所谓“专精特新小巨人”，是工信部配合《优质中小企业梯度培育管理暂行办法》评选的一批龙头企业。企业”。专注细分市场、创新能力强、市场占有率高、掌握关键核心技术、质量和效益过硬的龙头企业，也是未来产业链的重要支撑和做强链条的主力军。

工信部希望这些企业通过创新手段解决国家产业核心技术和硬件缺乏等问题；吸收先进制造业，缺乏自主创新；中小企业高端工业产品出口疲软。

已列出的特殊新“小巨人”功能

上市公司除了享受国家给予的特殊支持外，还需要承担相应的责任，在产业发展中“补”，在产业链竞争中“守”，在国际竞争中“守”。 . 因此，专攻特殊新“小巨人”的认证条件并不简单。

除遵守法律法规等基本条件外，在“一般条件”中，企业还需同时满足“营业收入和研发投入”、“研发机构要求”、“智力要求”等多项条件。产权”在创新能力指数中。“营业收入和研发投入”将很多企业拒之门外。

专精专精新“小巨人”企业认定标准：创新能力指数（部分）

医学影像人工智能作为我国具有巨大发展前景和全球竞争力的创新产业，也亟需关注和政策支持。但由于整个行业研发周期长、商业化缓慢，直到近两年开始AI商业化，各家公司的营业收入才开始成倍增长，医学影像人工智能公司开始入围，但人数也很少。可数的。

8月12日，在第四批国家级专精特新“小巨人”中，北京亿准智能科技有限公司入围影像人工智能代表企业。为了更好地了解影像AI入选“小巨人”的价值和意义，动脉网对亦准智能副总裁曹颖进行了深度采访。

图像AI频繁入围背后的意义

曹颖认为，医学影像AI公司入选专业化、新“小巨人”，是中国在医学影像AI产业科技实力的证明。

“中国制造的发展和全球影响力有目共睹。随着科技实力的增强，我们自然会走向“中国制造”的新高度。近年来，全球经济增速放缓“产业结构升级目标提出，我国智能制造创新同质化问题在一定程度上浮出水面，削弱了我国在全球市场的竞争力。”

医学影像 AI 就是一个具体的例子。当这个行业刚刚兴起时，许多初创公司在公开可用的深度学习算法和肺结节数据集的帮助下涌入该领域。但在算法和数据决定AI能力的基本逻辑中，同源性意味着缺乏差异化，也意味着产品的作用半径非常有限。这种人工智能很难克服复杂的要求并应用于各个医院，而且不能从肺结节使用。结节的检测转移到其他器官病变的检查。

“这样的情况多发生在行业之初，2018-2020年行业洗牌期间，对医药有扎实的理解和扎实的研发能力的公司逐渐突破，单函数一、算法差鲁棒性小巨人教育，无法适应临床实践。场景的AI正在慢慢退出历史。” 曹颖说道。

“现在领先的影像AI企业竞争力很强，但不同企业之间的差异性越来越明显，它们逐渐脱离同质化时代，形成了自己的‘专长’。这种专长让国内一大批医院实施人工智能，还将优质产品推向海外。”

总的来说，入选国家级专科特新“小巨人”，既是对医疗准智能的肯定，也是对医疗人工智能产业的肯定。无论是科研转化能力还是业务闭环，医学影像人工智能正在形成规模，新一轮创新正在酝酿中。

做好“专”字，

AI需要先深入临床需求

早期的医学人工智能应用程序经常受到批评，主要是因为它们是用计算机思维而不是医学思维设计的。它确实可以达到技术团队预设的特定目的，但这个目的并不能很好地融入临床医学。

因此，医疗人工智能的“专业化”就是落入特定的医疗场景，能够通过量化收益来衡量软件的价值。

例如，乳腺癌是目前世界上最大的癌症类型，2020年新增患者总数为226万，其中42万发生在中国。需要说明的是，这里的增加是指统计意义上的增加，即今年筛查了42万患者。现实中小巨人教育，大量患者在被筛选出来的时候已经处于中晚期。如果能及时发现，诊治费用只有几千元，更不用“谈癌色变”。

因此，为了减少乳腺癌的影响，最好的方法是促进适龄女性定期进行乳腺癌筛查。医准智能需要做的，是用人工智能来弥补目前缺乏的医疗资源。.

曹颖告诉动脉网：“我国适龄女性乳腺癌筛查主要由初筛机构和会诊机构开展，以基层医疗为主体的初筛机构通过超声检查，检查乳房健康状况。 “根据BI-RADS分类的女性。根据国家卫健委制定的标准筛查流程，敦促筛查结果异常或可疑的女性到诊所进行进一步检查和治疗国家专精特新“小巨人”被评为第四批。为什么成像 AI 公司会入围？，包括乳房X光检查。”

但是，过程再完善，也需要主体去执行。

初级筛查机构超声医生严重短缺，医生工作强度大，容易疲劳。此外，不同医生给出的BI-RADS分级也存在一定差异。如果分级和诊断不准确，很容易给患者带来延误或过度治疗的风险，医疗资源和基层医疗的利用率有待提高。机构信誉受到伤害。

诊所也存在同样的问题。目前，我国专攻乳腺X线诊断的医生只有1000余人，不同资历的医生阅读结果差异可达30%。此外，亚洲女性乳房致密，乳房X光检查产生的叠加图像很多。，种种问题都制约着乳腺癌筛查的有效实施。

针对上述过程中存在的诸多问题，宜准智能提供“粉红冠AI”乳腺癌智能筛查、诊疗一体化解决方案，直指“供应”和“质量”两个方面。所谓“供”，是指使用AI产品配合动态超声图像分析辅助基层医生诊断小巨人教育，“质”是指诊断过程中的实时质量控制，图像采集有问题的图像在患者检查过程中被筛选出来。，及时纠正错误，确保医疗供给真正发挥作用。

专精特新需求企业

筑牢技术壁垒

仅仅做一个“专家”可以帮助企业生存，但无法建立足够的壁垒来抵御传统环境之外的影响，更不用说出口到区域之外。

“德国企业有一个特点，他们不是特别大，但都有自己的优势，可以在特定领域做到极致。专攻新‘小巨人’就是希望我们不只‘专攻’，还要‘精’，从而在细分领域取得相应的成就。”

另一方面，在医疗人工智能领域，有很多公司能够做辅助诊断AI。如果只是充当诊断工具，不深度干预医生的工作流程，也不构成核心竞争力。

以亿准智能为例，这家公司从“专”到“精”做了两个关键动作。

一方面，在大多数医学影像AI企业“抢滩”、布局更多疾病的背景下，亦准智能集中研发力量向“纵深”发展。在乳腺领域，已涵盖“筛查、诊断、治疗”，“科研与教学”全栈智能化解决方案的根本目的是增加更多临床场景的覆盖率，提高乳腺各个工作环节的效率。医生们，这就是我们前面提到的“粉红冠AI”乳腺癌智能筛查诊断一体化解决方案。

另一方面，亦准智能针对超声检查痛点推出实时动态AI辅助诊断产品。在传统的超声检查中，医生需要在超声操作过程中时不时停下来截屏、口述迹象和判断，并在手术完成后在助手的协助下完成报告。过程极其繁琐。而益准智能通过卷积神经网络特征融合模拟还原3D算法，可以分析超声检查过程中产生的每一帧图像，找到最优关键部位，实现病灶的实时良恶性分类，智能BI- RADS分级，将大大减轻医生的工作量，让医生更专注于治疗疾病和挽救生命。这是亿准智能的第二个解决方案，“所见即诊断”实时动态超声图像智能分析解决方案。

“综合”不是“专”的对立面

在丰富了AI产品的场景覆盖后，亦准智能的技术积累开始从单一产品发展到影像设备的全面智能化升级。其中一种尝试包含在“智能无所不能”的解决方案中。

“智能万能”影像智能综合解决方案诞生于后医疗AI时代。还需要解决影像AI在医院普遍落地后的深层次需求，比如能否更好地满足多样化的数据类型，覆盖多场景多环节。应用场景，满足多产品并存等运行需求。

将各种数据、接口和应用统一起来，并不是成对连接那么简单。亿准智能给出的方法是跳出单一AI应用产品的束缚，构建图像质量控制、辅助诊断、科研输出、教育培训等多个场景的AI应用解决方案，能够实现全面覆盖图像数据类型。，而这也是“智能无所不能”的重点。

从“精细”到“完整”并非易事。展望未来，在分级诊疗的背景下，基层医疗机构的服务需求将快速增长，基层医疗服务能力建设备受关注。如何让“智慧全能”更好，发挥最大的作用，值得我们期待。

对于医疗准智能，

“小巨人”是什么意思？

在采访的最后，曹颖重新审视了国家级专业化、专业化“小巨人”的含义。

“从创建国家级专业化新‘小巨人’的出发点，一方面，国家希望在‘新’的进程中出现一批能扛起‘新’字的企业。为夯实发展基础，特别是在国内外交流减少的情况下，企业更要抓紧抓好建设任务。

同时，科技创新也应该造福于全人类的发展。每个中国人都希望看到更多优秀的中国企业活跃在国际舞台上。"

中国很少有医疗创新能够突破地域限制，但影像AI做到了，在全球技术上处于领先地位。在这个过程中，无论是今天站在舞台中央，还是已经离开的医疗AI公司，其贡献的价值都不容忽视。

然而，医疗人工智能的发展仍在发生变化。中国企业暂时的领先优势要扎根，政策的支持、市场的支持和企业自身的不断创新仍然是必不可少的。

因此，成为“小巨人”，意味着亦准智能等医学影像AI公司进入了一个新阶段。但“小”二字能否在未来不断变化的形势下去掉，还需要亿准智能一步步来回答。