不吃飯、不會累、不發脾氣、不犯糊涂——如果有這樣一個人充當醫生的助手，醫生和患者們想必都會皆大歡喜。在圍棋界人機大戰吸引全球關注后，中關村創業團隊羽醫甘藍打造的醫療版“阿爾法狗”也來了。日前，羽醫甘藍宣布獲得中關村發展集團戰略及財務投資，估值過億元。

　　人工智能與醫師比賽讀片

　　四台顯微鏡依次排開，四名醫生端坐桌前，通過顯微鏡對面前的一個個宮頸細胞涂片進行仔細檢視。一旁的電腦上，隨著屏幕上自主運行的代碼不停閃動，宮頸細胞涂片智能輔助篩查系統也在忙碌地工作著。

　　這是幾天前，在北京舉行的一場“AI-醫師讀片競賽”。參賽選手一方是來自友誼醫院、協和醫院等知名醫院的四名資深醫生組成的“病理醫生團”，另一方則是羽醫甘藍研制的宮頸細胞涂片智能輔助篩查系統。對戰內容是分別對7份宮頸TCT病理涂片進行讀片診斷。

　　在速度方面，機器顯然更勝一籌，不到5分鐘就完成了所有診斷任務。醫師團則在20分鐘左右完成了任務。診斷結果方面，在對7份宮頸細胞涂片是否顯示病變的判定中，宮頸細胞涂片智能輔助篩查系統提交的診斷結果與四位醫師完全一致。

　　“美國等發達國家病理科醫生每天隻需要看近100張片子，中國的醫生卻需要看200甚至300張，這給醫生帶來了極大的工作壓力。智能輔助篩查系統未來進入臨床后有望推動解決這一問題。”北京友誼醫院病理科副主任醫師余小蒙說。

　　不久的將來，一個人機協作的診斷場景很快就要實現了——將宮頸細胞涂片放入掃描儀生成數字化病理圖像，而后經過人工智能、圖像處理等技術手段來分析這張涂片有無病變細胞，將有病變細胞的涂片留給醫生進行再次審核，同時篩除掉陰性細胞涂片，這樣可以節省醫生90%以上的閱片時間。

　　海量數據培養醫生助手

　　病理切片圖像裡包含大量的信息，通常而言，即使極富經驗的醫生完整地看一張片子也需至少5分鐘。而如果使用人工智能技術，通過算法的快速復制，機器學習處理醫療影像的時間僅需1分鐘。

　　技術人員介紹，在羽醫甘藍的人工智能系統進行訓練時，人類醫生的經驗就好比“棋譜”一樣——哪裡是高度病變、哪裡是正常細胞，醫生對病理片子上的這些信息進行標注后，后台就能通過人工智能算法，將醫生的這些經驗吸收成為自己的知識。

　　很難想象，一張病理切片或涂片經過數字化后，具有幾百億像素，經過醫生的標注后，上千萬被標注出有信息的像素中，能夠切分出幾百萬張適合機器學習的小圖樣。經過上千上萬次的“習題演練”后，一個人工智能醫生小助手也就逐漸養成了。

　　目前，羽醫甘藍團隊的人工智能輔助篩查系統，對宮頸細胞涂片、乳腺癌淋巴結轉移的診斷准確度已經分別達到90%和92.5%以上，其中，在宮頸癌篩查中的鱗狀上皮內高度病變，系統的識別率能達到99%以上。

　　創業要跳開“偽需求”的坑

　　公司還沒正式成立，投資人就拍下幾百萬元支持創業，成立不到一年就獲得數千萬元的投資，產品還進入了幾家著名三甲醫院的醫生試用環節。如此快速的落地進展，對於人工智能領域的很多創業者來說並不多見。

　　“找准市場方向、把技術能力真正落地才是最大的挑戰。”羽醫甘藍創始人丁鵬說。

　　畢業於浙江大學、美國達特茅斯大學的丁鵬說：“如果你的目標客戶完全沒有動力去購買你的產品，即便產品功能做得再炫酷，那也可能只是一個偽需求。”他在創業過程中意識到，再炫酷高深的技術也要“落地為安”，不能過於強調技術上的攻堅克難、挑戰極限，而忽略了用戶的實際需求。

　　一年前，在剛剛創立羽醫甘藍並瞄准人工智能醫學影像領域后，丁鵬花好幾個月時間所做的第一件事不是招團隊，而是“找方向”。在北京、浙江等地四處拜訪醫學界前輩，最終，數字化程度高、檢測量巨大、容易形成商業閉環的宮頸癌輔助篩查，成了他和團隊選擇的第一個落地方向。在國家大力推動婦女宮頸癌、乳腺癌兩癌篩查的政策背景下，宮頸癌篩查蘊藏著每年150億元的巨大市場機遇。

　　“數字化的手段能夠讓越來越多的基層醫院對接到三甲醫院的專家資源，中關村發展集團也將在資源、產業和資本三個方面大力支持羽醫甘藍的發展。”中關村發展集團總經理助理、北京領創醫療公司董事長賈一偉說。出於對項目經濟價值、社會價值的雙重考慮，作為北京市推動中關村發展的市場化配置資源的主體平台，中關村發展集團投資了這個年輕的創業團隊。

　　“創業也未必意味著成天廢寢忘食、熬白了頭發，隻有方向和市場需求找准了，接下來的一切努力才有意義。”丁鵬說。（孫奇茹）

分享讓更多人看到