採用 AI 技術的醫療創業公司大量湧現



肽積木用 ai 輔助醫生「看片」， 診斷糖網病速度提公升 20 倍

肽積木創始人柏文潔

柏文潔是一名大資料領域的連續創業者，曾是大資料公司信柏科技和時趣互動運營核心創始成員，在大資料、人工智慧產品、運營和推廣等業務環節都具有豐富經驗。

因為之前一直在做大資料，而從大資料轉到人工智慧其實是比較自然的過程。但大資料在分析過程中，應用點還是顯得比較單薄一點，而人工智慧它可能在更大程度上能夠落到乙個結論層面。所以我們在這個點上想用人工智慧和醫療來做結合，來看看具體的應用場景到底是什麼樣。

據世界衛生組織（who）的報告，中國約 5 億人成年人處於糖尿病前期，糖尿病患者約有 1.1 億人，約 1/3 糖尿病患者（約 3700 萬）患有糖尿病視網膜病變（簡稱「糖網病」），其中有1/3（約 1200 萬）面臨失明的風險。而另一方面，中國醫療資源的匱乏，使得基層社群甚至沒有眼底裝置進行篩查。這也是柏文潔選擇介入這個龐大市場的原因，他們的目標就是要提高醫生效率，同時平衡醫療資源。

在技術層面上，肽積木將深度學習技術應用於醫療影像識別。他們獨創了 pl-net（基於區域性資訊的深度識別網路）運算元，將深度網路應用於病灶識別標記、病程判斷及病理分析中。具體技術優勢主要體現在以下幾個方面：

雷鋒網新智造了解到，肽積木通過與醫院及醫療機構合作，已累積獲得超過 20 萬張標準醫學影像，其中包括眼底**、x 光、ct 和深度脫敏診斷結果。下一步肽積木會將人工智慧輔助診斷技術應用到 x-光胸片和胸部 ct 等更多領域。

醫療影像診斷機械人是一款面向不同醫療機構的低成本高效輔助閱片工具，利用人工智慧技術，可實現秒級精準閱片，並可根據影像結論實現疾病診斷、分級診斷、病灶標識、病例自動生成、**方案建議及病情發展**等全環節的診療輔助工作。

醫療大資料人工智慧訓練平台，包含資料的整合清洗、標記平台的標記、機械人快速訓練和標準介面應用四大模組。在實現對醫療影像及標註資料的高質量採集的同時，可開放給從業醫生進行資料標註並訓練成輔助診斷的機械人，輔助科研成果形成。

由此，可以看出肽積木採用的是 b+c 的商業模式，在 c 端，他們通過收費服務向使用者提供診斷意見。而在 b 端，已經與 20 多家三甲醫院和基層醫療機構進行了合作。肽積木希望打通整個醫療環節，能夠幫助醫院來進行分級診療，提公升整個醫療系統的運轉效率。

我們的遠景其實特別簡單，就是希望利用人工智慧技術能夠平衡醫療資源，而不僅是提公升醫生效率。尤其在基層或者社群，那裡其實並沒有足夠好的資源。我們可以通過 ai 學習三甲醫院的技術，哪怕學到 80% 都能夠幫助到糖尿病患者，把分級診療真正做好。或者說，讓普通的病人不需要去三甲醫院排隊，就能夠享受到我們的優質服務。

雷鋒網正在啟動「新智造成長榜2017」評選活動，我們將對人工智慧與機械人行業進行大規模報道、梳理和調研，並聯合數十家著名投資機構根據這些創新公司的技術實力、商業能力和成長性進行深度評選，最終從多個領域分別選出一些極具潛力成長性的創新公司。

2017-06-07 08:28

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