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陈宽:设计出人工智能与影像诊断相结合的医生界阿尔法狗

导读: “它使原本大家觉得还要几十年才能成熟的技术,成为了现实。”他感叹道,“深度学习效率的提升就像自行车变成了汽车。”

陈宽:设计出人工智能与影像诊断相结合的医生界阿尔法狗

  陈宽平时极少拍照,为了封面图,特地在他喜欢的梵高作品前,献图一张。

  “阿尔法狗就这么下出个碾压式的3:0,开发者们也很震惊。”在芝加哥大学就读经济金融双博士的陈宽,早在2011年便在经济领域接触人工智能和深度学习。

  “它使原本大家觉得还要几十年才能成熟的技术,成为了现实。”他感叹道,“深度学习效率的提升就像自行车变成了汽车。”

  搭着深度学习这列快车,2015年初,陈宽成立推想科技,正式进军医疗行业创业,利用影像识别算法模型,为医生提供辅助诊断方案。

  其原理为一部分影像数据作为测试数据,而模型学习剩余部分数据(训练数据),诊断测试数据,生成初级诊断报告,最后与医生正确的诊断报告做对比,得出诊断的准确率。

  去年9月,在肺部X光的诊断环境中,最后生成诊断报告与医生的诊断报告匹配率在90%以上。“换一个测试环境,换一家医院的数据,结果可能又不一样。”

  目前,推想科技已有的诊断模型数据源涵盖与心肺相关的超10种X光影像,如心影增大、肺部积液、肺炎等。

陈宽:设计出人工智能与影像诊断相结合的医生界阿尔法狗

  注: 陈宽已确认文中数据真实无误,铅笔道愿与他一起为内容真实性背书。

  脚踏两只船

  陈宽刚参加完硅谷的一个创业比赛,台下坐着Reid Hoffman(LinkedIn创始人)等科技圈大拿。第二天,他匆忙飞回芝加哥大学上课,听诺贝尔奖教授James Heckman 讲授计量经济学里的Bias Correction……

  彼时,正在芝加哥大学就读经济金融双博士的陈宽,经常徘徊在创业与学术之间,“觉得两个世界差得非常远”。

  在做学术之余,他尝试寻找创业机会。“我从高中起,就陆续做过项目,赚过一些小钱。”

  2011年,陈宽在经济领域接触到人工智能和深度学习,他感觉这些技术的应用场景可以更加广泛。“人工智能最早应用在金融行业,到2013年,美国超过70%的二级市场交易都是由计算机自动完成的。”

  他打算在美国试水。2012年,他和朋友根据Twitter上网民发布的状态数据,建立模型来预测奥巴马和罗姆尼的大选结果。“人工智能和深度学习能最大程度把特定场景中的数据关联性挖掘出来。”

  期间,美国很多媒体企业找上门来,愿意花钱购买他们的成果,把数据可视化展现在媒体平台上。

  陈宽有些吃惊,“随便做的一个模型,没想到还能赚钱”。他决定继续在里面挖掘机会。此后,一有时间他便参加美国和国内的创业活动。

  他常常一个人,一只包,一台MacAir,逮住机会就和别人去聊,展示模型Demo。“我觉得技术背景的人创业,最大的瓶颈是不接地气。陷在小圈子里闭门造车,自己觉得产品很炫酷,推出后可能离市场十万八千里。”

  深入了解后,他更倾向于国内市场。“每次放假都跑回来了解形势,觉得国内市场还没那么饱和,机会更多。”

  2014年暑假结尾,在深圳的一次闭门会议上,陈宽打开电脑展示一系列算法模型,包括深度学习、人脸识别等。在场的一位放射科医生表示很感兴趣,并提议“这些技术能否做成医疗影像的辅助诊断产品?”

  当时,陈宽没太在意。“接触的行业太多了,金融、政府、农业、安保等,一时拿不定主意要应用于哪个行业。”

  12月底,他返回美国修完一学期的课程后,再次回国摸索方向。巧合的是,某医院负责信息部门的高层再次提出同样的需求。“两个渠道认识的人,诉求一模一样,这可能是真实存在的需求。”

  当时,陈宽距离博士毕业还差一篇论文。回美国完成学业还是立马创业?他曾摇摆不定。

  最终,他留了下来。“把深度学习用于医疗影像诊断,既贴近市场需求,又可以持续做研究。”他笑道,“很幸运找到这样的契合点,相当于脚踏两只船。”

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