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這時她才得意洋洋地跟我說，其實這是她要買來給我的禮物,本想
說包好再給我個驚喜，
沒想到被我發現了，只好就現在送給我囉。
她馬上催促著我趕緊找個時間試用一下，用完好跟他一起討論........
跟男友使用後感覺還真不錯,只好跟我的室友討教一下,這是在哪
裡買的也太厲害了吧!!!!
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Airdoc：這個 AI “聽診器”，想助力醫生將慢性疾病扼殺在搖籃里 | 創業
: 張大磊一直在用 AI “看片子”，不過以前是在 PPTV “審片”，現在是在醫療行業“讀片”。
從娛樂場景轉向高難度的醫療場景，他有什麼“想不開”的呢？畢竟相比於很多行業，醫療這樣寂寞的行業不太“受待見”。所以就像張大磊說的那樣，國內不乏 AI 技術的大牛，但是大牛不一定會選擇醫療行業。“家人曾經被漏診過，所以當時就想通過一些技術來幫助一些慢性疾病的早篩，因為很多慢性疾病早期癥狀不明顯，很容易被漏診。”這個 AI 醫療企業——Airdoc 的創始人回憶起初衷。
的確，當一個人對行業痛點感同身受的時候，會產生更直接的責任感。在情感的驅動下，張大磊開始和 AI 醫療影像診斷“杠”起來，專註於用 AI 輔助眼底、皮膚等慢性疾病早篩的 Airdoc 在 2015 年成立了。
那時候人們還沒搞清楚醫生和 AI 之間的關係，“AI 取代醫生”的觀點可能讓一些企業“飄起來”。“醫生這個職業已經有幾千年歷史，期間經歷過無數次技術迭代也沒有消失。這是因為這個行業有自己的特點，醫生有很多人性化的關懷、認知升級，這是算法沒辦法做到的。”因為是醫學院出身，張大磊一直顯得很冷靜。他的冷靜主要來自對行業的理性辯證看待：“從產業的局限和技術的局限來看，這個事情發展沒有那麼快。所以我們想耐心、紮實地把產品做好，讓所有人都能夠真的用上。”
一方面，從產業角度看有兩個影響因素。一是醫療發展周期長。與互聯網 2、3 年就進入快軌不一樣，醫療也許需要數十年的深耕，特別是重大慢性疾病的早篩。“由於很多病早期沒有明顯癥狀，所以很多人一直拖到很晚、很嚴重時才治。”他說。二是想要在各種情況下可以和醫生的診斷結果媲美，還有大量工作需要做。
另一方面是技術的局限。“像深度學習要依賴於一定的樣本量，但有一些罕見病的病歷，它本身發病率就非常低，可能有的疾病在全世界每年就發個幾百例。這種其實我們能收集到的樣本量，是不夠訓練的。”張大磊表示技術上還需要有更多的突破。
張大磊
“讓所有人都能夠真的用上。”張大磊這句直觀的話表達了自己的抱負與野心。那麼，他要如何實現呢？
首先，是找到合適的終端患者用戶市場。張大磊選擇了以視網膜為主切入點，要知道當時整個 AI 醫療影像領域，肺結節才是主流。“肺癌是低發病，而從視網膜看到的高發病是蠻多的。”他說。隨着我國人口快速進入老齡化，視網膜病導致的視力減退甚至失明情況愈發嚴重。常見視網膜病變主要有兩類，一類是相對獨立的眼部病變（青光眼、老年性黃斑變性等），一類和全身性慢病相關（糖尿病性視網膜病變，高血壓眼底病等）。這些病早期都沒有癥狀，出現癥狀時多屬於較嚴重階段，所以早篩顯得尤其重要。
這方面疾病也是漏診率和誤診率特別高。“以糖尿病為例，中國有 1.14 億的糖尿病人，但是由於早期沒有癥狀，一般體檢項目也不會做糖尿病檢測，所以很多人發現的時候的疾病已經處於中晚期。糖尿病在中國的知曉率是 30% 左右，也就是其實 70% 的患者並不知道自己有糖尿病。”張大磊認為視網膜篩查是一個應用場景更廣的領域。
此外，作為醫療產品，還要取得醫院方面的認可，對於 AI 醫療來說，這在技術上是一個挑戰。張大磊把 Airdoc 定位為醫生的“聽診器”：“我們是做醫生的工具，幫助他們讓病人更好的控制疾病。”他說。在大量專家標註的視網膜影像數據基礎上，Airdoc 基於數百萬張醫學影像，利用深度學習技術，設計特定的深度神經網絡結構，實現了在視網膜圖像中識別多種眼底病變和全身性慢性疾病。據介紹，Airdoc 的產品可以實時預測 30 余種慢性病，包括糖尿病、高血壓、動脈硬化、視神經疾病等，診斷準確率在 97% 以上。
與很多人工智能企業一頭扎進大醫院不一樣，為了惠及“所有人”，Airdoc 一方面向基層醫療擴展，與眼鏡廠商合作，一方面也和大型醫院或者葯企、政府合作。“我們主要的應用場景是預防性質的輔助診斷和康復隨訪。”他說。院內，眼底照相機與配套的智能硬件“ Airdoc 魔盒”相連，拍照後就會自動產生報告給醫生做輔助分析。院外，Airdoc 通過 AI 幫助基層醫生或者是類似星創視界旗下的寶島眼鏡實體店，發現早期慢性病患者。眼底相機拍攝照片後，人工智能將自動分析結果返還患者，患者可以在手機端快速收到檢測結果。
“我們在 2015 年和 2016 年主要和中美的醫院合作，2017 年開始開始推廣到中國的基層醫院。”張大磊介紹。
這些數字似乎表明，AI 醫療產品已經有規模化的意味。2018 年的 AI 醫療領域經歷了落地，和資本的風口時期，目前整個行業已經漸入佳境。但是張大磊表示 AI 醫療產品商業規模化依然有一些阻礙：“一是 AI 產品還沒有單獨的收費目錄；二是還沒有進醫保。後續的更多發展很依賴政府政策的推動。”
今年 4 月，此前已經完成兩輪融資的 Airdoc 宣布已完成由復星領投、搜狗追投的數億元人民幣 B 輪融資。張大磊提到過這筆錢會主要用於產品規模化，他依舊堅持“要讓更多的人可以用”的產品。“公司剛成立的時候，查一個病的成本可能幾百塊，去年，但是我們正在努力爭取可以把成本降下來。”他認為不斷迭代產品，降低成本，提升效率才能讓更多的人能用、用得上。
“AI 醫療更大的商業價值是傳統無法滿足的痛點，如成人娃娃效率、人力和成本問題。每個人都希望治未病，可以花十塊錢早篩，而不是疾病發作了花 10 萬塊做手術。”他說。
圖片來源：123RF
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