晚上9点30分，钟昕才算踏踏实实地坐下来接受我们的采访。
穿着一身灰色运动装，钟昕似乎卸下了白天的负重。我们住的酒店窗外就是金鸡湖。钟昕到来后，忍不住拍了一张金鸡湖的湖景。创业维艰，这是每个创业者最初的感受。他感慨道，从来没有从这个角度看过湖，也很少有时间去看看苏州的夜景。
他说，晚上安静，适合静下心来好好聊过去和未来。
从创办公司的第一天起，钟昕的目标是成为领先世界的AI医疗公司。他笑言，虽然目标听起来很大，但是如果能做到在中国领先，那么或许就有可能做到世界领先。
钟昕是医疗AI公司图玛深维的创始人。近日，雷锋网和他进行了一次深入的对话。
钟昕是清华大学生物医学工程学士，密歇根大学生物工程学、 电子工程学硕士。互联网泡沫爆发中的1998年，钟昕毕业参加了工作。高通是他职业生涯的第一站，也是他任职时间最长的公司，前前后后达15年。当时，钟昕在高通多媒体部门跑了个遍，手机的语音处理、相机、三维动画、GPS等功能的核心研发都参与过。他在高通的多媒体部一直做到了资深高级工程师兼项目经理。
工作11年之后，钟昕感觉走到了职业生涯的十字路口。在内心深处，他一直喜欢数学和统计类的东西。2009年，钟昕前往卡内基梅隆大学商学院念MBA，毕业后先后在纽约摩根斯丹利银行固定收益部、高盛银行证券交易部，美林银行财富管理部就职。在美林的一年，钟昕承担了很多sales(销售）的角色，他向我们坦言，这份工作的最大收获就是可以和各行各业的人交流，了解客户的需求是什么。这段经历也为钟昕日后创业培养了商业化的思维。
2013年重返高通公司之后，钟昕带领团队进行深层神经元网络、自动场景识别、物体辨识、物体跟踪和手写识别的研发工作。他同时担任计算机视觉学应用的经理，也成功地帮助小米、OPPO等厂商把物体跟踪技术集成到旗舰智能手机上。
钟昕感慨道，转了一大圈，才发现自己真正喜欢做什么以及可以做什么。
2015年4月，42岁的钟昕与同在高通公司的老友高大山博士共同创办了图玛深维。高大山1995年毕业于清华大学自动化系， 拥有加州大学-圣地亚哥分校电子工程学博士，在GE全球研究所、美国高通公司工作过，是人工智能和计算机视觉学领域的专家。
钟昕对两人的合作充满信心：大山是AI技术的专家，我的本行是医学影像。我们俩是清华的师兄弟，又有很好的专业交叉，而且我自己在金融界工作过，所以对经济、市场的需求也比较敏锐。
因为医疗AI这个行业需要医工两者的高度结合，所以钟昕很看重合作医疗机构的实力。凭借在美国工作多年积累的人脉，图玛深维得以和梅奥医学院和斯坦福大学医学院、UCSD的医学中心以及杜克大学医学中心等顶尖机构开展合作。
成立之后的图玛深维吸引了资本的目光。2016年7月，图玛深维完成30万美元种子轮融资，但仅仅过了一年半，图玛深维就宣布完成了2亿元人民币B轮融资。
目前，图玛深维的市场中心主要在中国。 钟昕表示，不管在AI技术、人才还是AI市场需求上，中国都有得天得厚的优势。
美国城市和农村医生的水平在绝大多数情况下相差不大，所以技术带给他们的无非就是工作效率的提升，并没有触及到医疗行业的核心。
目前，中国还是面临着医疗资源分布不均衡等实际情况，在这里，AI技术和辅助诊断产品将发挥它应有的价值。
图玛深维目前有四个分公司：圣地亚哥、苏州、北京、上海，总部位于北京。除了最早的圣地亚哥研发中心，上海是图玛深维的第二个研发中心。2016年6月份在苏州建公司之后三个月，钟昕就在北京注册了公司，但他平时呆在苏州的时间更多。
北上两地的先天优势不言而喻，至于为什么会在苏州设立分公司，钟昕有着自己的一番思考。
早在2004年，苏州的工业园区就开始招商引资，从国外引进比较领先的项目。图玛深维苏州分部地处工业园区星湖街的生物纳米园。据钟昕介绍，目前生物纳米园引进了400多家企业，全部与医疗或者生物科技相关。
除此以外，在公司规模很小的时候，政策和项目上的扶持是创业公司最需要的资源。苏州工业园区对图玛深维的引进支持度非常大，从决定引进到公司落地只花了2个月的时间。
这些因素，让钟昕最终决定将公司设立在苏州。另一个好处就是，苏州靠近上海，在寻求院方合作的时候，图玛深维也会具有一定的区位优势。据雷锋网了解，图玛深维先后与复旦大学附属中山医院、华山、上海交通大学附属瑞金医院等建立了合作关系。
截止到目前，图玛深维已经覆盖全国100多家三甲医院。
钟昕认为，医疗AI技术最终的一个发展方向是服务于临床科室，给出最终的诊断以及治疗建议。
产品和技术是图玛深维能够立足于市场的核心竞争力，图玛深维拥有深度辅助诊断、医疗数据分析以及云端CAD三大产品线。
2017年8月，图玛深维发布了σ-Discover-Lung肺结节检测分析系统。这套系统的亮点在于除了结合深度学习人工智能算法之外，还引入了图玛深维自主研发的三维分割技术。
对于这项技术，钟昕有自己的看法：以肺结节为例，外科医生对于三维呈现，尤其是直观的病灶呈现，会有更直接的需求。比如他们更感兴趣的是结节的定位，结节位于哪个亚段？有多少个血管穿过这个结节等，这都是图玛深维在产品完善过程中医生不断提出的新需求。
为了满足临床科室和影像科室的实际需求，图玛深维的产品有三维重构的功能，会把病灶还有周围血管、气管的结构都重建在医生面前。
目前，σ-Discover可以从CT、MRI、X光、PET/CT及超声等多种医学影像中自动分割器官，并自动标记疑似病灶的组织结构，测量其位置、大小、形状等量化信息，并且可以对病灶的良恶性进行判断。
σ-Discover-Lung肺结节检测系统，帮助医生检测、分割结节并做出良恶性判断，并一键生成检测报告；
σ-Discover-Lung-FollowUp结节随访系统， 帮助医生准确便捷的比较，跟踪病灶进展，根据计算结果调整治疗方案；
σ-Discover-Lung-NoduleRetrieval帮助医生建立肺结节诊断数据库，根据结节特征在数据库中检索类似结节的活检结果，来判断结节的发展趋势；
σ-Discover-DR可以从X-Ray肺部图片中区分、诊断多种肺病，减轻医生在肺病筛查上的工作量；
微小结节在二维影像中测量的难度较高，利用三维深度学习技术能方便地获取到精确容积及直径等数据。据钟昕介绍，这些功能点在2017年初就已经完成开发，三维分割技术的可靠性已通过临床检验，这点对于进驻医院是非常重要的因素，而且也能为术前规划提供具有价值的信息。
围绕肺部疾病研发的技术成熟后，拓展到其他病种功能的难度也就小得多。图玛深维的σ-Discover-Liver肝癌检测系统和σ-Discover/Mammo可以分别辅助医生诊断肝癌和乳腺癌相关的疾病。钟昕跟我们说到，肝癌的检出其实并不是一个特别难的工作。肝癌领域的难，在于良性、恶性的判断，医生经常拿不准。同一类、不同性质的肝癌在影像学上表现出的特征完全不一样，所以这也对人工智能的算法实现提出了更高的要求。
雷锋网了解到，在心血管、脑血管、糖尿病这几条线上，图玛深维也都开始跟各家医院进行紧密的合作，并计划在未来的3-5年内在全国范围内推出8-10类针对不同疾病的辅助诊断产品。
在AI影像诊断产品线之外，图玛深维也在推出云端CAD产品。云端CAD产品的设计逻辑是为了让医疗资源实现共享——院内不同科室之间可以共享影像，基层医疗机构的影像可以上云。云端CAD可以给出初步诊断意见，对于拿不准的案例，云端产品可以帮助基层医生联系上三甲医院医生，让专家把最后一道关。
在医生的科研需求上，图玛深维开发了σ-Discover-Radiomics 影像组学系统，帮助医生计算并生成影像组学报告，对于科研工作和来说，这个产品将他们科研的周期从数月降低到7-10天。
钟昕说到，国内的医生在医术上完全不逊于国外的医生，但是国内医生最最吃亏的地方就是没有时间和精力去做科研。那么提供一个好的人工智能工具，帮助他们做这件事，其实医生是非常开心的。同时，从另一个角度来看，帮助医生做科研也让医疗AI企业获得了数据的使用权，这是一个互利的过程。
除了辅助诊断和云端CAD产品之外，图玛深维的另一个产品就是医疗数据的多模态分析，目的就是为了实现精准医疗。患者在医院就诊时，会产生大量不同维度的数据。在作出最终的临床诊断时，医生需要综合病史、家族史、体检数据、基因数据等一系列指标作出判断。通过深度学习与医疗大数据的结合，图玛深维现在可以准确、及时地对多种病症进行预测与诊断。
AI是时下当仁不让的最大风口，许多互联网企业和相传统器械商都看到了其中的潜力。谷歌CEO桑达尔·皮查伊曾表示：“过去10年我们在忙于打造移动为先的世界，未来10年，我们将步入AI为先的世界”。在前两个月举行的上海CMEF展上，传统器械商代表GPS三家也纷纷拿出了自己在AI上的新成果。
钟昕觉得，人工智能医疗还是一个新兴行业，所以有更多的人来发声、教育市场，这是一个很正面的事情。但是，从另一个角度来看，传统医疗器械商都在布局AI，但是他们在AI技术上的储备并没有比医疗AI公司的优势更大。
钟昕说到，就以医学影像来看，传统器械商更关注的还是在医学成像的技术上，不然就不能称之为器械商了。“这是他们的主营业务，不可能丢弃的。”在他看来，器械商如果考虑和AI公司合作做到“软硬结合”，或许是一条可以探索的道路。
此外，钟昕也非常看重与其他中小企业的合作，PACS提供商、医学影像中心、体检机构等，都是潜在的合作对象。比如说医院每年做1万例体检筛查，加了肺结节的专科门诊后，一个病人一次CT检查的平均价格为300元，就将带来300万/年的收入，那么投入50-100万买产品还是有可能的。
在我国，基层医疗机构是医疗体系的末梢神经，而硬件设施、人才缺失则是摆在基层机构面前的一道难题。在钟昕看来，AI技术最直接的受益方就是基层医院的医生，在提高他们的诊断水平的同时，给他们带来一些崭新的业务。“有些基层医院原来是没有办法看肺结节和肺癌的，介入治疗、射频消融或者是外科手术等新业务也能带来新的创收点。”
钟昕还和我们总结了目前市面上比较常见的变现方式：
第一种，AI企业成为ODM或者OEM，给器械商提供人工智能的软件包；
第二种，将云端产品放到医院，并按诊断数量收取费用，相当于与医院方共同提供医学影像服务并采取分成模式；
第三种，客户按照使用模块进行付费。付费方式可以是钱，也可以用数据抵付；
第四种，面向用户的2C模式，患者将数据上传，系统自动给出诊断结果。
创业三年之后，在看待行业未来的发展方向时，钟昕说到，其实每个人都能找到自己的生存之路，企业也是一样。回顾自己三年的创业历程，钟昕坦言，自己对公司的发展速度并不求快，有时甚至是有意慢下来。“产品的研发节奏宁可放缓一点，技术更新迭代的时候，一定要确认再确认。做医疗的人都要心怀敬畏感，因为这是一个需要沉下心来做的事业。”
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刘海涛