真正的挑戰(zhàn)不僅在于技術(shù)本身，更在于組織與體系的構(gòu)建。

2025年臨近尾聲，我們近期成功舉辦了紀源資本2025年人民幣基金年會。今年，我們邀請了眾多投資人、知名企業(yè)創(chuàng)始人及重要合作伙伴，圍繞AI、智能制造、數(shù)字醫(yī)療、具身智能等前沿領(lǐng)域展開深度交流與分享。

以下是紀源資本管理合伙人吳陳堯與深至科技創(chuàng)始人兼CEO朱瑞星的對話內(nèi)容：

Joshua：進入第一個話題，請朱總介紹深至科技的核心業(yè)務(wù)。

朱瑞星：深至科技成立于2018年，是國內(nèi)較早專注基層醫(yī)療的企業(yè)。我們的首款產(chǎn)品是小型化超聲設(shè)備，旨在讓醫(yī)學影像真正服務(wù)于基層醫(yī)療機構(gòu)，包括門診部、診所乃至衛(wèi)生室。

過去六年，我們持續(xù)聚焦影像可及性這一核心問題。但這件事難度很大。2018年創(chuàng)業(yè)初期，我們曾以為人工智能能解決很多問題，甚至所有問題；但實踐中發(fā)現(xiàn)，更大的難點在于真正理解基層用戶的需求——包括基層醫(yī)生、機構(gòu)及患者的需求，并將基層醫(yī)療機構(gòu)、患者與醫(yī)院及臨床循證醫(yī)學連接起來。

從2018年的首款小型化超聲產(chǎn)品，到今年推出的第二款小型化磁共振產(chǎn)品，我們始終堅守“專業(yè)影像，人人可及”的使命，圍繞基層影像可及性核心方向發(fā)力：通過更小型的設(shè)備和更親民的價格，滿足基層醫(yī)療的基礎(chǔ)影像需求，讓更多患者用上影像設(shè)備。

Joshua：你是理工背景，屬于非典型醫(yī)療創(chuàng)業(yè)者，我也算非典型醫(yī)療投資人。正是AI的出現(xiàn)，讓這條路徑成為可能。請你回顧創(chuàng)業(yè)初期：為何選擇用AI做這件事？AI帶來了哪些本質(zhì)變化？當初我們投資深至科技，正是看中AI在超聲導航上的價值——它讓小型化超聲真正走進基層醫(yī)療。從創(chuàng)業(yè)者角度，你的切身感受是什么？

朱瑞星：對深至科技而言，AI的出發(fā)點始終是用戶。我們的產(chǎn)品直接面向一線操作的基層醫(yī)生，他們很多并非專業(yè)超聲醫(yī)生，缺乏熟練操作和解讀超聲的能力。AI的核心價值，就是幫助這些醫(yī)生真正用好影像設(shè)備。

創(chuàng)業(yè)早期，我們基于調(diào)研和行業(yè)理解做出了產(chǎn)品。但到了第二、第三年，我們開始思考：什么是用戶價值？如何在下一代產(chǎn)品中為用戶提供更好的價值？這個價值該如何定義？基層醫(yī)生、機構(gòu)和患者的需求，與三甲醫(yī)院體系下的需求并不相同。深至科技的產(chǎn)品定義，最終由用戶決定。

比如，很多超聲報告在基層場景中可讀性不足。三甲醫(yī)院的報告是寫給專業(yè)醫(yī)生看的；但在基層，如果不把報告給醫(yī)生看，患者能理解嗎？這是必須解決的問題。

我們會積累連續(xù)的患者數(shù)據(jù)，尤其是乳腺等慢病場景的數(shù)據(jù)。在國內(nèi)，行業(yè)中真正長期跟蹤用戶健康、以患者為中心的商業(yè)模式其實不多。大部分是“按服務(wù)收費”模式，我們?yōu)檫^程買單。但我們認為“基于價值的醫(yī)療”也很重要，真正關(guān)鍵的是長期、以患者結(jié)果為中心的價值?；谶@些數(shù)據(jù)，我們不僅能為醫(yī)生提供更明確的判斷，還能對患者進行持續(xù)隨訪和干預(yù)，在關(guān)鍵節(jié)點把患者“拉回來”，更好地維護其健康。

回頭看，AI在深至科技并非一開始就被完整定義的能力，而是在不斷理解用戶的過程中，逐步明確了邊界和價值。真正決定AI怎么用、用在哪里的，不是技術(shù)本身，而是基層用戶的真實需求。

Joshua：我總結(jié)一下你的觀點：其實不必從AI角度出發(fā)，而應(yīng)更多回歸價值本身，尤其是患者價值。應(yīng)從患者價值出發(fā)，結(jié)合具體場景，再思考合適的解決方案。這個過程中，AI自然會扮演應(yīng)有的角色。但從第一性原理看，出發(fā)點必須是患者需求，這一點我非常贊同。

朱總能否分享一些有溫度、有感情的例子？通過深至科技的產(chǎn)品，有沒有真正幫助到某位患者或基層醫(yī)生、讓你印象深刻的經(jīng)歷——讓你切實感受到產(chǎn)品確實在幫助患者？

朱瑞星：這樣的案例很多，但最讓我印象深刻的還是創(chuàng)業(yè)早期。當時的感受特別真切。

比如乳腺檢查中，BI-RADS二級、三級患者很常見。我記得有位三十歲出頭的女性患者，最初被判定為BI-RADS三級，我們建議她三個月后復(fù)查。復(fù)查時發(fā)現(xiàn)結(jié)節(jié)明顯增大，幾乎翻倍，我們立刻建議她去醫(yī)院進一步檢查。但隨訪中發(fā)現(xiàn)她沒按時復(fù)診。當時我們還沒有自動化隨訪系統(tǒng)，只能由同事不斷電話跟進。后來我們搭建了自動化系統(tǒng)。等她最終去醫(yī)院檢查時，病情已發(fā)展到4A，我們趕緊讓她接受治療。這個過程中，我們的幫助還是很大的。

類似情況不僅出現(xiàn)在乳腺領(lǐng)域，還包括頸動脈斑塊、甲狀腺等場景。我們對這些案例印象深刻，是因為它們真實影響了患者的決策路徑。當然，也有沒被我們“拉回來”的患者，很遺憾，后來出現(xiàn)了淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移。

在基層醫(yī)療場景中，這類幫助是切實存在的。即便有些患者曾在醫(yī)院做過檢查，但在家門口的基層機構(gòu)做超聲，流程更簡單、依從性更高。對我們來說，深至科技的價值不在于治好疾病——那是醫(yī)院的職責，而在于慢病管理和長期隨訪中，降低檢查門檻，讓更多患者能被持續(xù)關(guān)注。

Joshua：最后請朱總展望未來。你預(yù)計需要多久，比如五年還是十年，AI能在某種程度上替代醫(yī)生、醫(yī)院的部分醫(yī)療環(huán)節(jié)，甚至延伸到藥物研發(fā)等領(lǐng)域？

朱瑞星：以超聲為例，如果完全由機器人完成掃查，我認為至少要到L5階段。深至科技最早做超聲時，大致處于L2階段，即實現(xiàn)切面識別和部位識別，機器能給操作人員明確提示。

目前整個行業(yè)處于L3階段，核心是通過多模態(tài)技術(shù)更好地理解圖像和操作過程，并引入更多傳感器。比如最新的聯(lián)影超聲設(shè)備中，會加裝GYRO傳感器，類似激光雷達，用于更準確判斷手部位置，從而更好地輔助掃查。

但在我們看來，真正的挑戰(zhàn)不僅在于技術(shù)本身，更在于組織和體系。醫(yī)療場景復(fù)雜度很高，除了AI提供的效率，還涉及醫(yī)生、合規(guī)、質(zhì)量控制、流程和體系建設(shè)。這些都是疊加在AI之上的要求。如果把它們分成不同部門，組織的張力會很大，至少深至科技經(jīng)歷過這樣的過程。

因此，對我們來說，一個巨大的挑戰(zhàn)是如何更好地構(gòu)建組織和體系，更快理解用戶需求，做出用戶真正想要的產(chǎn)品。盡管過程不易，但我們對長期方向非常樂觀。AI已經(jīng)幫我們做了很多事，能解決的問題比預(yù)想的還多，而當我們逐步走出單一影像環(huán)節(jié)后，會發(fā)現(xiàn)AI的應(yīng)用空間遠比想象中更大。深至科技也會堅定不移地走這條路。

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