成电系人工智能创业团队实现像素级?肿瘤识别 几秒钟勾勒病灶
2017/11/2 | 来源:天虎科技

作为美国医学生物工程院院士、长江学者特聘教授、电子科技大学生命科学与技术学院院长,尧德中博士是脑电及脑机交互科学家,他在10月28日举行的2017天府软件园高峰论坛暨第十一届四川互联网大会上称,关于人工智能帮助肿瘤识别的工作,现在全球做的非常多,但要强调的是,电子科大的团队做到了像素级的肿瘤识别,根据他们了解的信息,这在全球是最领先的,而且是实验室几位年轻老师做的工作。

虎哥在活动现场碰到上述所称的开发者。电子科大生物医学工程博士、计算机科学与技术博士后尹愚,他与曾连续创业的同学万阳(电子科大生物医学工程及计算机科学双学位)以及其他人员一起,搭建了大象分形智能科技团队,正在做扁鹊人工智能系统的相关开发测试,筹备把研发成果从实验室推向市场。

他们建立了网络和模型系统,与当地肿瘤医院合作,拿海量的肿瘤CT照片数据给人工智能系统进行深度学习,来提高对早期癌症的识别力,目前训练的数据已经达到了数百个G,而且技术识别与人类专家识别的ROC曲线重合度很高,在合作医院已进行了数百例的测试。而目前最先应用的会是在肺癌领域。


和传统专家会诊相比,一方面时间更快,专家判断需几小时,而人工智能技术只需几秒钟;另一方面成本更低,同时便于大规模普及。由于专家紧缺,目前国内三甲以下医院对癌症识别有一定的误诊率,而人工智能系统方便了这类医院的使用。


目前商业模式还在探讨中,但新的早期癌症识别技术采用后,每次费用可能会仅数百元,可通过在线形式迅速普及,降低误诊可能性。

尹愚说,随着公司的成立,目前企业也在积极寻求上千万元级别的融资,用途包括项目建立超算中心等。


的确,用人工智能加持的系统来读取、学习和分析医疗影像资料,帮助医生做出诊断,是天虎科技在最近看到的许多人工智能团队的努力方向。而其中的难点,就在于持续不断的获取有医生标注的大数据、优秀的算法模型和运算能力、以及对行业的理解能力。即使是BAT也很难覆盖这一赛道。