2017年6月，医疗人工智能公司数坤科技成立，7月远毅资本给了这家成立不到一个月的公司2200万元天使轮投资。而在今年7月，数坤科技又对外宣布完成亿元A轮融资，由华盖资本、晨兴资本共同领投。

　　亿元融资过后数坤科技逐渐进入大众视野，而这家公司的业务到底是什么？又为何会在谨慎的医疗领域，频频获得融资？带着这些疑问，创业邦走进了这家公司，并与其创始人马春娥聊了聊数坤科技。

　　(数坤科技CEO 马春娥)

　　数坤从心血管疾病切入AI诊断

　　打开数坤科技官方首页，映入眼帘的一句话是：“解决医生的稀缺性，让好医生不再难求”。

　　言外之意是数坤想利用人工智能技术，深度挖掘医疗大数据背后的价值，发挥机器智能的优势，帮助提升医疗行业的服务供给能力。

　　如同大多数医疗人工智能创业公司一样，数坤同样选择在医疗影像方面发力。不同于大多数公司的是，避开当下热门的肺、肝等领域，数坤做了全球首款针对冠心病的全自动辅助诊断人工智能产品，并且覆盖疾病全流程，实现了行业从单病灶检测到单疾病诊断的质的飞跃。

　　提到心血管疾病，马春娥给出一组数据：中国每年有2到3亿的心血管患者，全球有将近2000万的患者死于心血管疾病。但与肺癌、肺结节等疾病不同，心脏病的诊断流程更加复杂。心脏CT图像需要首先经过复杂的三维重建，之后诊断医生根据三维重建的图诊断出血管的起源、走形、血管壁的斑块、管腔狭窄等情况。

　　所以，这将在价值数据和技术上要求更加苛刻，仅在北京、上海两地数据中心的搭建，马春娥和团队就花费了4个月的时间。

　　 “数据中心是整个AI研发的基础设施，包括了整个数据和模型训练全生命周期所需的各种工具和流程。数据产出的效率和模型迭代的速度是核心竞争力。”马春娥回忆称。

　　搭建数据中心的同时，马春娥和团队确定做冠心病领域业务。2017年10月，数坤科技数据开放平台上线，并确定了第一批科研合作医院，其中包括北京协和医院、北京大学第一医院、北京友谊医院等大型三甲医院，这些合作医院为数坤AI模型研发提供了宝贵的临床需求和高质量临床数据。

　　两个月后，数坤科技心血管冠脉CT产品进入北京友谊医院进行临床测试，并于今年3月，完成了多个单中心临床测试，科研成果已被今年RSNA录用。今年6月，数坤的产品已经实现从拍片到出诊断报告全诊断流程的覆盖。

　　目前，数坤的冠心病人工智能辅助诊断系统CoronaryDoc能够实现“结构”加“功能”的综合性诊断，真正实现无创一站式精确诊断，是全球唯一一家能够提供如此全面的诊断能力的企业。目前签约合作的医院已经有50多家，其中90%都是三甲医院。

　　未来，数坤将从心血管疾病纵向延伸至心脑血管全科疾病的AI诊断，包括头颈血管疾病诊断、神经系统疾病诊断、冠脉FFRct、主动脉疾病诊断和肾、肺动脉等疾病诊断的产品开发。

　　“不因难而不为”

　　上文提到，涉足心血管疾病相关产品的研究并非容易的事。因心血管疾病没有公开数据集，造就了标注复杂、工作量大；加之人体冠脉高度复杂，血管大小跨度很大，对深度学习网络而言也是一个巨大的挑战。

　　对于数坤而言，因为是首家做这类疾病相关产品的公司，此前并没有可参考的路径。从数据标注到模型研发，整个过程都是一个趟坑的过程。但也正因为此，在新领域踩过的技术坑和不断积累的庞大数据，也让数坤逐渐形成明显的竞争壁垒和先发优势。

　　马春娥坦言，“创业充满了挑战和未知，包括商业模式，但并不会这件事难而就不去做，相反从临床、病患端需求出发，向医生学习，用数据科学的方法论实现机器智能，创造出不可或缺的临床价值，这是一切的基础。”

　　一般来讲，国际SCCT规定，13个血管、18个分段，每一个分段都要分别描述，医生耗费在报告上的时间约为15到20分钟，这样算下来，一份病历整体耗时超过40分钟。

　　而医生在配合使用数坤的智能辅助诊断系统后，医生的角色从原来复杂的重复性的图像处理工作，转换为审核AI的诊断结果。相比之前的工作模式，极大的提高了医生的时间效能。

　　但医疗AI产品必须是生在医院、用在医院的，在医生每天使用的过程逐渐完善。初期也会出现AI结果与人类专家结果不一致的情况，这就需要数坤团队与医生进行反复论证，保证交给AI系统的诊断结果的正确性。

　　所以在采访当天，马春娥告知，大部分员工都驻扎在医院，和医生学习他们的诊断思路，一起分析bad case，不断改进算法的诊断效能。

　　“数据之中见乾坤”。未来，人工智能在医疗领域的应用价值将逐渐凸显，类似数坤科技这类创业公司前景不可估量，但挑战也将并存。

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