在一場肺癌CT影像人工智能系統演示中，10余張檢測圖像，通過云端上傳系統后十幾秒，一個小紅圈出現在影像上，圈定范圍即為系統自動識別的病灶，準確率達93.9%。除了識別速度高于年輕病理醫師外，準確率也很高。而這僅是AI醫療影像應用場景的冰山一角。

　　根據匯醫慧影測算，僅通過智能初診系統平臺，乳腺疾病影像診斷便可節約60-70%時間，胸片診斷能節約近50%的時間;在準確率上，通過各家醫院數據自我迭代以及模型精準調優，目前已達到95%以上。

　　近兩年，伴隨機器學習和深度學習等技術發展，基于模式識別的AI系統已經在圖像和語音兩大方面超越了人類表現，尤其在安防、金融和醫療等領域被廣泛應用。

　　其中，過去一年，中國AI醫療公布的融資事件超過30起，融資總額達到18億元。而在醫療領域的應用，主要就是AI影像，因為技術成熟和資本催化，風口之下，AI影像產業也開始大爆發。

　　匯醫慧影CEO柴象飛在接受記者采訪時表示，任何一個產業的爆發都要具備兩個條件，一是市場需求，一是技術條件，二者兼具才能形成產業。

　　“回顧AI影像這三年，蠻有意思的”

　　自2015年開始，以比爾·蓋茨、馬斯克等為代表的反AI為主陣營叫囂，到AI技術走向商業應用，再到今年產業化元年，AI技術逐漸成熟國家政策相繼加持。“這是一個非常好的時代和創業環境。”柴象飛告訴記者，正是在這樣的背景下，他毅然決定回國創業。

　　柴象飛是阿姆斯特丹大學醫學影像學博士、斯坦福大學博士后，在醫學影像人工智能、圖像處理、數據分析領域擁有超10年跨學科科研經驗。2015年，回國后創立匯醫慧影，目前，公司形成了成熟的醫聯體醫院解決方案，打造了醫學影像的數字化、移動化、智能化，完成了從篩查、診斷、治療決策支持的閉環。

　　“創辦匯醫慧影的初衷，就是想要開發出醫院能夠真正用起來的AI影像產品，解決影像醫生短缺及其大量漏診誤診問題，尤其在中國很多二三線城市和鄉鎮，老百姓不能獲得很好的醫療服務，影像醫生數量遠跟不上市場需求。人工智能系統的高效率和高準確度，讓其有很大希望和能力能夠徹底解決這一問題，讓醫院擺脫對影像醫生的重度依賴。”

　　每件事情的發生似乎都為下一個事件奠定基礎。2015年，公司成立不久，柴象飛他們便遭遇了尷尬。當時，中國醫院的信息化程度嚴重滯后，即使一線城市的三甲醫院，IT系統的“上云”比例也很低，而當時美國醫院的云化程度已經很高。

　　柴象飛決定從影像云平臺開始做起，主要為解決醫院底層難題，以此打通醫院內部以及各級醫院之間的數據連接，這也對國家提倡的分級診療有著重要作用，是醫聯體和區域影像中心的重要基礎設施。

　　以北醫三院為例，使用智慧影像云平臺后，IT系統實現“上云”。這次合作除了給匯醫慧影積累下很多工程化經驗外，也為后來做AI影像系統奠定了很好的數據基礎。

　　2016年，匯醫慧影獲得藍馳創投千萬級A輪融資，這也是業內首筆醫療影像融資。

　　有人評價說，這次融資激發了資本對AI醫療的投資熱情。因為不久之后，雅森科技、連心醫療和推想科技等公司也接連獲得千萬級以上投資，無論是投資數量還是時間間隔，都不難看出“AI+醫學影像”領域的火熱。

　　到了2017年，這是匯醫慧影錦上添花的一年。這一年，柴象飛的導師邢磊正式加入，擔任公司首席科學家。

　　邢磊是斯坦福大學終身教授、斯坦福醫學院醫學物理系主任，同時兼任電子工程系、分子影像及生物信息專業及Bio-X教授，從事醫學影像、醫學物理及醫學信息方面教學研究長達20余年，也是國家“千人計劃”專家。

　　在他的指導下，匯醫慧影將學術上非常流行的影像大數據組學分析方法論“放射組學”體系化和平臺化，并進一步推向市場。放射組學可以應用于疾病探測、病灶分割、診斷、治療選擇(個性化醫療)、療效評估和臨床預測等眾多項目。

　　目前，匯醫慧影的放射組學云平已入駐國內300余家醫院，有超過1000位放射醫師使用，可提供病灶勾畫、特征值計算分析、機器學習和個案預測的一鍵分析，并針對不同病種出具詳細量化報告。

　　“當然，如果放射組學+AI止步于科研，體量還太小，價值也不大。我們希望能夠摸索一套方法，讓醫生參與到醫學創新中，將科研成果轉化到臨床驗證和應用。”柴象飛說到。

　　舉例而言，匯醫慧影與北京301醫院血管外科郭偉主任合作研發了主動脈人工智能研究云平臺AORTIST2.0，解決了B型主動脈夾層手術中的精準測量、預后預測和遠程隨訪三大核心問題，這也是全球首個B型主動脈夾層人工智能自動分割方法，并在今年4月正式發布。

　　目前，匯醫慧影產品覆蓋全鏈條AI影像服務，包括智慧影像云平臺、數字智能膠片、腫瘤放療云平臺、大數據智能分析云平臺、影像智能篩查系統和人工智能診斷云平臺等六大核心服務，從醫學影像數字化到移動化再到智能化，完成了從篩查、診斷到治療決策的閉環。