李玉国刚刚结束了一个内部会议，又匆忙出门去见客户。我们的采访就是在他去见客户的路上完成的。伴随着车鸣、人声、锤子的叮当和机器的轰隆，AI医疗这个乍听起来有点高冷的被全球投资者追捧的新风口，忽然就沾染了几息与民休戚与共的人间烟火气，一如李玉国踏入AI医疗影像分析这一细分领域的初衷。

　　当人工智能这样具有破旧立新气质的革命性技术遇上古老而又保守的传统医疗系统，会产生怎样的化学反应呢？

　　“我们的系统已经达到了94%的准确率”

　　自2012年深度学习技术被引入到图像识别数据集ImageNet（作为测试标准）之后，其识别率近年来屡创新高，并且在某些领域已经达到或超过人类水平。多年积累的医疗影像数据有了深度学习技术的加成，正在给这一领域带来令人惊喜的突破。

　　在第三届“中国·济南新动能国际高层次人才创新创业大赛”上大放异彩的获奖项目——李玉国团队历经两年孵化并在济南市市中区落地的“彩超智能诊断系统”正是这一领域的佼佼者。据了解，基于大数据、深度神经网络、机器学习等人工智能前沿技术创新研发的“彩超智能诊断系统”涵盖了乳腺、肺部、放疗及其他等四大领域的诊断系统，形成了相对完善的智能诊断产品线，可满足用户的不同需求。如DeepBC乳腺癌彩超智能诊断系统诊断准确率高于94%、DeepBC+乳腺癌彩超智能诊断系统准确率高于94%，敏感度高于96%、DeepOCT眼底黄斑水肿病变区域智能分割系统识别准确率高于99%等，可辅助彩超医生快速、准确地输出诊断结果。

　　94%的准确率是怎么测算出来的呢？

　　“我们当时是在成都，跟拥有初级职称、中级职称的九位不同级别的医生举行了一个‘人机大战’。我们不比速度，因为人的速度和机器没有可比性，一个医生一天也就是看几十张片子，但机器的速度是没有上限的。我们比的主要是准确率。我们的机器把片子诊断出来，有的是有病变的，有的是没有的，最后由医生组复核了机器的诊断结果，基本我们机器的准确率达到了94%。”李玉国说。

　　2019年，李玉国在成都高新区智慧城市颁奖典礼

　　李玉国的“底气”来自于其团队的技术水准和数据积累。“彩超智能诊断系统”基于四川大学华西医院、四川省人民医院、成都市妇幼保健院和成都军区总医院等多家三甲医院的数据资源，包含由权威专家标定的多个数据样本，且拥有西南地区最大的 GPU 深度神经网络计算平台，可保证系统的运算速度及诊断效率。

　　从最初的一个孵化项目到这一次创新创业大赛后依托该项目在济南市市中区创立了独立的企业，李玉国将“彩超智能诊断系统”逐步落地并推广市场应用，在助力济南市大数据、人工智能等前沿技术与智慧医疗产业融合创新与发展的同时，也和济南市的一些医院和医疗平台有了接触基础，持续更新的数据资源库又能不断优化完善系统的诊断水平，完成技术、产品到运营的数据驱动闭环。

　　为什么选择济南呢？在李玉国看来，山东省是一个比较发达的地区，作为省会城市的济南在医疗、产业、教育、交通等方面的基础都比较好。“这里整个的大环境也比较看重人才发展，从公司落地包括后续业务政府都给予了比较多的支持，营商环境特别好，市场也很广阔。”

　　落子济南后，企业将以济南为中心，把业务拓展到全国各地。

　　“目前仍然是辅助性决策的角色”

　　业界流传着一个关于AI医疗的畅想：把最优秀的医生的“看病本事”放到一台电脑里，通过互联网为基层医院赋能，让基层或社区医院达到三甲医院的水平。若顺利落地，中国医疗资源紧缺和分配不均衡的难题将迎刃而解。而“彩超智能诊断系统”这样的AI医学影像，正是中国人工智能医疗最成熟的领域。

　　据李玉国介绍，该系统一方面可辅助医生提高诊断效率及准确率，另一方面可极大地缓解医疗行业当前人才、技术缺乏、获取临床数据困难、医院设备超负荷使用等多重困境。另外还可以帮助患者线上问诊了解身体症结所在，从而提高诊断效率及准确率、减少漏诊病例，并为推动智慧医疗产业发展起到积极作用。

　　“机器读片是有天然优势的，人的肉眼看片只能像看照片一样，但机器看片从原理上来说它可以把片子放大到极限去看到最小的部分，而且速度也肯定会比人快很多，这样我们的系统就可以给医生一个前期提醒，帮助医生把病灶标注出来并出一个报告。毕竟从我们国家的大环境来看，医生是很紧缺的，我们就想通过这样一个工具来提高医生的就诊效率。另一方面它可以解决很多地方基础性的、初筛性的工作，比如国家现在提倡的两癌筛查，在很多地方拍一个片子可能需要到二级医院才可以，但让所有人都去二级以上的医院不现实，如果我们的社区医院、乡镇卫生所有这样的设备，以后就可以做这些方面的筛查了。”李玉国说。

　　投资者向来对领先技术领域趋之若鹜。据市场情报公司Tractica的数据显示，预计到2025年医疗人工智能领域的投入将超过340亿美元。看起来巨大的一块蛋糕，要切一块却并不容易。截至目前，即使是行业巨头也未见盈利报告。这其中，寻找刚需的落地场景和靠谱的盈利模式成为关键一环。

　　“彩超智能诊断系统的应用场景第一个就是进医院，包括广州、重庆、成都的一些医院已经都在用。目前这块还主要是以合作和项目的形式销售给医院；第二个就是互联网医疗，和一些医疗平台及互联网医院达成了合作。这个部分盈利比较明确，互联网上传片子诊断有一个收费，我们和平台之间有一个分成比例，价格比去医院挂号少很多，大概只需要8毛到一块钱；第三个是我们自有平台以及政府主导的区域医疗平台。”李玉国说。

　　虽然在李玉国看来“彩超智能诊断系统”已经日趋成熟，但目前扮演的仍然是辅助性分析决策的角色。“就像无人驾驶理论上已经完全具备了‘无人’的能力，但实际上因为法律的因素和一些其他因素，还是需要人坐在驾驶的位子上。彩超智能诊断这项技术也已经具备了判断病理的能力，但还需要由人来做最后的把关，坦白说这就涉及到大家经常讨论的谁来负责的问题，目前还不能让机器负责。”

　　医生会有失误，机器诊断同样也会犯错。在不少业内人士看来，对于重复性的耗时工作，应该给予人工智能蓬勃发展的空间。

　　“近三年会有比较大的提升”

　　采访李玉国的过程中有个小插曲给笔者的印象深刻：有一个数据计算场景中的细节问题他有点儿拿不准，却并没有因为它没那么重要就含糊过去，而是做了进一步确认后再回复给了笔者。做技术出身的“一是一，二是二”的严谨务实在李玉国身上体现得淋漓尽致。

　　谈及创业路上的困难，李玉国用了“跨界融合”这样一句慨叹。“一是难在技术突破上，做这个事情涉及到数据的标准、数据的安全和数据的处理，这些方面需要做大量的工作；二是难在市场化，中国有很多好的技术市场化起来涉及到很多问题，像我们做的这个系统就涉及到医疗器械管理资质问题，以及一些医疗器械厂商结合应用的问题，甚至包括盈利模式，都需要慢慢摸索；三是智能医疗国内有很多很大的厂商在做，更多的要看谁的数据更多，谁的技术、算法更好。”

　　李玉国和他的团队是有“野心”的。以百度无人驾驶的“阿波罗”计划为目标，他们想做的是医疗智慧诊断影像分析这一细分领域的“阿波罗”。虽然目前“彩超智能诊断系统”还只是一个辅助医生诊断决策的角色，普及率不高，但据李玉国估计，近三年AI医疗图像分析领域将会有一个比较迅猛的发展，特别是在无人化的场景，像无人体检医院、互联网医院等，“彩超智能诊断系统”的使用率会有很大的提升。

　　李玉国在2019年中国智博会上向相关领导介绍AI影像智慧分析平台

　　李玉国和他的团队也是有备而来。“我们前期做了很多调研，结合国家医疗行业现状、人口老龄化的趋势以及医生资源紧缺的现实，一致认为人工智能和医疗结合起来是个很大的风口。我们目前有医生专家团队，还有一流的技术人员，也有成熟的市场推广团队，结合我们自身积累的一些行业资源，觉得很值得去做。”所以他选择到这个风口一搏。

　　道阻且长，行则将至。李玉国和其团队的下一程在哪，不妨拭目以待。