提供支持纵观医疗领域，超声算得上执业医生能够获得的最快、最安全和较便宜的医学诊断工具之一，堪称医院诊断的流量入口，自然兼具最为广泛的用途。
根据中国医学装备协会2018年数据统计，我国超声机设备保有量约为19万台，远超DR 5.5万台保有量；CT 2.2万台保有量；内镜2万台保有量；MRI 9255台保有量。
高保有量对应着高价值市场。数据显示，我国每年超声检查约20亿人次，整体市场规模达数千亿元级，数倍于其他放射领域的总和。以中国女性最常见的乳腺癌为例，我国女性年龄标化率（ASR）为每10万人21.6例，存在极大的超声检查需求。
按照规律，高市场规模必将吸引大批企业进入，但实际中，超声硬件生产厂商成百上千，作为辅助支持的软件开发者却寥寥无几。与其他影像设备相比，支持CT、MR的AI已经迎来了一波又一波的发展，而仅数家创业公司涉足AI超声的研究。
超声AI研发面临天然的技术壁垒阻碍着企业的进入。与CT、MRI静态图像不同，超声图像是动态实时图像。这意味着放射图像采集与诊断在时间上存在割裂，而超声诊断则要求两项操作在同一时间内完成。此外，放射图像是标准图像，而超声图像是非标图像，加上超声图像分辨率较低，又有伪影的影响，因而超声AI产品的研发难度远高于放射AI。
成立于2013年的浙江德尚韵兴医疗科技有限公司（后简称“德尚韵兴”）是国内从事AI超声研究最早的企业。攻克AI超声辅助诊断这一难题，这家企业用了三年时间。
2021年6月18日，由德尚韵兴参与承办的“川北医学院附属医院影像介入专科联盟成立大会”暨“超声乳腺AI多中心启动大会”在四川召开。在超声乳腺AI多中心研究的支持下，超声AI将能更好地适用于基层医疗的诊断。同时，随着平台对于超声数据的标准化限定，基层的影像将被很好地利用起来，进一步提升超声AI的诊断准确率。
基层医院是AI重要的应用场景，也是超声乳腺AI多中心研究开展的意义所在。对此，德尚韵兴多次与基层医疗服务机构进行合作，对社区居民进行甲状腺结节、乳腺结节等病灶的筛查。2019年，德尚韵兴的AI超声诊断系统在杭州市西湖区12家街道社区服务中心运行，一年内超声人工智能诊室接诊居民人数翻了一番。
“不同于静态的CT影像，超声诊断的规范化、标准化一直是个悬而未决的问题，非常考验医生的经验与判断能力。举个例子，同样一个病人，不同的医生诊断可能会出现不同的结果，且这种差异有时会非常大。换言之，超声检查的质控非常困难。”德尚韵兴首席科学家孔德兴教授告诉动脉网。
要解决这样一个问题，首先是要找到经过标准化标注的海量影像，用以构造训练集，其次是要构建能够精确提取超声特征的深度学习算法，能对训练集进行训练，逐渐生成一个具备超声影像诊断能力的AI模型。
为了构造高质量的数据集，德尚韵兴与承建运营国家卫健委旗下唯一“国家医学影像标准数据库”的浙江求是数理医学研究院开展了AI超声数据深度合作，并与顶尖医院的医生一起一张张标记超声影像的特征。这些超声影像数据具有质量标准极高的特点，数量更是达到千万量级，远超同行业公司。毕竟，AI脱胎于优质数据和优秀医生，只有找到了良好数据这一“土壤”，才存在培养优异性能AI的可能。
随着6月10日《中华人民共和国数据安全法》颁布，像德尚韵兴这样具备大量合法合规且高标准数据的AI研发企业，未来无疑将拥有极深的护城河。
其次是算法。以乳腺癌检测为例，钼靶与超声都是有效的早筛手段，但对于AI而言，处理钼靶图像与处理超声图像存在跨时代的技术差异，是从二维图像到三维图像的飞跃。
德尚韵兴优异的算法优势，首先得益于公司首席科学家孔德兴教授的“数学家基因”。孔教授是哈佛大学博士后，师承国际知名数学家、菲尔兹奖获得者丘成桐先生。他在国际上首倡了“数理医学”的学科概念，被中华医学会称为“中国超声医学人工智能的开创者”。由他牵头申报的“医学影像精准分析的数学理论与技术”项目于2020年获国家自然科学基金重大项目立项。此为国家自然科学基金委成立34年来，浙江省第一次获得国家自然科学基金数学学科重大项目。该重大项目的成功立项，也标志着我国在数理医学领域超前布局，开展多学科交叉研究和综合性研究，提升我国在该领域研究源头创新能力。
德尚韵兴自主研发的深度学习框架DE-LIGHT可以完全契合超声AI的需求，该框架建立了将深度学习理论和变分能量泛函方法相结合的全新的图像处理与分析方法，创新性地引入旋转不变网络层、Split dropout等新概念，能够有效兼顾准确、敏感、实时三大问题。
正因为这些杰出成果，德尚韵兴算法团队连续获得了教育部科技进步二等奖，国际模式识别协会最佳论文奖等殊荣。德尚韵兴创新性的机器学习研究成果曾发表在ICML、NIPS等顶级机器学术会议上，并被Google Deepmind团队引用。
对此，德尚韵兴执行CEO严耶恩认为：“能否拥有自己的算法框架非常重要。因为目前的算法框架，绝大部分公司都是用的开源算法，尤其是在超声领域，能够拥有自己算法的企业非常少。超声AI与其他放射AI不同，它对于自主研发的算法框架非常依赖，这与它分析产品的准确度和实时性强相关。”
我们常说：是“医疗+AI”，而非“AI+医疗”。换言之，AI的发展要以医疗的真实需要为基础。在设计产品时，德尚韵兴严格遵循了这一原则。
目前德尚韵兴的AI产品，已经覆盖了从超声诊断到治疗的软硬件一体化全闭环。诊断领域，包括超声甲状腺AI、超声乳腺AI、超声颈动脉AI、超声盆底AI等软件系统和超声自动扫查机器人的智能硬件装备。治疗领域，包括微创介入手术AI软件系统和微创介入手术机器人的智能硬件装备。
与其他AI软件企业不同的是，德尚韵兴早就在智能医疗硬件上做出了突破。2020年中国国际医疗器械博览会（CMEF）期间，德尚韵兴便展出了自主研发的Demetics超声自动扫查机器人。这是目前全球唯一的AI超声自动扫查机器人。
中国工程院常务副院长潘云鹤院士，在世界人工智能大会上高度评价德尚韵兴的超声AI产品，指出“这是中国医疗装备走向世界前沿的重要机遇”。中华医学会超声分会的现任主委、中国人民解放军总医院超声介入科主任梁萍教授，在临床教材中称德尚韵兴超声AI产品“可以为医生提供第二客观意见，并减轻其繁重的工作量，以避免由于过度疲劳导致的误诊。此外，对于医学经验尚不丰富的医生来讲，诊断甲状腺结节变得很容易且可重复。”上海长征医院超声科团队发表的科研论文同样写道：“经过近两年临床应用验证，德尚韵兴的超声AI系统针对结节良恶性诊断的灵敏度、准确度、特异度与高年资医师应用常规超声的检查结果一致，有望成为术前评估结节良恶性的可靠辅助手段。”
对于德尚韵兴下一步如何发展这个问题，首席科学家孔德兴表示：“目前，我们将发力超声自动扫查机器人、介入手术机器人的研发生产，循着智能超声软硬一体化、智能超声诊疗一体化的发展方向，继续深耕超声AI领域，拓展核心病种覆盖范围，提供能够真正解决临床需求的AI诊疗服务和产品方案。”
掌握了需求便意味着存在落地的可能，但要由落地走向商业化，则需要人工智能企业多点发力。对于商业化这个命题，德尚韵兴采用了多种路径，并取得了多项行业创新。
在医疗AI全行业内，超声AI的省级物价是最早获批的，目前已经在多个省份开展，并且有望保持增加新的省级物价。由此，德尚韵兴已经率先于其他AI企业跑通了按人次收费的AI商业模式，并因此取得规模化的收入。
更为突出的是，德尚韵兴创新的把最终用户和AI支付方进行分离，成功的将国内、国际一众头部超声设备厂家、手术设备厂家作为深度合作伙伴，以捆绑销售的方式直接向这些大B端客户销售AI产品，成为领先突破大B端客户群的AI标杆企业。与这些顶级设备大厂的合作是德尚韵兴从研发走向应用的重要里程碑，而得益于这些大厂的市场份额，德尚韵兴将加速AI落地进程。
目前，德尚韵兴即将收获行业第一张超声AI的三类证。换言之，德尚韵兴长久以来的商业布局将有望迎来收获季。
在这点上，作为老股东的复星医药拥有十足信心。在复星医药PE投资负责人喻晶看来，德尚韵兴正处在一个快车道上，未来将极有可能成长为一家千亿市值的公司。此外，超声诊断的赛道长而宽、超声AI的发展动力十足，德尚韵兴切入的是一个医院年诊断人次在几十亿量级的巨大流量入口市场，覆盖从诊断到治疗的全流程，同时又存在数字化、智能化迭代升级的巨大需求和市场潜力。但超声AI产品研发门槛与挑战极大，极其考验涉足其中的各路赛手，不论是创业企业还是国内外有名的大设备公司。
“德尚韵兴是目前我们看到的能力极其全面的一个赛手，在行业中具有先进性、差异性。标准医学影像大数据资源、自研算法框架性能等方面，具有行业中鲜有的竞争力；同时，这个赛手跑得足够快，产品化进度、规模化的商业化能力等方面已经充分验证；数学家团队的研发创新能力、产品基因与市场文化结合，团队的高效执行正在为公司带来加速度，我们也很看好公司软硬一体化、诊疗一体化的未来发展方向，做真正面向临床医疗环境、提供临床级应用的超声AI及机器人产品。”
最新的政策对于超声AI的发展给予了支持。2021年4月30日，上海市人民政府办公厅《关于促进本市生物医药产业高质量发展的若干意见》表明将开展人工智能辅助诊断系统购买服务试点，允许试点医院向服务商协议购买获得三类医疗器械注册证的人工智能辅助诊断系统技术服务。试点医院购买服务应对临床应用效果开展卫生经济学评价，按照系统使用次数向服务商支付费用，并实行年度支付总量控制。
政府与医院双重助力下，超声AI已经具备了蓬勃发展所需的各项要素。超声AI能够提高诊断精度，能够提升医生、护士工作效率，但用户效率和能力的提升如何转为AI企业经济效益的提升？
商业化是医疗AI行业普遍面临的问题，但德尚韵兴已经率先在行业中实现了商业化突破，找到了迅速发展的商业模式，并已经实现数千万量级规模化销售。通过创新，德尚韵兴跑通了按人次收费、大体量的头部B端客户群捆绑销售，已实现规模化的自有销售体系。未来，公司将加大商业化的拓展力度，或能成为当前医疗AI商业化创新的成功范例。
从这个角度出发，德尚韵兴的下一步重点依然是研发和商业化。DRG之下，如何借助AI技术帮助医院提升效益，将是这家企业未来面临的重要课题。
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