系。目前，中国一家医院的诊断能力和AI技术的提升，通过数据共享，就可以让另外一个角落的医院诊断能力和AI技术都能够得到一个提升。
在此次推想全球应用分享会期间，21世纪经济报道记者专访了推想科技创始人、CEO陈宽，探讨推想科技在AI医疗影像领域的实践经验，AI医疗商业化模式以及全球AI医疗发展前景。
“人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量。在医疗影像行业，人工智能可以释放医生更多的产能与价值，有效帮助优质医疗资源、医疗诊断技术下沉到基层，进入千家万户，帮助解决中国乃至世界分级诊疗所面临的困境。”陈宽表示。
《21世纪》：推想对于实现AI医疗技术落地有哪些经验？
陈宽：推想一直坚持“从临床中来，到临床中去”的理念。
我们300名余名员工中有260名技术研究人员轮流呆在医院，每天跟医生一起工作，通过临床案例去了解医生的需求，让我们的产品真正融入到医生日常的诊疗路径中去，同时深入与现有医疗器械的整合。
《21世纪》：推想如何判定不同产品在医院的使用状况？是否建立相应的反馈标准来指导产品策略？
陈宽：现在，推想在全球已经落地近200家医院。如何保持用户黏性，给予医院较其他产品更好的体验是推想一直以来的目标。一个三甲三甲医院往往会尝试使用多个企业的AI产品，在这个过程的产品比较就非常直观。
人工智能的呼声越来越高，但呼声越大，泡沫也就越大。我希望能把对人工智能评价的话语权交给医生，根据推想系统在医院的点击率对我们的产品进行评估。推想科技一直以来特别在意医生是否认可产品以及医生的使用体验。
目前，肺部癌症的筛查还只是第一步，腹部、肝脏、大脑等部分的医疗影像识别还在逐步推进。另一方面，推想科技还打算整合更多的医疗数据信息，为医院打造智能管理的服务。
《21世纪》：业界内一直有AI医疗商业化困难的观点，你如何看待？
陈宽：医疗行业任何商业模式都建立在产品能在临床上发挥价值，只要做到这一点，商业化不是太大问题。
当医生已经习惯由人工智能帮助他们来写结构化的报告后，手写报告的时代便一去不复返了。所以，当推想布局200家医院之后，努力在做的就是为这些医院提供更好的体验，提高推想的产品黏性。
同时，招标过程的透明性与知识产权的保护也非常重要，这不仅仅适用于推想，也适用于所有的人工智能企业。回到当下，AI企业所需要做的，就是争夺更多的医院落地。
《21世纪》：推想成立后，很短时间内就在美国、日本、欧洲成立了分部，是如何考量的？
陈宽：置身国际市场，市场模式的不同意味着商业化路径的多元化，面对不同市场准入难题，推想科技可以更加贴近市场，了解各区域诊断模式，并调整产品架构，摸清每个国家的准入政策。
比如日本对医疗相关企业有着严格的准入要求，进入日本这样成熟的医疗市场，对于推想科技既是挑战也是机遇。此外，日本的分级诊疗已经发展成为了一套非常成熟的系统，可以有效缓解医疗卫生资源配置不平衡和就诊病人流向不合理的问题。推想也想在“出海”的过程中学习到更多日本的先进经验，助力国内分级诊疗系统的构建。
我国目前在推行分级诊断，但其中对基层医院的要求是：基层的医院必须有能力把早期病变找到。但矛盾就在于，早期病变概率漏诊越低，对诊断能力的需求越高。基层医院往往也是医疗设备与医疗资源最差的医院，AI医疗可以给社会带来巨大的价值，降低早期病变的漏诊概率，把疾病诊断提前，为患者争取时间，提高治愈率。我们希望，人工智能可以帮助把一些优质的医疗资源、医疗诊断下沉到基层去。
《21世纪》：你怎样看待全球AI医疗的发展前景？
陈宽：AI和人在一起构成的诊断体系，可以形成一个全球化的辅助诊断的体系。目前，中国一家医院的诊断能力和AI技术的提升，通过数据共享，就可以让另外一个角落的医院诊断能力和AI技术都能够得到一个提升。
因此未来，AI医疗技术可以在全球范围内形成联动的学习和提升，为全球AI医疗体系带来新的可能性。研发时可以利用全世界的数据，全世界的病例去验证，去提审。这样全球AI医疗产学研生态体系的构建，将有助于全球AI医疗的产品的迭代更新，并促进AI医疗技术的不断向前发展。
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