体素科技AI医疗的商业模式全在这里了AI

5月25-27日，在杭州，上千名志愿者、出品人完成了一场为年青人举办的大会。按照发起人阿里巴巴技术委员会主席王坚的说法，是一个年份，不太近，充满想象，也不太远，我们都能活着看到。在第一次听到「让世界离年青人更近，让年青人离世界更近」这样的办会理念时，我们想起机器之心用前沿科技内容聚合的全球AI青年，从在象牙塔里研究技术到毕业后面临创业、择业的选项，他们不仅应该关心技术走向，也需要了解因为这些技术的创新促成了产业正在发生的商业变革。而那些被我们报道过的AI创业公司，大多恰好处于成长周期的少年或是青年阶段，如何生存和发展也同样是他们心头大事。在大会上，机器之心发起了一场以《AI技术公司的活法和前景是什么》为主题的论坛，云从科技、体素科技、深瞐科技、声智科技、一知智能和Udacity分别谈了谈AI技术如何才能「落地为安」。以下为第一支演讲视频——体素科技创始人丁晓伟《AI技术如何推开传统医疗市场的大门》：要点速览：医疗领域以经验积累为基础的诊断方式与AI算法模型训练过程的机理非常相似。此外，医疗数据爆炸与医疗人才紧张现状，让用AI去赋能一些现有的临床工作流程变得非常有必要。心脏病与肺癌等疾病的诊断流程可以做成一个全自动的量化分析的过程，诊疗时间大大缩短，期间医生的主观程度，包括劳累，疲劳，经验不足这些问题就统统得到非常好的解决。除了诊断流程，AI医疗解决方案也能解决互联网问诊平台与家庭疾病预防面临的各种问题。丁晓伟：大家早上好，我是丁晓伟，是体素科技创始人，也是UCLA的研究助理教授。体素科技作为医疗AI的创业公司，代表AI公司讲一下怎么把医疗传统市场用AI打开。其实这个问题大家都比较好奇，或者在座的医疗界之外的人士，包括医生，我们合作的医生也经常问我：「你们做AI的人到底怎么把这个用在医疗领域？」大家一直在新闻上看AI医疗，但是都不知道长什么样子，怎么用。我今天就去讲一些更加具体的案例。给大家介绍一下这个领域是怎么回事。我们公司一开始创立在中美两地。在美国的地点是洛杉矶和凤凰城。在国内，北京和上海是我们主要团队的所在地。AI医疗是一个研究大于工业界的领域。之前这个领域主要是处于研究的阶段，我们公司的创始人也都是具有学术背景的，除了我之外还有我UCLA的博士导师DemetriTerzopoulos，他是英国皇家科学院和加拿大科学院的院士。你可以查一下，牛顿、居里夫人等等，课本上有的人都是牛顿皇家科学院的人。他在医疗方面不仅做过基础的工作，还把AI技术用到电影特效上面，所以在年被授予过一次奥斯卡奖，这是一位具有传奇经历的教授。我的另外一个合伙人也是Demetri的学生，梁建明教授，他是梅奥医学中心首批入驻教授之一，以前在西门子工作过六年，为西门子的机器学习和医疗影像分析产品做过贡献，带领团队做过十几款产品的研发。刚才介绍了我们获得了世界上比较知名的资本的认可联——联创，红杉和腾讯。大家比较清楚，利用AI做的人脸检测，在场景视觉，以及自动驾驶上面开始有一些成功的应用了，但它为什么可以用到医疗上面？这个不能简单推论，因为医疗是一个比较独特的行业，首先它适合做在医疗上是因为机器学习本来就是通过数据驱动让它学习数据。它不像数学或者是物理学一样的，很多东西是发现了真理，大家用一些公式可以推导出不少实际生活中的现象。人类对咱们自己生命的认知还是比较浅薄的，有很多东西就算在临床中已经是常用的处理方法，我们其实是不知道背后机理的，很多还是以病例的积累为主的。其实这个特性还是蛮适合做技术驱动和数据学习的技术方法论，有的时候需要探究机理，但有的时候是不需要看背后机理的。另外就是需求。医疗诊断，医院里面的开始，它的准确性其实直接关系到病人的愈后（出院结果），这个过程对医生的挑战蛮大的。人的身体上有超过多种诊断的可能性，如果把它标准化，就是WHO-IC-10的一个编码系统，它编辑了所有可能的诊断。在一个器官上的一个病种，就有上百种的亚型，亚型间的区别是非常细微的，这么细微对人类的经验和挑战都是比较大的。甚至在美国这种医生并不是非常忙碌的环境下，他们也会出现有次以上误诊的存在。另外就是工作量的问题了，这在国内尤为突出。就是所谓医疗数据的爆炸。从年的PB到年的20PB（一个PB是TB），人来消化这么大的信息量，是非常非常困难的。所以这20PB里面的99%是需要计算机和AI消化的。这个数据增长也是好事，代表医疗器械更新换代，信息量越来越大了，还有就是人们对健康的

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