眾所周知，優質醫療資源供給不足是造成中國患者看病難看病貴的主要癥結之一，這也不同程度地導致了臨床醫生勞動強度過大、醫療差錯發生風險增高及醫療水平地區差異明顯等有礙醫療質量提高的痛點。
人工智能（簡稱 AI）進入醫療領域後，迅速向醫學影像、輔助決策、病案管理及病理診斷等諸多領域鋪開，幾成燎原之勢，被業界人士公認可為醫療效率的提高提供重要解決方案。這其中，醫學影像 AI 的創投最為活躍，並湧現出以圖瑪深維為代表的專注提供各類影像 AI 產品的新銳公司。目前看來，這類產品能夠較好地解決臨床痛點，最有可能率先落地。
填補人力資源缺口
醫生缺口較大是中國醫療資源不足重要表現。相較中國每年影像數據高達 30% 的增長量，放射科醫生數量年增長率卻僅為 4.1%。病理科的缺口更為懸殊，在美國，大約每兩千人口就擁有一位病理醫生，而在中國平均每七萬人口才有一位，缺口多達 3～4 萬人。考慮到成熟醫生的培養週期動輒以 10 年記，按照中國現在培養病理醫生的速度，足足需要 200 年才能趕上美國當前的水平。
有鑑於此，在彌補醫療資源缺口方面，人們對醫療 AI 寄予了更多的期望。可喜的是，自從 2012 年，深度學習技術被引入到圖像識別領域後，識別正確率取得了突破性的進展，這也為醫學影像 AI 更進一步付諸使用平添極大的助力。以圖瑪深維的主打產品肺結節智能診斷系統為例，在臨床試驗中，它能檢出肺部各類病灶及其性質，檢出率可以達到 98.6% 以上，診斷效率提升 40～60%。該系統結合了世界上最先進的深度學習人工智能算法，能在 CT，MRI，X 光，PET／CT，超聲等多種醫學影像中精確的檢測，定位和分割各種可能的致病因素，最大程度提高醫生的診斷效率和診斷精度。
目前，醫學影像 AI 的主要定位是醫生的助手。相對於傳統人工閱片模式，在人機協同之下，先是經由 AI 完成影像的初步篩選和判斷，而後再由醫生完成最後的確認。這種模式不僅能夠降低微小病灶的遺漏、大幅提高準確率，而且還可確保更高的診斷質量以及相對更低的成本。
除了關注影像 AI 產品的內在性能外，外在產品形態是否「稱手」其實也應納入產品的評價標準。後者的優劣實際上反映了一家公司在開發產品的過程中，是否真正設身處地的在瞭解醫生的需求。圖瑪深維的 AI 產品在一些知名醫院試用過程中之所以廣受好評，易用性是一個非常重要的因素。據瞭解，該公司在產品研發立項之初，便會讓醫生參與其中，通過不斷地優化交互界面，令其在日常工作能夠很快熟悉操作。譬如很多醫生習慣在 PACS 上書寫診斷報告，圖瑪深維的智能診斷系統能夠一鍵將信息複製黏貼到 PACS 上，使診斷流程更流暢。
放大醫療生產力
人力資源缺口的存在令每一位醫生幾乎都在疲於奔命當中，尤其是三甲醫院的熱門科室，醫生過勞現象比比皆是。以肺結節的影像檢查為例，平均一家三甲醫院平均每天會接待 200 位需要進行肺結節檢查的患者，每位患者將常規產生 200～300 張 CT 影響。這意味著僅一家醫院的影像科每日就需處理圖像 4 萬～6 萬張。
如何在短時間內放大醫療生產力，令醫生從一些繁忙重複的勞動中解脫出來，AI 技術或許也能扮演重要角色。
仍以醫院的影像工作為例，醫生的閱片方式一般是逐張查看，憑藉經驗進行判斷。閱片速度和準確性因人而異，通常都會存在長時間閱片易疲勞所導致的準確性下降的問題。而 AI 讀片在理論上不存在疲勞的問題，如果需要可以同樣的水準一直不眠不休的工作。尤為重要的是，在知識和經驗傳承方面，人類的學習方式效率相對低下且需要一直保持練習才能維持較高水平。而 AI 增加一個終端，就如同複製粘貼一般，如果需要升級，則是全網同時升級。
這些特性不但有利於擴大中心醫院的醫療生產力，更有利於提高基層醫院的醫療水平，並促進我國不同地區醫療水平的均衡發展。正如圖瑪深維 CEO 鍾昕所說，在我國，基層醫療機構是醫療體系的末梢神經，而硬件設施、人才缺失則是擺在基層機構面前的一道難題。AI 技術最直接的受益方就是基層醫院的醫生，在提高他們的診斷水平的同時，也可以令身處基層患者能夠第一時間得到高水平的診斷。
目前，圖瑪深維的研發和產品管線上主要有三大類產品，分別是深度診斷系統、智能診斷平臺和智能醫療數據分析平臺，分別針對中國醫生的主要臨床需求和科研需求而研發。特別是 σ-Discover Lung 系列產品，已經涵蓋了影像科醫生工作全流程，即從影像識別到給出診療建議。在醫院影像工作流中，放射科醫生會將診斷結果和診療建議提供給臨床醫生參考做最後的治療方案。
除肺結節產品外，圖瑪深維已經完成基於深度學習的 CT、X 光肺部疾病下的肺部分割，用於包括肺炎、肺結核、肺水腫等在內的多種肺部疾病診斷。乳腺癌、前列腺癌、肝癌、胰腺癌、腦卒中等智能診斷產品也已經在國內多家醫院試用。這一系列新品涵蓋多種中國人的常見腫瘤和慢性疾病，在進一步鞏固圖瑪深維肺結節診斷的固有優勢外，還將公司在 AI 領域的深厚積累擴展到了其他適於 AI 技術大戰拳腳的疾病領域。
當前，在圖瑪深維等頭部公司的帶動下，醫療 AI 正已前所未有的速度帶給人們一個又一個驚喜。相信在不久的將來，在 AI 技術的加持下，困擾醫患多時的諸多臨床痛點終將得以解決。
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