1月10日，上海市第六人民医院宣布成立国内首个心磁临床中心，将通过心磁图成像技术对心脑血管疾病进行诊断、治疗。
消息一出，便引起医学影像界的广泛关注。因为现阶段，心脑血管疾病的成像主要依赖冠状动脉造影、冠脉CTA、心脏磁共振以及心脏SPECT等技术实现，这些技术或多或少会对患者本身造成辐射以及注射伤害。而上海六院心磁中心引入的心磁图技术，无辐射且不需要需注射药物，能够实现真正无创成像。毫无疑问，这一创新技术的引入，将在国内影像学技术研发领域激起一片涟漪。
医疗创新技术的迭代，需要我们向前看，去寻找时代提出的新要求；同时也需要我们停下来，回顾过去一年到底发生了哪些改变。2022年是人们对医疗健康尤为重视的一年，同时也是我国医学影像备受关注的一年。那么，在过去的一年里，我国医学影像技术究竟有哪些新变化呢？我国医疗影像赛道将迎来怎样的突破？
#01 18家国产医学影像企业画像
初创企业往往代表着一个行业的技术发展方向，同时也预示着这一赛道的发展潜力。基于此，动脉成果局对医学影像赛道，在2022年完成早期融资的初创企业进行了整理分析。
据动脉橙数据显示，在2022年医学影像赛道我国总共发生了18起早期融资事件，和2021年相比数量增长了两倍之多，单笔金额更是多次突破亿元。那么，这18家企业究竟“长什么样”？我们将从技术路径，临床应用场景，创始人背景以及风投机构进行简要分析。
▲ 2022年我国医疗影像早期融资情况
■ 1.技术路径：AI成为医学影像器械的必备技能
从2022年进行融资的18家企业来看，AI介入似乎是他们最为明显的共同特征。
这18家企业的产品无论是超声、CT还是MRI，几乎都在加入了AI技术。其运用主要在两个环节体现。
一个是在感知环节，进行最基础图像识别。这里AI的作用除了让影像画面更清晰以外，还会对非机构化数据进行分析。所谓的非结构化数据即不完整数据，在影像学范畴内多指“影像+报告”。AI的加入可以让影像报告更为标准化，减少人工误差。
另一个则是在学习和分析环节，这也是AI应用的最核心环节。由于AI具有深度学习的能力，其处理大量非结构化数据的过程，也是不断对神经元网络进行深度学习训练的过程。当原始案例积累到一定程度时，AI就能够掌握“诊断”的能力。这样一来，即节省了人力，又提高了诊断结果的客观性和标准化程度，为后续治疗打下基础。
■ 2.临床应用：重点关注心血管、泌尿系统以及女性健康
虽然都有AI坐镇，但这18家企业的打法也各有千秋——他们所关注的疾病领域以及使用的技术都略有差异。
从疾病领域来看，呼吸科、胃肠功能、泌尿系统、心血管介入以及女性健康等都是医学影像企业关注的范畴，其中心血管、泌尿系统以及女性健康的关注度更高，相关产品也更多一些。基于这样的应用场景，在技术层面研究内窥镜的企业占多数。
由于心血管、泌尿系统以及女性健康等相关疾病有较为明显的前期征兆，所以医学影像企业关注这一领域不但可以提供治疗方案，还能进行早筛服务。
如社会大病冠心病就可以通过影像学进行早筛。在2019年，美国心脏病学会和美国心脏协会发布的《心血管疾病预防指南》中写道：可以通过评估患者冠状动脉钙化情况，对心血管疾病进行早筛、预防。尽早采取相应的医学手段进行干预，逆转心血管疾病的效果更佳。基于这样的应用，心血管这也成为了医学影像企业重点关注的方向。
■ 3.创始人背景：北大、清华等知名高校重点关注，提供从科研到产业化的全程服务
医疗创新的每一次进步都离不开科研人员的支持，这18家企业核心创始团队中，都有着高校教授的身影，更有甚者背后是北大、清华等知名高校的支持。
以2022年5月完成5000万人民币PreA轮融资的超视计科技为例，它是一家专注于活细胞超分辨成像研发与应用的高科技企业，由北京大学多学科团队联合打造、孵化而成。在2009年，北京大学未来技术学院陈良怡教授联合同事毛珩共同成立了超视计科技，之后北京大学对其给予了场地、人才、技术资源方面的支持，并联合粤港澳大湾区协同创新研究院、北京协同创新研究院对其进行了战略投资。
无独有偶，2022年1月完成5000万人民币天使轮融资的荷湖科技也是由清华大学戴琼海院士领衔，依托于清华大学脑与认知科学研究院，在国家自然科学基金重大专项的支持下完成的转化。
高校对医学影像的重视为影像学发展提供了源源不断的新鲜血液，但要实现高端技术突破还需要更多尖端人才的支持与配合。而这一部分，我国也在慢慢崛起。
截至2022年12月，上海科技大学、中科院、复旦大学、苏州大学以及北京大学和清华大学都相继建立了医学影像相关研究院。其中最“年轻”的当属2022年6月揭牌的“生物磁医学影像技术联合实验室”。这是一家由中国科学院、上海交通大学附属第六人民医院以及漫迪医疗仪器（上海）有限公司共同组建的联合实验室，致力于神经磁成像技术的开发研究。
“研究院+医院+企业”的合作模式让这所实验室一成立，便形成了从研发到临床研究、安全评估和产业化的完整开发链。无论是产品研发的前端、中端还是后期，都能直接获得一手数据，基于这样的科研背景，目前该研究所已在生物磁成像等领域取得多项创新性成果。
另外，越来越多中国研究学者在AAAS 、IEEE 、IAMBE 、SPIE 、AIMBE 、IAPR 等多个计算机视觉与医学影像分析领域担任Fellow，为我国在医学影像领域赢得了更多的“话语权”。
总而言之，现阶段越来越多高校看准了医学影像的发展势头，正在“呼朋唤友”入股。
■ 4.风投机构：多家头部风投机构关注医学影像早期发展，持续加注或成投后服务的热门选项
在对这18家企业的投资方进行梳理后发现，目前高瓴创投、启迪之星、中科创新等知名风投企业非常关注医学影像的早期发展，启迪之星甚至对两家初创企业进行了投资。另外，不少高校基金会，如粤港澳大湾区协同创新研究院、北京协同创新研究院等也在重点资助医学影像初创企业发展。
除了投资方的身份背景，它们的投后服务也值得一提。许多投资方会在投后持续关注企业，并选择追投、加注。
从忱芯科技公开的资料来看，在2020年8月原子创投就独家资助忱芯科技完成了数千万人民币的天使轮融资。但合作并没有就此中止，在之后的时间里原子创投为忱芯科技提供了商业化以及产品设计方面的建议，并吸引东方嘉富跟投。经过两年的成长，卡本医疗在2022年宣布开启PreA轮融资，这次原子创投毫不犹豫的选择了持续加注，和东方嘉富一起对其完成PreA轮融资。没过多久，忱芯科技就进入到了A轮，东方嘉富也选择了持续加注，继续合作。
在这18家企业里，忱芯科技的投资情况并不是个例，卡本医疗、康湃医疗等企业都存在风投机构持续加注的情况。
#02 2022“AI+影像”迎来新变化：丰富成像方式、处理非结构化数据、解决“数据孤岛”
毋庸置疑，AI加入是医学影像赛道最明显的变化。但其实，AI+医学影像并不是一个新概念，早在2018年，RSNA大会主席Dr.Vijay Rao便在开幕式中强调了AI对医学影像发展的重要性，引发了AI+医学影像的热潮。因此，2018年也被成为AI+医学医学的“落地之年”。
时隔四年，AI+医学医学又有了哪些新变化呢？能解决我国医学影像的哪些问题呢？
其一，AI改变影像画面的清晰程度以及展现方法，降低误诊率。
利用计算机视觉技术，AI能够对医学图像进行分割、配准、融合、重建，使图像更清晰、立体，丰富了医学图像的呈现方式。同时，AI对动态图像的实时处理功能，也将被运用到成像工艺升级以及辅助医疗器械的定位和导航上。
以2022年8月完成数千万元PreA轮融资的卡本医疗为例，其核心产品VENUS就将AI运用到了影像诊断的成像环节。
一方面，AI提高了成像的清晰度以及准确性。VENUS在成像环节会利用AI配准技术，进行多模态影像2D-3D联动。在AI配准技术的支持下成像的空间感会更强烈，医生也能精准观测到病灶的实时位置，以此为基础设计最符合病例情况的手术计划。
另一方面，在手术操作过程中AI也在发挥作用。VENUS能自动识别手术尖针的移动轨迹，通过AI计算出最为恰当的手术通道，并精确引导医生进行操作。
总而言之，在AI的支持下VENUS不仅可凭借高效便捷的辅助定位追踪病灶、规划穿刺路径，还可快速精准引导建立介入通道，实现手术可视化、简单化。究其根本就是为了提高治疗的安全性和效率。
