DemoDay演讲羽医甘蓝病理医学
尊敬的各位领导，现场的朋友们大家下午好。我是羽医甘蓝创始人、CEO丁鹏。我们是一家将人工智能用于病理医学图像分析的医疗科技公司。
画面上的这两个场景大家应该不陌生，去年年初，我有一个朋医院检查出疑似乳腺癌，她觉得不可信，就拿着切片跑到北京来，医院的专家来看。像我朋友这样不远千里来北京就医的外地患者每天就达70万人，医院专家号一号难求、黄牛猖獗。北京甚至被戏称为“全国看病中心”。
从背后的实质角度说，折射的是我国医疗资源的分配不均衡。众所周知，大量优质医疗资源，包括硬件和医院，医院自己培养出来的优秀医护工作者，也在经济利益等诱医院，医院长期处于失血状态。
我在一开始的时候提到我们是做病理图像的分析，那么什么是病理？做病理有什么意义？大家可能都知道内科、外科是做什么的，却对病理科没什么概念。病理是诊断的金标准：它可以确定肿块是良性还是恶性的，可以明确肿瘤类型和转移来源，并指导临床医师制定治疗方案。所以病理医生是医生中的医生，而在我国，病理医生的缺口有多大呢？从这张图我们可以看到，美国一个病理医生服务1.5万人，而在中国，这个比例竟然达到了1比13.6万。按照培养一名优秀的病理医生的速度，我们需要多长时间才能达到美国现在的水平呢？
是年。年对于一家企业或者对一个行业的发展来讲并不算长，但是人的生命不过百年，所以我们等不起！
医生读一张片子的时间大概是秒，而我们的算法只需要20秒。这样可以让病理医生每天读片的时间由8个小时降低到1个小时，可以让医生有更多的时间来学习参加研讨，提升自己，最终为更广大的患者提供服务。
在我们公司，算法工程师每天的工作是跟这张大图里所展示的这样一张病理切片打交道开始的。这其实是一个非常美妙的微观世界，里面蕴含着大量的信息，其信息量堪比一部高清的电影。以至于我们的病理医生在观察它的时候不得不将其分解到图片中这样小的视野。因为患者之多，工作量之大，每一张片子留给医生的工作时间平均来讲只有3-5分钟，秒的时间对应0个视野，每个视野上停留的时间不过0.1秒，短于人类的反应时间，显然是一个不可能完成的任务。这也构成了工作效率和准确性之间一对天然的矛盾。因此病理医生需要技术的手段辅助他们！
我们的工作流程是怎样的呢？可以看到，最左边是一张细胞病理切片，将这张物理切片放入扫描仪生成数字化的病理图像，然后经过人工智能、图像处理等技术手段来分析这张切片有无问题细胞，将有问题细胞的切片留给医生进行再次审核，将正常细胞的切片筛除，这样可以节省医生90%的看片时间，令医生有充足的时间攻克疑难杂症、学习和教学。不仅如此，人工智能诊断的准确率可远远高于大部分病理医生，甚至优于部分高年资医生。
我们的产品不仅包括一整套数据查询和管理系统，而且包括人机交互界面，医生不仅能够标注出病灶区域，而且能不断帮助算法提升准确率。根据国际标准，我们开发出一整套辅助诊断分析算法，而且能够自动生成辅助诊断报告。
以我们研发的乳腺和宫颈为例，乳腺癌淋巴结转移的诊断准确率已达92.5%以上，宫颈癌前病变筛查准确率已达90%以上。
我们所做的成果也得到了很多业内人士和机构的高度认可，首都医科大系、医院的资深病理专家和病理科主任对我们在乳腺癌和宫颈筛查方面做得工作表示了信任和支持。还有多家国内外知名医疗光学设备厂商、体检中心以及第三方检测中心来寻求合作。
这其中离不开微软加速器对我们的支持，不仅给我医院，并且在云存储和云计算上给我们提供了Azure云等技术支持和资源支持。感谢加速器，感谢微软。
在未来，我们将打造融合算法、软件、硬件和服务为一体的辅助诊断系统，为病理医生提供高效可信的辅助诊断服务。我们希望所研发的全面精准的人工智能算法可以帮助医生诊断多种疾病，并且整合患者病理、影像与临床数据，帮助医疗行业实现流程优化、成本降低、效率提高和质量提升，最终成为我国医疗发展的强大助力。
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