3年7轮融资，深至科技的超声AI是资本游戏还是真材实料( 二 ) 本文系深潜atom第341篇原创作品

解决超声AI的两个挑战，挑战一方面在于医学，在数据的标注和医学指导上，需要资源专家的指导支持，从而可以更好的完成特征的提取和捕捉；另一方面在于技术，图像采集与阅片同时完成的技术难度高于静态影像识别，这对于动态数据进行浏览、处理及存储要求极高，从而才能尽量减少延时。回到深至科技，拥有工作超过十年的资深超声医生张卓，也有各个大学加盟技术人才，理论上可以同时解决这两大问题。
在软件方面，深至科技自主研发的超声AI辅助诊断技术已经覆盖甲状腺、乳腺、肝脏、颈动脉斑块、肾脏、骨科、神经科等三十余个常见病变。并且可以实现部位识别、方位识别和病理识别的智能导航，以及支持灰阶模式、彩阶模式和频谱模式的多种图像模式，可以实现2分钟检查， 10分钟获得报告。
△深至科技超声AI功能点
此外， AI 与掌上超声的结合已经是深至科技的一部分。朱瑞星透露，公司未来的发展规划将有软硬两条路径：自主研发智能化产品、小型化智能超声设备，同时为大型设备提供通用化服务。
过去几年，深至科技累计申请了50项专利，真正和深度学习和人工智能相关的专利，数量相对较少，更多的专利在于系统和数据传输方法等工程专利。但超声领域的相对空白，依然为其留下了巨大的技术壁垒空间。
△深至科技申请专利情况
医疗是一个严肃、严谨的领域，这也导致大部分企业的产品研发速度并不如市场预期那么快。不过自2018年12月11日至今方才度过3年时间，从成果上来说，甚至超过一众巨头公司。医疗AI行业从事的是颠覆性创新工作，颠覆性创新往往出现在新势力身上，但研发速度远远快于其他企业，是否合理呢？
从医学上，三十余个常见病变，每一种病变都需要足够多的数据标准，当然为了保证数据的准确性，必然需要交叉标注。这是个数十万甚至数百万的巨大标注工作量， 3年时间是否够用呢？
从技术上，单个病种病灶识别算法或许可以适用于其他病种，但也并不完全如此。此前朱瑞星表示，肝脏超声一般会涉及20个切面，扫查彩图相对复杂，掌握起来比乳腺还要难些。深至科技号称可以实现不同的设备对不同模型的同时计算处理，最后输出一套实时动态的导航方法，因此需要一个基础架构的研发和完善。对于算法能力，要求非常之高，哪怕谷歌医疗这样巨头，在研发效率上也远远落后于深至科技。
回到具体项目上，深至科技目前在软硬件上，想要产品化，都需要专门人员的投入。然而根据企查查数据显示，深至科技参保人数只有51人，对比已上市或披露招股书的鹰瞳、推想、科亚和数坤，其研发人员均远高于深至科技。
从数据标注到算法研发，再到产品化，都离不开研发投入。而在赛道还未跑出绝对种子选手的当下，研发能力自然成为各家企业逐鹿的本钱。并且我们发现，深至科技的官网目前被标注为链接设置错误。
△深至科技官网链接
02
3年7轮融资，
无证售卖2亿是否存在风险
在资本市场，深至科技是极其成功的，成立3年累计完成7轮融资。这离不开公司核心团队，当然也离不开朱瑞星，在创业之前，朱瑞星曾经有着10年的医疗科技行业投资经验，在资本领域积累了足够多的口碑和资源。
△深至科技融资史
自从NMPA、FDA等证书赋能后，商业化已经成为考验医疗AI企业的一个重要指标，哪怕是谷歌医疗、IBM医疗这样的巨头们，因为商业化的不顺利，已经到了失败的边缘。在国内，依图科技因为商业化的不顺利，也只得将依图医疗转手于人。