在AI+医学影像这个热门风口上，区别于大部分公司选择基于影像分析进行辅助诊断这个赛道，深透医疗选定的是医疗图像领域的“上游”——医学成像。

在近日亿欧大健康对深透医疗创始人宫恩浩博士的专访中，他表示，通过AI提高影像的成像质量对于优化医院及第三方影像中心的诊断质量、效率和现金流都有着直接的作用。

在斯坦福大学攻读电子工程学博士时，深透医疗创始人宫恩浩便开始尝试探索深度学习、压缩感知等技术在医学影像领域应用。

他在博士期间多项研究及论文获得领域广泛认可，毕业后即开始创业，将这些技术应用在了深透医疗的临床产品中，将AI用于医学成像的加速、重建和增强。深透医疗主创团队包括来自斯坦福大学、通用医疗的教授、影像科医生、人工智能科学家、影像学专家等。

深透的技术主要基于深度学习算法，可以无缝接入任何设备制造商生产的扫描机器及任何下游的PACS医学影像存档及通信系统，在扫描过程中可以加强图像质量和速度，并且不会打断或者影响医学图像获取的流程。

2018年12月和2019年10月，深透医疗的SubtlePET和SubtleMR产品接连通过美国FDA审批上市，在“主战场”美国，其已经落地了数十家医院和医学影像中心。而随着产品研发的推进，深透医疗的欧洲、南美及中国市场也正逐步打开中。

以AI切入医学成像，已有2个产品通过FDA审批

成立于2017年底的深透医疗，目前的两个产品主要是针对PET和MRI检测影像成像的AI系统，系统的主要功能就是减少扫描后成像的时间，提升成像的质量，降低检测过程中的风险。

宫恩浩介绍，PET是用于癌症治疗、神经病学和心脏病学的影像测试，可以通过扫描放射核素来看到患者分子层面的功能状况；MRI目前则应用于颅脑、脊髓、关节骨骼及软组织等全身各系统的成像诊断，针对例如肿瘤、炎症、创伤、退行性病变，以及各种先天性疾病等检查。

这两项看似都是常用的影像学检测，但经常需要患者花费大量的时间成本。

在美国，一次PET测试一般耗时30-60分钟，一次磁共振MRI一般耗时30-45分钟。“无论在美国还是中国的医院，都能看到很多患者在需要排队等影像检查。患者都不是在医生的诊室外排队候诊，而是在影像室外排队等候检测，影像设备的效率是影像检查通量的瓶颈。在美国、加拿大、印度等一些地方甚至有的特定影像检查需要排好几个月。”宫恩浩说。因此，在不影响诊断质量的前提下，提升检测效率无论是对医院还是患者而言，都非常重要。

除了检测的效率，医生和患者更关注的一项指标是影像图的准确度。深透医疗产品在提高检查效率的同时也可提高影像质量，从而提高诊断以及后续定量化分析的准确度。

深透医疗为医院和影像中心提供的SubtlePET和SubtleMR系统，是影像设备和PACS影像工作站中间的角色，其产品一般放置在影像检查的最前端，对影像设备产生的数据进行收集和处理，再将处理结果传输到PACS影像工作站，呈现给医生。

基于医院现有影像设备硬件及软件的基础，SubtlePET可以达到相比以往成像时间快4-10倍，而SubtleMR可以在加速的同时在降噪和分辨率增强方面使医生获得更高质量的MRI影像。“一般一个产品套组在医院投放使用，一天的扫描量可以提升30%到60%。”宫恩浩透露，“对于医院来说可以提升至整个影像检测流程以及现金流管理的优化。”

除此之外，医学影像检测过程中也有一定的安全隐患。CT、PET以及其他核医学检查都会产生放射性。尤其是PET-CT，它的放射剂量是一个头部CT的数倍。磁共振MRI检测没有放射性，但也经常需要注射造影剂。深透医疗的多项技术可应用到降低剂量方面。

宫恩浩还提到，在科研开发中其技术可以在保证图像质量的前提下，减少100倍-200倍的放射剂量使用。在临床的实际产品应用中，目标在保证图像质量的同时也保证产品的稳定性，至少将放射剂量降低四倍、造影剂剂量减低十倍。

目前，深透医疗的第三个产品SubtleGAD也正在研发当中，团队主要分布在美国硅谷和中国上海，其中研发人员占比50%以上。

正在打开的市场：中国机会是否更大？

目前，深透医疗已经在美国数十家医院和第三方影像中心实现了商业落地。而在中国，深透医疗也正与301医院、天坛医院、上海第九人民医院等顶尖医院开展科研合作。

“在美国的临床案例分析可以看出，深透医疗为检测设备提升成像的效率之后，平均每台设备有能力为医院带来额外50万美元的年收入，”宫恩浩提到，“在美国，深透医疗软件对每套设备每年收取的服务费大概是十万美元左右。”

宫恩浩表示，目前深透医疗的主要目标客户还是医院和影像中心。此外也与多家医药公司、CRO开展业务合作，优化医药试验中的影像数据采集的质量和效率。同时，深透医疗也在与设备商进行合作，据悉深透医疗近期刚与一家国际顶尖设备厂商签署了合作开发商务协议。

对于设备厂商来说，自研类似功能的软件嵌入到硬件设备里，不是不可能，但也不是短期能完成的。医学影像领域第三方软件普遍存在，主要原因就是设备商的软件服务会有针对其生产的特定设备的局限性。

“这个市场是有一定技术门槛的。”宫恩浩认为，深透医疗其实是以效率为切入点，帮助医院在已有的各个厂商设备上都能产生更好的结果。

“如果硬件厂商要做这部分的工作，从技术、产品的研发到今后的商业化，根据之前设备商推出并行成像、压缩感知等产品进程来看，至少需要花5-10年的时间。而设备商的主要目的是在增量市场增加自己产品竞争力，从而销售更多设备。”宫恩浩说。

“深透医疗的商业化机会在于不仅可以抓住其中的“空白期”，还可以直接面向终端用户，用多产品线为医院和影像中心客户提供跨设备、跨硬件厂商、跨影像模态的全链条应用。在增量市场上，深透医疗与设备商的合作会更紧密。”

宫恩浩透露，深透医疗也正在与中国的审批机构进行积极沟通，推进产品在国内的器械审批。

“中美的审批流程、测试方法有所区别。”他坦言，“能够在美国快速通过FDA，除了产品本身的优势，FDA对于AI类产品的审批经验也是非常重要的推动力。”

对于图像处理软件来说，美国FDA已有一套评价体系及测试方法，而如今的审批是在此基础上做进一步延展，更像是在既定的流程和已有“金标准”的基础上报批，时间上会具有优势。

在二月份深透医疗也受FDA邀请参与了AI医学影像论坛，报告了在使用AI优化医学影像采集方面的产品开发、检测和申报的经验，以及如何对AI进行更定量化、更可控的验证。

“国内对于AI产品的审批标准、分类界定以及申请流程也在不断完善，我们对于AI在国内的推广也很有信心。”他补充道，一个好的趋势是，国内正在从科研、监管等多个角度探寻可能性，融合产业、了解各家企业的进展来优化评价体系。

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成立两年两个产品获批FDA，深透医疗如何用深度学习革新医学成像？