菁存智测致力于研发与销售脑科学相关智能软硬件终端，聚焦脑科学AI智能辅助诊疗相关产品研发，配套生产与销售，公司是一家AI数据驱动的脑科学检测与康复治疗的高科技企业，旨在为医疗机构、社区医院、军队特定人群提供更便捷、有效的大脑研究、诊断、康复等检测服务。公司拥有自主知识产权的软硬件专利核心技术，致力于为中国脑科学发展贡献力量。公司产品目前已进入NMPA医疗器械注册证的取证阶段。公司仅成立数月就已经与新疆克拉玛依医院、唐山市人民医院形成了产品采购意向，并已产生销售额。公司已在多家医院神经内科部署样机进行检测，后续继续研发相应管线。

本期嘉宾

蒋皆恢

菁存智测创始人

蒋皆恢主要研究方向为医疗仪器及人工智能。蒋教授兼任上海市生物医学工程学会信息专委会副主任委员、中国生物医学工程学会青年工作委员会委员、中国阿尔茨海默病防治协会AI分会委员等学术兼职；担任Medical Physics、Journal of Alzheimer Disease、Frontiers in Aging Neuroscience等多本SCI期刊编委。蒋教授团队与国内多家三甲医院顶尖神经内科团队（北京宣武医院、上海华山医院、上海精总等）建立了良好的科研合作关系，共同在Alzheimer's & dementia, European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging, Translational Neurodenegerantion等各类顶级期刊发表高水平论文100余篇，授权专利与软著20余项，作为专家组成员参与制订专家共识10余项；研究成果曾入选中国生物医学工程学会和上海市生物医学工程学会优秀论文，获得科技部主办的中国医疗器械创新创业大赛二等奖等奖项。主持和骨干参与国家科技部重大科研计划、重点研发专项、国家自然科学基金国际合作重点产品等16项。

问：可否请您介绍下菁存智测的团队组成情况？大家配合得怎么样？

答：上海菁存智测医疗科技有限公司组成团队主要由研发团队与管理团队以及我们的顾问团队组成。在我本人的协调下，公司迅速成立了成熟团队与分级管理制度。主要研发负责人康涛研究员，有超过20年医疗器械研发与生产的经验，曾担任上海中行华东光电有限公司副总经理，由他领衔的研发团队与科研团队通力合作，迅速研发出情绪状态评估与风险预警系统。公司的市场与运营负责人，均是多家医疗科技公司的市场总监。同时为了配合产品的取证与临床测试，公司有完备的产学研合作伙伴与顾问团队，其中包括上海第六人民医院与同济医院的神经内科主任医师，他们帮忙把关产品的临床测试与验证阶段，产学研一体进行产品的开发与市场规划。

项目颁奖典礼现场

问：公司情绪状态评估和风险预警系统，相比国内外的同类产品，具有哪些优势？未来有哪些可改进的空间？

答：与传统产品以及国内外同类产品相比，公司的产品具备明显优势。国内外相关产品普遍缺乏多模态的生理指标，采集模态单一，无法同时定性与定量反馈用户的情绪状态与相关的生理指标，并且无法做到便携。我司产品突破多模态数据采集设备的信号同步性、多模态情绪特征提取、自监督情绪障碍分类等技术难点，以小型化与便携式为基础，达成一体化便携式情绪状态评估。未来我们拟继续改进其便携的优势，优化相关算法，并继续细分使用场景。

情绪状态评估及风险预警系统

问：公司的情绪状态评估和风险预警系统的检测结果，是如何做到和临床数据高度的一致性的，可以讲解下其中的原理吗？

答：这得益于我们开发团队针对算法所做的更新和迭代，以及采集到临床数据的数量。因为临床数据的数量足够大，所以足以支撑模型的测试与模型的鲁棒性验证。针对算法，我们应用基于迁移学习的高维度特征提取。眼动、脑电、面部图像、步态视频等模态数据维度较高，而传统的深度学习特征提取方式容易使得模型难以学习到有效信息。本研究采用迁移学习的方式，对模型进行预训练并微调。针对眼动、脑电数据，使用LSTM、GRU等时间序列模型提取眼动、脑电特征，在合作医院收集的大样本数据集中进行预训练，然后在本研究采集的数据上进行微调。针对面部图像数据，采用ResNet模型提取面部表情特征，在RAF-DB数据集上进行预训练并微调。针对步态视频数据，采用GaitPart模型提取步态特征，在OU-MVLP数据集上进行预训练并微调。

特征部分基于注意力机制的多模态信息融合。不同模态的数据在疾病诊断模型中占有不同的影响比例，同时兼具一定的关联性。因此，本研究提出基于Transformer的自适应多模态融合模型。每一种模态的特征分别与其他模态的特征计算注意力分数，并根据注意力分数融合各模态特征。依次遍历所有模态并拼接，得到最终的多模态特征。

最终模型构建基于自监督学习的情绪状态分类。同一被试的不同模态数据具有一定的关联性，本研究采用基于特征对齐的自监督学习技术，挖掘不同模态的关联特征，提升模型的泛化性。各模态数据之间构建正负样本对，正样本对使同一被试的不同模态数据的特征接近，负样本对使不同被试的不同模态数据的特征远离。正负样本对通过随机抽样的策略生成，通过自监督对比损失的特征对齐-远离策略，挖掘不同模态的隐含关联。分类与自监督损失联合优化，得到最终的损失函数。

多模态算法构建

问：公司的情绪状态评估和风险预警系统，主要的应用场景有哪些？主要向哪些客户进行销售？

答：主要针对军用与民用两大方面，应用场景包括医疗机构辅助心理测试、军用情绪检测、青少年情绪异常检测等。

本公司产品可为用户提供可靠、准确的情绪分析和风险预测服务。帮助用户更好地了解自己的情绪状态，提供心理健康管理和风险控制的支持。通过提供个性化的建议和干预措施，帮助用户改善情绪状态和规避潜在风险。可与心理学研究机构、大数据分析公司、保险公司等建立合作关系，共享资源和专业知识。也可与健康管理平台、移动应用开发者进行合作，将情绪评估和风险预警系统整合到他们的平台中。

未来的商业模式，主要分为以下几个方向。在初创阶段，公司先对产品进行二类医疗器械的取证，并在相关合作医院（15~20家）横向部署医联网对科研数据进行采集，在这一阶段，通过销售产品本身或者软件服务的方式进行科研销售，并通过承担数据分析的方式收取相关的服务型费用；在二类医疗器械注册取证之后，公司将以销售耗材为主要商业模式（耗材以产品的贴片电极与一次性眼动眼镜为主），并进一步将销售网络扩大到医联网下属下级医院（扩大至300~500家）；最后，公司将在相关产品横向推广的过程中建立数据平台与数据库，以远程更新AI算法软件的方式，不断更新迭代已经入驻在社区医院或下级医院的设备，并在终端实现远程数据采集，通过数据库统一管理的形式进行数据闭环，同时进一步收取相关服务费并扩大产品营销。

问：公司的主要产品路径是如何规划的？公司的短期和远期的经营目标是怎样的？

目前产品已经设计完成实验室样机，初步拟定了工程样机参考标准。企业主要对现有的情绪状态评估及风险预警系统进行产业化，包括产品优化设计、产品取证及注册、市场拓展以及扩建销售渠道等。产品优化设计包括产品资质申请及外观设计、包装、售后服务等工作；同时开展市场推广工作，如参加大型的医疗会议/学术会议等。后续继续扩张产品线。

短期内，2024年起公司拟实现销售额1000万元以上、2025年销售可达3000万元以上。企业员工20人左右。其中研发部10人以上，分别负责本产品的产品维护升级和新产品的研发任务，并且保持与高校的密切合作，提升产品技术含量，满足市场需求。

长期看，2026年及以后，企业目标是由中国市场扩展到国际市场，与国外企业通力合作，增强技术交流。主要通过与国外领先企业建立合作伙伴关系，定期举办中外双方专家合作研讨会，交流研究成果，分享产品生产经验等方式进行合作。年销售稳定5000万元以上，产品年利润逐年稳步上升，企业员工争取超过30人，代理销售网络遍布全国，搭建一个成熟、完善、稳定的企业产品直销平台。智能护理床作为企业主营产品，在产品技术上继续做深做精。另外，为增强企业竞争力，企业每年拟推出1-2项新产品，例如“机体衰弱康复训练系列”等。

问：能和我们分享下公司落户宝山和环上大的故事吗？

我们创业团队在2020年初就计划进行公司的创立，创业开始便决定在长三角地区进行产业化落地。最后，团队基于平台与地域的优势，选择在环上大科技园落地。环上大依托上海大学进行科研到产业化的专项政策特别吸引我们，同时在上海大学内的科研成果转化也是我们公司主要攻克的难关，因此，环上大与我们创业团队的核心目标不谋而合。在落地过程中，环上大科技园的相关人员对我们创业团队进行了不间断的关怀与指导，对我们公司的运营进行了全程的帮扶与完善，并和公司团队一直保持着密切的联系，这也是让我们决定在此落户的关键原因。