健澜科技｜机警过人领跑AI医疗止业，打制中国人本身的呆板人大夫



无人区的探究之旅

2012年，AI还不为大众所知。四年后，AlphaGo在人机大战中完败李世石，AI刚刚步入大众视野。

2012年，放眼行业内，环球AI医疗企业初露锋芒。对大多数人而言，AI医疗只是人类对“呆板人大夫”的理想。依据资料表现，大部门AI医疗企业诞生于2016年-2017年时期。AI医疗元年，本相是2016年照旧2017年，至今仍众口纷纭。

就在2012年，36岁的程国华领导着汇合医学、盘算机视觉、呆板进修、生物工程各范畴专业人才的团队，遇上了AI医疗环球“始发”的列车，开始了无人区的探究之旅。

2016第二届西湖论健国际岑岭论坛

健培科技贩卖铁军:健澜科技CEO陈维与程国华董事长

从创业初期的无人知晓，到乐成互助100余家病院，初次举行医疗与AI跨界的《西湖论健》，初次公布医学影像大数据范畴白皮书，初次实现国际上AI呆板人与放射科大夫的“人机大战”……

曾经在无人区踽踽独行的健培，已渐渐积存沉淀了先发上风、技能上风、互助同伴上风以及客户渠道上风，日渐成为中国AI医疗行业的领跑者。

本钱中间里的数据金矿

初次创业从事在线教诲的程国华，在为病院搭建讲授平台的历程中，开端相识了病院的信息化情形，无意偶尔间发觉病院硬盘中医学影像数据的存储占比高达80%。“这是一个非常惊人的发觉！”

对付病院而言，云云巨大却又紧张的影像数据，存在着三点题目：

第一，形成本钱中间，一般的三级以上病院每年需泯灭百万元用以存储影像数据；

第二，数据白费严峻，95%的医疗大数据未举行二次开辟和发掘使用；

第三，各家病院的数据还未充实买通、整合，属于“数据孤岛”。

而这些“数据负资产”，在程国华等具有IT技能配景的“局外人”看来，无疑就像发觉了一个“金矿”。

颠末六年的发掘和沉淀， 程国华用“一只鸡与三个蛋”形容健培现有的产物架构。所谓“一只鸡”即人工智能，提供了算法、步伐框架，大量的数据，临床试验情况，大夫的共同。而“三个蛋”则是基于人工智能深入研究而孕育发生的，真正参加到医疗举动中的办事与产物，分别为：云胶片、影像云体系、诊断云体系（啄大夫）。

直击病院痛点

因为医学影像的数据文件每每较大，通例一次CT扫描为250MB量级，X光机胸片为30MB量级。为了对差别医学影像设置装备摆设的信息化数据举行同一存储和治理，浩繁病院采纳了PACS体系，用于融合、治理、存储、传输各平台的影像数据。

正如程国华团队创业之初所见，随着影像数据不停增添，“数据负资产”的累积已让PACS体系不胜重负。基于病院的痛点，健培输出了影像输出办理方案。

从医学影像设置装备摆设数据的收罗，到使用IT技能举行图像优化表现，在差别终端出现条理富厚的医学影像，并输出到差别的介质上，健培诞生了首个可替换入口胶片的产物：云胶片。

使用健培云存储技能，可以将医疗影像上传至云平台。患者只需通过手机扫描二维码，便可随时随地检察和下载本身的电子胶片和病历档案。

而通过Healthview影像云，将数据支解、打包、传输、重修，办理了影像存储共享题目。

据相识，得益于健培云存储功效，病院每年可以节约逾70%的存储治理用度，也为长途影像会诊、医联体的联网治理、地区影像中间设置装备摆设等奠基了基石。

医学影像诊断界的“阿尔法狗”

随着海量数据源源不停地上传、存储，为呆板的深度进修反哺了充实的养料，也为呆板诊断生孕了大概。

然而，现在国内影像范畴的AI，绝大多数还会合在单纯的图像辨认上，缺乏医学数据的积存和对影像陈诉的阐发。而可以或许做出帮助诊断方案的公司，寥若晨星。

据统计，放射科医师诊断1名患者的CT扫描图像通常必要10-20分钟，普通情形下，每天需批阅约3-5万张影像图片。同时，还存在大夫程度乱七八糟，误诊率高，人才造就周期长等题目。

办理影像诊断的难点已是迫不及待。而随着图像辨认技能的成熟，使用AI帮助临床诊断，改进误诊、漏诊题目已是可行。

健培HealthView诊断云正是通过对大量数据的阐发、发掘、统计和建模，形成告终构化的疾灶特性形貌。阅片呆板人（啄大夫）可以快速筛查、确定、定位疑似病灶，并通过像素级的进修和量化诊断，准确丈量病灶巨细，确定疾病进展情形，淘汰人为事情量，提拔医学诊断精度。

数据表现，在骨龄检测中，啄大夫检测耗时≤4秒，骨龄均匀检测偏差小于0.3岁，大夫读片刻间大大收缩；在肺结节诊断中，啄大夫实现精准辨认病症、秒级相应。

2016年10月，健培实现了国际上初次AI呆板人与放射科大夫的“人机大战”，啄大夫得以大放异彩。大战固然终极以1:1战平，但啄大夫每次用时在1分钟以内，两位会诊大夫每次则必要8-10分钟。

在2016年天下肺结节检测挑衅大赛（LUNA2016）中，啄大夫以91.3%的综合敏感性制造了天下记录，位列天下首位。

从影像云入手，健培打造了线上线下一体化医学影像后处置惩罚办理方案，渐渐给予啄大夫对疾病的综合性诊断本领，使啄大夫更像一个大夫。“打造中国人本身的呆板人大夫”的蓝图已然绘就。

敲开病院的大门

“人工智能？靠谱吗？”

2013年，为了推广产物，程国华领导团队跑遍了杭城全部二级以上的病院。荣幸的话，病院会听取五分钟的先容，“但大多数都是吃了闭门羹，连观点解说都不想听。”

跑了几十家病院后，在朋侪的牵线搭桥下，最终有一家远在千里之外——新疆伊犁察布查尔县人民病院向健培放开了大门。程国华度量着办事器，从杭州动身，只身登上了前去乌鲁木齐的红皮火车。

颠末五天的舟车劳累，程国华最终抵达。一落地他便快马加鞭地前去病院安置办事器。为了不影响放射科平常事情，他只能在夜间编程、调试，“索性在放射科苏息室架了张床，一睡便是一个多月。”

囿于本地病院有限的影像数据，产物初次试用的成效并不睬想。“还必要更多的数据调试，当数据练习到必然田地，它必然是不错的。”

两年的技能沉淀，苦于市场担当度低，自2015年起，健培为本身搭建了叫嚣发声的舞台，打造了行业内第一个医疗与AI跨界的国际岑岭论坛——《西湖论健》，汇聚了医学界专家学者、病院卖力人、医疗科技企业等跨界人士，至今已一连乐成举行三届。

2017年机警过人节目选定健培科技代表医疗人工智能企业上节目

从到处碰钉子，到现在乐成互助1200多家病院客户，此中三甲病院达300余家。健澜&健培正一步一个脚迹地实现着最初的目的，AI技能也正在以加快度渗入渗出进影像诊断范畴，渐渐发光发热。

全人类的医疗嘉会

医疗范畴具备了充实、整洁的数据，为AI的联合造就沃土。而医疗影像的特点，使得其非常得当作为AI切入的自然口。

无论是沃土亦或是泥沼，健培都已在AI医疗范畴沉淀了六载时光。现在，巨擘入场，资源涌入，同范例创业公司发达而出，百家争鸣。这已是一场全人类的医疗嘉会。

“这是功德，一群人走得更远，我们也不会感触孤单。”

然而，AI+影像才刚起步，AI+医疗的应用更是另有漫长的门路要走。身处泡沫期间，医疗联合AI成为病院诊断的底子办法，为大夫提供有用的诊断步伐，才是医疗行业冲出混沌的必由路径。

在程国华看来，医疗行业的改变因此十年为单元的漫长历程。而对健培的期许，则因此五年为单元的一次质变。

“对付创业公司而言，五年是一个比力长的周期，但人工智能照旧必要实着实在的投入，我们走得比力稳，有驾驭不会被海潮打下去。”

“我们坚信，AI将会转变医疗行业的方方面面，并孕育发生深远的影响，这也将会是人类的福音。”程国华。