周明参加2016年中国国际高新技术成果交易会

　　“梦想不在远方，而是在一步一个脚印里，踏实地积蓄着力量，直到某个时刻的到来。” 海归学子周明, 北大创业孵化营三期营项目宜宝科技创始人, 畅谈了他的归国创业之路，分享了许多关于智慧医疗产业的深度思考。作为医疗智能化的尖兵，宜宝科技立志成为世界一流的医学影像检测专家。
 
海归学子的创业之路
 
　　周明，本科毕业于清华大学环境工程系，大学时是一个典型的理工男，热爱信息技术，大一时经常在主楼的计算机房排着长队等候着宝贵的上机时间。他从大二时就进入信息系统教研组，参与完成了我国第一个省级环境信息系统的建设，1995年毕业时留校工作，负责计算中心及计算机辅助设计课程的教学和管理工作。那一年正是中国互联网的元年，他对于信息技术充满了浓厚的兴趣，在短短半年内自学英文资料通过了6门考试，成为了国内前三十位微软公司认证的系统工程师（MCSE）。怀着对世界先进技术的渴望与追求，两年后他考取了美国辛辛那提大学的全额奖学金，并在美国先后取得了工学硕士和工商管理硕士，在国际电脑联盟（CA）公司、IBM公司等工作十多年，任职高级软件工程师、架构师、高级研发经理。他参与研发了业界最早的商业智能软件——Neugent，并曾经管理全球近百人的团队，负责IBM云计算产品的研发和运营。
 
　　在美国的工作和生活，一切都那么顺利，然而国内家人的安康，深深地触动了他。有一天，他在美国纽约长岛的安静住处，接到了父母打来的国际长途，电话里他得知了小姨被检查出罹患乳腺癌，家人百般求医，却还是没能挽救她的生命，仅仅半年时间，小姨就去世了。小姨一向温柔贤淑，她在人生最美好的黄金时期突然离世，抛下悲痛的丈夫和可怜的幼女，让幸福的家庭很快陷入绝望之中。从此，他开始关注起乳腺癌。

乳腺癌是世界上女性最常见的恶性肿瘤，全世界每年乳腺癌发病人数达 120万，年死亡人数约为50万，全球每26秒就有一例乳腺癌。在欧美等发达国家，乳腺癌曾经长期威胁着妇女的健康，著名的“粉红丝带”运动就发起于美国，在纽约及东部沿海地区影响巨大。通过文献调研，他发现，乳腺癌的疗效更多的取决于病期，提高早诊率是提高治愈率的关键。乳腺癌普查是发达国家提高治愈率行之有效的办法。20 世纪 60 年代初美国著名的纽约区健康保险计划(Health Insurance Plan of Greaster New York, HIP)应用乳腺X线摄片对健康人群开展乳腺普查。1973-1980年，美国肿瘤协会(the American Cancer Society, ACS)和国家肿瘤研究所(the National Cancer Institute, NCI)进一步实施了乳腺癌普查方案，其结论肯定了定期乳腺癌普查(乳腺X线摄片)能降低乳腺癌死亡率。
 
　　最近十多年来随着乳腺病变计算机辅助诊断（智能检查）技术的推广应用，它利用专业的计算机算法分析医学影像,发现并检出早期病变特征, 可以帮助医生发现容易忽视的微小乳腺肿瘤, 这样使得欧美国家乳腺癌对妇女健康的威胁大大降低。早期乳腺癌尤其是零期乳腺癌通过手术，可保全乳腺还能根治，费用很低，5年生存率可达90%以上。因此，无创无痛的医学影像检测技术对于防治癌症具有重要价值，而在这里人工智能扮演着重要的角色。
 
经过郑重地思考，他决定回国，利用所学，为祖国医疗智能化做出自己的努力。公司在2015年6月正式成立，主要通过医疗影像与人工智能结合，将切入点锁定乳腺健康检测云——利用人工智能分析乳腺影像，辅助医生诊断。在“创启未来”2015国际青年科技创业大赛，他的“乳腺健康智能检测云”项目经过上千个项目的多轮城市赛和区域选拔赛，最终在12月初获得全球总决赛8强。
 

深度思考：医学影像 + AI
 
　　众所周知，我国医疗存在着看病难、看病贵的问题，超过一半的病人被发现为癌症时，已经是中晚期。医学影像对于临床诊断，尤其是癌症的检查，起着非常重要甚至是决定性的作用。随着人口增长、消费升级、影像技术创新和数据增长，预计2020年医学影像市场规模达到6000~8000亿元。

　　伴随影像需求的高速增长，影像医生普遍工作负荷重，导致误诊、漏诊的情况。基于人工智能的影像智能分析一方面帮助医生，提高检测效率，例如影像图片筛选，过滤掉无病灶的图片、标识可疑区域等；另一方面对于缺乏专业医生的基层医疗机构， 可以帮助医生识别病灶，推荐方案，把患者留在基层，真正实现分级诊疗。

　　2016年被业界称为人工智能（AI）的元年。谷歌公司旗下DeepMind公司的阿尔法狗（AlphaGo)等等都标志着人工智能的时代已经来临。如果将人工智能与医疗结合，会不会开启另一个医疗时代？

　　宜宝科技的科研人员包括多位深耕人工智能、医疗影像近20年的高级研发人员，公司周明的目标是通过医疗影像与人工智能结合，将切入点锁定乳腺健康检测云——利用人工智能分析乳腺影像，辅助医生诊断。公司开发的MammoWorks乳腺健康智能检测产品是由乳腺影像工作站、云平台（远程医疗）和移动端组成的一套乳腺影像智能诊断系统。通过与医院合作研究和自主创新，应用人工智能算法，可有效的检测并标记通过数字乳腺X光图像上的可疑病变区域, 对微钙化簇、肿块的检出率分别高达96%、87%；假阳性率分别为0.2个/幅、0.3个/幅。该系统在业界首次提出一整套乳腺云计算解决方案，利用深度学习的计算机算法与哈夫变换、带通滤波器等多种方法级联提高检测灵敏度，降低假阳性。

　　周明的目标是要通过这个云平台设立一个乳腺健康检测的金标准，同时提高效率，降低成本，提升医疗机构服务水平。目前公司已拥有7项软件著作权、2项发明专利，产品已通过CFDA认证，覆盖PC端（影像工作站）、移动端（平板、手机）和云端。

产品终端全覆盖
 
人工智能 宜宝让医疗检测更高效
 
　　目前，公司已与北京肿瘤医院、陕西省肿瘤医院等国内多家大型三甲医院进行深度合作，通过临床验证，结合专业医师的指导及建议，完善产品智能检测功能。最终广泛用于城乡各级医疗机构、体检中心和独立影像中心，以降低成本，提高效率，促进分级诊疗，更好地服务基层。

　　2016年11月，公司受邀参加了中国国际高新技术成果交易会，并获得由高交会组委会颁发的2项优秀产品奖。
          
　　近日，公司的产品也凭借过硬的技术实力以及优秀的产品服务质量成功通过北京市6部位联合评审，取得了三项新技术新产品的证书及牌匾。
 
　　目前公司正在进行Pre-A轮的融资，期望进一步扩大研发和市场投入。周明相信，未来就在脚下，一步一个脚印，不负初心，踏踏实实，切实为百姓的健康做出自己的贡献。 

图片由小谢提供