融到 3.8 億的依圖，正在人工智慧醫療領域做什麼？

機器之心原創

作者：虞喵喵

上周（5 月 15 日），知名人工智慧創業公司依圖科技對外宣布，已於近日完成 C 輪融資。此輪融資高達 3.8 億人民幣，投資方包括高瓴資本、雲鋒基金、紅杉資本、高榕資本及真格基金，募集到的資金將用於醫療核心技術研發、臨床應用等方向。

專註安防、金融的依圖為什麼會選擇踏足醫療？醫療影像鑒定場景有什麼特點與難點？除了醫療影像鑒定，依圖還在哪些細分方向有所布局？

針對這些問題，機器之心第一時間專訪依圖醫療總裁倪浩，得到不少有趣的答案。

「智能數字肺」，四萬張圖片與兩秒鐘

圖像識別是人工智慧技術落地的第一站，在醫療領域同樣如此。

與安防場景的痛點相似，面對大量需要鑒定的醫療影像，人的精力顯得非常有限。如果能運用圖像識別技術幫助醫生鑒定並給出一定的輔助診斷，在節約人力的同時，還可以減少因過度疲勞造成的誤診。

肺癌是所有惡性腫瘤中死亡率最高、發病率排名前三，同時發病後五年存活率最低的的疾病。因其早期表徵不明顯，引起病人的注意時大多已是晚期。發現肺癌的最佳方法，是讓高危人群（特點是 45 歲以上、吸煙等）定期進行肺結節篩查。

鑒定一個人是否有肺結節病變，往往需要醫生反覆觀察 200 張以上肺部橫切面圖像。浙江省人民醫院放射科主任龔向陽曾在一次採訪中表示，「一天有 200 個病人，醫生就要看四萬張圖片，看兩遍就是八萬張…… 醫生是非常疲倦的」。

依圖醫療總裁倪浩

在圖片中尋找特徵和特徵之間的聯繫，正是深度學習的擅長之處。通過學習醫院過往留存的影像和診斷數據，訓練好的模型可以快速給出判斷。與醫生平均 10-15 分鐘的診斷時間相比，模型「鑒定幾百張圖片只需兩秒鐘時間」。

除了給出影像判斷，這款被稱為「智能數字肺」的智能輔助平台還能生成文字版的診斷報告。目前已有多家頂級三甲醫院採用「智能數字肺」平台，醫生採納診斷結果的比例高達 90% 以上。

「智能數字肺」的思路，是否能遷移到其他疾病或部位的診斷？倪浩表示「人體的部位非常多，我們在積極地將影像輔助診斷推廣到其他方向，例如乳腺、腹部、腦部，涉及到新的影像類型如 MR、超聲、鉬靶等等。」

醫療影像之外，還在做 NLP 研究

在研發「智能數字肺」的同時，依圖還開發了另一款針對兒科的輔助診斷系統——「咪姆熊」。

「咪姆熊」是一款供家長使用的手機 App。患兒家長只需根據孩子生病的情況，點擊畫面中對應小熊的部位，再回答細分的、與癥狀相關的問題，就能得到患兒的診斷分析和治療方案建議。

咪姆熊是廣州市婦女兒童醫療中心官方卡通形象

與基於圖像識別的「智能數字肺」不同，「咪姆熊」的開發完全基於文字資料——醫療病歷。通過挖掘、學習龐大的過往病歷建立模型，再與包含主訴、體查、家族病史、實驗室檢查結果等患者個人情況的模型相結合，「咪姆熊」能迅速給出診斷結果。目前「咪姆熊」支持近 60 種兒科常見疾病診斷，並能提供相應的治療方法。

專註於 CV（計算機視覺）的依圖，為何會涉足 NLP（自然語言處理）領域？在倪浩看來，對於深度學習來說，圖像和自然語言處理在技術是共通的。「依圖從來都不只是一家計算機視覺公司，我們自己的定位是人工智慧公司」。

在 NLP 與醫療結合方面，依圖已經取得兩項重要進展。在文本提取方面，由於醫生寫作的自由文本（病歷）如「病人持續發熱，39 度，咽喉疼痛……」，很難被機器學習和使用。過去的方法是使用搜索引擎，但無法解決尋找類似「紅細胞值在 A－B 區間的病例」等複雜問題。依圖可以使用機器學習自動提取自由文本中的關鍵數據，將其轉化為結構化數據。在幫助訓練診斷模型的同時，還可以為醫生提供病歷回溯等功能。

在知識構建方面，依圖可以讓模型自動學習醫學文獻中的知識，並轉化為診斷模型。被學習的醫學領域權威文獻包括「醫學指南」，如心內科診斷指南、白血病治療指南、肺癌治療指南，以及在頂級雜誌上發表的、在比較大的樣本情況下做實驗的文獻。

目前「咪姆熊」已在廣州婦女兒童醫療中心臨床推行。雖然目標是提供給家長使用，但還是「規劃一個比較長的時間，讓醫生先試用」。

踏足醫療，是因難得的歷史機遇

儘管「人工智慧公司」的定位是可以解釋依圖踏足醫療的條件之一，但顯然缺乏足夠的必然性。

倪浩笑稱選擇醫療方向一方面來自創始團隊個人的就醫體驗，排很久隊、診療時間只有幾分鐘，也無從判斷醫生的診斷結果；另一方面，每個人都希望見到專家，「醫療資源不平衡」已成為嚴重的社會問題。

依圖人工智慧醫療產品的部分架構

「過去十幾年，中國醫療行業的信息化做得非常好，積累了大量歷史數據；人工智慧技術也取得了巨大進展。場景、數據、技術具備，正是難得的、可以改變行業的歷史機遇，因此我們決心去做。」觀察了兩三個月，去年下半年依圖正式決定踏足醫療領域。通過幾個月設計和開發，便推出「智能數字肺」、「咪姆熊」兩款已經目前落地臨床的產品。

明明是嚴謹的醫療領域，為何落地如此之快？推行中會不會有很多困難？

預想中會被醫生抵觸的「智能數字肺」系統，意外地得到了放射科醫生的歡迎。「在醫院演示時，醫生會拿出自己的片子用系統診斷，大概半小時左右就會決定用這套系統……大家認為確實能提供幫助，並不是炒概念。」

依圖創始人朱瓏、林晨曦

「我們原來預想的困難，在實踐中發現並不是困難。同時依圖擁有的不僅是深度學習技術積累，在怎樣進入一個行業上也有不少業務層面上的積累。」

除了「智能數字肺」、「咪姆熊」，依圖還在開發臨床治療輔助系統、數據可視化系統、個性化疾病預測等多款醫療產品。在醫療領域投入如此大精力，該如何平衡過往的金融、安防業務？或者，依圖是否有意全面轉向醫療領域？

「安防、金融、醫療都在高速發展中，需要通過招聘各個方向的人來平衡……我們正在非常快速的吸納專業人才。」

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