独家！哈佛博士后押注，骨科AI+机器人赛道火了|骨科_新浪财经

铅笔道与联想创投共同推出“AI聚变”栏目，聚焦AI时代新洞察、新趋势、新机会。

对话丨邹蔚

关节置换手术被称为骨科的“世纪手术”。

1894年，德国医生格拉克用象牙实施了第一例使用人工假体的膝关节置换手术，但效果并不理想。

1957年，英国医生约翰·查恩利发现牙科中使用的丙烯酸聚合物是关节置换手术中的理想固着材料，终于打开了低摩擦关节置换手术的大门。

但关节置换是深部手术，内部结构复杂，对精度要求特别高。又经过40多年的探索，人工髋关节置换手术在全世界范围内广泛开展。

直到今天，关节置换手术仍然极度依赖医生的经验和手法。

术前，医生要对患者的X光和CT片反复测量对比，通过经验和空间想象力来判断植入人工关节的系列、型号与安放位置。术中，医生在用手拿着假体塞入关节位置，逐个试型号和角度，但人眼观察的误差和人手的稳定性又会影响安放效果。术后，患者可能要面临种种不适。

如此繁琐的过程导致骨科医生学习周期长、经验丰富的医生数量有限，患者在疼痛的煎熬中排队手术。

为了改变这种状况，2007年，科技部“863计划”支持手术机器人的发展，骨科手术机器人也在其中。骨科手术机器人涉及医学、力学、工程学、计算科学等多个学科，研究进展一直比较缓慢。

2015年，在哈佛大学医学院攻读生物工程学博士的张逸凌看到骨科医疗器械巨头史赛克（Stryker）推出的关节置换手术机器人Mako。

Mako配合史赛克的假体，能够大幅度提高医生手术效率和精准度，减少对病人软组织的损伤，加快病人的术后恢复。

Mako也给史赛克带来显著的商业回报：2015年上半年，史赛克收入48亿美元，其中骨科收入增长率从前一年的下降，变成了上升。

张逸凌出国留学前做过骨科医生，对骨科手术和骨科行业的痛点有切身体会，也深知诸如Mako这样的手术机器人将大大改善医生和患者的医疗环境。而Mako在美国售价就超百万美元，是中国基层医院难以承受的。

他决定不再走临床的道路，创业做骨科人工智能手术机器人：中国骨科行业太需要一次技术革命。

中国是骨关节炎的重灾区，2020年中国骨关节炎患者已超1.4亿。而50岁以上的人群中50%患有骨关节炎，65岁以上人群中则达90%，远超过心血管疾病的发病率。其中有大部分需要做人工关节置换手术。

2017年，张逸凌与清华大学刘星宇博士，百度创始“七剑客”、北京大学人工智能创新中心主任雷鸣共同创办骨科人工智能手术机器人公司长木谷。

长木谷得名于张逸凌博士母校哈佛大学医学院所在的波士顿长木医学区、刘星宇母校清华大学校园的水木清华和雷鸣母校斯坦福大学所在的硅谷。

张逸凌希望让AI和机器人成为骨科医生智能的脑、眼和手，解决关节置换手术中长期存在的痛点，缩短医生成长时间，提升关节置换手术量。

2019年，长木谷推出智能解决方案AIJOINT，术前即通过人工智能算法、深度学习、图像模拟为医生提供可视化模拟手术方案；还通过3D打印提供手术导板，在术中提高假体安放精度。

2021年，推出ROPA手术机器人，通过光学追踪和机械臂辅助，帮助医生更加精准地完成手术，患者痛苦降低、康复速度加快。

长木谷推出的人工智能全骨科数字化完整解决方案

长木谷瞄准的方向也得到了资本市场的认可。

2018年11月，获得来自峰瑞资本和雷鸣的数千万元种子轮融资；2019年9月，获得由联想之星领投，峰瑞资本与万辉资本跟投的数千万元Pre-A轮融资；2020年4月，获得由启航投资领投，联想之星、以太投资、万辉资本等跟投的数千万元A轮融资；2020年9月，获得由联想创投独家投资的数千万元A+轮融资。

2021年，更是在短短一年内获得6.6亿元融资：年初，获得元禾原点领投，元生创投、联想之星、深圳欣创等跟投的1.2亿元Pre-B轮融资；11月，获得由中金资本、IDG资本、鼎晖VGC领投的5.4元B轮融资。

如今，长木谷成长为一家专注于骨科AI和手术机器人完整解决方案的公司，为骨科提供AI辅助评估、三维手术模拟、3D打印，手术机器人和术后康复全流程解决方案，让年轻骨科医生快速成长为“超级个体”。

最近，铅笔道与长木谷创始人、董事长张逸凌就创业经历、技术壁垒、商业前景等话题做了交流，以下是对话精华。

铅笔道：你为什么选择骨科机器人赛道？

张逸凌：我有骨科的学术背景，做过骨科医生。2015年，我在哈佛医学院读博士，专业是生物医学工程学。

当时在AAOS（美国骨科医师协会年会）看到史赛克公司刚刚推出的关节置换手术机器人Mako ，很震撼。我读研究生时，做过类似科研项目，美国人却已经做出可以商用的产品了。上海六院和北京301医院引进了MAKO，还得把CT数据传到美国，在美国三维建模和手术规划处理完，再传回来，要两周的时间。

我觉得不能只做学术，要做产业转化。而我对手术和机器人的理解，对临床的痛点和需求的理解都是很深的。另一位创始人刘星宇是清华大学的博士，一直在研究导航机器人领域，包括AI医学图像影像的处理。

后来我在哈佛大学做博士后时，雷鸣找到我，我们一拍即合，希望把人工智能技术应用在骨科手术机器人领域，和临床相结合，我们三个人的专业很互补。长木谷的名字来源于我母校哈佛大学医学院所在的长木医学区、刘星宇母校清华大学的水木清华和雷鸣母校斯坦福所在的硅谷。

铅笔道：骨科的痛点是什么？

张逸凌：中国有5亿骨科疾病患者，注册骨科医生含助理医师3万多人，高水平医生更少。而且中国的优质医疗资源分配不均匀，大医院的医生很辛苦，每天也只能做一二十台手术。而基层医院的医生手术经验相对较少，大量患者又在基层。短期内，也不可能培养大批具备大专家手术经验的医生。

传统骨科手术，医生都是靠经验。比如换膝关节，医生要先打开来，就在手术台上、测量所需的人工关节大小尺寸。手术效果取决于两个因素，一是植入的材料，二是医生的植入技术。而医生植入技术又取决两个因素：一是他选择的人工关节的型号，二是是安装的角度。得从几千个型号里挑出几个，在手术台上一个个量一个个试。角度又是凭经验判断。如果换得好，能够用20年到30年。换得不好，不仅疼痛，腿还可能一长一短、屁股一大一小。

铅笔道：长木谷的产品怎么解决这些痛点？

张逸凌：先通过CT完成三维图像建模，之后人工智能通过集合了中国人群大数据和医生专业经验的算法，在手术前模拟一遍所有的选型，几万种型号加角度的排列组合中，选出唯一适合这个患者的个体化定制方案。在人工智能的辅助下医生在术前就有了最佳的手术方案，并且能够在计算机前反复模拟手术的全流程操作，让关节置换手术变成了开卷考试。

医生可以摆脱原来的成长培训周期。通过二三十台手术，普通骨科医生有希望达到北京协和、华西医院大专家的手术效果。一台手术时间从原来的两个小时缩到20多分钟。患者原来需要住5天院才能下地，现在有的当天可以下地，第二天出院，身体功能也会恢复更快。

骨科医生培养周期很长，好的医生需要经历大量的手术，甚至是失败的手术。AI经过大量的机器学习训练，将顶尖关节外科专家们丰富的手术经验转化为标准算法进行深度学习，通过人工智能技术，让原本难以复制的优质医疗技术和大专家的手术经验变为现实。对基层医院而言，通过人工智能创新技术降低了手术门槛，提升了医生能力，真正实现基层医疗的双向转诊。

我们已经在全国1000多家医院落地了，去年我们做了5万多台手术。今年我们跟爱康国宾合作，从骨科的治疗领域拓展到筛查和评估领域，希望未来10年，每年能对1000万人的下肢骨骼进行骨健康的智能评估。

张逸凌在测试骨科机器人（图源：长木谷微信公众号、北京卫视）

铅笔道：AI跟骨科手术结合，要攻克哪些技术难点？

张逸凌：对临床需求、手术每个步骤了解得足够细。如果是计算机背景的人去做这个事情，他找不到临床医生的痛点，就没有办法很好地结合到临床实践当中。

而我们把复杂手术步骤难点全部拆分成很多小的任务，把小的任务找到对应的工程手段，再用工程的手段一个个去解决，然后把它们组建成一个大的系统。这里面涉及到的医学知识的难度是关键的问题，需要和所有的手术操作细节相结合。

从大的层面来说，又得结合中国天南地北各种患者的海量数据，训练机器强化学习医生的经验。很多专家的经验是不一致的，不同的病例有不同的处理方式，需要把它们总结和归纳，做成不一样的模型。机器人就更复杂，涉及到软件系统、光学追踪系统和机械硬件系统，加上工具动力的摩擦。

这需要具备工程师能力和资源调度能力，医疗器械的创新是一条比较艰难的路。

人工智能膝关节置换三维手术模拟演示（图源：长木谷微信公众号）

铅笔道：第一代产品进入市场的过程是怎么样的？

张逸凌：我本身是骨科行业的，做硕士课题的时候就跟北京、上海、成都几家大的三甲医院的专家有过合作，彼此之间也比较熟络，而创立长木谷后，我便第一时间邀请了他们一起参与产品的联合研发，指导产品的临床功能，这十几年我们一直在合作，互相之间都有信任度。

我们先是围绕骨科做了很多的AI应用，以科研项目的形式跟医院合作，合作医生会试用，模拟手术方案，试用到已经成熟的情况，才注册临床器械，然后再结合到导航机器人上，做了一系列从诊断筛查到智能方案评估、手术模拟，再到手术应用的耗材和手术机器人的全套数字化创新医疗器械。原来需要在手术台上反复试人工关节的大小型号，现在手术前AI就全部流程模拟了一遍，解决临床的真正痛点。

为什么找大三甲医院的专家合作呢？第一他们是学术上的权威，代表中国骨科最高水平。第二，他们的手术量也比较大，经过了复杂应用场景的考验，还经常挑战高难度手术。我们产品基本上要从他们这里过了，才会往外推。

我们跟清华大学生物学工程学院也有很多年的合作，会把清华最先进的AI技术、机器人技术，转化到临床应用。