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如果說2016年公司成立是連心醫療開出的第一朵花，那么今年，CEO章樺看到了公司結出的第一個果實。
今年8月，連心醫療的AiContour獲得了國家藥品監督管理局（NMPA）三類醫療器械注冊證。這意味著，這個前前后后花了21個月拿證的AI產品，可以真正名正言順的談“商業化”了。
根據國家癌癥中心數據顯示，2015年，我國腫瘤醫療服務市場規模超過3000億，全球有60%-70%的腫瘤病人會接受放射治療，但中國只有15%-20%的腫瘤患者用到放療，中國放療市場潛力巨大。
章樺說，如何從技術層面撬動放療市場，是創業公司需要靜下來心來思考的事情。
在采訪中，章樺多次提及了自己未來的規劃：靶區勾畫、自動計劃、醫生集團。在他看來，單純賣軟件已經很難生存。怎么樣用單點產品實現突破，進而與醫療機構結合，提供一種新的服務模式，才是推動放療AI行業的關鍵一步。
近年來，放療在腫瘤治療中的優勢日益凸顯，鼻咽癌等多種癌癥已將放療作為首選治療方式。但是，放療中的患者定位、靶區勾畫、計劃制作到計劃實施，有很多步驟依賴于醫生的手工操作。
以靶區勾畫為例。在傳統放療方法中，病人治療前需要CT定位掃描獲得300-400幅圖像，由醫生手動勾畫標識腫瘤和危及器官范圍，十分耗時耗力。
浙大附一院放療科的葉香華主任曾向雷鋒網表示，放療科醫生每天50%的任務就是勾畫靶區，而這件事情做起來并不容易，“特別是一個鼻咽癌的患者，沒有花3到5個小時做出來的計劃，我們都拿不出手。”
目前，智能靶區勾畫存在的主要問題有四個：勾畫標準不統一、沒有相關的數據集、沒有評價標準、無法進行質控。
連心醫療AI算法總監Cliff說到，“坦白講，連心當前的NPC靶區勾畫算法只在跟我們訓練數據集勾畫標準較一致的醫院里能得到大夫們比較滿意的評價。”
除此之外，放療科還是一門受制于“經驗”的學科。
靶區勾畫結束后，物理師會根據規定的治療方案和臨床劑量學原理模擬治療，明確放療方案，確定滿足臨床治療要求的定位參數，以確保重要器官不出現超量照射。
這是一個不斷試錯的過程，物理師在這個過程中要不斷地調節目標函數的權重，或者添加刪除有關的約束條件或者ROI，直到放療計劃系統產生一套臨床可接受的計劃為止。
因此，放療計劃系統對于經驗技巧的依賴性十分大。
但一個現實情況是，全國只有3000多名醫學物理師，而且絕大多數集中在大城市的大型三甲醫院。雖然基層醫院可以通過各種方式獲得放療的設備，但缺少先進的放療技術和醫技人員也只能讓這些設備躺在角落里“吃灰”。
放療流程中最關鍵的兩個步驟，仍存在諸多的不確定因素。
2016年3月，連心醫療成立。章樺說，連心醫療想要做的，就是對放療的流程進行了智能化的“改造”。
為此，連心醫療開發了一套全流程的產品——AiContour智能勾畫、AiPlan智能計劃、AiQA智能質控、AiTeam腫瘤協作平臺及RAIC·OIS腫瘤信息系統。
其中，AiContour已于8月底獲得國家藥品監督管理局（NMPA）三類醫療器械注冊證。從2017年1月提交第一份材料到2019年8正式獲批，連心醫療的智能勾畫產品花了21個月的時間。
Cliff介紹，連心的算法團隊在數據增強、深度學習神經網絡架構和結果后處理等層面上做了一系列的研究，通過160多例具有高度一致性的NPC臨床勾畫訓練集，形成了目前的靶區勾畫算法模型。
談及“NMPA認證”的過程，章樺說，產品本身的算法研發和系統工程化的能力要過硬；其次，搭建的系統架構一定要面向未來，也就是采用云端的形式。
另外，作為一個初創公司，需要重新建立一套自己的研發體系和質量控制，“因為公司里有很多人是來自于互聯網行業，他們沒有醫療產品的經驗，因此也要對他們進行重新的培訓。”
雷鋒網了解到，目前市面上的靶區自動勾畫系統并不少見。相比于其他幾家，章樺認為，連心醫療的核心優勢在于勾畫的器官數量是最多的，同時覆蓋的身體部位最廣。“其他公司可能還是聚焦在頭部，我們已經把胸、腹部做完，很多醫院也都應用起來。”
據了解，Aicontour智能勾畫已經上線了全身110多個OAR的自動勾畫算法。
章樺說，未來會繼續優化OAR自動勾畫的算法精度和穩定性，同時也將以NPC為起點，提高靶區自動勾畫算法的精度，預計2020年初會陸續上線肺癌、食管癌、乳腺癌等癌種靶區的自動勾畫。
除了讓產品變得更“好用”，連心醫療還在“易用性”上進行了優化——推出了適用于PAD等移動端的交互模塊，可以通過觸摸和手勢進行操作。與PC端的模塊相比，移動端瞄準的是醫生的碎片化時間。
此外，讓系統區分移動端產品的左右手操作以及與手勢進行結合，連心也申請了專利。“我最引以為豪的一件事是，當醫生用筆去勾畫輪廓時，如果覺得畫錯了，拿手指往上面一抹，就可以直接擦掉。”
章樺說，“目前，在全球范圍里，還沒有第二家提供類似的產品。”
在放療計劃上，2019年初，連心醫療自主研發的AiPlan通過北京醫療器械檢驗所檢驗，目前已經在中國人民解放軍總醫院進入臨床試驗階段。
4月份，連心醫療拿到了北京市醫療器械檢測所的檢測報告，7月份通過了301醫院的倫理委員會的評審，預計在2020年的第二季度完成相關的臨床試驗。
連心的AiPlan是一個秒級的蒙特卡羅劑量計算引擎，能在幾秒內完成一個高精度放療計劃計算，在十幾分鐘左右完成一個放療計劃，這項技術代替了傳統手工計劃需要幾個小時到幾天的工作，可節省90%以上的時間。
（連心醫療AiPlan智能計劃）
因為AiPlan切入到了放療流程中最核心的“治療”環節，所以，放療計劃的產品將面臨更為嚴格的審查。
“靶區勾畫不涉及到真實的物理試驗，在數據集上跑一個結果，看看是否可行就可以了。但是，醫生會根據放療計劃系統，用設備實際打出射線，一旦錯誤，會對人體正常細胞造成極大傷害。”
章樺說到，放療的本質是治療，一些互聯網公司有很強的AI圖像識別能力，在靶區勾畫方面確實可以有所作為。
但是，放療計劃中的射線照射方案包含了很多復雜的數學建模和劑量計算，需要團隊掌握物理和生物學工程等學科的交叉知識，需要很強的放射物理學的人才儲備。
“國內能做這方面的團隊非常的稀缺，導致放療計劃系統的入局難度非常高。你可以看到，做影像AI的公司有上百家，但是放療AI的公司也就是十幾家。”
2016年7月，連心承建了四川省腫瘤醫院放療科OIS系統，用于醫院所有臨床病區，包括住院病人、門診病人 、會診病人的全部放療患者管理。此后，全流程智能放療云也在雙方的合作研發下誕生。
2018年開始，連心醫療還幫助301醫院放療科建設放療數據平臺， 現已完成平臺系統搭建，數據開始入組，后續將開展數據標準化以及智能化建設；2018年4月，連心智能放療云落地廣西醫科大學附屬腫瘤醫院放療科，幫助科室建設腫瘤規范化診療區域協同中心。
現在，四川省腫瘤醫院每周會有200例左右的患者使用連心醫療的軟件產品，全國有50多家醫院在部分或者完整地應用連心醫療的放療云系統。
章樺表示，相比于成套的系統產品，單個模塊的產品最容易進行落地，“想要使用哪個模塊，我們當天派工程師過去，基本上一個小時就能裝好、使用。”
雷鋒網注意到，因為產品是跑在云端，所以醫院用戶也不需要下載應用程序，可以直接在瀏覽器里進行操作。
章樺說，云端的形式可以免去很多安裝的問題，在任何一臺電腦上都可以進行登錄使用；而且，云端產品減少了對硬件資源的依賴。“理論上來說，一個用戶和一萬個用戶并不會帶來額外的開發成本。這也是我們100%基于云的方式來做的原因之一。”
另外，云端產品的好處在于，讓三甲醫院和基層醫院形成更好的協同互動。這是未來實現分級診療，優化醫療資源分配的重要一步。
當然，云放療的產品形態，最終還會帶來商業模式的變革。過去的幾十年，放療科每年都會投入大量資金采購軟硬件產品，而國外廠商則把持了軟件系統上的“主動權”。
而云放療的形式最終會帶來商業模式的改變——從賣軟件許可到采購軟件服務。“我們可以做到按病例數量來收費，這個比較符合創新企業的盈利模式。”
談及現階段的主要工作，章樺認為是“成立醫生集團”。他說到，AI就是一個工具，企業很難靠賣軟件生存，和醫生形成一種服務的模式非常重要，這是推動放療AI行業的關鍵性力量。
據雷鋒網了解，基于AiTeam腫瘤協作軟件平臺，連心醫療聯合了腫瘤專科醫聯體、第三方放療中心、腫瘤醫院、綜合醫院放療科室。在醫生集團的模式下，連心醫療和專家一起提供腫瘤治療的方案和服務。
與此同時，連心醫療也在和四川省腫瘤醫院的郎錦義院長合作，牽頭十多家醫院啟動AI放療勾畫標準專家共識，建立了一個腫瘤精確放療標準的專家共識委員會，將原來文字版本的專家共識轉化為可量化分析的圖像版。
目前，連心醫療已經在一些省份探索收費的流程。章樺表示，“未來的時間，我們仍然要按照既定的節奏走，我們要做AiPlan的臨床驗證、要啟動CE和FDA這類國際組織的認證，繼續去優化AI驅動的放療全流程。”
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