近日，国内医学人工智能顶级赛事2018AIIA杯人工智能巡回赛·医学人工智能大赛决赛落幕，在经过基本涵盖医学人工智能热门领域的200多支国内外知名医疗AI参赛项目的激烈竞争后，深思考人工智能iDeepWise最终夺魁，斩获冠军!
据了解，该医学人工智能大赛是目前国内最高级别医学人工智能领域赛事，由浙江大学医学院附属第一医院、杭州未来科技城管委会、中国人工智能产业发展联盟、《中国数字医学》杂志社主办，医学人工智能浙江省工程实验室、贝壳社联合主办。
经过激烈的角逐，深思考“一种多模式自适应的人工智能宫颈细胞学筛查机器人大脑iDeepWise”获得大赛一等奖，成功捧回50万元现金奖励，三年最高600万元研发补助、最高2000万元让利性股权投资引导基金等奖励。据悉，深思考此获奖项目还将进入浙江大学医学院附属第一医院进行试点应用。
究竟是何等医疗黑科技，在医学AI顶级赛事中过五关，斩六将，最后捧得终极大奖?对此，深思考CEO兼AI算法科学家杨志明博士给出了他的制胜之道。
一、“AI+医疗”精准切入刚需领域
宫颈癌，女性最常见的恶性肿瘤之一，但它又是一种可以明确病因并能进行早期预防和治疗的癌症，因而早期筛查对于防治宫颈癌极为重要。2009年，我国启动了“两癌(宫颈癌、乳腺癌)”筛查项目。时隔近十年，我国宫颈癌防控工作取得了一定成效，但与发达国家相比仍存在较大差距。究其原因是我国当前医疗资源分布不平衡，宫颈细胞学阅片人员匮乏的现状，阅片数量多压力大，阅片人员阅片经验有限，易造成漏诊以及误诊，这也是目前我国基层宫颈癌防控工作所面临的主要瓶颈。
如何破解这一困境?
杨志明博士给出了他的解决之道：iDeepWise以宫颈癌液基细胞学辅助筛查AI算法模组为切入点，通过其最为领先的“多模态 语义理解”技术，让筛查结果从基于医生的主观判断到基于人工智能软件处理大数据后的客观判读，准确快速且不受人为因素影响，恰恰能够满足我国宫颈癌筛查需求。
其核心优势可归结为：
1. 数据：拥有多种制片方式的宫颈细胞涂片数据，已构建经专家标注质控的百万级别高质量宫颈细胞大数据中心;
2. 算法：宫颈细胞辅助筛查内核级发明专利19项，首创的5项 学习算法;
3. 算力：医疗AI专用芯片M-DPU，低功耗、大算力、小体积、低成本;
4. 产品：高通量、高速度、多片源、多适配、高融合、易操作
二、既要往前沿技术发展，又要把产品打磨好
作为一个在人工智能领域摸爬滚打了10余年的老兵，杨志明博士分享了他在连续创业中的三点经验：
1. 从产品角度出发，降维打击。“无论做什么产品，一定要超出用户期望，如果自身的AI技术达不到用户期望，那就要选择降维打击的方式。”杨博士讲到，人工智能输出的模式是一个概率，之所以选择宫颈癌的筛查而不是诊断，是因为如果在诊断中标注的阳性过多，则会给医生增加负担，如果标注过少，那便是漏诊，这个问题就会变得严肃起来。所以深思考选择“降维打击”的方式，只做筛查排阴。基于筛查大部分是正常的样本，借助AI筛查将其中的70-80%确保是阴性的(正常的)，从而辅助医生的阅片筛查工作，大大减轻医生工作量。
2.保证数据的质量与数量。杨博士同大家分享道，自己在AI技术的探索中，发现了 学习的一个重要的缺点，那便是一切都要基于大数据。如果数据是错的，那学习出来的模型也是错误的，另外，数据量过小也是无法将模型做好的。所以，数据的质量与数量尤为关键。
3.单纯的识别是无法将AI大幅度推进的。AI辅助诊疗应是全系统的，拿皮肤科的疾病为例，单纯从一个部位的病变识别是无法判定确诊的，还应通过系统的全面分析才能得出结论，这便要推进到语义理解的层面。
三、多模态 语义理解（iDeepWise.ai 4.0）
“识别已是AI之前的一个步骤，现在AI已经进入 语义理解的发展阶段”
人工智能只有从感知走向理解，才能促进AI医疗辅助诊断产品的进一步发展。深思考人工智能是“多模态 语义理解”的技术引领者，其技术可同时理解语音、文本、视觉图像背后的语义。深思考将“多模态 语义理解”技术赋能宫颈癌辅助筛查，打造出国内最早可以识别腺细胞异常的产品。
杨博士讲道，宫颈癌筛查中有一种异常叫腺细胞异常，就单个腺细胞来讲识别是正常的，但通常腺细胞是“团伙作案”，一种排列组合不对的就会异常，这个的识别便是理解的问题。”就像一只小狗在葡萄架下，通常会识别为“葡萄下有只小狗”，但“多模态 语义理解”识别的是小狗在葡萄架下乘凉，外面是炎炎夏日。
众所周知，人类极为擅长迁移学习，深思考也早已在迁移学习方面做了布局。基于现在所完善的AI宫颈细胞筛查技术，未来的病理细胞疾病筛查也将很快做到迁移。
四、探索一套适合的商业模式 快速落地
“要针对实际情况，除了将技术和产品做好，还要探索一套适合的商业模式。”
目前，深思考在宫颈癌辅助筛查方面主要有“云”和“端”两种形态的商业模式。当病理扫描仪接入医疗大健康“C6云”后,AI就会批量帮助医生进行筛片;“端”模式则是基于深思考的“算法+芯片”整体解决方案——医疗影像专用AI芯片M-DPU，其具有尺寸小、低功耗、性能高等优势，可大大降低应用成本。当M-DPU嵌入到病理扫描设备中时,便可进行宫颈癌的筛查，实现基层医疗筛查的大规模落地。
据反馈，深思考人工智能宫颈癌辅助筛查系统 iDeepWise 已与大部分第三方检测机构和全国几十家顶级三甲医院进行 合作。
五、结语：
深思考人工智能是多模态 语义理解的技术引领者，其核心团队由中科院自动化所、软件所、计算所、微电子所等中科院院所、清华大学一线青年AI科学家与医疗领域顶级专家、营销专家组成。
据悉，深思考已完成近五千万融资，即将完成A+轮近亿融资。未来，相信深思考会在“多模态 语义理解”技术上不断取得突破， 在智慧医疗领域实现更大普惠，造福医患。
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