张少典:科研天才如何整合医疗产业链?
2017-03-22徐筱玮
徐筱玮
看惯了泡沫和追捧,他修炼得比同龄人更冷静清醒。
张少典身上有四个关键的标签:1988年出生,安徽人,森亿智能创始人兼CEO;哥伦比亚大学医学信息学博士,28岁就成了中国医药信息学会委员;凭借一篇论文获得多家美国名校PhD的offer的科研少年;创业邦2017年30位30岁以下创业新贵之一。
他的人生分为三个阶段:知识分子家庭,父亲是国企的工程师,母亲在医院上班,他自己上大学之前是个不折不扣的学霸,除了读书没有明晰的人生目标;大学期间科研方面的天赋逐渐展现,开始不满足于眼前,选择涉足陌生的医学领域;毕业后和三个志同道合的伙伴回国创办森亿智能。森亿智能是一家提供医疗人工智能算法的创业公司,产品用于大批量全自动解构和分析病历及医学论文等医学文本。
张少典告诉创业邦(微信搜索:ichuangyebang),森亿智能现有的产品模型的病历阅读水平大约相当于一个受过八年临床医学教育的医学研究生,但其病历处理速度却比医生要高上数千倍。“有很多公司号称可以做类似的事,但都没有产品出来。森亿智能是目前唯一能够实际做到的。”2016年10月森亿智能完成了天使轮融资,投资方为真格基金、华岩资本、树兰医疗集团。
通常年轻创业者在谈及创业历程时,或多或少会有些情感溢出,但从张少典身上却丝毫感受不到这一点。无论话题尖锐与否,他都能娓娓道来。其实这是有原因的。
年纪轻轻练就“铁石心肠”
十年前,张少典遭遇了人生第一次滑铁卢——保送清华大学失败。据说当时是85%的录取率,他却因为极度紧张发挥严重失常,偏偏成了那15%。他说这是人生中的第一次重大打击,对于一个当时的学霸来说,感觉整个世界都崩塌了。
挫折反而造就了张少典“老僧入定”般的心境,他说从那以后就再也不害怕任何失败了。再高的期望也不会高于当年去清华的期望,再大的落差也不会大于落选的落差。他感谢清华当年没有录取自己,让他练就了一副“鐵石心肠”。
塞翁失马,焉知非福。张少典考上了上海交大计算机系的ACM班,这个班级被誉为计算机科学教育的“黄埔军校”。正因为如此,大三开始他便获得了实打实的项目和科研机会。
张少典的科研起步非常早,研究经验和能力都比同龄人丰富得多,也因此获得了微软亚洲研究院的实习机会,主要负责自然语言处理算法的研发。实习期间,他在一次自然语言处理学术会议上发表的一篇论文直接让他收到了美国多家名校PhD的offer,那时的他可以说是独步一时。但对于外界的诸多追捧,张少典显得格外冷静。
选择哥伦比亚大学,去读一个完全陌生的学科,是因为张少典认为不管是自然语言处理还是人工智能,最终必须落到一个实际的产业上去。另一方面,当时一位业内前辈告诉他,在全世界医学领域里懂人工智能的人才都极为稀少,而医学领域是个庞大而传统的产业,有着极强的产业升级需求,非常需要懂技术、懂人工智能的人。
值得一提的是,哥伦比亚大学医学信息学博士生全球每年最多只招5个人,过去极少有中国人出现。
在哥伦比亚大学期间,张少典发现中美在医疗信息化理念上有较大差距,国内仍主要围绕IT进行系统开发和应用,而美国则更多地从医学角度考虑效率、安全、普适性问题,并且已经全面对数据进行二次应用。之前国内火热的互联网医疗,他认为并不能从根本上解决现有的医疗问题。那时的他心想:我是不是可以做点什么?
“美国人对于医学信息的处理非常敏感。包括相关法案的配套、对隐私信息的保护,都要比中国严格得多。这使得公司明确地知道什么可以做,什么不可以做。”张少典说。
亲身经历告诉他,在美国,医学信息学是作为一门独立学科存在,有大批的人才和资源投入。而在中国,医疗信息学本身尚未成为一个独立学科。意识到自己在这个领域能大展拳脚后,张少典选择回国创业。
开始时张少典受过很多质疑,他也很纳闷为什么中国的投资人喜欢强调可快速变现的商业模式,强调创业要离钱近。
时间久了他才明白这其实不难理解,因为在中国,尤其是医疗产业,可以赚钱的地方太多了。但长期观察和对比过中美两国社会和技术发展的他始终坚信,当社会和产业发展成熟到一定阶段,归根结底是需要技术创新来推动进一步的变革的。
在泡沫和追捧中保持清醒
创业时张少典面临的关键问题是,因为自己长期生活在美国,虽有过硬的科研背景,但对中国医疗信息行业的整体情况仍是一知半解。
为了能够打通这些医疗资源,他在2015年7次往返中美,做了为期2个多月的市场调研。期间他走访了全国大部分的医院、医生、药企、政府部门,对中国的医药行业进行了一个详尽的梳理。
他发现走访过的每家医院的数据存储都杂乱无章,各个都是信息孤岛,数据大量以文本的形式保存,自己做了多年的自然语言处理,恰好可以解决这个问题。而这个需求痛点在医疗大数据方兴未艾的中国比美国来得更为明显。
张少典将医疗数据比作金矿,很多公司、企业、医院甚至高校都要去挖。而森亿智能扮演的则是给挖矿人送水、递工具的角色,并且不光递,还要造,为挖矿的人制造各种人工智能工具。有了工具以后,这些人才能从医疗数据中挖掘出更多有效的信息。
医疗行业有太多的灰色地带,有数不清的赚钱机会,而张少典常常要在活下来和追求理想中作出选择,有的时候这个选择则是要在两者之间取一个平衡。但他相信,中国医疗行业问题要得到根本解决和进步终究要靠临床技术和IT技术的进步,而不仅仅是靠市场和商业模式的创新。