逃離AI測膚“美學陷阱”：體素科技手握嚴肅皮膚病AI寶藏圖

答案當然是肯定的。

2016年，醫(yī)療領域調(diào)研機構(gòu)中康CMH曾經(jīng)展示了這樣一組數(shù)據(jù)：至2014年，全世界有4.2億左右人患有皮膚病，其中，我國約有1.5億皮膚病患者。同時我國皮膚病用藥市場規(guī)模保持擴大態(tài)勢，2016年規(guī)模達到206億元，同比2015年增長了3.3%。

患病者數(shù)據(jù)和用藥市場規(guī)模的上升，意味著皮膚“去病”方面的需求很可能并不亞于對于美麗追求。同時許多皮膚病還有著治療周期長、難根治、易反復的特性，使得皮膚病臨床治療成了一件很麻煩的事。中日醫(yī)院皮膚病科教授崔勇在接受媒體采訪時曾經(jīng)提到，我國每年皮膚科就診人次達到2.4億，但皮膚科醫(yī)生只有25000人左右。像崔勇這樣就職于一線城市知名醫(yī)院的醫(yī)生工作負荷更加嚴重，往往一上午的門診就要接待60余名患者，平均分配給每個患者的只有兩三分鐘的時間。

醫(yī)療資源緊缺帶來的糟糕就醫(yī)體驗甚至誤診、漏診的風險，自然不言而喻。如果AI技術能夠幫助患者輔助自檢自查，同時輔助醫(yī)院和醫(yī)生進行導診、預診和患者教育，一定能極大地提升患者就醫(yī)效率和整體滿意度。

可見相比護膚、醫(yī)美向的皮膚管理，皮膚病癥管理更是一片有待于AI企業(yè)征服的寶庫。現(xiàn)在也已經(jīng)有不少針對于皮膚病輔助診療的AI產(chǎn)品開始陸續(xù)推出，中日醫(yī)院、南開醫(yī)院等醫(yī)療機構(gòu)也都參與其中。不過相比醫(yī)療機構(gòu)參與制定的臨床場景下，重病單病種皮膚AI產(chǎn)品，科技企業(yè)對于這一領域的獨立開發(fā)，或許能更加完整體現(xiàn)出皮膚AI的價值鏈條。

其中體素科技就是一個很好的例子，繼放射、眼科影像之后，推出全病種皮膚臨床自然圖像AI解決方案。

從技術到產(chǎn)品，體素科技挖掘出的兩條隧道

成立于2016年的體素科技，在移動醫(yī)療崛起的大潮中發(fā)現(xiàn)了AI與皮膚的契合點。從2014年左右開始，移動醫(yī)療的普及開始讓越來越多的人習慣于在網(wǎng)絡上問診。很快體素科技發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)問診量最高的就是皮膚問題。其中原因或許是我們上文提到的醫(yī)療資源緊缺，也或許是皮膚問題可以充分借由圖文問診等互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療模式得到解決，同時也伴隨大眾對皮膚健康的意識開始加強。最終呈現(xiàn)出的結(jié)果，就是越來越多的人開始拍下患處照片，發(fā)給手機對面的醫(yī)生詢問情況和解決辦法。

面對這樣的情況，體素開始思考兩個問題：第一，能否以AI賦能醫(yī)生，讓線上皮膚病識別更加一致且準確？第二，能否以AI賦能大眾，在面臨皮膚問題困擾時可以獲得即刻的反饋和必要的信息和資源？

在技術的突破上，體素科技首先要著手解決的就是數(shù)據(jù)問題。和絕大部分模型一樣，皮膚病AI的識別率需要大量數(shù)據(jù)訓練。尤其在這一相對空白的領域，還要由專業(yè)醫(yī)生對于影像數(shù)據(jù)進行標注。同時由于使用場景的不設限制，皮膚影像的質(zhì)量受制于拍攝者器材，拍攝技巧，拍攝環(huán)境等因素影響，進而影響疾病識別的準確率。除皮膚攝影外，皮膚影像還包括了皮膚鏡、皮膚CT、皮膚超聲等等需要專業(yè)器械才能拍攝的影像?？偠灾つw病影像數(shù)據(jù)類別繁多、差異大、病種多且復雜，質(zhì)量參差不齊，這對科技企業(yè)的技術能力和數(shù)據(jù)質(zhì)量形成了巨大的考驗。

這時體素科技體現(xiàn)出了創(chuàng)業(yè)路上很稀缺的精神：取舍和專注。他們舍棄掉了皮膚鏡和皮膚CT，專注于最容易貼近C端用戶的臨床影像類型：手機皮膚照相。截止到今年九月，通過與美國梅奧醫(yī)學中心、哈佛醫(yī)學院等專業(yè)機構(gòu)的合作，加上通過數(shù)據(jù)增強算法拓展已有數(shù)據(jù)集，體素科技已經(jīng)在皮膚病AI領域中取得了顯著的成績。目前體素科技已經(jīng)完成近數(shù)百萬例皮膚問題數(shù)據(jù)采集，最新模型可識別150種皮膚問題，覆蓋了99%的發(fā)病率。能夠?qū)崿F(xiàn)這一成績的，全球僅此一家。這大概便是專注與取舍帶來的紅利了。

因為選擇了皮膚攝影這一個數(shù)據(jù)類別，體素科技在技術的產(chǎn)品化打造上目的也可以更加明確。這一產(chǎn)品必定面向普通人，讓他們可以隨時隨地通過圖像進行輔助自查。實現(xiàn)這一目的，體素科技首先要解決的就是圖像采集設備問題。不同清晰度的攝像頭結(jié)合不同的光照條件，很可能對于算法判斷的準確度進行干擾。為了解決這一問題，除了盡可能地收集不同設備和光照條件下的圖像數(shù)據(jù)外，體素科技在在算法中引入了質(zhì)控系統(tǒng)，如果圖像的模糊程度和光照條件有可能影響到算法判斷，就會提示用戶重新拍攝。

能夠從應用條件上滿足輔助自查，這一技術就可以被部署到很多C端產(chǎn)品中。例如體素科技自己的微信小程序“體素膚知匯”，每天新增體驗者達到了近千人。在大健康平臺如騰訊健康、逑美app（薇諾娜旗下）、優(yōu)健康app，以及移動醫(yī)療平臺妙手醫(yī)生上也均接入了體素皮膚AI的識別功能，日均使用數(shù)萬人次。在魚躍醫(yī)療開發(fā)的智能醫(yī)療設備中，也能見到體素科技參與。近期，主流問診平臺也將攜帶皮膚AI服務客戶。只要設備上搭載了攝像頭，就能增加皮膚病的輔助自查功能?？梢娺@種便利的應用模式，和很多產(chǎn)品都有結(jié)合空間。

對于技術能力和產(chǎn)品落地兩條隧道的打通，讓體素科技獲得了進軍產(chǎn)業(yè)賽道的號碼牌。

技術改造大旗下的商業(yè)可能

寫到這里，可以發(fā)現(xiàn)體素科技走過了一條標準的AI企業(yè)之路，發(fā)現(xiàn)問題、收集數(shù)據(jù)、搭建模型、產(chǎn)品成型……似乎下一步就應該是獲取商業(yè)變現(xiàn)，走向產(chǎn)業(yè)顛覆之路了。例如幫助醫(yī)院進行簡單的分診、轉(zhuǎn)診，提升醫(yī)療的運轉(zhuǎn)效率。

可現(xiàn)實世界往往沒有想象中那么容易，醫(yī)學領域，尤其是皮膚病領域，在商業(yè)化發(fā)展上往往會遇到更多問題。

一個最核心的原因是，皮膚的病變，往往是身體其他部位產(chǎn)生疾病的一種表現(xiàn)。例如紅斑狼瘡實際上屬于風濕免疫科，皮膚色素的異常往往與肝部病變有關。甚至有時一種皮膚病變表象背后，關聯(lián)著數(shù)種疾病。這就導致皮膚病AI不能僅僅依靠產(chǎn)品本身的“自查+指導”閉環(huán)，而是要與整個醫(yī)療體系進行更多的結(jié)合。這便導致皮膚病AI產(chǎn)品的商業(yè)化之路要更加復雜，以至于很多院方會自己參與訓練皮膚鏡、皮膚CT數(shù)據(jù)的識別，用來優(yōu)化醫(yī)院內(nèi)部的就醫(yī)流程，而缺乏從外部參與整個就醫(yī)體系改造的能力。

不過反而越是困難的環(huán)境，越容易讓企業(yè)在其中形成壁壘。我們可以簡單看看體素科技目前所打造的商業(yè)范式，是否具有產(chǎn)業(yè)適用性。

目前在體素科技的合作中相對成熟的一種，就是與保險企業(yè)的合作。如果有了解歐美商業(yè)醫(yī)療保險的人一定知道，歐美醫(yī)療保險控制成本的關鍵在于“防治”，通過體檢、家庭醫(yī)生等等方式對于用戶的身體狀態(tài)進行保障和改善，盡量減少大病重疾的發(fā)生。

這時皮膚病AI技術的應用，就能減少其中消耗的成本和提高有效率。同時AI輔助自查操作便利，用戶也可以盡早發(fā)現(xiàn)問題，加強醫(yī)療保險的防治力度。相信隨著中國未來商業(yè)保險產(chǎn)業(yè)越來越發(fā)達，一定也能為皮膚病AI打開更多商業(yè)發(fā)展空間。

除了吸取與海外合作伙伴的成功經(jīng)驗以外，技術本身對于產(chǎn)業(yè)的改變往往更加可貴。體素科技一直在尋找一種方式，能夠利用算法不眠不休的強大分析效率，來徹底改變皮膚病診療的模式。

例如即使皮膚病常常反復發(fā)作，大多數(shù)患者的就診模式也只是在出現(xiàn)癥狀后前往就醫(yī)，一段時間后前去復診。但在這一過程中，病癥每一天產(chǎn)生了何種變化、用藥是否需要增減，都是無法被捕捉和量化的。如此也就很難判斷患者是否被過度治療或者用藥不足。但有了皮膚病AI，用戶就可以利用每天上傳患處照片的方式自查皮膚病的好轉(zhuǎn)情況。這樣的數(shù)據(jù)不僅能夠幫助院方細化治療方案，對于藥物研發(fā)者也有巨大的價值。因此皮膚病AI未來的商業(yè)空間不僅僅存在于醫(yī)療場景，也存在于藥物研發(fā)場景中。

可見除了常規(guī)的分診、轉(zhuǎn)診之外，體素科技找到了全新的支點，跳脫出了醫(yī)療體系的某一環(huán)節(jié)，以更整體化的視角去撬動其他諸如保險、藥物研發(fā)等等領域，因此才能碰撞出更豐富的商業(yè)沃土。

這也是AI技術最難能可貴的一點，它是能夠撬動商業(yè)價值的杠桿，更是不同領域之間的粘合劑。粘合之后，出現(xiàn)的是全新的模式、全新的賽道和全新的可能。這才是體素科技手中藏寶圖所指向的方向。

如同AI測膚一樣，或許有一天也會有越來越多的企業(yè)加入皮膚病AI這一賽道。這時對于體素科技這樣的先發(fā)者來說，最核心的優(yōu)勢從來不是技術或數(shù)據(jù)累積下的壁壘，而是通過對于全新賽道的探索開拓，贏來制定規(guī)則的機會。技術可以被追趕，但創(chuàng)新本身將會成為永恒的豐碑。

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