科技猎推想科技陈宽：做人工智能+医疗影像，数据和信任感才是真正的门槛
从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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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。
