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2019年5月，商湯科技第二屆人工智能峰會“大AI無疆”在京成功舉辦，其最新發布的人工智能產品及解決方案覆蓋智慧城市、智慧健康、智慧零售、教育及AR五大領域。

除了人們津津樂道的邊緣AI能力中心外，商湯產品矩陣中新出現的“智慧醫療”系列產品如期成為眾人關注的焦點。這是商湯第一次對外公開其AI技術于智慧醫療領域的運用，為了這一刻，商湯準備了整整一年。

在安防、無人駕駛等領域，商湯已將計算機視覺技術運用到了極致，然而對于已經被各大AI初創企業所把持的輔助診斷市場，選擇這一時間點進入該領域似乎不是一個理智的選擇。事實上，商湯也并未做如此打算，而是選擇另辟蹊徑——在“賦能全院臨床”上彎道超車。

商湯副總裁張少霆

立意于診療愈全流程

商湯將其所發布的SenseCare智慧診療平臺定義為賦能臨床診、療、愈全流程的工具。簡而言之，商湯不止在影像科有所布局，也會將精力將放在臨床科室，并希望賦能全院臨床。

為什么著眼于臨床？商湯科技副總裁、商湯智慧健康負責人張少霆認為：過去數年涌現的百余家AI醫療企業大都著眼于輔助診斷方向，這些工作固然有效地幫助到了醫生與患者，但仍然是醫院復雜場景下的冰山一角。冰山之下，還有很多的臨床科室沒有得到足夠的重視與幫助，而這些需求覆蓋了診、療、愈全流程。

例如在治療環節，仍有很多臨床醫生依靠個人經驗進行手術規劃，而缺乏便捷、智能的工具支持，但臨床的治療方案又直接影響患者的預后效果，因此科學地進行手術規劃將有效地提高患者治療效果。

因此，商湯希望人工智能能夠幫助缺乏工具支持的臨床醫生，從而提升整個醫療體系資源的質量——滿足痛點剛需的產品自然會有市場。

臨床三座大山亟待翻越

呼吸科、心內科、骨科、腦外科……臨床科室眾多，面臨的問題也不一而足。而普遍存在的痛點被張少霆歸結為三點。

第一個痛點來源于數據安全問題。在醫院，數據往往儲存于影像科和信息科，而當臨床科室的醫生需要分析數據時，例如進行臨床治療規劃和實施時，通常有兩種方式調用數據，一是開通數據接口，把原始數據傳輸至臨床科室甚至第三方；二是用物理方式，如通過刻光盤對數據進行拷貝。上述的任何一種方式都存在患者信息泄露、數據管理混亂的風險。眾多醫療企業難以在滿足醫生臨床分析數據需求的同時保障數據安全。

第二個痛點在于三維能力的支持。醫學影像通常呈一系列二維圖像疊加狀，影像診斷通常只需對圖像進行逐層檢查，但涉及治療方案規劃等臨床場景，臨床醫生則更需要基于患者三維解剖結構進行分析和方案設計。市面上現有的三維數據后處理工具以單機版的工作站為主，醫院難以為了每個科室甚至每位醫生都去購買這樣的工作站。

第三個痛點是需要人工智能算法的支持。以骨腫瘤為例，在手術前，醫生希望能對骨腫瘤的位置、大小、形態等因素進行分析，進一步做3D模型打印以及手術分析規劃，其中的骨腫瘤勾畫的過程可能花費數個小時，這給醫生帶來極大的負擔。如有AI算法的支持，則可以大幅提高效率和精度。