健康科技50机遇系列1丨AI驱动增长引擎,91360医学科技解码数字病理新范式(健康科技做什么的)

健康科技50机遇系列1丨AI驱动增长引擎,91360医学科技解码数字病理新范式(健康科技做什么的)

毕马威中国健康科技企业50是毕马威中国医疗健康50系列之一。毕马威中国长期密切关注中国医疗健康行业发展趋势,希望通过此次健康科技行业的公益性评选项目,树立健康科技企业典范,提升中国健康科技企业在国内外的影响力,引导中国健康科技企业高质量发展。

为配合毕马威健康科技50项目,毕马威中国特别策划并推出健康科技50机遇系列,聚焦健康科技产业链上下游企业,围绕当前的前沿技术应用、市场环境、投资热点、产业变革等话题展开探讨,洞悉国内健康科技产业未来发展趋势。

本文我们以五问五答的形式与您分享本次健康科技50机遇系列对话访谈。本次访谈中,毕马威中国医疗健康和生命科学行业审计主管合伙人黎志贤对话91360医学科技董事长狄峰。

Q1

黎志贤:91360医学科技成立于2012年11月,总部位于杭州市,是一家专注于病理行业的人工智能医疗器械及服务公司。请您分享91360医学科技商业模式的独到之处,以及公司在数字化病理产业链中的定位。

狄峰:自2012年成立以来,91360医学科技就一直深耕于病理行业,以AI技术为驱动力的技术革新,赋能数字化病理市场。91360医学科技集合病理AI软件、硬件与试剂、远程病理会诊服务等与病理有关的业务场景,形成标准化的产品和服务体系,从而在数字化病理产业链的高效分工与协同中寻找到自身颇具特色的定位。如今,「宫颈细胞学数字病理图像计算机辅助分析软件」得益于获得三类医疗器械注册证已然成为公司拳头产品,91360医学科技是希望通过自己的拳头产品树立标杆,明确产品的形态,并围绕病理AI打造全场景病理数字化解决方案。

91360医学科技自身在产品、服务乃至产业链多维度的不断创新迭代,研发并推出了宫颈细胞学数字病理图像计算机辅助分析软件、液基细胞处理试剂盒、制片染色一体机等软硬件与试剂产品,还在服务端依托91360病理医生集团汇集了国内诸多病理医生,为医疗机构提供远程会诊服务,同时开展专业的学术培训,提升基层病理医生的诊断能力,完成了“软件+硬件+试剂+远程会诊”的服务闭环,实现产品从低频样本处理向高频AI诊断升级。两者以差异化创新为导向,将AI与互联网技术能力深度融入到终端应用场景,打造出独特的病理AI体验与产品卖点,高效发挥出1+1>2的“融合”价值。

用一句话来描述91360医学科技的盈利模式,即:以高附加值的病理AI软件产品,向数字化病理产业输出由软件、设备与试剂组合而成的宫颈细胞学智慧解决方案,以此实现用户价值创造的商业变现。目前,91360医学科技的主要盈利模式,以91360宫颈细胞学智慧解决方案落地国内医疗机构及政府宫颈癌筛查项目为主,实现以病理AI软件产品为核心的持续性盈利,为医院病理科带来诊断效率提高、误诊率降低、管理流程优化等价值,进而提升医院的整体医疗服务水平和运营效率。

在厘清了数字化病理产业链生态的重要性后,91360医学科技的思路也开始变得明朗,那就是扮演一个“全流程智能化解决方案供应商”的角色,病理AI产品对诊断场景的设想,是用户需求洞察-AI辅助诊断的交互逻辑,本质上是通过人机协同解决诊断效率问题。

91360医学科技所构建的“整合硬件厂家”模式可以帮助消费后端的硬件厂家进一步了解用户需求,升级数字切片扫描仪的制造理念,完成病理切片数字化的进化。在此基础上,91360医学科技已经为用户开发了病理信息化管理系统、数字病理远程会诊平台以及AI辅助诊断系统等一系列核心技术产品,其中,病理信息化管理系统作为管理工具产品延长了本身的生命周期:从激发用户管理这个环节开始就深度参与,并贯穿用户“样本接收-处理-诊断-报告生成”的数字化管理全流程;数字病理远程会诊平台打破了地域限制,足以帮助线下医疗机构快速连接病理专家,共享全国乃至全球范围内的优质病理专家资源;AI辅助诊断系统则使用AI深度学习算法,在大量训练样本的进行不断的算法优化,快速分析病理图像,为病理医生提供AI辅助诊断建议,提高诊断的精准性和一致性。

Q2

黎志贤: 91360医学科技自主研发的「宫颈细胞学数字病理图像计算机辅助分析软件」于2023年3月获批国家药监局三类医疗器械注册证,通过人机协同,帮助病理医生实现精准病理诊断。请问宫颈细胞学AI 辅助诊断系统的技术创新主要体现在哪些方面?公司如何搭建自身的研发体系?未来的研发方向是什么?

狄峰: 91360医学科技在宫颈细胞学AI辅助诊断系统的研发中进行了算法上的创新,引入了自监督学习、递归神经网络、自然语言处理等主流AI技术,有别于现有的语言大模型,这离不开背后研发团队和病理专家对病理切片的诊断质量进行把控,通过大量病理切片样本进行不断的算法优化,进行病理垂直领域的深度开发,这也是产品本身一个非常明显的创新点。该产品研发周期长达六年时间,涵盖从立项、临床前研究、临床试验到医疗器械注册审批等全生命周期,最终获得国家药监局三类医疗器械注册证的审批。近年来,国内越来越多的病理AI产品得到获批。

考虑到病理行业纯软件产品推广存在不小的阻力,为此91360医学科技的宫颈细胞学AI辅助诊断系统的推广思路是提供一套完整的宫颈细胞学智慧解决方案,已经在国内“两癌”筛查市场得到了充分的市场验证,具体落地场景如江苏省“两癌”筛查约30万人份。91360医学科技拥有一支跨国合作的研发团队,早在2015年进入病理AI领域便在美国、日本和中国寻找相应的人才组建团队,最终在国内杭州、南京两个城市组建了研发团队,并在日本建设研发中心,也在一定程度上帮助研发团队实时关注到世界主流的技术。与此同时,91360医学科技重视与知名高等院校的产学研医合作,一方面固然是因为高校对行业前沿技术的敏锐度,诸如数字病理切片虚拟染色、视觉大模型等热点话题均在合作的视野范围之内,另外一方面是高校能够持续为研发注入新的技术力量。

未来,91360医学科技将积极推进技术研发,重点专注亚专科病理AI产品拓展,包括前列腺穿刺组织学AI辅助诊断系统、大肠组织学AI辅助诊断系统等,在持续迭代升级AI技术的基础上,不断完善全场景病理数字化解决方案。

Q3

黎志贤: 91360医学科技于2017年联合业内多位资深医生教授成立病理医生集团,提供会诊服务、咨询服务、学术支持与交流,提升病理服务质量。请问91360医学科技成立医生集团的初衷是什么?医生集团如何赋能病理AI辅助诊断系统及其他业务?

狄峰: 91360医学科技以客户需求为出发点,回归用户、以有效的方式解读精准的用户需求并迭代出契合的产品与服务,将是创新实践永恒不变的宗旨,也是真正的产品力“护城河”,助力病理行业实现精准高效的诊断,更好地为患者和临床服务。

值得一提的是,国内病理医生存在数量严重不足且培养周期长等问题,真正获得执业病理医生资格的1.7万人左右与实际需求的15万人之间存在较大差距,且培养一名能够独立签发病理报告的病理医生需要约8-10年的培养周期,使得加快病理医生成长速度成为一个亟需解决的问题。我们认为远程病理诊断是行之有效的方法,于是基于病理医生培养的初衷,91360医学科技邀请了丁华野教授、范钦和教授、周晓军教授牵头成立了自身独属的病理医生集团,进而通过远程诊断、学术交流平台等方式提升病理诊断质量。此外,91360病理医生集团能够协助病理AI辅助诊断产品进行病理切片标注,医生多点执业也能够在一定程度上降低初创公司聘请病理诊断医生成本,同时在线医生在模型优化及试用改进过程中也能够提供用户反馈意见,医生集团的业务板块重要性也得以凸显。

Q4

黎志贤: 在海外布局方面,91360医学科技下设位于美国特拉华州的美国子公司91360.AI LLC,以及位于日本东京的AI研发中心91360 Japan Co.,Ltd,拥有8名资深AI科学家,重点负责病理AI 技术和产品的研发。请您介绍一下91360医学科技美国和日本两家子公司的功能定位,以及研发团队跨国合作的模式。

狄峰: 之所以91360医学科技选择在美国设立第一家全资子公司,原因在于其承担着与全球同行交流的职能,以及海外投资布局的功能定位。91360医学科技日本研发中心是通过美国子公司在日本设立的研发机构,拥有8位病理AI产品研发相关经验的算法工程师,能够引领公司AI技术攻坚和整体产品矩阵布局。

在国际化战略的指引下,91360医学科技跨国研发团队需要一个强有力的中台完成跨国之间的资源协调和项目推进,固然需要面临挑战,但过去三年疫情对线上办公方式接受度的提升,中日两国的研发团队能够通过线上线下方式进行协作,也会定期将日本团队请到中国交流,使得双方充分发挥自身优势,助力产品研发。

Q5

黎志贤: 91360医学科技深耕病理AI行业十余年,目前看到行业的主要发展机会在哪些方面?最大的挑战是什么?

狄峰: 影像和病理是AI场景落地的最佳载体,本质上均是图像识别,其中病理AI迎来快速发展机遇期。正如方才分享,国内病理医生缺口较大,AI产品的辅助诊断能够在一定程度上起到弥补人员缺乏的作用。正如91360医学科技获批的第一张三类医疗器械注册证,基于其将工作效率提升六倍的效果,能够帮助缩小国内病理医生缺口,让病理AI辅助临床诊断以提供服务。尤其是2024年底国家医保局召开新闻发布会谈及AI影像制定收费目录,促进了AI技术在医疗行业的应用,当然病理AI也有收费目录,带来了未来可期的商业机会。我相信,未来病理亚专科如组织学等也会得到国家的支持。

面对挑战机遇并存的市场格局,病理AI的挑战则在于数据质量与安全、相关法律法规不完善等问题,法律法规的制定往往滞后于市场发展速度,AI技术在医疗行业应用相关的法律法规将进一步完善。AI技术在病理诊断中具备“黑箱”特性,且当前人机协同未来是否有可能发展成机器成为更主要的生产力,是一个值得期待的问题。于创业公司而言,充满机遇与挑战的赛道更具吸引力。

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