年1月15日，国家药监局发出国内第一张医疗AI三类证，这个消息不啻为一声“春雷”。此前，许多医疗AI业内人士曾向雷锋网表示，年或是医疗AI行业商业突破的关键之年。但是，他们都认为“时间会晚一些，不会太早”。
因此，农历鼠年前发出的这张证，多少有些让人猝不及防。当然，也与获证的主角——科亚医疗有关。因为，严格说来，此前仅仅拿到A轮融资的科亚医疗并不算是医疗AI行业的“意见领袖”，所做的产品也“并非主流”——冠脉血流储备分数计算软件。
获证之后，科亚医疗又在2月获得了亿级战略融资，疫情和医疗AI行业寒冬的双重压力下，这笔融资的重要性也是不言而喻。
对于科亚医疗的获批和融资，我们可以思考几个问题：为什么是科亚医疗拿到首个医疗AI三类证？融资是否是获证之后的一个延续性红利？未来科亚医疗的商业化之路又会怎么走？
带着这几个问题，雷锋网AI掘金志采访了科亚医疗研发总裁曹坤琳博士。
三年认证之路
一般来说，三类医疗器械商业化落地前要经过三个大步骤：药监部门授权机构检测、药监部门注册审批、医保局定价，三大步骤全部走通需耗时近四年。
回顾科亚医疗获批的完整时间节点，从最开始取得注册报告到正式拿证，就经历了三年多的历程。这其中，年4月是科亚医疗的一个关键节点——深脉分数进入三类创新医疗器械绿色审批通道。
曹坤琳博士表示：“年4月以前，科亚医疗很多的申请注册工作只能边做边摸索，走了一些弯路。”
深脉分数认证初期，国内《深度学习辅助决策医疗器械评审要点》等指导性文件还没有发布，国内没有检验机构具备医疗人工智能产品检测能力，科亚的认证之路面临缺乏指导方向、临床试验受阻的双重压力。
年4月之后，深脉分数凭借无创诊断、国内首创、诊断准确、临床价值四个优势率先进入“审批绿色通道”，此后逐渐明确产品注册思路和下一步计划。
国家药监局器审中心先后几次组织全国医生、教授、学者，统计专家召开专家会，讨论评审科亚医疗深脉分数产品。这些讨论机会也成为深脉分数获批的重要加速器。
曹坤琳博士说：“几次专家会使我们有了很多讨论和上课的机会，每一次正反馈都特别多，一开始考虑不足的地方，专家都会给你指出来，然后我们回去修改，逐渐明确产品注册应该怎样做，开发重点在哪里，专家在这个过程也逐渐认可我们的产品，是一个非常正面的过程。”
在年6月的回顾性临床试验显示，深脉分数的无创评估结果与有创FFR检查结果有良好的一致性，而且在不同钙化程度、不同病史、不同狭窄程度亚组均有良好的诊断表现。
对于审批过程中，专家们最看重公司和产品的哪些能力，曹坤琳认为主要有四点：
首先，审评中心对数据库的管理非常看重，因为是基于深度学习，需要自建数据库。科亚医疗用了很多时间在自建数据库上，慢慢让模型达到稳定状态。
其次，专家也比较看重怎样证明算法是经过充分训练的，这一点与之前雷锋网对进入审批绿色通道的AI眼科公司硅基智能的采访观点保持高度一致。科亚医疗的申请材料中，对整个算法训练过程进行文档记录，记录算法性能随数据变化情况。
再次，临床实验非常重要，实验设计需要反映产品使用过程中的具体情况；敏感性和特异性是衡量产品性能的关键；
最后，临床应用场景也一定要明确，证明其是有临床意义的产品。
有创检查的看门人
目前，市面上大多数医疗AI产品主要是辅助放射科医生阅片，科亚医疗的获批软件——深脉分数把目光瞄准在临床科室。
曹坤琳说：“AI在医疗领域的应用，远远不止提高影像科医生效率这么简单，可以在影像解剖学基础上，提取无法从影像直接获取的信息，为临床医生提供新的医学检测手段。”
冠心病是一种缺血性心脏病。我国冠心病患病率从年到年，增长率超过%；年我国冠心病患者人数高达万，开展冠状动脉造影术约万例，经皮冠状动脉介入治疗（PCI）约90万例，这为公共卫生及健康事业带来严峻挑战。
心内科医生诊断冠心病患者是否存在心肌缺血，主要有两种手段：
一、对疑似患者直接做有创冠脉造影检查（一种需要导丝的介入手术），这种方法会对冠心病缺血阴性病人带来不必要的手术检查；二、对前一种方法加以改进，对疑似患者先进行冠脉CTA初筛，筛查出阳性病人再进行有创冠脉造影检查。
虽然第二种路径有优化，但是冠脉CTA初筛并不是最佳解决方案。虽然其感性较高（达到90%），但是特异性较低，超过70％以上的患者术后发现是假阳性，为这部分患者做不必要的介入手术平添了他们的经济负担，也是对医疗资源的浪费。
另外一点是，受制于技术限制，冠脉CTA只能观察到血管结构狭窄，但是血管狭窄程度并不能直接反映功能缺血的严重程度，结构学与功能学评估结果不一致的情况普遍存在。
所以，科亚医疗推出的深脉分数，就是针对临床医生这一痛点，利用AI对冠脉CTA进行无创FFR（血流储备分数）评估，在与冠脉CTA相同敏感性的前提下，提高特异性，为心内科医生诊断冠心病提供新的检查手段。
曹坤琳说到，深脉分数结合了CTA无创检查和FFR功能评价的技术优势，利用DeepVessel、DeepFFR等技术，对病例血管功能检测和影像数据进行深度学习，直接从冠脉CTA图像中提取出冠状动脉树状解剖结构，可以无创计算出血管供血功能评估指标。
此外，相较于传统的流场仿真技术以小时为单位的计算耗时，深脉分数利用深度学习可以将结果产出时间从3-8小时降到10分钟以内，低于有创检测检查分析时间。
曹坤琳表示：“与目前仅凭观察CTA狭窄程度进行筛查（管腔直径狭窄率≥50%）的方式相比，深脉分数的敏感性与其无统计差异（都是90%以上），但在诊断准确性、特异性（深脉分数FFR88.6%vsCTA30%-40%）、阳性预测值、阴性预测值上都有大幅提升，可减少假阳几率。因此，业界把深脉分数称为‘导管室的看门人’。”
除了此次获批的深脉分数，科亚医疗还有另一款产品“深脉造影分数”。从字面上来看似乎差异不大，但是区别在临床应用场景：深脉分数作用于术前，深脉造影分数作用于术中。
深脉造影分数(DeepVesselAngio)同样采用深度学习技术，主要作用于导管室的冠脉造影影像，对介入手术中的冠脉造影影像进行三维重建和血流速率的评估、实时计算FFR，定量分析冠状动脉狭窄造成的心肌缺血程度。
与导管室基于导丝测量的FFR不同，深脉分数造影全程无需使用腺苷(血管扩充药物)和压力导丝，在这个过程中减少病人的手术风险和导丝费用。
解答“生死题”
商业化变现已经成为医疗创业公司的“生死题”。
4年多以来，医疗AI行业陆续被打上“认证困难”、“商业化能力存疑”等标签。此次，科亚医疗拿到行业首证，进而获投1亿人民币战略投资。这一系列的好消息，其实也是给行业吃了一颗“定心丸”。
曹坤琳认为，国家药监局在公告中以“具有显著的经济社会效益”对深脉分数产品进行了评价，而这12个字是此次获得资本青睐的重要原因。
对于未来的商业化方向，她说到：“之前一直在为产品开发和认证努力，深脉分数产品获批之后，我们将会有更多精力和转移到市场推广上，会在全国补充销售网络，推进更多商业化落地。”
目前，科亚医疗的落地推广情况主要分为院内、院外和第三方合作三种：
院内的模式，主医院，例如已医院、中医院、医院。医院对于效率提升的需求比较高，需要结果能及时反馈给医生，同时对数据隐私性、安全性要求较高。针对医院的需求，科亚医疗对其建设了本地版的“深脉分数人工智能诊断中心”；
医院、体检机构等开设心脏检查业务的医疗中心，开展普通人群体检、高风险人群筛查、疑似患者的精准辅诊以及确诊患者的辅助治疗等服务；
第三方合作主要针对海外客户，通过和现有PACS提供商、RIS提供商和放射医生集团合作，将人工智能阅片服务嵌入到已有阅片流程中、目前，科亚医疗已向香港、医院提供收费的临床分析服务。
当然，曹坤琳也说到，科亚医疗会在三个推广场景中进一步打磨收费模式，打造医疗AI产业的真正商业闭环，医院、医保、物价、监管部门的进一步支持。
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