6岁“小巨人”长木谷：“让天下没有难做的手术”

这是一家6岁的“小巨人”企业——北京长木谷医疗科技有限公司（以下称“长木谷”），它于2017年10月从世界一流名校当中成长起来。

据了解，长木谷创始团队由美国哈佛大学医学院与斯坦福大学组建。一年后，长木谷创始团队回国入驻北京中关村，他们利用AI技术为国内的医生带来了“超级工具”，要“让天下没有难做的手术”。

学成归国的高新技术人才，将人工智能技术研发应用至骨关节外科手术领域，长木谷也因此迅速崭露头角。2019年，长木谷荣膺“中关村高新技术企业”；2020年8月，获2020年度北京市专精特新“小巨人”企业认证；2023年7月，获评第五批国家级专精特新“小巨人”企业。

那么，长木谷做对了什么？它又是怎么做到呢？对其他企业的价值启示又是什么？

AI+骨科

随着人口老龄化日益加深，关节疾病患者发病率将不断升高。据了解，中国关节疾病患者已超过人口总数的10%。

以人工关节置换手术为例，人工关节置换手术作为关节疾病的终极治疗手段，在治疗关节疾病中具有无可替代的重要价值。在中国，该手术量每年以20%左右的增长率高速增长。2018年我国人工关节置换手术量近70万台，2020年已超过100万台。

一方面，中国的人工关节置换从治疗理念、制作材料、工艺设计和手术工具、技术都有了突破；但另一方面，由于关节置换手术要求高、医生学习曲线长，阻碍了我国青年医生和基层医生顺利开展关节置换手术。

技术在不断进步，AI技术也给骨科手术带来了新的助力。

长木谷CEO、哈佛医学院博士张逸凌曾在“2020人工智能产业峰会”上指出：AI在医疗的应用还处于刚刚起步阶段，比如在影像科、疾病筛查等，但更深层次的应用是在治疗阶段；比如外科领域的手术阶段。

“AI在骨科最大的应用并不是疾病的筛查，而是如何辅助医生把手术做得更好、更精准。AI在手术阶段是更值得研究的，它可以解决很多难题，整个外科手术发展的大趋势也是向精准化、标准化与个体化方向发展。”张逸凌表示。

为此，长木谷通过AI技术、3D打印、手术机器人技术，做出了一套在骨科行业内智能化的解决方案。

以长木谷自主研发全球首创的人工智能手术解决方案AI Joint系统为例，该系统包括AIHIP人工智能髋关节置换系统、AIKNEE人工智能膝关节置换系统，为医生提供覆盖术前、术中和术后全流程的关节置换解决方案，能够大幅提高骨科手术的精准性、标准性和安全性，解决医生的实际临床需求。

张逸凌表示：“AI Joint系统具有精准性高、成本低、准入门槛低等优势，能有效降低骨科手术的门槛和医生的学习曲线，能够迅速在中国市场大面积应用，赋能骨科医生，尤其是中青年医生和基层医生。”

可以想象，如果能用AI技术帮助手术变得“标准化”，那么更多年轻医生、基层医生或许就能做出跟北京301医院、北京积水潭医院、北京协和医院大专家一样标准的手术。

对此，北京社会科学院研究员王鹏认为，对AI行业而言，长木谷的技术产品是领先的实践案例之一，可以推动医疗领域的人工智能技术的发展。特别是在手术等高风险和高难度领域，人工智能辅助诊疗技术的应用提供了新的医疗解决方案。通过对患者的个体化数据和病情分析，系统可以提供针对性的手术策略，协助医生制定最佳的手术方案，提高手术的效果和效率，拓展了AI技术应用的边界。

打造“超级工具”

要做骨科人工智能与手术机器人解决方案，必然要在医院各种临床手术当中走一圈，长木谷的骨科人工智能与手术机器人解决方案也在与各大医院的合作中积累了大量经验。

此前，北京协和医院骨科主任医师、教授钱文伟及其团队凭着上千例髋、膝关节置换手术经验，借助长木谷AI Joint系统个体化、定制化的三维医学影像重建技术，成功为先天性髋关节发育不良的患者实施全髋关节置换手术。

上述病例患者是一位31岁的女性，先天性髋关节发育不良，理想的术前规划应该是个体化的，在充分了解患者髋关节解剖结构的基础上，判断假体的大小及位置，恢复患者髋臼旋转中心以及下肢偏心距。

借助AI Joint系统中AIHIP人工智能髋关节置换解决方案，钱文伟医疗团队快速对CT数据进行三维重建，以此来观察患者髋关节形态，智能识别股骨头旋转中心、股骨小转子、股骨髓腔形态等并进行测量。

值得注意的是，在三维重建观察患者髋关节基础上智能匹配人工关节假体，恢复股骨头的旋转中心，恢复髋臼的前倾角、外展角，并最优地恢复患者双下肢腿长和联合偏心距，更好地了解髋臼缺损情况，提前进行髋臼杯摆放位置、假体植入髓腔形态、股骨柄植入深度等多项“彩排”，对医生术前评估帮助巨大。

钱文伟主刀为该患者进行了全髋关节置换，手术过程顺利，患者术后第1天即可下地行走。患者及其家属对手术效果十分满意，术前活动受限的关节变得接近正常，双下肢基本等长。

近十几年来，关节置换术前规划系统不断完善，从第一代基于胶片模板的手工测量，到第二代的基于数字模板的二维规划，发展到第三代基于CT影像三维重建处理后的三维手术规划。但由于传统二维规划的准确性受限，传统三维规划的操作复杂，目前中国大概90%以上的医院仍停留在最原始的传统胶片模板法，测量误差大，手术风险高，医生对于精准手术的追求与传统落后的技术矛盾急需解决。

钱文伟表示：“AI Joint系统是新时代的得力助手，是我们很好的老师，AI术前规划可以把关口前置，防范于未然。”

王鹏也表示：“对医疗行业而言，长木谷的技术产品将通过提升骨关节外科手术的精准度和安全性，帮助医生更好地完成手术任务，降低手术风险和并发症的发生率，进一步改善患者的手术体验和治疗效果。同时有望为医疗领域提供更多的数据支持，进一步促进医学科研的发展和创新，为未来智能医疗的可持续发展打下基础。”

在王鹏看来，长木谷的技术产品也使骨科手术更加“精准化”“标准化”及“可视化”，是能帮助骨科医生精准做手术的“超级工具”，意在帮助“优质医疗资源”下沉基层，推动国家分级诊疗。

6岁“小巨人”

作为一个6岁的“小巨人”企业，长木谷已拥有美国哈佛大学、斯坦福大学、清华大学、北京大学、南开大学等世界一流院校背景的研发团队，科研合作单位覆盖30个省市自治区。

目前，长木谷完成了7轮融资（B+轮），投资方包括国内外顶级风投，如IDG资本、鼎晖投资、中金资本、软银中国、联想创投、联想之星、元生创投、元禾原点、中关村发展集团、华金资本、峰瑞资本等。

IDG资本方面曾表示，长木谷团队具有很强的国际化视野和整体执行力，能及时把握行业发展动态，已经完成了“AI+手术机器人”的数字化骨科产品线布局，为更多患者提供创新解决方案。

那么，一众资本看好的“小巨人”企业，到底有哪些“优秀品质”呢？

王鹏指出，“小巨人”企业专注于细分市场，在各自产品领域逐渐形成优势和规模，能够为大企业、大项目提供关键零部件、元器件和配套产品，可以说是“专精特新”中小企业中的优秀代表，这些企业一般具备以下几个特征：

一是创新能力强。通常是在某个领域内率先引入了新的商业模式、技术或服务，满足了市场上存在的需求和痛点。长木谷用AI技术真正解决了人工关节置换手术设计这一骨科领域的难题，这在全球亦处于领先地位。长木谷搭建自身的AI技术平台，使其技术能够在医院快速落地，不断优化AI算法，持续提高用户黏性，无形中为自己构筑了一条深深的“护城河”。

二是成长性好。长木谷选择的骨科是规模最大、增速最快、商业化程度最高的临床科室之一，也是诊疗评价标准最为客观的领域，有利于AI技术的验证和推广。其AI解决方案从手术规划切入，手术导航落地，基于临床诊疗一体化场景，也更容易实现商业落地和闭环。

三是周期短。“小巨人”企业在发展初期能够快速实现盈利，将企业周期控制在较短时间内，快速回收资本和投资。尽管成立时间不久，但经过几年的快速成长，长木谷已快速实现产品商业化，推出多种机器人系统，如AIHIP人工智能髋关节置换系统、AIKNEE人工智能膝关节置换系统、ROPAplasty人工智能髋关节置换手术机器人系统以及ROPAplasty人工智能膝关节置换手术机器人系统。

值得一提的是，“小巨人”企业的成长不仅需要自身的技术创新、组织敏捷等，更是与行业环境的发展息息相关，长木谷亦是如此。

王鹏表示，一方面，长木谷关注人工智能辅助诊疗技术的研发，并将其成功应用且不断完善到骨关节外科手术领域，创新性强。同时公司团队拥有创新思维、执行力和创业精神，具备国际化的背景和视野，并与骨科国际巨头强生医疗紧密合作，这让长木谷能够随时洞悉骨科领域最前沿的技术变化，并引入实践。

另一方面，随着人工智能、医疗机器人等前沿技术的不断成熟，外科诊疗领域正在加速迎来一场革命性的数字化浪潮。长木谷在骨科数字化赛道具备布局策略和领先优势，其致力打造的人工智能解决方案、手术机器人等创新产品矩阵，在助力大幅提升骨科手术精准化、标准化、智能化水平的同时，也更加具备实现快速商业化落地的可行性。

智慧医疗的“冰与火”

AI技术正在助力医疗“腾飞”，智慧医疗变得越来越普及，无论是医疗辅助诊断、智慧手术、术后管理还是AI制药等领域，智慧医疗正在触手可及。

王鹏认为，智慧医疗的发展有其时代的机遇：首先，技术不断发展。随着人工智能、大数据、云计算等技术的不断发展，智慧医疗有了更多的技术手段来改善医疗服务和管理效率。基层医疗也正处于发展关键期，机遇良多。行业应重点关注从多跨场景中找到创新的落脚点，从体制机制创新中找到发展的突破点，从小切口切入大场景，探索未来社区更多健康应用场景。

其次，医疗需求增长。随着人口老龄化和慢性病患者的增加，对于高效、便捷的医疗服务需求日益增长，智慧医疗可以满足这一需求。

最后，政策支持。政府对智慧医疗的支持力度不断增加，出台了一系列政策和措施，为智慧医疗的发展提供了有利条件。同时数据问题已成为行业及政府关注热点，伴随医疗数字化与政府的共同推进，数据应用范围可能将愈发广泛，数据安全等发展边界也将更为清晰。

不过，在王鹏看来，智慧医疗也面临着种种挑战，无论是智慧医疗整体行业，还是如长木谷一般投身智慧医疗产业链的上下游企业，都需要直面诸多挑战及困难。

一是智慧医疗技术不成熟。从技术的角度来说，目前AI医疗大多还处于弱人工智能的阶段。虽然AI医疗的应用场景很广泛，比如虚拟助理、药物研发、健康管理、医疗影像辅助诊断等，但是真正落地、符合医院使用场景的产品还是比较少。

二是“数据孤岛”问题。目前国家乃至全世界都推行使用电子病例，目的就是将医疗数据信息化、结构化，以便于智慧医疗的发展。然而中国大部分患者的数字化病例资料都是不完全的，这就对医疗数据的数字化整合带来一定的难度，那么企业获取优质医疗数据的难度也随之增加。同时，不同的医疗机构或者企业，其数据录入标准也是不一样的，而单个医疗机构或者企业积累的数据难以训练出有效的深度学习模型。因此，在不同医疗机构或者企业进行合作时，容易因标准不一导致优质的医疗数据丢失。

三是复合型人才缺口。在人工智能人才短缺的大背景下，医疗人工智能的复合型人才非常短缺。据动脉网统计发现，在47名医疗人工智能创业公司的CTO或者首席科学家中，与医学专业相关的人才仅有7人，占比14.9%。

此外，王鹏认为，近年来我国政府虽然不断加大对智慧医疗的财政投入，但缺乏相关的法律法规来保护和监管病患及医疗工作人员的利益。保护患者个人健康数据和隐私安全，在智慧医疗建设和发展过程中是十分重要的。不管是在宏观的总体规划还是在具体细节的落实过程上，智慧医疗建设的法律监管目前仍处于空白地带，政府审批、监管不到位，导致智慧医疗产业鱼龙混杂。政府在智慧医疗发展中应加强宏观引导，制定相应的法律法规，促进其健康发展。

总之，智慧医疗的“冰与火”之歌在继续，伴随一个又一个智慧医疗的“小巨人”的涌入，必将助力中国智慧医疗扎实前行。

6岁“小巨人”长木谷：“让天下没有难做的手术”

返回上一篇

下一篇