北美放射學年會（RSNA）在芝加哥的大雪中熱火朝天，全球頂級的醫療影像設備廠商與人工智能企業紛至沓來。這一號稱“影像學風向標的會議”將全世界生命科學觀察者的眼光聚集于此。

　　這是陳浩第一次帶領視見科技團隊來到芝加哥邁考密克展覽中心，在大會上，視見科技榮獲RSNA Pneumonia Detection Challenge挑戰賽TOP 5，成為唯一一家獲得此大賽榮譽的中國公司。

　　今年，這家成立僅一年零8個月的公司今年已獲得近億元融資，并成為國內第一批送審肺結節NMPA三類器械的企業之一。在戰略方面，視見科技迅速深化了其醫療智能影像的布局，強化同國內、外一些有知名大學背景的研究機構和公司的合作，并嘗試在東南亞開拓市場。

　　會議落幕不久，動脈網記者采訪到了仍在美國交流的陳浩，希望通過視見科技的眼睛，去洞察新的一年人工智能的發展狀況。

　　器械廠商、PACS廠商是人工智能企業合作的新趨勢

　　談到參加RSNA后最大的感受，陳浩認為可以用“合作”兩個字來概括。一方面，明年將延續醫生與企業之間的合作，加速人工智能產品的落地；另一方面，AI企業同器械廠商、PACS廠商的合作也是大勢所趨。

　　“在RSNA大會上，我們能看到GE、西門子等器械廠商以及眾多圍繞PACS的信息化軟件廠商都非常熱衷于與我們這類開發人工智能輔助診斷解決方案的企業交流，以尋求在傳統產品上的突破。他們希望能做一個類似于一個APP STORE的平臺，讓各式各樣的AI產品在他們的平臺上運行。”

　　另一方面，放射科的醫生擁抱AI的態度已經達到了新的高潮。在RSNA2018開幕式后，RSNA主席Vijay M．Rao，MD在Daily Bulletin的采訪中表示：“AI和機器學習應用已經在放射學中有效地證明了自己的價值，但我們僅僅了解這些技術的皮毛。如今的AI應用將醫生從重復的工作中解放出來，讓他們以更高的效率工作；患者因為技術的升級而無需長時間的等待，整個放射學也因此更透明。”

　　如今，中國的人工智能技術已經取得了世界認可的領先位置，陳浩告訴動脈網記者，在芝加哥的幾天中，很多國外企業都找到了視見科技談國外的合作，這一方面是源于企業對于視見科技產品的認可；另一方面，中國廣袤的數據市場也為國內企業向外拓展提供了極好的機會。

　　海外布局：以香港為核心輻射東南亞

　　即便如此，在陳浩看來，開拓北美市場仍需時日。視見科技的打法并非針對于某一個區域并迅速鋪設開來，而是專注于已有的合作伙伴，將AI產品的服務做到最好，最大化“有效”市場占有率。

　　“目前，視見科技的AI產品已經落地于53家醫院，另有100與家醫院處于洽談之中。然而我們并不急于將我們的產品落地于更多的醫院，而是在開拓市場的同時，努力提高我們已有市場的產品質量與服務質量，以提高AI產品在醫院的使用率。”陳浩認為，“人工智能最大的價值在于AI產品是否能在臨床中提高醫生的效率，而非有AI落地了多少醫院——價值是我們最終的追求。”

　　遵循著這一思路，視見科技以香港為中心向外擴散，逐漸將港澳臺、東南亞及澳洲劃入國際發展版圖。在此發展過程中，視見科技廣泛接觸海外相關領域的專家、行業合作伙伴，有針對性地調整產品方向。

　　除了國內的NMPA外，視見科技針對海外市場對FDA或CE認證的要求，積極準備相關資料，積極申報，并基于對進口廠家的國內公司的合作，借助平臺向海外市場布局。

　　RSNA上，視見科技重磅推出6款AI產品

　　如今，視見產品和服務涉及放射、病理和放療三大領域，包含視見科研平臺和視見AI輔助診療系統。視見產品和服務可應用于政府信息平臺、醫院、獨立影像和檢驗中心、遠程診斷平臺、設備廠商等。迄今為止，視見產品日服務患者超過5000人次。

　　而本次參加RSNA大會，除了聆聽國際的聲音，陳浩及其團隊也為芝加哥帶來了來自中國的AI產品。

　　Lung Sight CT胸片智能診斷系統

　　Lung Sight 能夠快速精準檢出結節，自動肺分段，定位結節位置。計算出100多個影像組學信息，依據亞洲共識為結節分類，為醫生診斷提供醫學依據并提供隨訪結節對比，追蹤結節變化趨勢，預測結節良惡性。

　　Dr Sight 胸片智能診斷系統

　　Dr Sight 能夠對20余種胸部疾病進行鑒別，精準定位病灶位置，秒級完成閱片。

　　Liver Sight肝臟多模態智能診斷系統

　　Liver Sight 能夠對多模態影像圖像進行分析、肝臟分段以及提供從病灶檢測，肝臟分段及肝體積計算，手術規劃及愈后周期預測的全方位指導。

　　Rib Sight CT骨疾病智能診斷系統

　　Rib Sight 能夠自動定位骨折位置，從骨折位置判讀，解剖位置分析以及結構化報告自動生成，極大降低漏診率，有效期內進行傷殘評定。

　　Bone Age Sight 骨齡DR智能診斷系統

　　Bone Age Sight 能夠快速處理醫學圖像，秒級輸出結果。支持海量圖像分析。骨齡測試結果精確至月，精準評估兒童發育狀況。

　　Breast Sight 乳腺MR智能診斷系統

　　Breast Sight 能夠自動識別多期圖像，將不同期圖像進行融合分析。并結合病理數據，根據國際標準BI－RADS對病灶進行分類，規范診斷標準和愈后預測。

　　除了上述六款產品，視見科技還將注意力放入在了病理分析方面。其中的宮頸癌刮片智能篩查AI產品已經上報了CFDA審批，這也是視見科技同器械廠商合作的重點項目。

　　人才是AI競爭的核心

　　人工智能技術的門檻不算高，所以要想在AI這一領域取得領先地位，必須自建技術壁壘。那么，引入一流的人才以強化團隊的科研能力必不可少。從一年前的8人到如今的88人，視見科技經歷了一個飛速發展的過程，無數擁有豐富經驗的人才也加入其中。

　　近日，視見科技核心團隊又迎來了兩位業界大牛，其CTO吳曉華擁有美國西北大學物理博士學位，曾任香港應用科技研究院（ASTRI）多媒體系統及分析總監。他曾直接領導多支研發團隊，參與了包括醫學成像設備、醫學圖像分析、遠程讀片平臺、VR及AR系統、機器人SLAM、視頻分析、生物識別、手寫識別等技術和應用的研發。

　　在市場開拓方面，新上任的CMO許駿就讀第四軍醫大學生物醫學工程專業，后獲得對外貿易大學工商管理MBA學位。許駿曾在西門子歷任事業部總經理、大區總經理等職位，20余年的醫療相關工作經驗讓他深諳醫學市場開拓的核心方針，能夠迅速帶領視見科技將技術優勢轉化為市場。

　　而視見科技創始人兼CEO陳浩同樣擁有香港中文大學計算機專業博士學位，曾發布數十篇頂級會議和期刊論文，帶領團隊在數十項國際性醫學影像分析和識別挑戰賽中多次戰勝來自Google和MIT的隊伍，其豐富的經驗能夠根據醫學目標迅速提出解決方案。

　　團隊的其他成員同樣擁有豐富的醫學研發經驗，該團隊在病理、放射、放療、內窺鏡、超聲多個領域積累深厚，曾在十六項國際醫學影像AI識別挑戰賽中戰勝來自頂尖企業和研究機構的強勁對手獲得冠軍，并在CVPR、ICCV、AAAI、MICCAI、MIA等頂級刊物和會議上發表論文五十多篇，三次獲得最佳論文獎。

　　除了團隊優勢，視見科技也積極助力科研項目。目前視見科技同期獲得了政府資助的四個AI相關科研項目，通過廣泛的合作不斷獲取人工智能技術的經驗與臨床數據，更好地完善現有產品。

　　無遠弗屆

　　“我們一直將自己定位為專注于人工智能醫療的長跑者，在長跑的過程中，絕對不能混淆的是人工智能技術對于臨床的社會價值。”陳浩堅定地談到，“如今很多醫學AI技術的開拓者出身于非醫學專業，無知者無畏，他們可能在未透徹了解醫院的核心問題前便放手去做，這樣未必不是一件好事，但多年的醫學經驗告訴我們，對于這一領域，我們應該始終懷有敬畏之心。”

　　這是視見科技專注于“有效”市場占有率的原因，即有效的服務才能為醫療領域來帶價值。

　　由此，在未來的發展中，一方面，視見科技將會繼續深化已有AI產品的研究，讓AI技術惠及醫生、患者與醫院，并在國內外同時探索商業化，盡早完成自己“造血”模式；另一方面，視見科技將積極推動人工智能審批標準的制定，加速AI普惠時代的到來。