今年8月，连心医疗的AiContour获得了国家药品监督管理局（NMPA）三类医疗器械注册证。这意味着，这个前前后后花了21个月拿证的AI产品，可以真正名正言顺的谈“商业化”了。

根据国家癌症中心数据显示，2015年，我国肿瘤医疗服务市场规模超过3000亿，全球有60%-70%的肿瘤病人会接受放射治疗，但中国只有15%-20%的肿瘤患者用到放疗，中国放疗市场潜力巨大。

章桦说，如何从技术层面撬动放疗市场，是创业公司需要静下来心来思考的事情。

在采访中，章桦多次提及了自己未来的规划：靶区勾画、自动计划、医生集团。在他看来，单纯卖软件已经很难生存。怎么样用单点产品实现突破，进而与医疗机构结合，提供一种新的服务模式，才是推动放疗AI行业的关键一步。

放疗的几大难题

近年来，放疗在肿瘤治疗中的优势日益凸显，鼻咽癌等多种癌症已将放疗作为首选治疗方式。但是，放疗中的患者定位、靶区勾画、计划制作到计划实施，有很多步骤依赖于医生的手工操作。

以靶区勾画为例。在传统放疗方法中，病人治疗前需要CT定位扫描获得300-400幅图像，由医生手动勾画标识肿瘤和危及器官范围，十分耗时耗力。

浙大附一院放疗科的叶香华主任曾向雷锋网表示，放疗科医生每天50%的任务就是勾画靶区，而这件事情做起来并不容易，“特别是一个鼻咽癌的患者，没有花3到5个小时做出来的计划，我们都拿不出手。”

目前，智能靶区勾画存在的主要问题有四个：勾画标准不统一、没有相关的数据集、没有评价标准、无法进行质控。

连心医疗AI算法总监Cliff说到，“坦白讲，连心当前的NPC靶区勾画算法只在跟我们训练数据集勾画标准较一致的医院里能得到大夫们比较满意的评价。” 

除此之外，放疗科还是一门受制于“经验”的学科。

靶区勾画结束后，物理师会根据规定的治疗方案和临床剂量学原理模拟治疗，明确放疗方案，确定满足临床治疗要求的定位参数，以确保重要器官不出现超量照射。

这是一个不断试错的过程，物理师在这个过程中要不断地调节目标函数的权重，或者添加删除有关的约束条件或者ROI，直到放疗计划系统产生一套临床可接受的计划为止。

因此，放疗计划系统对于经验技巧的依赖性十分大。

但一个现实情况是，全国只有3000多名医学物理师，而且绝大多数集中在大城市的大型三甲医院。虽然基层医院可以通过各种方式获得放疗的设备，但缺少先进的放疗技术和医技人员也只能让这些设备躺在角落里“吃灰”。

放疗流程中最关键的两个步骤，仍存在诸多的不确定因素。