◆ 图玛深维创始人钟昕

　　文| 铅笔道 记者 邱晓雅

　　?导语

　　据介绍，随着空气污染及环境的恶化，近10年北京市肺癌的发病率约增长了43%，占恶性肿瘤新发病例的20.39%。

　　2015年，钟昕创立图玛深维，专注于研发医学影像认知与医学数据分析系统。其能通过人工智能准确处理二维及三维医疗影像图片，定位和分析可能的疾病，辅助医生分析图像并进行诊断。

　　前期，图玛深维会以科研合作的方式进入医院。如今，由其研发的肺结节检测分析系统已与多家医院达成合作，能够自动检测、标注结节肺癌的位置，并提取结节特征，给出诊断建议。

　　系统可靠度超过95%。

　　注: 钟昕承诺文中数据无误，为其真实性负责，铅笔道已备份录音速记，为内容客观性背书。

　　将深度学习引入智能医疗

　　位于美国加利福利亚州的圣地亚哥，坐落着一家成立30多年的公司——高通。钟昕在美国生活了近20年，其中的15年是与该公司一起度过的。

　　在高通就职的最后4年，直播，钟进入了计算机视觉组。“这是一个相当新的领域，主要做图像、视频、语音在内的算法研究。”

　　由此，他认识到深度学习技术。“它的应用非常广，自动驾驶、安防监测、金融、农业等。”

　　但大大小小的公司都在触及这些领域，谷歌、英特尔、FACE++、格灵深瞳……“这已经是一个十分拥挤的市场了。”

　　最终，钟昕锁定医学领域。之所以如此，是因为他觉得医疗市场规模大，医学对新技术的接受稍慢，可以占据先发优势研发产品。

　　医学存在诸多分支，疾病检查、治疗规划、放疗化疗规划等。他认为影像学是一个商业价值较高的方向。“现在国内市场应该已经是大概200亿人民币的规模了，再过20年，翻一番都很正常。”

　　眼下医疗影像大量的数据处理仍然依靠人工进行筛选，效率较低，这是人工智能的市场机会。普通的X光片对医生来说并不难，但如果想找到比较复杂的疾病就难了。

　　而且，影像学还包括CT图、核磁图像，还有PET-CT、PET-核磁等特殊放射图像。这意味着不是经过多年训练的医生是很难读懂的。

　　钟昕决定将深层神经网络技术应用于影像学，准确处理二维及三维医疗影像图片，定位和分析可能的疾病，即通过人工智能辅助医生分析图像并进行诊断，带给病人更佳的诊断和治疗方案。

　　此前，他虽然动心起念想要创业，但由于并未找到更好的机会，想法也一直处于想想而已的阶段。而到了2015年，他的心里突然有了底。一方面，他觉得自己知识、经验、人脉等方面比较成熟，另一方面，用他的话说就是：“创业嘛，手边还是要有一个有核心竞争力的技术。”

　　2015年4月，他在美国创立图玛深维，专注于研发医学影像认知与医学数据分析系统，“打造智能医疗界的阿尔法狗（Alpha-Go）“。

　　从发病率高的肺癌切入

　　钟昕首先研究了可供应用的方向。“因为人常见的疾病就有1200多种，所以有很多选择。”

　　比如肿瘤分为很多种，胃癌、肺癌、肝癌、食道癌、直肠癌、前列腺癌…….这么多癌症，突破口在哪里？哪一些的难度高，哪一些低？哪一个的发病率高，哪个低？钟昕需要在茫茫大海中，捞出有医学探索价值且有市场价值的那一根针。

　　他认为肺癌是其中之一。据介绍，随着空气污染及环境的恶化，近10年北京市肺癌的发病率约增长了43%，占恶性肿瘤新发病例的20.39%。

　　◆创始人高大山（左三）、钟昕（右一）以及团队核心成员

　　接下来便是搜集资料、数据。“人工智能深度学习的算法对数据的要求还是比较高的，没有足够的数据很难动手操作。”为此，团队做了一个计划才从多个渠道获得数据。

　　前前后后花了8个月时间，算法研究取得初步成果：性能效果超过最初预定的目标。钟昕比较有信心了，“这远远超过我们的预期值“。

　　2015年年底，他们打算专心将技术转化为产品。

　　与多家医院合作

　　钟昕想：既然已经看到技术上的曙光了，是时候确定一下回国落地的事情了。辗转于国内几个城市，最终，他决定落地苏州。