醫拍智能吳詩展：我要讓每個醫生旁邊都有一個AlphaGo

「在下個10年內，我要讓1億以上的患者，都能享受到3甲醫院的醫療服務!」

說這話的時候，醫拍智能(原「拍醫拍」)公司創始人兼CEO吳詩展一臉肅容，眼鏡片後面閃爍著誠摯的目光，不由得讓人為其崇高的「小目標」而肅然起敬。

醫拍智能創始人吳詩展

8月7號，醫拍智能獲得數千萬元的A+輪融資。但吳詩展並沒有顯出多開心，他反倒覺得肩上的壓力更重了——在他的統籌下，醫拍智能的業務範圍正在從OCR醫療單據文字智能識別向醫學影像智能識別延伸。

醫學影像識別，並非新學科，在近些年人工智慧技術獲得爆髮式進步后，醫學影像的判讀也找到了一個人工智慧的突破口，而醫學影像智能識別的最大優點在於，它徹底解決了當前醫生面臨的最頭痛問題，把醫生從大量且繁瑣的閱片(包括心電圖、X光、B超、核磁共振等)工作中解放出來，在大幅提升工作效率的同時，大幅降低漏診率。

這是一項複雜技術，國內外都有很多實力雄厚的技術團隊在攻關。對於一個只有50餘人的小公司來說，或許相當難。但是，當醫學影像界和圖像識別兩個領域內數一數二的牛人都聚集一堂，一切又另當別論。

從百度出來的「技術之星」

吳詩展，80后，大學就讀數學專業，給人的印象是典型的理工男，話並不多，聲調也不高，在帶著嚴密邏輯思維話語的背後，始終帶著真誠。

吳詩展非常有理性。他的職場軌跡，在高校時期就做好預置，此後，他沿著這條軌跡一步一步地走向今天的成功。

「對於一個人來講，一生趕上這樣一次浪潮就足夠了。對於一個弄潮的年輕人來講，最幸運的莫過於趕上一波大潮。」原Google公司研究員吳軍撰寫《浪潮之巔》中的這句話，給了大學時期的吳詩展極大的啟發。而百度公司的成功，也讓他看到了互聯網帶給企業的機會，他當時就給自己提出要求：一定要進百度。

2006年畢業后，吳詩展順利加盟百度公司，趕上了百度最瘋狂發展的時期。

在4年時間裡，他作為百度商業資料庫團隊的負責人，管理競價排名、鳳巢、網盟等和營收相關的數據系統，經歷了百度收入從每天十萬元級別到千萬元規模的豹變。

吳詩展在百度亦受到相當重視。在進入公司第二年，他就獲得「年度最佳百度人」和「技術之星」的榮譽。據百度員工介紹，這兩項榮譽非常難得，往往是500人中只有2人才能夠獲此殊榮。

有了百度這樣一個優質平台，吳詩展的視野得到了極大拓展。他在對前100名互聯網公司的研究后，他發現了一個趨勢，從以新浪為代表的門戶時代，到以盛大為代表的遊戲時代，再發展到以百度為代表的搜索引擎時代和以淘寶京東為代表的電子商務時代，走在「浪潮之巔」的公司越來越「生活化」。

隨著58同城、趕集網，以及美團、大眾點評等垂直領域網站的快速走俏，也驗證著吳詩展得出的結論。他動了去「更生活化」公司的念頭。

2010年，吳詩展加入趕集網，成為公司首席DBA，技術保障部總監。此時，吳詩展也萌發了創業之心，他給自己的規劃是：5年後成為創業公司高層，然後自主創業。

果然，2014年，他以聯合創始人的身份，與人合夥創辦了首家掛牌新三板的區塊鏈公司太一雲，他擔任CTO。第二年初，他順從心聲，真正以創始人身份，全身心投入醫療健康領域，成立了醫療大數據公司醫拍智能。

吳詩展的人格魅力

在很多人眼裡，從百度到趕集網到太一雲再到醫拍智能，吳詩展所在公司的規模和名氣越來越小，這很不值得，但是，從技術部門主管到技術總監到CTO再到公司創始人，隨著所處位置越來越更高，他能夠更全面地審視行業發展，把握自身前途。

這一時期，互聯網+醫療成為市場熱點，投資機構也在蜂擁而至。根據蛋殼研究院的《2015 年互聯網醫療投融報告》，2014 年和 2015 年互聯網醫療領域分別獲得 14 億美元和 18 億美元的融資，相較於 2013 年之前呈現爆髮式的增長。

吳詩展很早就有從醫情結。雖然在大學里學的是數學，他對生命健康科學一直有著濃厚的興趣，希望有一天能夠投身這個把人類從病痛中解救出來的神聖行業中來。

因此，創立醫拍智能，也就成了吳詩展人生規劃路途中的重要一段。而這段創業，又顯示了吳詩展獨到的人格魅力和管理才能。

獨木難支。創業，首先要找的是合伙人。吳詩展希望醫拍智能是一家高起點，有核心優勢的技術公司，他必須找行業內數一數二的大咖為伍。

據其介紹，從一開始，他就把行業內的頂尖牛人搜了個遍，然後挨個挨個地去登門邀請。「行業內幾個著名公司的技術大牛我都找過，一半以上的精英我都見過。」吳詩展說，「他們必須是比我更牛的人」。

經過了千分之一的篩選，最終，一些橫跨醫學圖像和人工智慧行業的頂尖人才，其中包括以聯合創始人身份匯聚到了創業中的醫拍智能：九三學社醫藥文衛委員會中央委員，心臟重症專家委員會青年委員，原好大夫在線醫學總監楊勁松、清華大學博士，曾先後任職過微軟亞洲研究院、歐洲微電子中心、百度OCR團隊創始人楊瓊、留美博士，原天津大學計算機教授，從事機器視覺、醫學影像和信息安全研究，在影像分析、機器學習和認知計算方向申請了超過 40 項國際和專利的劉立等。

醫拍智能擁有一隻強有力的技術團隊

找到行業牛人，不難;動之以情，曉之以理地讓他們共同創業，也不難;團結一大幫牛人在一個鍋里吃飯，才是最難。

作為公司主創者，吳詩展不願多談如何管理這幫技術大咖們，他只有淡淡的一句，「我選擇了他們，他們也選擇了我」。但是，創業道路上的另一個小細節，卻真實地道出了他的待人之道。

醫拍智能初創時期，正好趕上股災，投資公司承諾好的投資被臨時取消，醫拍智能的財務在一段時間內陷入捉襟見肘。

「我把公司面臨的困境和所有員工做了溝通，大家自主選擇去留，願意離去的，我推薦百度系創業公司，薪資上有接近翻倍的漲幅;願意留下者，每個月保證有最低5000元的生活費。同時，創始人都不拿工資。」

一通談話下來，只有兩個人選擇了離開。而吳詩展也兌現承諾，幫助她們找到了滿意的「下家」。

人和人之間，最難是交心，當你在危急時仍然有人相信你，願意和你同行，這才是最大的人格魅力。顯然，吳詩展具有這樣的人格特徵。

每個醫生旁邊有一個AlphaGo

搭好了班子，團隊也建立起來了，吳詩展開始認真思考醫拍智能的發展戰略。

之前，公司走的是2C路線，在移動端上推出APP，讓病人自己在APP內完成圖像識別，醫拍智能從中收費。但是，研究市場后發現，保險、醫療等企業用戶對於OCR的技術需求和付費意願，明顯高於單個病人，所以，在2015年底，吳詩展啟動了公司成立以來的第一次轉型，從2C市場果斷向2B市場轉移。

醫拍智能在醫學圖像輔助診斷和醫療單據識別技術領域已經達到國際領先水平

現在，醫拍智能發展成基於以深度學習為代表的人工智慧技術，結合海量醫療數據，研發輔助醫療影像診斷識別系統。據了解，醫拍智能在醫學圖像輔助診斷和醫療單據識別，現在已經達到國際領先水平，擁有40餘項覆蓋機器視覺、醫學圖像、數據挖掘等多個領域的國家專利。

醫拍智能的化驗單識別技術，就是基於深度學習的體系架構，使系統具備強大的抗干擾能力和自適應能力，它獨創的醫學版面智能分析，擺脫了傳統方法對模板的限制，覆蓋了全國31個省市776家三甲醫院以及主流醫院的化驗單格式，支持檢查上百種常見化驗單識別，涵蓋了3000多種化驗單指標項的識別和解讀，識別準確率達到97%以上，且平均每張單據的處理時間少於10秒。業界認為這項技術極大地提升了醫生審讀化驗單的工作效率和準確率。

2016 年 10 月是一個標誌性時刻，醫拍智能創立了達芬奇醫學智能研究項目組，專註於人工智慧在醫學領域的應用，以提高全行業醫療數據獲取與解析能力，強力輔助醫療診斷治療全過程。在醫學影像領域，吳詩展把研究方向主要集中在對CT、MRI、PET、病理切片、眼底照片、超聲等醫學影像信息採集和分析上，以解決行業當前遇到的迫切難題。

以X光片為例，據美國疾控中心(CDC)估計，每年美國大約有1210萬人接受乳腺X光檢查，但根據美國癌症協會(ACS)統計，其中差不多有一半都有「假陽性」嫌疑。大量女性為了確信度選擇接受乳腺活組織檢查，而其中的20%都屬於健康女性，同時活檢結果正確率也只有60%-80%。

現在，醫拍智能的醫學影像AI系統將總結出的識別模式應用於醫學影像，可判斷影像中是否存在惡性腫瘤，準確度和判斷速度超越傳統方式。

據測算，醫拍的智能CT輔助診斷平台，有效提升醫生閱片速度30倍，漏診率下降40%以上;另外，醫拍的智能胸片輔助篩查AI系統，因為能直觀地將X光圖轉譯成診斷信息，極大地方便了醫生快速對病人病情作出判斷。經測算，每張胸片的讀片時間僅為10ms，人工閱片量減少98%，肺部分割吻合度超過95%。

針對眼底病變篩查，醫拍智能也可以快速識別眼底病灶，在13~15秒內完成一張眼底圖片的病灶標記，在特定集上準確率超過97%。心電圖方面，醫拍智能在提升異常判斷準確率中，智能診斷結果準確率達到96%及以上，而傳統方法下的診斷準確率僅能達到68%。

行業數據顯示，世界各國對放射科醫生服務的需求非常急迫。從放射科醫生的年增長率來看，僅和美國就只有2.2%和4.1%，遠不及醫學影像數據對應63.1%和30.0%的高速增長率。因此，對於所取得的創新性成就，行業有觀點認為醫拍智能對影像方面的分析在應用層面最具現實意義。

「我希望每一個醫生的身邊，都有一個AlphaGo!」說起這個願景時，一向穩重的吳詩展，終於表露出一點小小的激動。而他的長遠目標是：到2030年，醫拍智能要成為世界一流的AI醫療公司，世界一流的AI大腦和世界一流的技術團隊。【責任編輯/楊雅倩】

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