推想科技陈宽:做人工智能+医疗影像,数据和信任感才是真正的门槛

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推想科技陈宽:做人工智能+医疗影像,数据和信任感才是真正的门槛

TwitterThinks到 推想科技

北京推想科技有限公司是一家致力于应用 深度学习 技术为 医疗影像 辅助诊断提供快捷、准确的解决方案的科技公司

推想科技创始人 陈宽 就读美国芝加哥大学,既是经济学专业高材生,又有技术背景,而 之所以给公司取名“推想”,是源于2012年陈宽和朋友做的一个叫TwitterThinks的项目。 TwitterThinks运用了深度学习技术,可根据Twitter上网民发布的状态数据,建立模型来预测诸如总统大选这样的事件。由于”TwitterThinks“读起来类似汉语中的”推想“,又是陈宽首次试水 人工智能 的项目,于是推想这个名字就被沿用下来。

虽然名字沿用下来,但与此前做TwitterThinks不同的一点:陈宽开始思考如何将”技术“配置到合适的应用场景,产生商业价值。于是从2014年开始,陈宽四处寻找人工智能技术可落地的场景,自己通过各种渠道参加行业会议,接触各行业的从业者,挖掘行业痛点,陈宽回忆道:“当时看了不少领域,其中包括金融和安防,但是在一次活动上偶然遇到一位放射科医生,聊起了医疗影像中使用AI的可行性。”

深入研究过后,陈宽发现AI+医疗影像大有可为,不仅技术上行得通,需求端的痛点也很强烈: 放射科医生每天需要看上万张CT,有时为了检验肿瘤早期症状,一位病人甚至需要拍200张以上CT,即使每张只需要看3秒,也需要至少10分钟看完,医生的时间和精力都消耗于此。

于是乎,医生的时间和精力都成了一种稀缺资源,在产能有限的情况下,用机器辅助人完成重复的筛查工作更加经济、高效,也让医生有精力做更多有价值的工作。

看准医疗影像这个方向之后,陈宽在2015年1月正式注册公司,接着就开始走访各大一线城市及二线城市的医院。4月份公司同四川省人民医院达成合作,陈宽带领团队驻扎医院,这段经历被陈宽形容为“十分艰苦,但非常有价值”, 以至于之后加入推向科技的工程师统统要到医院驻扎三个月时间,跟放射科医生同甘共苦,了解医生的工作流程。 “不管工程师的背景如何,他都要去医院体会医生的痛点,以至于后面我们的工程师都会看CT了。”陈宽笑着说。

在2015年,除非是搞技术的人,很少有人知道“深度学习”这个词。当时推想科技为了推广合作,四处宣讲,但收效甚微,对此陈宽感触良多,“2015年一整年我们都在跟别人讲深度学习,但是没人听说过这个词,但到了2016年阿尔法狗事件之后,人们对深度学习的接受程度明显提高了。”

2016年初开始,推想科技的产品进入迭代期,又经过半年多的打磨,公司产品在2016年10月正式投入顶级三甲医院,现在推想科技的系统可以在5秒内分析完一个病人的CT,然后交由医生做复核和诊断。

AI+医疗影像行业门槛在哪里?

陈宽表示,从推想科技这2年的经验来看,AI+医疗影像的最大行业门槛其实是获得医疗圈的信任。虽然声称做AI+医疗影像的公司不少,但是真正深扎医院做这件事情的并不多。

医疗圈是个相对保守的圈子,医生更信任彼此间的口口相传,在这个圈子里,做得好的和不好的都会被宣传开,所以最好的宣传方式就是做出成功的案例。我们产品刚开始也算不上非常好,但是持续在医院挖掘需求,迭代产品,这个过程积累了信任感。 ”陈宽告诉亿欧。

目前,医疗行业整体对人工智能持观望态度,一方面是由于政策监管,另一方面市场还需要教育,需要更多人工智能公司共同推广。因此,陈宽直言越多靠谱竞争对手进来是好事,就怕不靠谱的公司进来搞乱市场。

除了信任感,AI+医疗影像技术上的门槛也不低。从产品使用层面看,新的流程需要改变放射科医生的固有流程,如同当年人们习惯使用滴滴打车经历了一段时间一样,医生的工作流程是需要投入时间和精力才能改变的,推想科技的应对方法是记录医生对这套系统的点击率,再不断优化功能。

而再深入一层讲,要做好一套人工智能医疗影像系统,最难的地方在于数据。陈宽说:“ 最难的地方是要保持这套系统的鲁棒性(Robust) ,而模型是由数据训练出来的,比如两家医院,一家做癌症早期筛查多,另一家接收晚期病人比较多,那么从接收晚期病人医院的数据训练出来的模型,用到早期筛查中效果就很差。所以我们要保证模型在各个地区、各个族群都有一样的准确率,这是公开数据集、科研数据集做不到的。”

关于数据来源和数据隐私

而要做到相同的准确率,先要保证数据医院的代表性,因此越大越权威的医院数据越有价值。这也是为什么推想科技首先同国内顶级三甲医院合作的原因。陈宽透露,公司已经同协和、同济、上海长征医院等达成深度合作,因此获得了国内放射领域量最大、质量最高的数据作为初始建模数据,确保了模型的可靠。

“大的医院会吸引各地的病人,我国从2003年开始实行医疗信息化管理,这些大医院有十多年的数据,而且是有标记的、有诊断报告的。”陈宽说。

对于这些数据涉及的隐私,陈宽表示所有的数据都是医院处理脱掉了所有敏感信息,才进入推想科技的服务器,结果处理后直接推送回医院,不经手病人的敏感信息。

同竞争对手相比,推想科技的发展思路是在医疗影像里持续深耕 ,先从需求点大的肺癌和肺部常见疾病开始,再从胸部、乳腺、神经、骨头等部位逐渐往外扩,循序渐进覆盖更多疾病的影像解读。

目前公司正在等待药监局的资质认证,产品已经开始商业化试水,未来具体的商业模式或者是提供整套AI解决方案,或者是以SaaS云服务的方式。 此外,推想科技也吸引了医疗领域其他专家的注意。近日,曾多次发表于《Science》与《Nature》系列国际著名学术刊物的深度学习领域专家、北美基因深度学习公司Deep Genomics联合创始人 熊辉远博士,宣布将加入推想科技公司担任公司首席科学家,负责该公司Radiomics影像组学相关产品的研究与开发。


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推想科技陈宽:做人工智能+医疗影像,数据和信任感才是真正的门槛

本文作者宋少卿,亿欧专栏作者;微信:zzb0930(添加时请注明“姓名-公司-职务”方便备注);转载请注明作者姓名和“来源:亿欧”;文章内容系作者个人观点,不代表亿欧对观点赞同或支持。

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