醫療+美業雙輪驅動，體素科技正在拓寬醫療AI邊界

本文系深潛atom第289篇原創作品

醫療人工智慧的風起來了，但讓人意外的是這股風刮到今天會如此巨大。2020年一場疫情，加速了醫療人工智慧的落地速度，以影像識別為主的新勢力正在加速快跑當中。

當行業目光大多集中在院內市場時，院外的醫療人工智慧產品同樣在快速發展。以體素科技為代表的醫療AI新勢力，正在將醫療人工智慧產品帶到消費市場，並且服務次數已經超過3000萬次，醫療AI的邊界正在被改寫。

01

差異化的醫療AI，

人人可以擁有的健康管家

數字化時代，人工智慧在醫療領域的想像力正在被實現。2020年是醫療AI真正迎來自己高光的一年，在疫情和監管流程完善的情況下，醫學影像AI企業大範圍臨床的速度正在加劇，正在逐步實現普惠醫療的目標。

2016年景立的體素科技，是中國醫療AI的推進者，利用人工智慧和雲計算技術，幫助醫生提高閱片效率，並通過深度挖掘海量醫療影像和臨床數據，為醫生提供全方位的醫療診斷服務。在成立之初，體素科技也重點發力肺結節和眼科領域，如今這些產品已經各自在多家醫院臨床應用。

互聯網和人工智慧時代，醫療影像的業態也正在變遷。目前很多醫療AI新勢力的產品也都依托於互聯網技術，然而院內場景的限制，無法讓其產品真正的像互聯網醫院一樣走向開放。體素科技的願景是讓精準醫療觸手可及，這個目標讓大影像產品臨床後的體素開始思考，什麼樣的產品和服務能夠真正走向每個人的身邊。

這個問題或許互聯網早就給了答案——皮膚病。目前國內的皮膚科醫生數量不足3萬，數量緊缺。每年超過2億次的門診量，讓皮膚科醫生工作繁重。目前醫學上的皮膚性病類疾病超過2000種，幾乎每個人身上都可能或多或少出過一些皮膚問題。線下醫療的繁重讓患者看病困難，導致很多患者轉而將互聯網作為皮膚問診的重要門路。據統計，皮膚性病類的圖文資訊占某互聯網問診平臺50%的體量。

△皮膚病

相比較大影像，皮膚問題肉眼可見，皮膚問題征象可以通過圖片有效捕捉並傳遞。在人工智慧技術的驅動下，體素科技的皮膚產品已經實現對用戶皮膚狀況評估實時反饋，並且完成精確分析，並有望解決皮膚診療環節中患者、醫生和醫院三方的痛點。

真正的醫療AI，是可以更容易服務每個人的產品，不應該受困於場景，體素科技通過自己的努力，正在拓寬醫療AI的邊界，讓醫療AI成為每個人都能夠擁有的健康管家。

02

醫療+美業雙輪驅動，

醫療AI邊界正在被改寫

自從醫療AI的風起了，無數的創業公司出現在這個賽道，企業和產品的同質化嚴重。且幾乎所有的醫療AI新勢力都抱著智者仁心的態度紮根於醫療，體素科技願景，讓其將這一臨床范疇進行了升華，提升到了生活大健康層面。

無論是中醫的望聞問切，又或是西醫的病灶醫學，都離不開一個「看」字，特別是在很多性病皮膚病的診斷上。上文我們提到，大部分皮膚病的檢測診斷往往首先基於肉眼的觀察分析，2012年以後，隨著深度學習的成熟，人工智慧在圖像識別的能力上日新月異，在很多圖像分類、檢測等很多任務中已經超過了人類的平均水平，這也是體素皮膚診斷產品體素膚知匯得以工作的關鍵因素。

與其他組織不同，皮膚上有2000種疾病，需要結合患者多時間、多維度資訊綜合判斷病症。患者使用人工智慧產品的前提是已經知道自己的皮膚已經患病，如果不能精確的告訴患者是什麼疾病，這個產品是沒有意義的。因此，皮膚AI產品必須要完成從單病種到全病種的衍化。

相比較單一病種產品研發不同，以患者需求為出發點的體素膚知匯，則是以全病種為核心目標開啟研發。體素科技首席執行長丁曉偉認為，相比於單病種，全病種研發中除了要應對病種的增多，還存在數據小樣本、異常檢出、臨床驗證龐雜等諸多挑戰。

△體素膚知匯

盡管在研發難度上有了巨大的提升，但這都沒有阻擋住體素科技前進的步伐。為了更好解決臨床問題，體素科技自2016年就開始了數據積累。經過了5年多的時間，研發了全球首款智能皮膚全病種多模態模型體素膚知匯。該產品目前已經可以完成150種以上皮膚疾病的多模態輔助診斷，可以覆蓋99%以上的常見的皮膚病種。

隨著手機像素的提升，大部分手機已經可以拍攝超高清照片，滿足了人工智慧識別的圖像基礎。在研發的過程中，體素科技並未對研發數據進行針對性清洗，所以數據來源於不同的地區、不同的人群、不同的病種，讓體素膚知匯可以在不同的環境內正常工作，並且在1秒鐘之內響應，top 5的準確率也達到了94%。

此外，加之結構化處理深度挖掘和分析醫學文獻、書籍和電子病歷中的非結構化臨床特征數據，體素科技搭建了一套非常詳盡紮實的皮膚疾病醫療知識圖譜。結合了患者主訴後，可以更好的為用戶智能分診，而後提供更綜合的實時診斷結果，並且在診斷結果後為患者提供治療與用藥建議。

△智慧醫助

基層醫院同樣是體素科技產品的主要目標，全科醫生在皮膚病診斷方面的準確率僅僅為24%-70%，在體素膚知匯的輔助下，基層全科醫生的診療水平將有望媲美皮膚科醫生，真正實現強基層的目標。

這種極其適合自診的產品，可以適應多個場景分支，比如隱私部位識別、嬰兒皮膚分析、護膚護理、皮膚癌等。多應用場景+全病種識別的助推下，體素膚知匯產品的使用人次已經超過1000萬次，從產品使用角度體素科技實現了讓精準醫療觸手可及的目標。

在用戶認可外，體素膚知匯也得到了專業機構和行業的認可。2021年，健康界舉辦的創新2021挑戰賽中，體素膚知匯綜合評分85.68分獲得了第二名。

倉廩實而知禮節，衣食足而知榮辱。隨著社會經濟的發展，吃飽穿暖不再是人們的追求，醫美的需求正在被激發。通過皮膚病切入皮膚大健康領域後，體素科技同樣發現了醫美的需求，並開始了醫美AI產品的研發。

在膚知匯肩膀上成長的體素膚美匯，在起步階段就已經具備了遠超同類產品的數據積累，該軟體在訓練解決使用了超過10萬張臨床皮膚影像，累計超過650萬張用戶自拍皮膚問題照片，以及30餘萬圖文醫患數據，最終形成‘媲美’專業醫生的輔助決策。

△體素膚美匯

歷時兩年時間研發而成的體素膚美匯，能夠根據膚齡、膚質、膚色、敏感度等資訊進行面部肌膚分析，並能識別15種面部炎症、色素性問題，從而為用戶實時診斷皮膚情況，進而隨時隨地管理皮膚問題。體素膚美匯以AI算法為核心，能為消費者進行實時面部疾病檢測、膚質分析，為其推薦合理的產品；另外，為電商打磨精準的用戶畫像，分析美妝直播、抖音帶貨等模式的實際營銷效果。

在美容產品紛紛布局AI之時，體素膚美匯產品已經開始為用戶提供醫美建議，並且在微信上線了體素膚美匯小程序，產品使用量已經超過500萬次，備受用戶認可。

美業+醫療的雙輪驅動下，體素科技醫療AI產品的邊界正在被改寫。

03

院內到院外，

體素科技掘金千億市場

體素科技的產品在院內場景外，同樣挖掘了眾多院外場景，從政策上，從藥監、智慧醫院、5G智能醫療上都有很大的推進作用。業務方向的不同，也讓體素科技與醫療AI新勢力的對比中獨樹一幟，這種與眾不同，同樣體現在商業模式上。

院內的商業化市場可持續性極強，能夠進入醫院意味著長時間內都可以產生持續的商業收入，然而處於商業化初期醫療AI，在院內市場剛剛開始發芽，短時間內難以爆發。而院外市場，更具開放性和包容性，體素科技則作為醫療AI新勢力的代表正在掘金院外市場。

中國皮膚健康市場正在穩步增加當中，2020年中國OTC藥物中皮膚用藥市場規模約為188.7億元、2023年中國醫療美容市場規模可達3100億元，整個皮膚健康市場規模為體素科技的商業化提供了巨大的市場空間。

智能化時代，營銷方式正在被改寫，比如字節跳動憑借智能化和個性化的廣告系統，完成了對傳統品牌廣告的升級，已經成為了廣告市場的寵兒。在皮膚健康領域，同樣需要專業化+智能化的結合，為客戶提供智慧營銷方案。

產品的屬性決定了體素膚美匯to B的商業模式，體素科技開發了體素皮膚API開放平臺，為B端客戶提供的API服務以及監測服務使用情況。體素膚知匯已為騰訊健康、妙手醫生、優健康、誇克等客戶提供皮膚病AI服務；體素膚美匯已經與全一e診、薇諾娜等企業展開了合作。目前，體素科技與阿裡的誇克平臺上合作皮膚的照相機，已經成為了該平臺上目前問診最高的場景，專業的建議，持續增加體素的產品競爭力。

△技術輸出

疫情期間，體素科技曾與騰訊健康合作了微信的九宮格活動，不到一個月的時間吸引了上百萬次的拜訪量，幫助很多病人不方便去醫院的情況下得到及時的就診。對於通過B端進入C端消費市場的體素科技來說，流量的想像力巨大。體素膚美匯從專業的醫學角度給用戶提供美麗解決方案的AI，通過幫助消費者形成正確的自我認知，形成科學的購買決策；體素膚知匯基於在騰訊、阿裡、薇諾娜等大客戶超過3000萬次治療建議，同樣具有垂直領域醫藥電商的想像力。

AI價值在於放數據價值來更好的服務醫生、造福患者、推進醫療衛生體系的進步，AI和傳統的硬件結合，深入到不同的場景，包括互聯網平臺、包括基層，將會是醫療AI未來發展的方向。從院內到院外，體素科技正在讓醫療觸手可及。