医科大学病理学系 病理医生社区 病理医生集团 病理设备厂商
—— 还处于病理医师经验诊断阶段
竞争格局
二、国外病理辅助诊断系统
1）德国Definiens公司：Tissue Studio数字化病理分析软件 2）匈牙利3D-HISTECH公司：TMA—Module 全自动组织芯片系统分析软件 3）其他：丹麦VISIOPHARM公司、英国PATHXL公司 —— 国内病理软件仅有图像缩放和人工标记功能 国外病理软件也只有基于图像识别的自动标记、计数功能，缺少图像认知算法 与能力，也无法利用AI的学习能力提高诊断的准确性
数字病理成像系统与测试环境
研发费用
100万
远程病理会诊系统BETA版、1.0版研发 AI病理单病种训练集生产与认知模型研发
营销费用 运营费用 合计
80万 50万 230万
销售代表薪酬、差旅费用、销售奖励及会展支出 管理与行政人员薪酬，外包费用、办公费用、杂项开支
v 融资计划：200万，15%（天使轮）
人工智能+病理诊断 商业计划书
2016年9月
团队简介
李冠男（CEO）
英国华威大学计算机博士，BIA-LAB（生物图像分析实验室）成员。在《Medical Image Analysis 》、《Computerized Medical Imaging and Graphics 》等学术期刊，以及European Congress on Digital Pathology发表过多篇AI论文。 2014年获得 ICPR（模式识别国际会议）计算机辅助乳腺癌分期诊断比赛第一名。
徐丰（COO）
上海交大市场营销本科，诊断级远程医学影像服务平台联合创始人。
王光夫（CMO）
英国诺丁汉大学计算机本科，医疗设备嵌入式AI系统公司瑟威兰斯创始人
DR. Nasir Rajpoot （AI首席顾问）
英国华威大学计算机系教授，BIA-LAB创始人，IEEE资深会员、美国计算机协会会员、英国癌症研究协会会员、欧洲癌 症研究协会员。主持过华威大学、剑桥大学、哈佛大学、比勒菲尔德大学、俄亥俄州立大学、欧盟委员会、英国皇家 学会、英国生物技术与生物科学研究委员会、英国工程与自然研究委员会、卡塔尔国家研究基金的多个研究项目。
竞争优势
一、团队优势
二、技术优势
基于BIA LAB的病理诊断深度学习算法 已实现图像合成与增强，染色归一与分离，细胞、腺体、组织的形态学分析与识别 标记、计数、分割的准确率>85%，定性结果准确率>95% 多个AI病理算法与软件已被英国NHS医院用于临床医学研究 技术先进性处于国际领先，项目成熟度属于国内首创
3）基础层：
来自公司自有病理云平台的数字化样本与诊断报告，训练集 和测试集全部自行生产
发展规划
2016Q4 2017
1季度病理AI单病种中国应用 远程病理诊断系统 BETA版上线 病理诊断服务启动 数字病理样本与训 练集生产启动 研发启动 2季度实验室建设启动；IHC诊 断服务启动 3季度AI IHC单病种研发启动； 4季度病理AI10大常见肿瘤研 发完成。 2季度分子病理业务启动； 4季度AI常用IHC研发完成；
行业分析
一、市场规模
病理诊断是肿瘤诊断的金标准 1）年检查量： 组织病理8000万例，细胞病理约6000万例 免疫组化（IHC）2000万例 2）年营收额： 组织病理+细胞病理+免疫组化（IHC）约200亿 分子病理检测（不含NIPT）约10-20亿 ——已托管/外包5-10亿
二、行业痛点
80%的二甲/医院、20%的三甲医院病理诊断能力缺失，原因是： 1）医保收费低，病理科室普遍亏损 2）医师数量少，注册病理医师供需比1:10
ห้องสมุดไป่ตู้
2018
业务里程碑
服务量 病理医生数 接入医院数 营业收入
病理诊断3400例 50位 10家 50万元
病理诊断10万例，IHC1万例 500位 100家 1000万元
病理诊断50万例，IHC10万例 1000位 500家 5000万元
融资计划
v 预算（2016/09 - 2017/06）
支出类别 支出金额 具体用途
商业模式
一、客户、产品、价值
目标客户
二甲医院 数字病理成像系统 三甲医院/肿瘤专科 数字病理扫描系统 基于私有云的PIS 病理科室托管 降低科室运营成本， 区域病理诊断中心 数字病理处理流水线 数字病理扫描系统 基于私有云的PIS
主要产品
远程病理诊断
价值提供
提高医院诊疗能力与 营收
降低医生工作强度， 优质病理资源下沉， 提升科室运营效率 推进分级诊疗
三、产品优势
以人工智能来辅助病理诊断，让工作效率提升3倍，单位成本仅传统方式的33%
竞争优势
四、业务链优势
自有的数据、算法、应用 标准化的样本采集与模型使用环境 ——实现业务链闭环
1）应用层：
病理AI辅助诊断系统，可应用于公司自有的云病理平台和医院 病理科的病理辅助
2）技术层：
基于BIA-LAB的核心算法，针对中国患者病理大数据训练生成的 认知模型
产品概况
1）基于病理云平台的远程病理诊断服务
数字病理样本 病理诊断报告 辅助诊断结果
远程访问 病理诊断报告 存储、展现、处理 数字病理样本 认知计算 病理辅助诊断
病理诊断报告 样本标注 训练集 测试集
深度学习 病理诊断模型
产品概况
2）基于医院私有云的PIS（病理信息系统） 功能： ① 数字化病理样本的存储、展现、处理（标记/切割/计数）、诊断、审核、交互， 以及人工智能辅助诊断（相当于PACS+RIS+AI） ② 与EMR整合，实现以患者为中心的数据集成 特点： ① 强大的病理图形处理与分析能力 ② 高性能云计算带来的多并发即时图像应用 ③ 多种人工智能定制算法支持的辅助决策 ④ 跨越终端、科室、系统、区域的沟通与协同
二、盈利模式
1）近期：AI病理诊断的系统硬软件销售收入与远程病理诊断服务收入 2）中期：分子病理检测的服务收入 3）远期：肿瘤样本大数据的销售收入（教学培训，药物研发等）
竞争格局
一、第三方病理诊断服务供应商
细分行业
第三方检验公司
代表公司
金域、达安、迪安 华银医学检验中心（南方医大） 复旦临床病理诊断中心 粉蓝医疗/华夏病理网 麦克奥迪、优纳