银河galaxy官网让我们试想一下这样的场景：身为肿瘤领域基因解读专业人士的你，对结构复杂、数据庞大的基因信息数据进行解读，通过注释基因变异、识别驱动基因、推荐靶向用药等一系列操作后，达到了巅峰状态的解读速率：在一天时间中解读了四份报告——这几乎是平常的两倍。但你面前堆积的报告仍然成摞成摞地增长着.......

　　职业发展要求你继续完成科研工作，帮助医院加快基础医学研究成果向临床诊疗手段转化的速率。你不得不在上班时间外进行科研——整理人工录入的数据、把控数据的质量、统一数据标准，耗费更多时间分析这些数据，并得到属于你的科研成果。最终，你每周工作时间可能会超过50小时，甚至达到惊人的80小时。你或许会自问，这一切难道无解？

　　虽然仅是构想的场景，但是潜藏的两个痛点是真实且每天都在上演的：基因检测数据解读耗时耗力，人工解读的速率、准确度无法满足病患的需求；劳累的医生刚下手术台或巡诊查房，转身就扎入科研的世界，处理数据整理、分析、产出等等难题。痛点即机会。2018年成立的天津云泉智能，瞄准了临床科研与基因检测辅助诊断领域，打造人工智能产品，推出了面向临床科研的智能医学科研平台——智医慧研、面向肿瘤基因测序的智能肿瘤信息解读系统。云泉智能的产品有何特点？产品是如何设计的？带着这样的问题，动脉网采访了复星·星未来创业营学员企业——云泉智能的联合创始人、云泉智能主要产品与项目负责人王晓巍。

　　选择生物医学领域切入，打造相应平台，是云泉智能基于自身资源整合的结果。早在2018 年，当时王晓巍带领的生物医学团队与姚从磊带领的人工智能团队，因项目契机进行了接触。

　　王晓巍的医学团队告知姚从磊，医学检验领域存在着当前技术产出不匹配市场需求的情形，严重依赖智力产出的医学临床咨询工作无法完全满足增长的业务需求。这让姚从磊看到了机会，他认为人工智能技术可极大力度地解决当前问题。双方一拍即合，迅速成立了天津云泉智能。

　　“这不是不同行业交流的偶然，是突破技术奇点、升维产业的必然”。剖析云泉智能的团队，可以看到生物医学团队与人工智能团队的区分，但双方又紧紧围绕着科研平台、肿瘤信息系统协力开发，来证明着两个不同“物种”深度技术融合或者“基因交流”的曼妙。生物医学团队，以云泉智能首席科学家王晓巍为代表。

　　她毕业于四川大学原子与分子物理研究所的原子与分子物理专业，以生物大分子与药物设计为研究领域的她，最开始以为自己会从事传统的药物产业。源于华大基因的一纸offer，让她领略到基因测序、生命数据产业的无限可能。近十年的行业经历，让她具有了丰富的肿瘤和其他疾病科研的经验。她也进行了大量科研探索，对肿瘤和其他复杂疾病在基因组、外显子组和转录组水平进行了研究，并发表国内外SCI论文近10篇，获取专利2项。目前她主导着智能医学科研平台的开发。

　　医学团队其他成员也履历颇丰。首席医学官田彩娟博士创建了具有自主知识产权的肿瘤医学分析解读平台。中科院毕业的她曾多次参与到国家自然科学基金项目，尤其擅长基于免疫组库技术的淋巴瘤B细胞受体研究。高级医学官张江燕博士专注于二代测序及肿瘤分子生物学领域的临床研究转化，长期从事临床医学研究和临床遗传咨询工作，为智能化解读产品孵化提供了奠基性意见。

　　人工智能团队中，负责人姚从磊博士毕业于北京天网实验室，是典型的技术型创业者。他曾任职惠普、腾讯，豌豆荚等公司，主要负责技术团队的打造，对自然语言理解和搜索引擎技术与产品领域有着深刻认知，在、WSDM等顶级学术会议上曾多次发表文章。

　　其团队中的高级AI工程师佘伟，毕业于清华大学计算机科学与技术系，也曾就职IBM(中国）、惠普（中国）等公司，在人工智能和大数据领域落地了多款产品。目前，云泉智能整体团队规模并不大，总人数为26人，团队成员仍在进一步扩展中。

　　临床医生做科研存在痛点是云泉智能切入原因之一，另一原因是对国内科研市场的观察。王晓巍表示，“2018年数据所呈现的科研市场总额为9518.2亿元。但是学科分布并不均衡。生物医学有着相对较高的科研市场份额，占据到约42%的份额，再细分到可产业化开发的领域，每年至少有1000亿的规模。”但是“由于资源分配不均，头部领军人物占据了相对更多的资源。所以云泉智能瞄准的客户群体包括头部医院、腰部的科室级大夫等。”

　　为帮助医生在科研转化和临床产出上获得效率的提升，云泉智能打造了智医慧研这一平台。项目具体落地中会与医院进行深度合作：为医院提供仪器设备、学术团队、算法模型等领域的专家，并结合医院或科室大夫的临床数据及科研项目实现合作。

　　最终交付给医生的平台，允许医生使用相关的功能、工具更为简便地利用大数据，对数据进行分析等。分析的流程也进行了优化，用户可以自己分析增添临床数据统计等，也可看到当前科研趋势热点。目前该系统已助推合作用户在SCI、ASCO发表论文10余篇。

　　云泉智能的智能科研辅助系统智医慧研主要涉及两个板块：数据管理以及科研产出。

　　数据管理主要涉及数据的标准化。当前主流的NLP、OCR、RPA、深度学习等技术，都被其运用于处理基础数据，实现知识的结构化。特别之处在于云泉智能的专业优势。比如，在医学知识的标准化和结构化方面，会根据相关领域的标准化知识库进行构建，对数据进行治理。此外，更会通过医学联络官了解客户需求，对特定需求进行个性化处理，便于用户使用后期数据。科研产出主要涉及到生信分析临床数据、文献知识挖掘。云泉智能的智医慧研平台包含了常用的医学数据统计工具和生物信息分析流程，也可定制个性化数据分析工具。能够将多维的真实世界数据与网络公开数据融合，将真实世界知识图谱与文献知识图谱建立关联，帮助用户获得科研灵感，深度挖掘疾病本质。

　　对客户来说，使用智医慧研的优势在于系统能够帮助他们充分挖掘公共开源的数据，比如新的文献、科研进展等，最为重要的是对基于真实世界的多维度数据进行了挖掘和再利用。目前该产品仍处于早期试用阶段，合作的医院包括天津、河北等十余家三甲级综合与专科医院。

　　随着基因检测技术的发展，检测价格的下降，海量基因数据不断涌现。对企业而言，信息的解读和整合变得日益重要。但是该领域存在数据量大、数据结构复杂、人员紧缺、解读信息滞后于科研成果的特点。

　　“行业中等水平的解读员进行一份报告解读（假如包含10个新发或未知变异位点），需要耗时4个小时。最大的极限是一天产出4份解读报告。”这与动辄上千的实验、测序和数据分析的日通量比，临床解读工作的掣肘之势格外明显。此外，行业内临床解读人才的紧缺，也使得用人成本居高不下。据云泉智能的统计，单位报告用人成本高达600元。而使用云泉智能的肿瘤信息解读系统可将单位成本降低到50元以下。

　　一方面，基因检测的市场仍在持续增长。另一方面，基因解读的效率严重滞后。王晓巍表示，“在肿瘤基因检测领域内，全世界大概有着500亿美金的市场空间，其中国内占据了近1/3的市场。但由于产业链相对较长，具体到报告解读市场，可能有着20亿美金的市场空间，但深耕这个领域的企业比较有限。”行业发展前景以及痛点，让云泉智能看到了机会。

　　实际上，国内肿瘤解读厂商或第三方检验公司均开发了相应系统，提供自动化生成报告。但整体较为简单，背后采用的原理是对以往人工积累的经验进行调用，这个过程无法保证时效性，需要人工线下校核是否正确全面或者是否最新。

　　IBM Watson最早在该领域进行探索，并在国内进行了推广，但是本土化做得并不理想。云泉智能从IBM Watson的产品上获得了启发，并进行了改善。云泉智能的肿瘤信息解读系统是基于最新文献实时生成在线报告。

　　过程中，云泉智能的产品核心是采用NLP、NLG技术对肿瘤信息进行提取、翻译整合，通过较为准确、完整和快速地构建了基因诊断和临床治疗的知识库，可自动、高效、智能地出具解读报告，辅助临床医生决策。相对来说，系统提升了解读的效率、精准性、实用性、专业性。该系统作为辅助诊疗系统，特别地考虑到实际临床解读工作中报告生成与审核流程的需要，让其更好地服务于检测业务中。

　　云泉智能也为其配备了机制，对实时训练的人工智能系统，进行人工的交互校正。云泉智能计划在整体开发完成后进行临床验证，并对整体按照二类医疗器械申报、部分功能模块会按照三类医疗器械申报。目前其处于积累前期数据，后续将扩大临床试验，提供整体解决方案。目前合作方已覆盖河北、天津、山东等地多家医院和卫生机构。对于人工解读来说，可能会受限于个体知识水平、疲劳状态等造成解读的速度、精准率较低，但是AI系统却会随着训练模型的完善，给出更精准的结果。最重要的，是提高目前的生产效率，解决人才紧缺的问题，更好地帮助到临床医生并惠及患者。

　　云泉智能在收支的角度，也承接了一些临时的业务，但核心仍旧放在智医慧研和肿瘤信息辅助诊断，在后期则会通过数据转换支持公司进行其他智能化产品的落地，类似于医疗器械或诊断试剂等。目前云泉智能已经有一批合作客户以及试用客户，也在计划筹备商业推广。云泉智能预期今年的营收将达到500万。

　　参加复星星未来创业营，也让云泉智能对医疗商业有了很好的认知，结识了更多业内人士，对商业计划进行了修正。目前云泉智能计划展开Pre-A轮融资，融资金额1000万元。云泉智能计划将融资用于团队构建、产品完善，以及市场的推广。

　　3年期内，云泉智能计划提升客户医学研究效率以及质量，通过种子客户自证业务逻辑，并筹建销售团队，在全国进行商业布局。云泉智能也希望在主体服务目标人群外，与相关医药公司和科研院所、咨询机构进行合作。5-10年期内，云泉智能希望赋能医院和行业，帮助构建智能医疗新生态系统，推动医疗行业的发展。

　　王晓巍表示，医疗领域庞大的数据量适合人工智能充分地切入。目前一些技术也相对更为成熟。但是，要充分认识到技术的局限，目前尚无法实现用人工智能技术完全取代人类。在医学领域，技术应该更好地融合临床，用来解决实际的问题并实现最终的变革升级，最终造福人类。

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