致力于人工智能医学影像诊断，推想科技在四大场景探索未来应用

美国芝加哥大学经济学博士出身的陈宽，对人工智能在医疗领域当中应用的商业前景看得很清楚。“一种是在临床科室的应用，为医生诊断提供辅助；一种是为器械厂商、信息厂商提供人工智能服务，增加他们的价值；再有是与互联网医疗公司合作，提高一名医生的工作效率；还有就是走到基层去，与基层医疗机构合作。”而且陈宽对36氪表示，推想科技在这场景中已经都有了应用的尝试。

陈宽在2015年初创办推想科技，致力于人工智能医疗影像诊断。陈宽在美国读书期间就接触到了人工智能，尤其是深度学习在2012年ImageNet ILSVRC竞赛中拿到了冠军，让陈宽看到了人工智能取得更大突破的可能。

“传统人工智能模型的成本非常高，需要一大批的专家来教机器某一种疾病的各种类型的特征。这种模型准确率本身不高，而且能够做出来的病种也非常有限。”陈宽说，“但深度学习的模型不一样，本质上有点类似一个普通医学生的学习过程。”

不过，陈宽在2014年中回国后却并不顺利，当时国内对人工智能并没有特别广泛的关注。在此期间，陈宽开始逐渐接触医疗领域，并看到了人工智能在这个领域前景。

“放射科医生每天工作量很大，尤其是下午3、4点钟是一天当中最疲乏的时候，出错的可能性会增加。所以，医生希望降低工作压力、提高工作效率，从医院管理层的角度，也希望能够加强对医疗服务质量的监控。”在深入了解医疗行业之后，陈宽还看到了基层在优质医疗资源上的短缺，以及大医院在普通病诊断上的资源浪费，于是他最终选择了医疗领域。

经过2016年这半年来的普及，深度学习的整个流程已相对为人熟知，大体是机器通过海量医疗数据的深度学习，在遇到新的病例是可以做出类似医生的诊断。“前期，我们主要是集中在胸部的肺、心脏等方面的疾病。”陈宽说，“现在随着产品逐渐成熟，迭代速度不断加快，我们在向头部、腹部、股骨头、病理、超声等领域”。

随着在医疗领域的不断深入，推想科技还在不断扩展人工智能的应用范围，而不只是局限在医疗影像诊断领域。

“因为医生对病人做出诊断往往不仅是依据影像检查，还包括患者的健康信息、病例数据、检查数据等。那么人工智能要想做出类似医生的诊断，就需要综合考虑多方面的信息。那随着我们产品迭代速度的加快，也在逐渐向这些领域扩展。”陈宽说。

今年9月，推想科技刚刚在英伟达中国GTC大会上获得了冠军，并将在明年到美国硅谷GTC全球大会上与各个顶尖人工智能公司过招。

目前，推想科技团队有20多人，包括陈宽在内都是在技术研发方面。2016年2月份，推想科技获得了来自英诺天使基金以及原快的CEO吕传伟个人的天使投资。

（题图为推想科技创始人兼CEO陈宽）