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2025年即將收官，我們也在近期成功舉辦了紀源資本2025年人民幣基金年會。今年我們匯聚了多位投資人、知名企業(yè)創(chuàng)始人與重要合作伙伴，圍繞AI、智能制造、數(shù)字醫(yī)療、具身智能等前沿領(lǐng)域展開深度對話與分享。

以下為紀源資本管理合伙人吳陳堯和深至科技創(chuàng)始人兼CEO朱瑞星的對話：

Joshua：我們進入第一個話題，請朱總介紹一下深至科技的核心業(yè)務。

朱瑞星：深至科技成立于2018年，是國內(nèi)最早專注于基層醫(yī)療的企業(yè)。我們的第一個產(chǎn)品是小型化的超聲，主要希望將醫(yī)學影像真正應用到基層醫(yī)療機構(gòu)，包括門診部、診所，甚至是衛(wèi)生室。

在過去六年里，我們持續(xù)關(guān)注的核心問題是影像的可及性。但這件事本身非常困難。2018年我們剛開始創(chuàng)業(yè)時，一度認為人工智能可以解決很多問題，甚至可以解決所有問題；但我們在實踐中發(fā)現(xiàn)，更多的難點在于如何真正理解基層用戶的需求——包括基層醫(yī)生、基層機構(gòu)以及基層患者的需求，并把基層醫(yī)療機構(gòu)、基層的患者與醫(yī)院，以及臨床的循證醫(yī)學連接起來。

從2018年的第一款產(chǎn)品——小型化超聲，到今年推出的第二款產(chǎn)品——小型化磁共振，我們始終秉承“專業(yè)影像，人人可及”的使命，圍繞基層影像可及性這一核心方向展開：通過更小型的設(shè)備和更可及的價格，滿足基層醫(yī)療的基本影像需求，讓更多患者能夠用上影像設(shè)備。

Joshua：你是理工背景出身，算是一位非典型的醫(yī)療創(chuàng)業(yè)者，我自己也算是非典型的醫(yī)療投資人。正是AI的出現(xiàn)，讓這條路徑成為可能。我想請你回到創(chuàng)業(yè)之初談一談：為什么會選擇用AI來做這件事？以及AI在其中帶來了哪些本質(zhì)性的變化？當初我們投資深至科技，也正是看中了AI在超聲導航上的價值——它讓小型化超聲真正走向基層醫(yī)療。從創(chuàng)業(yè)者的角度來看，你的切身感受是什么？

朱瑞星：對深至科技來說，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，而他們很多并不是專業(yè)的超聲醫(yī)生，并不具備熟練操作和解讀超聲的能力。AI的核心價值，在于幫助這些醫(yī)生真正用得上影像設(shè)備。

創(chuàng)業(yè)早期，我們基于調(diào)研和行業(yè)理解把產(chǎn)品做出來了。但是當這個產(chǎn)品做到第二年、第三年的時候，我們就開始思考一個問題，什么是用戶價值？我們怎么在下一代產(chǎn)品當中，給到我們的用戶更好的價值？這個價值該怎么被定義？基層醫(yī)生、基層機構(gòu)和患者的需求，與三甲醫(yī)院體系下的需求并不相同。深至科技定義的產(chǎn)品，最后都是由用戶定義的。

例如，很多超聲報告在基層場景中并不具備可讀性。在三甲醫(yī)院，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，患者能否理解超聲報告？這是一定要解決的問題。

我們會積累連續(xù)的患者數(shù)據(jù)，尤其是在乳腺等慢病場景中。在國內(nèi)，我覺得整個行業(yè)里面其實很少有長期跟蹤用戶健康、以患者為中心的商業(yè)。大部分的商業(yè)我們叫feeforservices，我們是為過程買單。實際上我們認為valuebasedcare也很重要。真正重要的是長期、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，也能對患者進行持續(xù)隨訪和干預，在關(guān)鍵時間節(jié)點把患者“拉回來”，從而更好地維護患者的健康。

回過頭來看，AI在深至科技并不是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，被逐步明確了邊界和價值。真正決定AI應該怎么用、用在哪里的，不是技術(shù)本身，而是基層用戶的真實需求。

Joshua：我來總結(jié)一下你的觀點：其實不必從AI的角度出發(fā)，而應更多地回歸到價值本身，尤其是患者價值。應從患者價值出發(fā)，結(jié)合具體場景，再去思考合適的解決方案。在這個過程中，AI自然會扮演其應有的角色。但從第一性原理來看，出發(fā)點仍然必須是患者的需求，這一點我非常贊同。

朱總能否給我們分享一些有溫度，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、并給你留下深刻印象的經(jīng)歷——讓你切實感受到，產(chǎn)品確實在真實地幫助患者？

朱瑞星：這樣的案例其實很多，但讓我印象最深刻的，還是創(chuàng)業(yè)早期的階段。當時的感受特別好。

比如在乳腺檢查中，BI-RADS二級、三級的患者非常常見。我記得有一位三十歲出頭的女性患者，最初被判斷為BI-RADS三級，我們建議她三個月后復查。復查時發(fā)現(xiàn)結(jié)節(jié)明顯增大，幾乎翻倍，我們立刻建議她前往醫(yī)院進一步檢查。但在隨訪過程中，我們發(fā)現(xiàn)她并沒有按時復診。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。我們也為此搭建了一個自動化系統(tǒng)。等她最終到醫(yī)院檢查時，已經(jīng)發(fā)展到4A，我們就趕緊讓她在醫(yī)院接受治療。在這個過程當中，我們的幫助還是挺大的。

類似的情況不僅出現(xiàn)在乳腺，也包括頸動脈斑塊、甲狀腺等場景。我們之所以對這些案例印象深刻，是因為它們真實地影響了患者的決策路徑。當然，我們也遇到過沒有被我們叫回來的患者，很遺憾，這個患者后來就發(fā)生了淋巴結(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)完成超聲，流程更簡單、依從性也更高。對我們而言，深至科技的價值并不在于治好疾病——那是醫(yī)院的職責，而是在慢病管理和長期隨訪中，降低檢查門檻，讓更多患者能夠被持續(xù)關(guān)注。

Joshua：最后請朱總展望一下未來。你預期要多久的時間，比如五年還是十年，可以進入到完全的AI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，如果完全由機器人來完成掃查，我認為至少要到L5的階段。而深至科技最早在做超聲時，大致處在L2階段，也就是實現(xiàn)切面識別和部位識別，機器能夠給操作人員提供明確提示。

目前整個行業(yè)處在L3階段，核心在于通過多模態(tài)技術(shù)，更好地理解圖像和操作過程，并引入更多傳感器。例如在最新的聯(lián)影超聲設(shè)備中，會加GYRO，這種傳感器類似激光雷達，用于更準確地判斷手部位置，從而更好地輔助掃查。

但從我們的理解來講，真正的挑戰(zhàn)并不只在于技術(shù)本身，更在于組織和體系。醫(yī)療場景的復雜度很高，除了AI提供的效率之外，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。如果我們把它們分成不同的部門，組織的張力會很強，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)在于如何更好地構(gòu)建一個組織和體系，能夠更快地理解用戶需求，做出用戶真正想要的東西。盡管這一過程并不容易，但我們對其長期方向非常樂觀。AI已經(jīng)幫我們做了非常多的事情，能夠解決比我們預想的還要多的問題，而當我們逐步走出單一影像環(huán)節(jié)后，會發(fā)現(xiàn)AI的應用空間遠比我們想象中更大。深至科技也是堅定不移走這條路。

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