羽医甘蓝 创始人&CEO 丁鹏
文丨拓扑社 记者 海洋
项目名称：DeepCare羽医甘蓝
主营业务：为医院、医用扫描仪厂商等提供基于人工智能的算法API接口，提升相关疾病确诊率
上轮融资情况：2016年6月宣布完成600万人民币天使轮融资，峰瑞资本领投
本轮融资意向：已经开启下一轮融资（已获得多家投资机构的投资意向）
项目关键词：AI+医疗影像
“去年在中国有386万例癌症被确诊，每天确诊的癌症患者就有1万多人，这个数字一定会越来越大。”羽医甘蓝的创始人&CEO丁鹏说。
近期，国家癌症中心发布了中国最新癌症数据，数据显示，中国大城市跟小城市在癌症死亡率上相差较大，小城市会高很多，其中一个原因就是医院的误诊、漏诊比例非常高。在提高癌症确诊率上，谷歌曾经用人工智能的手段进行过模拟检测，对于乳腺癌，谷歌能够做到88%以上的准确率，而同时进行诊断的医生的准确率在77%。“我们希望能服务到这些癌症患者，让他们在早期就可以进行预防和有效地确诊。”
谈起AI+医疗，他们心有戚戚
丁鹏本科毕业于浙江大学竺可桢学院，博士毕业于美国达特茅斯学院。从事算法研究工作8年，在计算机视觉和深度学习技术方面既有长时间的科研经历，又有工业级算法开发经验。
“人工智能将是下一个系统性的机会。”丁鹏对此深信不疑。“历史上所有的系统性的机会，都必须具备一个条件，那就是让所有人都有机会获取，比如电力、蒸汽机、手机等，人工智能也不例外。我认为大公司的机会在于基础架构、算法框架等，初创公司的机会就在于和行业的融合。”
丁鹏团队进行了调研。他们发现了中国目前癌症确诊上的进步空间，同时他们也了解到，影像是医疗里最标准的数据，通过深度学习的方式，计算机完全有能力辅助医生来对医疗影像进行识别，从而得出诊断结果。“我想做些对社会有意义的事情。”机缘巧合地，他们还邀请到了一位研究病理图像长达十年的博士加入团队。这位博士在剑桥、CMU和KeyWest医学院等机构都有过病理图像项目经验。她的加入，让整个团队的经验与技术完整起来。
于是，2016年6月，DeepCare羽医甘蓝正式成立。
核心是算法，壁垒是人
羽医甘蓝成立以后，丁鹏选择切入的方向是病理切片。病理切片是癌症诊断的金标准，国家规定手术后必须做病理切片。中国的病理医生非常稀缺，但病理医生主要诊断的方式就是通过图像进行判断，因此丁鹏认为，机器可以代替医生的部分重复劳动，辅助医生做诊断。“中国有40%的手术是不做病理的，但是这样可能会遗漏病人身上发生的病变、耽误病人治疗，如果有一个比较方便的、成本较低、准确率高的解决方案的话，我们觉得可以造福到非常多的患者，特别是基层地区的患者。”丁鹏说。
此前在人工智能算法方面，公司团队在糖尿病眼底病变分级、肠镜息肉检测、肺部肺小结节检测、以及肺癌组织病理切片的识别分类方面均有模型储备。在羽医甘蓝创立后，丁鹏选择了一些国内常见病，如肺癌、乳腺癌、宫颈癌等进行算法自动化读片研究。
据丁鹏透露，羽医甘蓝对乳腺癌病理切片的确诊率已经能达到90%以上，目前已和大型医用扫描仪厂商、多家国内三甲医院等机构进行合作，通过算法让硬件更智能、让诊断更准确。
“我们希望羽医甘蓝的算法是一个在云端可调取的产品，可以供给像体检中心、第三方实验室或者互联网医院等自有云架构的机构，他们可以在云上就直接作出判断，甚至未来很有可能患者也可以直接上传图片，后面接入专家，最后进行确诊。”丁鹏说。
如果说羽医甘蓝的核心产品是算法，那么羽医甘蓝希望构建起的壁垒就是“人”。
“我们十分确定医疗机构背后的医生专家团队才是我们最核心的价值，而只有把公司定位于医疗公司，才能在激烈的市场竞争中获得认可并存活下来！” 也有人认为医疗领域里的数据才是最值钱的，但在丁鹏看来，数据背后的专家资源才最具价值。
AI+医疗是慢生意，训练算法只是第一步
现阶段谈AI+医疗的商业化还为时尚早。丁鹏表示，“训练算法只是第一步，在经过几万例的训练后，产品还需在医生的工作环境中打磨试用”。目前，羽医甘蓝已经和多家三甲医院达成合作，但市场教育还需要长久打算。近期，在微软加速器的牵线下，羽医甘蓝为中日友好医院的相关专家进行了报告分享，接下来或将在中日友好医院举行研讨会；此外，微软加速器还为羽医甘蓝对接了一个丹麦皮肤病非处方药公司，由于皮肤病的确诊也是依照图像进行，因此羽医甘蓝在这方面也有着发挥空间，此外还有其他政府资源也在持续对接中。
据悉，DeepCare羽医甘蓝已获得多家投资机构的投资意向。
本文是拓扑社对微软加速器第九期入选项目的专题报道。
微软加速器九期的入选企业都是拥有引领行业核心技术创新力和强大市场前景的优秀企业，大部分为面向企业服务的To B类型创业公司，涵盖了云计算、大数据、人工智能、物联网等诸多领域，这些领域也是拓扑社持续关注的方向。
更多精彩报道，敬请期待~~
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