几天前，长春长生问题疫苗事件爆发，一石激起千层浪，举国上下批判之声不绝于耳。有人逐利，亦有人心怀民生社稷，为商者当肩负起应有的社会责任。
可以看到近年来人工智能技术炙手可热，国家扶持，资本助推，创业者纷纷押注这一赛道。纵然会有泡沫，但不可否认这一波浪潮为社会带来了实实在在的价值。以医疗为例，无论是治疗前的医疗影像、虚拟助手，还是治疗过程中的辅助诊断、智能问诊、药物研发，亦或是康复治疗用到的健康管理，都是创业公司们利用新兴技术改善中国医疗资源问题的表现。正如一位创业者所讲：“既然中国医疗资源不够用，那我们一定要用AI去完成一些最基础的工作。”
这位创业者，正是亿欧日前采访的一家医疗人工智能公司——雅森科技的创始人兼CEO陈晖，他向亿欧介绍道：“ 我们对于AI的诉求，不能只把它看成一个阅片的工具，首先我们要看在中国市场上真正缺少的是什么。”
出发前，想一想中国医疗缺什么
中国医疗缺什么呢？
从社会层面来看，缺的是医疗资源；从企业层面来看，缺的是专科AI。
“人工智能+医疗”首先要解决的是帮助医院科室提高临床技术的水平，尤其是对于一些专科资源本身就相对薄弱的二三线城市，如何把专科AI对临床辅助诊断的能力下沉到基层医院，而不是仅仅下沉一个阅片软件，这是雅森科技这几年来一直在思考的一个核心问题。
首先需要解决的，是如何在专科AI做出一个像样的产品？
在诊断层面，雅森科技希望其产品能够尽可能的模拟医生诊断行为。医生会根据患者临床信息、生化数据以及多种影像资料，按照临床路径完成所有数据的收集与分析之后才会做出确切的诊断。对于雅森来说，如何在这一层面做出辅助诊断的报告，是现阶段需要关注的重点。
陈晖介绍，临床多维度诊断的复杂程度很高，需要对至少3-4个维度的数据具备良好的分析能力，并且需要对每种数据赋予不同的权重，才能进行临床决策支持。这就要求公司不仅仅需要有深度学习、生物工程算法等技术的积累，还需要具备一定的医学知识、临床经验、以及深度学习+机器学习的整合应用能力。
其次要面对的，是医疗资源下沉的问题。
亿欧从陈晖的介绍中了解到，中国的硬件资源在过去十年中取得了长足的进步，二三线城市医院所使用的影像设备，其本身并不存在任何质量问题。
真正令人头痛的是诊断质量的控制。众所周知，中国门诊量巨大，在这种情况下无法保证医生的每一次操作都是精确的。因此，在下沉时，雅森科技不仅要帮助二三线城市的医院做到技术创新，还要在商业运营和医学运营方面帮助医院进行质量控制。陈晖说：“这是一个挑战，也是做医疗行业的公司必须要经历的事情。”
一是要转变医生的观念：举例来说，如果想要通过核磁发现脑卒中，患者通常需要进行2-3毫米层厚的核磁扫描，但是在大量的地方医院，由于门诊量过大，医生通常只会参考7-8毫米层厚的影像。但如此一来也会错失很多细小的出血点。既要提高接待量又要不降低诊断质量，为此雅森科技与院方进行了协商，做到最大限度的质控。
二是帮助医院进行精细化运营：在很多基层医院，存在大量资源闲置或者设备没有满负荷运载的现象，例如一些检查可以在基层医院或是体检中心完成，一些病症可以在二级医院或是三甲医院进行确诊和辅助治疗。因此，雅森科技希望帮助医院进行工作量的分摊，通过精细化运营，使得医疗设备价值最大化。
