健澜科技机智过人领跑AI医疗行业，打造中国人自己的机器人医生

　　无人区的探索之旅
　　2012年，AI还不为大众所知。四年后，AlphaGo在人机大战中完败李世石，AI方才步入大众视野。
　　2012年，放眼行业内，全球AI医疗企业初露锋芒。对大多数人而言，AI医疗只是人类对机器人医生的幻想。根据资料显示，大部分AI医疗企业诞生于2016年2017年期间。AI医疗元年，究竟是2016年还是2017年，至今仍众说纷纭。
　　就在2012年，36岁的程国华带领着汇集医学、计算机视觉、机器学习、生物工程各领域专业人才的团队，赶上了AI医疗全球始发的列车，开始了无人区的探索之旅。
　　2016第二届西湖论健国际高峰论坛
　　健培科技销售铁军：健澜科技CEO陈维与程国华董事长
　　从创业初期的无人知晓，到成功合作100余家医院，首次举办医疗与AI跨界的《西湖论健》，首次发布医学影像大数据领域白皮书，首次实现国际上AI机器人与放射科医生的人机大战
　　曾经在无人区踽踽独行的健培，已逐渐积累沉淀了先发优势、技术优势、合作伙伴优势以及客户渠道优势，日渐成为中国AI医疗行业的领跑者。
　　成本中心里的数据金矿
　　首次创业从事在线教育的程国华，在为医院搭建教学平台的过程中，初步了解了医院的信息化情况，偶然间发现医院硬盘中医学影像数据的存储占比高达80。这是一个非常惊人的发现！
　　对于医院而言，如此庞大却又重要的影像数据，存在着三点问题：
　　第一，形成成本中心，普通的三级以上医院每年需耗费百万元用以存储影像数据；
　　第二，数据浪费严重，95的医疗大数据未进行二次开发和挖掘利用；
　　第三，各家医院的数据还未充分打通、整合，属于数据孤岛。
　　而这些数据负资产，在程国华等具有IT技术背景的局外人看来，无疑就像发现了一个金矿。
　　经过六年的挖掘和沉淀，程国华用一只鸡与三个蛋形容健培现有的产品架构。所谓一只鸡即人工智能，提供了算法、程序框架，大量的数据，临床试验环境，医生的配合。而三个蛋则是基于人工智能深入研究而产生的，真正参与到医疗行为中的服务与产品，分别为：云胶片、影像云系统、诊断云系统（啄医生）。
　　直击医院痛点
　　由于医学影像的数据文件往往较大，常规一次CT扫描为250MB量级，X光机胸片为30MB量级。为了对不同医学影像设备的信息化数据进行统一存储和管理，众多医院采用了PACS系统，用于融合、管理、存储、传输各平台的影像数据。
　　正如程国华团队创业之初所见，随着影像数据不断增加，数据负资产的累积已让PACS系统不堪重负。基于医院的痛点，健培输出了影像输出解决方案。
　　从医学影像设备数据的采集，到利用IT技术进行图像优化显示，在不同终端呈现层次丰富的医学影像，并输出到不同的介质上，健培诞生了首个可替代进口胶片的产品：云胶片。
　　利用健培云存储技术，可以将医疗影像上传至云平台。患者只需通过手机扫描二维码，便可随时随地查看和下载自己的电子胶片和病历档案。
　　而通过Healthview影像云，将数据分割、打包、传输、重建，解决了影像存储共享问题。
　　据了解，得益于健培云存储功能，医院每年可以节省逾70的存储管理费用，也为远程影像会诊、医联体的联网管理、区域影像中心建设等奠定了基石。
　　医学影像诊断界的阿尔法狗
　　随着海量数据源源不断地上传、存储，为机器的深度学习反哺了充分的养料，也为机器诊断孕育了可能。
　　然而，目前国内影像领域的AI，绝大多数还集中在单纯的图像识别上，缺乏医学数据的积累和对影像报告的分析。而能够做出辅助诊断方案的公司，寥寥无几。
　　据统计，放射科医师诊断1名患者的CT扫描图像通常需要1020分钟，一般情况下，每天需审阅约35万张影像图片。同时，还存在医生水平参差不齐，误诊率高，人才培养周期长等问题。
　　解决影像诊断的难点已是迫在眉睫。而随着图像识别技术的成熟，利用AI辅助临床诊断，改善误诊、漏诊问题已是可行。
　　健培HealthView诊断云正是通过对大量数据的分析、挖掘、统计和建模，形成了结构化的疾灶特征描述。阅片机器人（啄医生）可以快速筛查、确定、定位疑似病灶，并通过像素级的学习和量化诊断，精确测量病灶大小，确定疾病发展情况，减少人为工作量，提升医学诊断精度。
　　数据显示，在骨龄检测中，啄医生检测耗时4秒，骨龄平均检测误差小于0。3岁，医生读片时间大大缩短；在肺结节诊断中，啄医生实现精准识别病症、秒级响应。
　　2016年10月，健培实现了国际上首次AI机器人与放射科医生的人机大战，啄医生得以大放异彩。大战虽然最终以1：1战平，但啄医生每次用时在1分钟以内，两位会诊医生每次则需要810分钟。
　　在2016年世界肺结节检测挑战大赛（LUNA2016）中，啄医生以91。3的综合敏感性创造了世界纪录，位列世界首位。
　　从影像云入手，健培打造了线上线下一体化医学影像后处理解决方案，逐步赋予啄医生对疾病的综合性诊断能力，使啄医生更像一个医生。打造中国人自己的机器人医生的蓝图已然绘就。
　　敲开医院的大门
　　人工智能？靠谱吗？
　　2013年，为了推广产品，程国华带领团队跑遍了杭城所有二级以上的医院。幸运的话，医院会听取五分钟的介绍，但大多数都是吃了闭门羹，连概念解释都不想听。
　　跑了几十家医院后，在朋友的牵线搭桥下，终于有一家远在千里之外新疆伊犁察布查尔县人民医院向健培敞开了大门。程国华怀抱着服务器，从杭州出发，只身登上了前往乌鲁木齐的红皮火车。
　　经过五天的舟车劳顿，程国华终于抵达。一落地他便马不停蹄地前往医院安装服务器。为了不影响放射科日常工作，他只能在夜间编程、调试，索性在放射科休息室架了张床，一睡就是一个多月。
　　囿于当地医院有限的影像数据，产品首次试用的效果并不理想。还需要更多的数据调试，当数据训练到一定地步，它一定是不错的。
　　两年的技术沉淀，苦于市场接受度低，自2015年起，健培为自己搭建了呐喊发声的舞台，打造了行业内第一个医疗与AI跨界的国际高峰论坛《西湖论健》，汇聚了医学界专家学者、医院负责人、医疗科技企业等跨界人士，至今已连续成功举办三届。
　　2017年机智过人节目选定健培科技代表医疗人工智能企业上节目
　　从四处碰壁，到如今成功合作1200多家医院客户，其中三甲医院达300余家。健澜健培正一步一个脚印地实现着最初的目标，AI技术也正在以加速度渗透进影像诊断领域，逐渐发光发热。
　　全人类的医疗盛会
　　医疗领域具备了充分、整齐的数据，为AI的结合培养沃土。而医疗影像的特点，使得其非常适合作为AI切入的天然口。
　　无论是沃土亦或是泥沼，健培都已在AI医疗领域沉淀了六载光阴。如今，巨头入场，资本涌入，同类型创业公司蓬勃而出，百家争鸣。这已是一场全人类的医疗盛会。
　　这是好事，一群人走得更远，我们也不会感到孤独。
　　然而，AI影像才刚起步，AI医疗的应用更是还有漫长的道路要走。身处泡沫时代，医疗结合AI成为医院诊断的基础设施，为医生提供有效的诊断措施，才是医疗行业冲出混沌的必由路径。
　　在程国华看来，医疗行业的变化是以十年为单位的漫长过程。而对健培的期许，则是以五年为单位的一次质变。
　　对于创业公司而言，五年是一个比较长的周期，但人工智能还是需要实实在在的投入，我们走得比较稳，有把握不会被浪潮打下去。
　　我们坚信，AI将会改变医疗行业的方方面面，并产生深远的影响，这也将会是人类的福音。程国华。