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[每篇 3 分钟，钛媒体带你读懂人工智能］

一年前，联影获得33.33亿元A轮融资，投后估值333.33亿，创下医疗器械设备行业单笔私募融资记录，彼时，联影被业内称为是对抗GPS（钛媒体注：G指GE、P指飞利浦、S指西门子）的国产黑马。

在A轮融资一个月后，2017年12月，联影又注资3亿人民币成立人工智能子公司——联影智能，在近半年的采访中，钛媒体观察到，不论是医疗器械厂商，还是医疗人工智能公司，都会提及联影模式。

“联影不仅仅只是一家做医疗器械的公司。”9月26日，在动脉网举办的医疗人工智能峰会上，联影智能联席CEO沈定刚告诉钛媒体，除了提供全线的影像诊断、放疗产品与医疗信息化、智能化解决方案（联影智慧医疗云），联影还在人工智能、第三方精准医学诊断中心以及医疗机器人、可穿戴设备、3D打印等领域布局。

作为医疗人工智能领域国际学术权威学者、IEEE Fellow等机构会士，沈定刚研究了近20年医学影像AI，他认为联影智能的核心优势是数据+落地场景。

截止目前，联影已经将56款产品推向市场，进驻到全国2600多家医院，其中包括300多家三甲医院，总装机达4700多台/套。在沈定刚的设想中，通过这些医学影像设备、联影智慧医疗影像云和影像中心，联影智能可以获得海量数据用以“喂养”人工智能算法；当算法训练完成后，这些设备、智慧医疗云、影像中心又会成为其落地场景和投放渠道。

沈定刚曾坦言，“我相信如此适合医疗AI发展的战略布局，在全国甚至全世界的企业中都是不多见的。” 

钛媒体在《医疗影像 AI 告别野蛮期：巨头做平台，创企走细分，抱团探寻商业化》一文中提到过，目前医疗AI的参与者分为三类：医疗器械厂商、互联网巨头、医疗AI创业者。但作为医疗影像产业上游，医疗器械厂商与其他玩家相比具有天然的渠道优势。

两个月前，在天津一场放射学论坛上，北京友谊医院副院长王振常告诉钛媒体，现在的医疗AI和临床流程不契合，应该叫后AI，是指已经检查后的AI，如果在检查过程中就有AI，或者在阅读图像时能自动分析，那AI的价值会更大。“我们也在拿疾病来进行探讨，希望AI医学影像能整合到器械里。” 

沈定刚有着同样的看法：“医疗AI要做得好，得从源头开始做。将AI融入到设备中，在最开始实现医学数据的智能化采集和处理，从源头上控制影像的质量、精准度。同时，成像、检测、诊断、治疗、预后每个环节都大有文章可做。只有这样才可以做追根溯源的、全栈全谱的AI。 ”

比如现在很多公司做AI肺结节筛查，沈定刚觉得这是非常小的部分，除此之外AI还可以做随访，治疗的过程中可以用人工智能来做预后和预测。“从后端做，没有一个落脚点，如果新的扫描序列改变，扫描出来的图像也不一样。”

不同参与者虽然对于“整合”这一点达成了共识，但到底谁能够作为整合方？各方却呈现出了不同的观点。 

腾讯互联网+医疗业务负责人常佳曾在今年五月份时告诉钛媒体，器械厂商的好处是数据获得有优势，但劣势在于太局限了，“很多医院的科室设备不会纯粹只用一家。” 

推想科技创始人陈宽向钛媒体透露，“医院同时有不同的大型设备在使用，我们不是说整合一家大设备，而是每一家设备的影像都能快速分析并辅助医生，我理解这是更好地跟设备整合的过程。” 

但联影将人工智能单独独立出来成立了子公司。沈定刚告诉钛媒体，这样做的考虑在于，如果在母公司里面做，医疗AI还只是为影像设备服务，“联影智能不光要为影像赋能，更要为医生赋能，并帮助医院优化资源配置。”

今年四月份，联影智能推出了uAI开放人工智能平台，基本架构包括自主研发的C++深度学习部署引擎、C++医学影像处理库等平台组件，在平台组件的基础上研发出图像分割、目标检测、图像分类、图像标准、图像映射等通用模块。

如果从业务布局的角度来看，联影智能是从水平层、垂直层两个层面展开：水平层指通用核心算法，可以实现跨模态、跨器官、跨疾病，沈定刚把这种通用算法比喻成乐高玩具里的小模块，“虽然看上去不一定有临床意义，却是搭建各种应用的基本模块。”而垂直层则是把这些“乐高小模块”组装成真正能被医生所接受的应用。

基于这个理念，联影智能迄今已经推出了15款智能诊断应用。此外，联影还将AI嵌入设备，推出了3款智能化设备。比如以往CT检查时放射科医生需要经过体位选择、完成患者摆位、确定扫描范围等多个步骤，而智能化设备通过“刷脸”，就可以自动根据扫描协议精准检查到要扫描的部位。

关于“模块化”的重要性，联影智能联席CEO周翔也曾在采访中提到，必须要模块化，必须要在构架上设计得比较合理，才能更快速高效地进行AI创新。周翔坦言，“现在大家都是在做产品，产品是个重要经验，一年中我们当然会问做了多少个AI产品。但是一年之后，我们会问一个新的问题，一个季度或者一个月能出多少个AI产品？”（本文首发钛媒体，采访、撰文／付梦雯）