今天（8月10日），图玛深维医疗科技在北京召开新品发布会，现场发布了基于深度学习和大数据分析技术的肺小结节检测分析系统。
图玛深维医疗科技有限公司成立于2015年4月，两位创始人钟昕、高大山此前均在高通任职，公司致力于研究基于深度学习技术的自动化医疗诊断系统和医学数据分析系统。图玛深维分别在2016年7月和2017年4月完成天使轮和Pre-A轮融资，其中，Pre-A轮融资由险峰长青领投，真格基金与经纬中国跟投。目前公司在北京、上海、苏州、美国圣地亚哥都设有研发团队。
图玛深维瞄准的是医疗行业中的两个细分领域——医疗影像与肺病，通过与北京友谊医院、苏州大学等多家医院和高校合作，获取数据资源和医生需求，丰富研发技术人员的临床认知，从而推出基于深度学习的诊断产品。目前图玛深维的产品有三类：应用于医疗影像科的深度学习智能诊断系统Sigma-DeepAIDiagnosis、应用于精准医疗方向的智能医疗数据分析系统、应用于辅助诊断的云端CAD平台，前两类均应用了深度学习和大数据分析技术，第三类则是基于云计算和云存储的双架构体系。
本次发布的新品“肺小结节检测分析系统”基于深度学习技术，可以对胸部CT薄层扫描图像进行分析，进而帮助医生检查并标记出患者的肺小结节，此外，还可以对其进行良恶性判断并自动生成结构化报告书。
毋庸置疑，与传统人工筛查相比，这款分析系统的优势当然体现在智能与高效上。传统的诊断方式，医生每天需要进行大量的阅片工作，这就难免因为疲劳、个人水平等原因产生病情的误判。而采用深度学习分析系统，机器可以自动地监测到结节、计算出各种相关参数、自动生成监测报告、为医生诊断作出参考。
类似图玛深维这样AI+医疗的模式早已屡见不鲜，有报告甚至指出医疗健康是人工智能最先落地的领域，尤其在医学影像和基因组学这两个方面，其原因无外乎三点：政策利好、人工智能技术逐渐成熟、医疗数据庞大不适合人工统计。
据了解，目前国内医疗人工智能相关企业已经达到139家，尤其是近三年，企业数量增长的十分迅速，而这些刚入局的初级玩家们，都不约而同地选择了扎根应用层。不难理解，相较于基础层需要大量的算法，费时费力还难以看到回报，像辅助诊断、健康管理这样变现能力强的应用层当然应该受到追捧。然而，这些看似智能的“助手们”却一度被医生们认为是“智障”。故障频出、帮倒忙、患者不信任……诸多原因让医生们对智能辅助诊断这一科技成果望而却步。
其实问题的根本原因不是人工智能不好用，而是技术手段不够成熟，计算机对数据的处理和存储能力，永远是人类无法企及的。例如，一名普通资质的影像科医生看100套片子大概需要7-8个小时，而其对肿瘤的辨识度仅仅是50%-70%。应用智能辅助诊断系统，可将医生的看片时间平均减少4.25个小时，准确度提高到90%以上，这样，不仅使医生有更多的时间提高自身水平，还能够把医生“还给”患者，让医生有更多的时间对患者解释病情病因，从而缓解医患关系。
人工智能+医疗，准确地说应该是以人工智能为手段，以服务医生为第一要务的医疗升级，通过智能化改造，减少因医生水平、地方落后造成的诊断误差。
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