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1、醫療看片機器人醫療看片機器人面向面向C C端病患的人工智能醫療影像診斷應用平臺端病患的人工智能醫療影像診斷應用平臺應用人工智能復制和擴展醫生應用人工智能復制和擴展醫生能力，提供平衡能力，提供平衡 醫療資源的可能性醫療資源的可能性-優質醫生稀缺，工作強度密集-基層缺少優質醫生醫療資源不平衡普通病患診斷環節的困惑-信息極度不對稱、醫患關系信任危機-新渠道拓展困難，試錯成本高輔助患者決策輔助患者決策 ，借助人工智能提供患者疑問客觀診借助人工智能提供患者疑問客觀診斷結果斷結果人工智能在圖像領域發展成熟，針對醫療影像 可以提供可信的second opinion深度學習在醫療讀圖受到關注-Deepmind2、，即Alpha Go的公司今年開始推進眼底影像應用-Enlitic，美醫療讀圖創業公司，被MIT連續評為2015、2016全球最智慧的50家企業-肺部CT惡性腫瘤檢測率超醫生50%以上；相比于醫生7%的漏檢出率，漏檢出率為02014ImageNet96%2015人臉識別99.47%人工智能在醫療應用難點 在于數據、標記和應用數據、標記和應用 業界缺少規模的盈利模式 數據科學家找不到足量的數據 醫生缺少參與的驅動力行業初起階段，直接連接行業初起階段，直接連接C C端的應用平端的應用平臺做法有很大的機會臺做法有很大的機會構建醫療讀圖應用平臺，打通人工智能應用的 全環節，推進市場快速發展 數據科學家3、數據科學家 ：快速獲取數據、應用 核心算法的能力取得實際收益 醫生醫生 ：參與構建診斷機器人，收獲 名聲，年輕醫生則學習對戰 設備廠商設備廠商 ：直接機器人對接，提供 數據參與分成提供數據 提供服務平臺提供應用目標、數據和標記提供優勢算法和應用提供服務提供標記和反饋XX擁有切實的技術和 數據啟動平臺應用 基于眼底圖做出分級診斷、病灶識別，并 具有較好的診斷效果 初步建立和中山醫院眼科中心的合作關系，正在聯合申請國家科技補重點轉向項目 已獲取X光乳腺、OPT的足量訓練數據XX深度技術已取得可臨床的應用效果95%92%病灶標示 98%國際頂尖醫生病變診出應用類型應用類型應用領域應用領域技術方案技術4、方案領先性和獨特性領先性和獨特性分級診斷幾乎全部VGG，InceptionV3,res-net等深度方法熟練掌握，訓練trick病灶標示區域標定框出病灶區域，不進行邊 緣描繪，幾乎全部領域可 用類似上述熟練掌握，訓練trick組織切分組織切分、大面積病灶分 離，eg：神經結節區域劃 分Unet利用FC方法，結合病灶區域語意 特點，獲取較好的分離效果病灶標志小面積病灶點描繪，eg：眼底病變分泌物的獲取FCpixel net獨創的FC pix label方法，整合傳 統做法，取得非常好的效果，整 理paper3D標示和重建CT、MRI、OPTVnet已經在OPT、Ct樣本完成技術積 累動態追蹤超聲5、-XX技術儲備完備、擁有領先性和獨創性 董事長、首席智能官-美國伊利諾伊大學香檳分校：物理和電子及 計算機工程雙碩士-中國科技大學少年班：物理學學士-美國精算協會準精算師(ASA)-硅谷和紐約等地工作多年，專長于海量數據 分析、數學建模、時間序列預測、人工智能 及其系統實現-50億大數據公司創始人 博士 深度學習顧問-英國倫敦瑪麗女王學院電子工程博士-ACM、IEEE、IRSS會員-電子科技大學計算機視覺副教授-下一代互聯網數據處理技術國家地方聯合工程實 驗室，執行秘書-計算機視覺相關專利20余項-國內深度學習領域重要論壇：視覺與學習青年學 者研討會秘書長 CEO-大數據領域的連續創業者，知名6、大數據 公司信柏科技、時趣互動核心創始成員，負責產品、運營和戰略-曾供于埃森哲(ACCENTURE)任咨詢顧 問，領導并參與多個千萬級數據分析決 策類咨詢項目-曾發表論文12篇，引用次數863次，主 要集中在算法、非線性科學領域，擅長 數學建模 博士 CMO-美國紐約州立大學石溪分校生物化學博 士，中國科技大學生物系學士-醫療康復平臺術康網創始人，COO；目 前團隊近百人；搭建醫生與康復患者之 間溝通平臺-曾就職于鼎暉投資和名力中國成長基金，任多家知名醫療公司董事；領導并深度 參與多個大型醫藥企業，主導數個千萬 級別投融資項目團隊介紹 3個月 眼底、X光片獲取部分數據集，完善應用算法并且工程化7、；探索產品推廣運營模式；積 累第一批種子用戶 合作醫生醫院資源，推出品 牌機器人 3-6個月 正式推出應用平臺產品，吸 引開發者和醫生資源的參與 深度定制項目推出付費應用 和項目 36個月 正式推出產品，全方位宣傳推廣 強化醫生資源，推出品牌機器人 廣泛采集病患數據運營路線圖應用產品正式發布應用產品正式發布試點產品發布試點產品發布平臺產品發布平臺產品發布融資計劃 目前處在天使階段，完成第一階段產品和技術儲備的工作，擬融 資500萬人民幣。主要用于：核心技術的完善，包括進一步完善X光、MRI和CT的診斷技術 初期產品和平臺的更新和完善 一階段產品推廣和一期用戶的積累 建立醫生、醫院的合作關系，并且獲得醫院的臨床驗證