高并发三维渲染赋能全院临床，商汤首次公布AI医疗布局

2019年5月，商汤科技第二届人工智能峰会“大AI无疆”在京成功举办，其最新发布的人工智能产品及解决方案覆盖智慧城市、智慧健康、智慧零售、教育及AR五大领域。

除了人们津津乐道的边缘AI能力中心外，商汤产品矩阵中新出现的“智慧医疗”系列产品如期成为众人关注的焦点。这是商汤第一次对外公开其AI技术于智慧医疗领域的运用，为了这一刻，商汤准备了整整一年。

在安防、无人驾驶等领域，商汤已将计算机视觉技术运用到了极致，然而对于已经被各大AI初创企业所把持的辅助诊断市场，选择这一时间点进入该领域似乎不是一个理智的选择。事实上，商汤也并未做如此打算，而是选择另辟蹊径——在“赋能全院临床”上弯道超车。

商汤副总裁张少霆

立意于诊疗愈全流程

商汤将其所发布的SenseCare智慧诊疗平台定义为赋能临床诊、疗、愈全流程的工具。简而言之，商汤不止在影像科有所布局，也会将精力将放在临床科室，并希望赋能全院临床。

为什么着眼于临床？商汤科技副总裁、商汤智慧健康负责人张少霆认为：过去数年涌现的百余家AI医疗企业大都着眼于辅助诊断方向，这些工作固然有效地帮助到了医生与患者，但仍然是医院复杂场景下的冰山一角。冰山之下，还有很多的临床科室没有得到足够的重视与帮助，而这些需求覆盖了诊、疗、愈全流程。

例如在治疗环节，仍有很多临床医生依靠个人经验进行手术规划，而缺乏便捷、智能的工具支持，但临床的治疗方案又直接影响患者的预后效果，因此科学地进行手术规划将有效地提高患者治疗效果。

因此，商汤希望人工智能能够帮助缺乏工具支持的临床医生，从而提升整个医疗体系资源的质量——满足痛点刚需的产品自然会有市场。

临床三座大山亟待翻越

呼吸科、心内科、骨科、脑外科……临床科室众多，面临的问题也不一而足。而普遍存在的痛点被张少霆归结为三点。

第一个痛点来源于数据安全问题。在医院，数据往往储存于影像科和信息科，而当临床科室的医生需要分析数据时，例如进行临床治疗规划和实施时，通常有两种方式调用数据，一是开通数据接口，把原始数据传输至临床科室甚至第三方；二是用物理方式，如通过刻光盘对数据进行拷贝。上述的任何一种方式都存在患者信息泄露、数据管理混乱的风险。众多医疗企业难以在满足医生临床分析数据需求的同时保障数据安全。

第二个痛点在于三维能力的支持。医学影像通常呈一系列二维图像叠加状，影像诊断通常只需对图像进行逐层检查，但涉及治疗方案规划等临床场景，临床医生则更需要基于患者三维解剖结构进行分析和方案设计。市面上现有的三维数据后处理工具以单机版的工作站为主，医院难以为了每个科室甚至每位医生都去购买这样的工作站。

第三个痛点是需要人工智能算法的支持。以骨肿瘤为例，在手术前，医生希望能对骨肿瘤的位置、大小、形态等因素进行分析，进一步做3D模型打印以及手术分析规划，其中的骨肿瘤勾画的过程可能花费数个小时，这给医生带来极大的负担。如有AI算法的支持，则可以大幅提高效率和精度。