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一直以来，人类都是依靠医生训练有素的眼睛从医学影像中诊断疾病。

位于北京的推想科技是世界上为数不多的几家人工智能初创公司之一，这些公司竞相通过深度学习改进医学成像分析。人脸识别和自动驾驶也是同样基于深度学习这一技术。

迄今为止，这家初创公司已经从红杉资本中国等主要投资者那里筹集了7000万美元。在本周于芝加哥举行的北美放射学会年会上，这家成立3年的公司宣布，欲将其计算机视觉能力扩展到与胸部相关的其他疾病，如心脏钙化。

推想科技创始人兼首席执行官陈宽告诉TechCrunch:“通过增添更多人工智能工作场景，我们能够为医生提供更多帮助。”虽然医生可以通过单张影像扫描识别几十种疾病，但人工智能需要学会如何一次性识别多个目标物体。

但是陈宽表示，机器在其他方面已经超过了人类。首先，他们的阅读速度要快得多。医生通常需要15到20分钟来检查一张影像，而推想科技的人工智能可以在30秒内处理影像并完成报告。

人工智能还解决了长期存在的误诊问题。中国临床报纸《医学周刊》报道，在诊断煤矿工人常见的黑肺病时，经验不足五年的医生只有44%的准确率。浙江大学的一项研究在1950年至2009年间对尸体解剖进行了检查，结果发现，总临床误诊率平均为46%。

陈宽表示：“医生工作时间长，承受着巨大压力，这有可能会导致误诊。”

陈宽称他们公司能够将准确率提高20%。人工智能还可以在医疗服务通常不足的偏远内陆地区为医生提供服务。

赢得首位客户

与任何深度学习公司一样，推想科技需要不断使用来自不同来源的数据来训练算法。截至本周，这家初创公司正与280家医院合作——其中20家在中国以外——每周稳步增加12家新合作伙伴。该公司还声称，中国70%的顶级医院使用其肺部专用的人工智能工具。

但该公司有一个艰难的开端。陈宽出生于中国深圳，从芝加哥大学博士课程辍学后创立了推想科技。陈宽曾在芝加哥大学师从诺贝尔经济学奖得主詹姆斯?赫克曼(James Heckman)。在创业之旅的前六个月里，陈宽敲过全国40家医院的门，但都没成功。

“医疗人工智能在当时还是个新鲜事物。医院本质上都是保守的，因为他们必须保护病人，这使得他们不愿与外界合作。”陈宽回忆到。

最终，四川省人民医院给推想科技打了一针强心针。陈宽和两位创始成员得到了一小批影像数据，他们搬进了医院旁边的一间小公寓，启动了公司。

“我们观察医生是如何工作的，并向他们解释人工智能是如何工作的，听取他们的反馈，并改进我们的产品，”陈宽说到。事实证明，推想科技的产品非常娴熟，很快就在更多的医疗专业人士中名声大噪。

“医院总是要规避风险的。而医疗行业关系非常密切，一旦其中一家医院认可我们，产品的名声就会传出去，其他医院就会找到我们。”陈宽说到。

在过去几年里，人工智能已经从一项边缘发明发展成为医疗保健领域的一种规范，医院开始积极寻求科技初创企业的帮助。

在国外市场，推想科技也步履蹒跚。例如在美国，推想仅限预约就诊，这减缓了产品迭代的速度。

陈宽还表示，许多西方医院不相信中国的初创企业能够提供最先进的技术。然而，一旦他们发现推想所能实现的功能，就乐于接受它，这在一定程度上要归功于推想的数据宝库，每天多达2.6万张影像。

“不管他们的技术能力如何，中国的初创企业都拥有海量数据，这是世界上其他任何地方的初创企业都无法比拟的。这是一个直接的优势。”陈宽说到。

中国庞大的医疗行业不乏竞争对手。同样将人工智能应用于监测和金融科技的依图科技，在本周的芝加哥放射学会议上发布了一款癌症检测工具。

推想科技通过收取人工智能解决方案服务费来获得营收。该公司表示，未来将对脑血管、心血管等社会成本较高的疾病，优先进行产品开发。

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