致力于将人工智能应用于医疗图像识别和早期筛查的医疗科技公司DeepCare（北京羽医甘蓝信息技术有限公司）正在准备第三轮融资。
现阶段，医疗AI火热已成不争的事实，不过热钱纷纷涌入的背后，大额融资也越来越难。北极光创投合伙人邓锋略带风趣地传递出投资者们对于医疗AI共同的期待和疑惑，“（医疗AI创业者）给我的印象非常好，小伙子又帅又能干，项目进展非常快。可是后来发现新出来的另一家医疗AI企业也很好，再后来出现三家、五家甚至更多，大家好像进展都很快。这个时候，我心里就开始打鼓了。”
在邓锋的认知中，医疗AI的商业模式存在不确定性，“医疗AI是一个B2B的生意，最后怎么实现收入？”
这个问题同样是丁鹏在融资过程中需要思考和回答的。“有一家投资方跟我见面时，一上来就问：你怎么收费？”
“怎么收费”是投资人最关心的问题，也是医疗AI发展亟待解决的痛点。
一说话就笑嘻嘻的丁鹏，显然属于邓锋口中又帅又能干的小伙子。他是常春藤学校之一达特茅斯学院的计算机专业博士，刚有想法就被天使投资驱动着走上了创业之路。
丁鹏是典型的青年海归，在达特茅斯学院攻读数学博士时，曾担任中国留学生会主席。后来回国在一家创业公司工作，两年后开始创业。
走上创业路，对丁鹏来说偶然又必然，“在美国读书时，作为达特茅斯学院的中国留学生会主席，我每年都会去纽约的总领馆参加新年联欢会，在那里认识了很多能帮助一个在象牙塔里的留学生开拓视野的朋友，包括几位忘年交和现在同样在北京做投资或者创业的一些好朋友。”
两年前，丁鹏无意跟其中一位朋友讲了自己对医疗AI的想法，“他就带我去见峰瑞资本合伙人李丰，丰叔是伯乐，现在来看当时的很多想法比较简单，但是丰叔当时就很支持我们，给了估值和投资。”
从一开始，丁鹏就对创业有着非常现实的考量，丁鹏认识到，在中国，技术公司要商业先行，“在国外，比如美国的公司可以做成一个研究院，然后有人去买单，会有人去收购”，而中国市场环境对创业者的要求更全面，“十八般武艺都要会”。丁鹏从一个学数学出身的技术人员起步，自主创业伊始就思考商业层面的现实。
先摘低处的果子
虽然还在早期创业过程中，DeepCcare却已经过上了自我造血、不光靠烧钱的日子。丁鹏向健康界介绍目前有两大业务收入，“其中一块业务订单是今年2000万元以上，另一块今年收入是500万元，明年预计可以翻倍。”
“一直在思考现行的收费体系中，我们可以从什么地方去切入。”丁鹏谈及，在中国，不仅是医疗行业，几乎所有相对保守的行业，“以纯软件SaaS收费产生利润的可能性不大。”
DeepCare并不是一家硬件公司，丁鹏团队采取和国内外优秀硬件服务提供商合作的策略，比如占领了大部分三甲医院的高端数字病理扫描市场的日本滨松公司，“我们帮医生先做数据管理系统和辅助阅片系统，逐步建立起我们自己的品牌和医生的信任度，从而渗透式落地。”
用丁鹏的话说，“先摘低处的果子”。丁鹏团队判断，医疗AI现有的能力以及市场需求点，其实不仅仅在辅助诊断，更大量的在于临床路径的前端，在于筛查，“很多时候民营机构的筛查服务收费高于三甲医院的诊断，其中涉及妇女和儿童的项目付费意愿和能力都比较高，这是中国医疗市场特殊的逻辑。”
具体而言，即临床路径的前端收费比后端还要多，“像儿童发育的筛查、像皮肤诊断等，专科医院的收费甚至比肿瘤的病理检查费用还要高，而且市场化程度高，市场空间大，用户的付费意愿强。”
问及医疗AI收费模式，丁鹏告诉健康界，以儿童筛查为例，每一例筛查与医院的分成大约是10元。很明显，伴随着业务量的增长，边际成本会越来越小，而儿童发育筛查的市场持续都是海量的。
“大家都在说医疗AI是医生的助手，但是提供服务的时候，逻辑其实转变了。如果客户是三甲医院，我们主张的逻辑是医疗AI要比医生的结果更好。”在丁鹏看来，现在常见的各种阅片比赛，就是为了证明机器阅片效果胜过人力，“但真的胜过吗？临床路径是一个整体，每个过程以及每一个时间段的观察和诊断都非常重要，AI即使单一阅片能力很强，但现在仍无法做到穿插整体的诊断。”
那么，AI现在能做到的是什么？丁鹏认为，就是在把医疗资源下沉到基层，不是诊断而是筛查。
知道自己在卖什么
《创新者的处方：颠覆式创新如何改变医疗》一书的作者克莱顿·克里斯坦森说，公司选择以何种方式细分市场是一个至关重要的战略决定，因为这会影响到产品的开发、产品性能的改进以及产品进入市场的方式。
正如彼得·德鲁克所言，消费者购买的商品很少是公司以为它正在卖的那些。
然而，丁鹏是一个知道自己在卖什么的创业者。
“消费者对我们的诉求在哪？”谈到儿童发育筛查业务时，丁鹏第一句话就是这个反问句。忍不住再看一眼丁鹏的履历，再次确认他并没有商学院学习背景以及相关商务经验。
其实，丁鹏在向健康界讲解自己对商业模式思考时，使用更多的是通俗甚至白话的语言，看得出他还不能娴熟使用商业术语，但同时他把模式讲解得浅显透彻。
他以DeepCare与广东一家体检机构合作的儿童生长发育筛查为例，“广东地区经济活跃，市场很有潜力。”在DeepCare合作的一些社区卫生服务中心，孩子打完疫苗之后，会进行一个生长发育方面的筛查。“乍听起来，是‘小生意’，一年带来的收入却是上千万。”
“大人治病是做加法，而孩子却是做减法。婴幼儿不会表达，筛查无非就是你给我消除潜在得病的风险，不存在隐患就行了。”他讲解时语言一如既往地通俗。
培训一个筛查医生通常需要两年左右，这种时间成本会影响规模的快速扩张，而DeepCare根据已有的大量存量数据开发出培训系统，帮助缩短筛查医生的培训周期，从两年缩短到两个月。
今年医疗AI企业向CFDA申报了近十项医学人工智能的产品，最终无一获批。对此状况，丁鹏并不惊讶，“三甲医院的辅助诊断环节，对人工智能的要求非常高。即使做到了99.99的准确率有，已经非常高了，但是统计意义上一万个人里也会出一个错，漏诊的责任如何界定目前看监管机构对此非常谨慎，因此落地的难度和时间成本也会大大增加。”DeepCare在商业场景落地时，“我时刻告诉自己一定要先摘低处的果子，循序渐进。”
丁鹏说,“因此，我们采取了两条腿走路。
应用场景洞察
实现自我造血、活下去很重要，但依旧立志高远。DeepCare一般通过与病理科的合作进入医院，因为病理诊断是医学诊断的“金标准”。与病理科重要地位形成鲜明对比的是病理医生资源的匮乏。原国家卫生计生委信息统计中心数据显示，2013年，我国注册病理医生9841人，缺口为6万～12万人。
元璟资本合伙人田敏表示，在医疗AI领域的创业，十分看好病理领域。“病理领域门槛更高，但痛点更大，机会也更多。首先病理对肿瘤类的疾病有金标准的作用，其次我国现阶段病理医生、X光医生都非常稀缺，AI可以在这方面弥补医疗资源的不足。”
据301医院病理科副主任医师宋志刚介绍，病理医师的诊断依赖于经验，培养病理医生的周期非常长，从初级诊断医生到经验丰富的高年资诊断医生大约需要10年时间。此外，病理工作风险高、责任大，专业吸引力相对较低，而且由于从业后工作强度太大，很多学病理的医生都没能坚持到最后。
DeepCare可以做些什么呢？陆军军医大学西南医院病理科主任医师卞修武院士的一段阐释，让丁鹏和团队陷入思考。“病理学六分科学，三分艺术，还有一分是哲学。”
丁鹏对健康界阐释他的理解，“六分科学”可以通过在医学院学习等训练习得，“三分艺术”是则需要经年累月的工作感悟，“哲学”更多注重人文关怀。
丁鹏认为，正因为这种观点的存在，人工智能才有巨大的机会，以及巨大的时间窗口，来完成深度学习。而放射科和病理科这两个科室在临床路径上有先后顺序，是一个由粗到细，从宏观到微观的过程。
丁鹏把自己说成是“穿珠子的人”。不管是当学生会主席还是做学问，丁鹏认为自己其实都在“穿珠子”。
丁鹏说起去政府机构寻求帮助和资源时，是笑着的，口吻就像在讲有趣的事。他说自己大概从当留学生会主席时就喜欢结识不同的人，喜欢整合和借助资源，愿意做一个“穿珠子的人”。
整个采访过程中，他甚至花了大量篇幅夸赞太太的优秀和对自己的理解，也用温柔的口气谈起家中的幼儿，不管多忙，只要自己在北京，每晚都会抽出一小时陪伴孩子，然后再出门处理工作。
他会谈跑马拉松的爱好，谈来自家庭的支持和力量，谈自己作为父亲的感受。“一年要飞四五万公里”的忙碌，并没有让他就此变得粗糙，丧失对生活细微感知的能力。
他自称“作为一个学数学的学生，比较勤奋，爱琢磨，会把一件事想透，现在既然选择了创业，就一直在思考自己对投资机构、家庭、团队和社会的责任感和使命感。”