編者按:日前,啟明創(chuàng)投投資企業(yè)臻絡(luò)科學(xué)推出全場(chǎng)景帕金森病醫(yī)療人工智能系統(tǒng)智醫(yī)靈心。值得一提的是,臻絡(luò)科學(xué)在帕金森病診療領(lǐng)域擁有全球唯一的完整診療閉環(huán)體系。
臻絡(luò)科學(xué)創(chuàng)始人兼CEO任康此前接受了中國新聞網(wǎng)的采訪,他介紹了帕金森病的異質(zhì)性特征、傳統(tǒng)診療的挑戰(zhàn),并分享了創(chuàng)業(yè)最初的定位,及基于此建立了包含“疾病理解-技術(shù)轉(zhuǎn)化-臨床落地”的護(hù)城河。他也分享了臻絡(luò)科學(xué)在醫(yī)院市場(chǎng)、患者市場(chǎng)、產(chǎn)業(yè)合作、全球化發(fā)展等領(lǐng)域的進(jìn)展。
啟明創(chuàng)投微信公眾號(hào)經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)載。
臻絡(luò)科學(xué)創(chuàng)始人兼CEO任康
當(dāng)全球醫(yī)療AI行業(yè)仍在算法競(jìng)賽中徘徊時(shí),啟明創(chuàng)投投資企業(yè)臻絡(luò)科學(xué)用12年時(shí)間走出了一條截然不同的道路——通過構(gòu)建覆蓋篩查、診斷、治療、康復(fù)的全鏈條閉環(huán)體系,其以700余家三甲醫(yī)院的臨床實(shí)踐沉淀為帕金森病診療建立起一座“數(shù)字基座”。這家中國醫(yī)療科技公司的實(shí)踐揭示了一個(gè)關(guān)鍵認(rèn)知:在神經(jīng)退行性疾病領(lǐng)域,真正的技術(shù)突破不在于單點(diǎn)算法的精妙,而在于對(duì)疾病本質(zhì)的系統(tǒng)性解構(gòu)與重構(gòu)。
據(jù)世界衛(wèi)生組織統(tǒng)計(jì),全球約有1000萬帕金森病患者,中國60歲以上人群患病率已達(dá)1%-2%。作為全球第二大神經(jīng)退行性疾病,帕金森病復(fù)雜的病理特征和動(dòng)態(tài)變化性給傳統(tǒng)診療模式帶來了巨大挑戰(zhàn),從早期篩查的困難到診斷的高誤診率,從治療的個(gè)性化不足到康復(fù)資源的匱乏,每一個(gè)環(huán)節(jié)都如同一道難以逾越的鴻溝,橫亙?cè)诨颊吲c有效診療之間。
然而,人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展,正在為這一領(lǐng)域注入新的活力與希望。通過智能醫(yī)療設(shè)備的全時(shí)空監(jiān)測(cè)、多模態(tài)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)分析以及個(gè)性化治療方案的量身定制,人工智能正在逐步打破傳統(tǒng)診療的局限,為帕金森病患者帶來前所未有的曙光。
在2025年第29個(gè)世界帕金森病日前夕,臻絡(luò)科學(xué)發(fā)布了面向帕金森病及相關(guān)疾病的全場(chǎng)景醫(yī)療人工智能系統(tǒng)——“智醫(yī)靈心”(GYENNO Intelligence),利用大模型、深度學(xué)習(xí)、經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù),持續(xù)學(xué)習(xí)領(lǐng)域醫(yī)學(xué)知識(shí)和專家經(jīng)驗(yàn),深度挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律,并不斷自我進(jìn)化,以不同形態(tài)融入各類具身載體中,貫穿院內(nèi)外全時(shí)空?qǐng)鼍?,為臨床和患者提供幫助。
01/
破局“千人千面”的醫(yī)學(xué)迷宮
帕金森病如同神經(jīng)系統(tǒng)中的“變色龍”,每位患者的震顫、遲緩、姿勢(shì)平衡和肌強(qiáng)直等運(yùn)動(dòng)癥狀以及一系列非運(yùn)動(dòng)癥狀都呈現(xiàn)出獨(dú)特的時(shí)間與空間特征。這種高度異質(zhì)性使得傳統(tǒng)診療如同在迷霧中摸索——臨床指南的標(biāo)準(zhǔn)化與患者個(gè)體的特異性始終存在難以彌合的裂隙。
臻絡(luò)科學(xué)創(chuàng)始人兼CEO任康指出,在整個(gè)疾病周期中,帕金森病從篩查到診斷、治療、康復(fù)等每一個(gè)環(huán)節(jié)都存在著各種挑戰(zhàn),包括早期篩查困難、診斷誤診率高、治療個(gè)性化不足、康復(fù)資源匱乏等。而且這一疾病的進(jìn)展是不可逆的,隨著時(shí)間的推移,癥狀會(huì)逐漸加重,患者的生活質(zhì)量不斷下降,家庭的照料負(fù)擔(dān)也日益沉重。
如在帕金森病早期篩查困難,因其早期癥狀(如運(yùn)動(dòng)遲緩)往往被誤認(rèn)為是正常衰老現(xiàn)象,導(dǎo)致患者未能及時(shí)就醫(yī)。傳統(tǒng)篩查手段依賴主觀判斷,難以捕捉細(xì)微癥狀,漏診現(xiàn)象普遍;而帕金森病與多系統(tǒng)萎縮(MSA)、進(jìn)行性核上性麻痹(PSP)等疾病癥狀相似,但治療方案和預(yù)后截然不同,傳統(tǒng)診斷依賴影像學(xué)等檢驗(yàn)檢查、主觀運(yùn)動(dòng)評(píng)估和臨床經(jīng)驗(yàn),常有誤診出現(xiàn)。
“而不同患者的癥狀和進(jìn)展差異巨大,帕金森病被稱為‘千人千面’的疾病,但現(xiàn)有治療方案多基于經(jīng)驗(yàn),難以實(shí)現(xiàn)真正的個(gè)性化診療;在康復(fù)階段也存在資源匱乏的問題,因國內(nèi)康復(fù)資源不足,且缺乏針對(duì)帕金森病的??瓶祻?fù)策略,難以滿足患者的長(zhǎng)期需求;另外帕金森病也存在動(dòng)態(tài)管理缺失,帕金森病患者90%以上的時(shí)間處于院外場(chǎng)景,傳統(tǒng)模式難以實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè),導(dǎo)致治療效果偏離患者實(shí)際需求?!比慰到榻B道。
02/
醫(yī)工交叉構(gòu)筑內(nèi)外部護(hù)城河
創(chuàng)始人任康的學(xué)術(shù)背景奠定了臻絡(luò)科學(xué)的獨(dú)特基因。這位兼具工科訓(xùn)練與醫(yī)工交叉研究經(jīng)歷的CEO,在創(chuàng)業(yè)之初就錨定了一個(gè)精準(zhǔn)切口:“帕金森病具有不能治愈、漸進(jìn)發(fā)展、癥狀多維的特點(diǎn),每個(gè)環(huán)節(jié)都存在著未被滿足的臨床需求?!比慰涤X得如果能夠通過科研或是技術(shù)的手段解決這一疾病,一方面富含社會(huì)意義,另一方面也能夠切實(shí)解決臨床患者所面臨的實(shí)際問題。
正是這種認(rèn)知促使臻絡(luò)科學(xué)建立起“疾病理解-技術(shù)轉(zhuǎn)化-臨床落地”的護(hù)城河。任康告訴記者,護(hù)城河可以從內(nèi)部和外部?jī)蓚€(gè)維度來解讀。從內(nèi)部看,臻絡(luò)科學(xué)對(duì)于帕金森病的理解非常深刻,團(tuán)隊(duì)具備從學(xué)術(shù)科研到產(chǎn)品定義,再到工程技術(shù)轉(zhuǎn)化以及整個(gè)商業(yè)化的端到端能力,與國內(nèi)最頂尖的帕金森病專家保持多年的醫(yī)工交叉合作,這些都使臻絡(luò)科學(xué)不管是從產(chǎn)品維度還是從解決方案體系維度,都是目前全球唯一一個(gè)擁有最完整結(jié)構(gòu)的企業(yè)。從外部看,臻絡(luò)科學(xué)所有的技術(shù)產(chǎn)品,都在臨床上深度落地,已經(jīng)從概念變成應(yīng)用技術(shù),甚至變成臨床日常工作中非常習(xí)慣使用的技術(shù)工具。
上述提到的端到端能力在“智醫(yī)靈心”系統(tǒng)的進(jìn)化軌跡中尤為凸顯。作為全球首個(gè)帕金森病全場(chǎng)景AI系統(tǒng),其技術(shù)架構(gòu)呈現(xiàn)出鮮明的混合驅(qū)動(dòng)特征:既通過多種研究所產(chǎn)生的大量高質(zhì)量多模態(tài)數(shù)據(jù)訓(xùn)練算法模型,又將最新醫(yī)學(xué)指南與專家經(jīng)驗(yàn)編碼為知識(shí)圖譜。這種“數(shù)據(jù)+知識(shí)”的雙引擎模式,使得系統(tǒng)在篩查、診斷、評(píng)估、監(jiān)測(cè)等多個(gè)方面達(dá)到臨床可用水平的同時(shí),保持著每季度融入新臨床證據(jù)的迭代能力。
12年間,臻絡(luò)科學(xué)開展了13項(xiàng)國家級(jí)課題,發(fā)表了40余篇SCI論文,研究成果被納入《中國帕金森病治療指南》。這些課題涵蓋了帕金森病診療的多個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié),從早期篩查到康復(fù)管理,讓臻絡(luò)科學(xué)不僅積累了豐富的理論知識(shí),還為后續(xù)的技術(shù)轉(zhuǎn)化奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
03/
全球化進(jìn)程中的中國方案惠及世界
臻絡(luò)科學(xué)通過人工智能技術(shù),不僅提升了診療效率,還拓展了服務(wù)場(chǎng)景,為患者提供院內(nèi)外結(jié)合的連續(xù)性管理。
在醫(yī)院市場(chǎng),臻絡(luò)科學(xué)已覆蓋700余家三甲醫(yī)院,提供人工智能診斷評(píng)估設(shè)備及/或多模態(tài)數(shù)據(jù)管理分析系統(tǒng)。這些設(shè)備和系統(tǒng)成為了醫(yī)院診療流程中的重要組成部分,幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地診斷疾病,更科學(xué)地制定治療方案。它們的存在,讓醫(yī)院的診療工作更加高效、精準(zhǔn),為患者帶來了更好的就醫(yī)體驗(yàn)。
在患者市場(chǎng),臻絡(luò)科學(xué)通過智能醫(yī)療設(shè)備(如“睿餐”防抖勺、“睿行”凍結(jié)步態(tài)輔助系統(tǒng)等)和人工智能遠(yuǎn)程評(píng)估、遠(yuǎn)程康復(fù)系統(tǒng)直接服務(wù)患者,滿足院外管理需求。這些智能醫(yī)療設(shè)備或系統(tǒng)不僅是技術(shù)創(chuàng)新的結(jié)晶,更是對(duì)患者人文關(guān)懷的體現(xiàn)。它們讓患者在家中就能得到專業(yè)的幫助,無需頻繁往返醫(yī)院,大大提高了生活的便利性和舒適度。
同時(shí),臻絡(luò)科學(xué)與羅氏、賽諾菲、綠葉制藥等全球藥企合作,推動(dòng)數(shù)字化臨床試驗(yàn)終點(diǎn)的應(yīng)用。這種合作模式為藥企的研發(fā)工作提供了全新的視角和方法,加速了新藥的上市進(jìn)程,也為患者帶來了更多有效的治療選擇。
臻絡(luò)科學(xué)的足跡已遍布全球38個(gè)國家和地區(qū),其產(chǎn)品在德國、澳大利亞、芬蘭等國家進(jìn)入醫(yī)保體系。這一進(jìn)展的背后,是公司對(duì)全球市場(chǎng)需求的深刻理解和精準(zhǔn)把握。不同國家的醫(yī)療體系、法規(guī)政策和文化背景各不相同,但帕金森病患者的痛苦卻是相通的。臻絡(luò)科學(xué)通過嵌入人工智能算法的醫(yī)療設(shè)備,滿足全球帕金森病患者的剛需。
其全球化成功的關(guān)鍵在于剛需驅(qū)動(dòng)、數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)和本地化策略。針對(duì)震顫、步態(tài)障礙等核心癥狀提供解決方案,基于臨床實(shí)踐迭代優(yōu)化算法,并根據(jù)不同國家的醫(yī)療法規(guī)和支付體系靈活調(diào)整產(chǎn)品定位。這種因地制宜的策略,讓臻絡(luò)科學(xué)的產(chǎn)品能夠在全球范圍內(nèi)得到廣泛接受和應(yīng)用。
任康透露,企業(yè)的進(jìn)化邏輯始終圍繞兩個(gè)不變的核心:對(duì)帕金森病診療本質(zhì)的持續(xù)解構(gòu),以及對(duì)醫(yī)工交叉方法的堅(jiān)定踐行。當(dāng)被問及人工智能與醫(yī)療的未來關(guān)系時(shí),這位創(chuàng)始人給出冷靜判斷:“技術(shù)進(jìn)化的終局不是替代醫(yī)生,而是通過增強(qiáng)人類的能力邊界,讓70%未確診患者獲得及時(shí)診療,讓每個(gè)治療決策都有數(shù)據(jù)可依?!?/strong>這種理念正在轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)——在其系統(tǒng)覆蓋的20萬患者中,通過人工智能和融合感知技術(shù)實(shí)現(xiàn)早期篩查、輔助診斷與鑒別診斷、提供量化評(píng)估和連續(xù)監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè)疾病進(jìn)展或藥物反應(yīng)預(yù)測(cè),進(jìn)而提供個(gè)性化診療所需的量化依據(jù)。
最新文獻(xiàn)顯示,全球帕金森病患者將在2050年突破2500萬。在這場(chǎng)關(guān)乎人類認(rèn)知邊疆的保衛(wèi)戰(zhàn)中,臻絡(luò)科學(xué)的實(shí)踐揭示了一個(gè)根本命題:當(dāng)技術(shù)創(chuàng)新真正扎根于疾病演進(jìn)的內(nèi)在邏輯時(shí),人工智能才能超越工具屬性,成為照亮醫(yī)學(xué)無人區(qū)的探照燈。其構(gòu)建的診療閉環(huán)體系,不僅是中國創(chuàng)新力量的體現(xiàn),更是全球醫(yī)療AI進(jìn)化的重要路標(biāo)——在這里,每個(gè)顫抖都被精確丈量,每次癥狀波動(dòng)都轉(zhuǎn)化為醫(yī)學(xué)認(rèn)知的基石,而每位患者都成為推動(dòng)人類對(duì)抗疾病進(jìn)程的參與者。
來源 | 中國新聞網(wǎng)
作者 | 李佳佳
編輯 | 李秋瑩