020 年 1 月 15 日，国家药监局发出国内第一张医疗 AI 三类证，这个消息不啻为一声“春雷”。此前，许多医疗 AI 业内人士曾向雷锋网表示，2020 年或是医疗 AI 行业商业突破的关键之年。但是，他们都认为“时间会晚一些，不会太早”。

　　因此，农历鼠年前发出的这张证，多少有些让人猝不及防。当然，也与获证的主角———科亚医疗有关。因为，严格说来，此前仅仅拿到 A 轮融资的科亚医疗并不算是医疗 AI 行业的“意见领袖”，所做的产品也“并非主流”———冠脉血流储备分数计算软件。

　　获证之后，科亚医疗又在 2 月获得了亿级战略融资，疫情和医疗 AI 行业寒冬的双重压力下，这笔融资的重要性也是不言而喻。

　　对于科亚医疗的获批和融资，我们可以思考几个问题：为什么是科亚医疗拿到首个医疗 AI 三类证？融资是否是获证之后的一个延续性红利？未来科亚医疗的商业化之路又会怎么走？

　　带着这几个问题，雷锋网 AI 掘金志采访了科亚医疗研发总裁曹坤琳博士。

　　三年认证之路

　　一般来说，三类医疗器械商业化落地前要经过三个大步骤：药监部门授权机构检测、药监部门注册审批、医保局定价，三大步骤全部走通需耗时近四年。

　　回顾科亚医疗获批的完整时间节点，从最开始取得注册报告到正式拿证，就经历了三年多的历程。这其中，2018 年 4 月是科亚医疗的一个关键节点———深脉分数进入三类创新医疗器械绿色审批通道。

　　曹坤琳博士表示：“2018 年 4 月以前，科亚医疗很多的申请注册工作只能边做边摸索，走了一些弯路。”

　　深脉分数认证初期，国内《深度学习辅助决策医疗器械评审要点》等指导性文件还没有发布，国内没有检验机构具备医疗人工智能产品检测能力，科亚的认证之路面临缺乏指导方向、临床试验受阻的双重压力。

　　2018 年 4 月之后，深脉分数凭借无创诊断、国内首创、诊断准确、临床价值四个优势率先进入“审批绿色通道”，此后逐渐明确产品注册思路和下一步计划。

　　国家药监局器审中心先后几次组织全国医生、教授、学者，统计专家召开专家会，讨论评审科亚医疗深脉分数产品。这些讨论机会也成为深脉分数获批的重要加速器。

　　曹坤琳博士说：“几次专家会使我们有了很多讨论和上课的机会，每一次正反馈都特别多，一开始考虑不足的地方，专家都会给你指出来，然后我们回去修改，逐渐明确产品注册应该怎样做，开发重点在哪里，专家在这个过程也逐渐认可我们的产品，是一个非常正面的过程。”

　　在 2019 年 6 月的回顾性临床试验显示，深脉分数的无创评估结果与有创 FFR 检查结果有良好的一致性，而且在不同钙化程度、不同病史、不同狭窄程度亚组均有良好的诊断表现。

　　对于审批过程中，专家们最看重公司和产品的哪些能力，曹坤琳认为主要有四点：

　　首先，审评中心对数据库的管理非常看重，因为是基于深度学习，需要自建数据库。科亚医疗用了很多时间在自建数据库上，慢慢让模型达到稳定状态。

　　其次，专家也比较看重怎样证明算法是经过充分训练的，这一点与之前 AI 掘金志对进入审批绿色通道的 AI 眼科公司硅基智能的采访观点保持高度一致。科亚医疗的申请材料中，对整个算法训练过程进行文档记录，记录算法性能随数据变化情况。

　　再次，临床实验非常重要，实验设计需要反映产品使用过程中的具体情况；敏感性和特异性是衡量产品性能的关键；

　　最后，临床应用场景也一定要明确，证明其是有临床意义的产品。

　　有创检查的看门人

　　目前，市面上大多数医疗 AI 产品主要是辅助放射科医生阅片，科亚医疗的获批软件———深脉分数把目光瞄准在临床科室。

　　曹坤琳说：“AI 在医疗领域的应用，远远不止提高影像科医生效率这么简单，可以在影像解剖学基础上，提取无法从影像直接获取的信息，为临床医生提供新的医学检测手段。”

　　冠心病是一种缺血性心脏病。我国冠心病患病率从 2003 年到 2015 年，增长率超过 120%；2018 年我国冠心病患者人数高达 1500 万，开展冠状动脉造影术约 300 万例，经皮冠状动脉介入治疗（PCI）约 90 万例，这为公共卫生及健康事业带来严峻挑战。

　　心内科医生诊断冠心病患者是否存在心肌缺血，主要有两种手段：

　　对疑似患者直接做有创冠脉造影检查（一种需要导丝的介入手术），这种方法会对冠心病缺血阴性病人带来不必要的手术检查；

　　对前一种方法加以改进，对疑似患者先进行冠脉 CTA 初筛，筛查出阳性病人再进行有创冠脉造影检查。

　　虽然第二种路径有优化，但是冠脉 CTA 初筛并不是最佳解决方案。虽然其感性较高（达到 90%），但是特异性较低，超过 70％以上的患者术后发现是假阳性，为这部分患者做不必要的介入手术平添了他们的经济负担，也是对医疗资源的浪费。

　　另外一点是，受制于技术限制，冠脉 CTA 只能观察到血管结构狭窄，但是血管狭窄程度并不能直接反映功能缺血的严重程度，结构学与功能学评估结果不一致的情况普遍存在。

　　所以，科亚医疗推出的深脉分数，就是针对临床医生这一痛点，利用 AI 对冠脉 CTA 进行无创 FFR（血流储备分数）评估，在与冠脉 CTA 相同敏感性的前提下，提高特异性，为心内科医生诊断冠心病提供新的检查手段。

　　曹坤琳说到，深脉分数结合了 CTA 无创检查和 FFR 功能评价的技术优势，利用 DeepVessel、DeepFFR 等技术，对病例血管功能检测和影像数据进行深度学习，直接从冠脉 CTA 图像中提取出冠状动脉树状解剖结构，可以无创计算出血管供血功能评估指标。

　　此外，相较于传统的流场仿真技术以小时为单位的计算耗时，深脉分数利用深度学习可以将结果产出时间从 3-8 小时降到 10 分钟以内，低于有创检测检查分析时间。

　　曹坤琳表示：“与目前仅凭观察 CTA 狭窄程度进行筛查（管腔直径狭窄率≥50%）的方式相比，深脉分数的敏感性与其无统计差异（都是 90%以上），但在诊断准确性、特异性（深脉分数 FFR 88.6% vs CTA 30%-40%）、阳性预测值、阴性预测值上都有大幅提升，可减少假阳几率。因此，业界把深脉分数称为‘导管室的看门人’。”

　　除了此次获批的深脉分数，科亚医疗还有另一款产品“深脉造影分数”。从字面上来看似乎差异不大，但是区别在临床应用场景：深脉分数作用于术前，深脉造影分数作用于术中。

　　深脉造影分数(DeepVessel Angio)同样采用深度学习技术，主要作用于导管室的冠脉造影影像，对介入手术中的冠脉造影影像进行三维重建和血流速率的评估、实时计算 FFR，定量分析冠状动脉狭窄造成的心肌缺血程度。

　　与导管室基于导丝测量的 FFR 不同，深脉分数造影全程无需使用腺苷(血管扩充药物)和压力导丝，在这个过程中减少病人的手术风险和导丝费用。

　　解答“生死题”

　　商业化变现已经成为医疗创业公司的“生死题”。

　　4 年多以来，医疗 AI 行业陆续被打上“认证困难”、“商业化能力存疑”等标签。此次，科亚医疗拿到行业首证，进而获投 1 亿人民币战略投资。这一系列的好消息，其实也是给行业吃了一颗“定心丸”。

　　曹坤琳认为，国家药监局在公告中以“具有显著的经济社会效益”对深脉分数产品进行了评价，而这 12 个字是此次获得资本青睐的重要原因。

　　对于未来的商业化方向，她说到：“之前一直在为产品开发和认证努力，深脉分数产品获批之后，我们将会有更多精力和转移到市场推广上，会在全国补充销售网络，推进更多商业化落地。”

　　目前，科亚医疗的落地推广情况主要分为院内、院外和第三方合作三种：

　　院内的模式，主要是针对顶级三甲医院，例如已经上线的北京安贞医院、中国医学科学院阜外医院、解放军总医院等医院。这些医院对于效率提升的需求比较高，需要结果能及时反馈给医生，同时对数据隐私性、安全性要求较高。针对这些医院的需求，科亚医疗对其建设了本地版的“深脉分数人工智能诊断中心”；

　　院外模式主要针对医院、体检机构等开设心脏检查业务的医疗中心，开展普通人群体检、高风险人群筛查、疑似患者的精准辅诊以及确诊患者的辅助治疗等服务；

　　第三方合作主要针对海外客户，通过和现有 PACS 提供商、RIS 提供商和放射医生集团合作，将人工智能阅片服务嵌入到已有阅片流程中、目前，科亚医疗已向香港、马来西亚等地医院提供收费的临床分析服务。

　　当然，曹坤琳也说到，科亚医疗会在三个推广场景中进一步打磨收费模式，打造医疗 AI 产业的真正商业闭环，但是这些还需要医院、医保、物价、监管部门的进一步支持。