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| 本文作者： 張馳 | 2017-07-06 16:03 | 專題：GAIR 2017 |
雷鋒網按：由中國計算機學會（CCF）主辦、雷鋒網(公眾號：雷鋒網)與香港中文大學（深圳）全程承辦的AI盛會——「全球人工智能與機器人峰會」（CCF-GAIR），將于7.7-7.9日在深圳召開。CCF-GAIR為國內外學術、業界專家提供一個廣闊交流的平臺，既在宏觀上把握全球人工智能趨勢脈搏，也深入探討人工智能在每一個垂直領域的應用實踐細節。
延續上一次大會的頂級嘉賓陣容，本次CCF-GAIR 2017將會迎來更多人工智能和機器人行業重磅專家。在未來的一段日子里，雷鋒網將陸續放出嘉賓介紹。今天要介紹的是未來醫療場的演講嘉賓，天琴醫療公司的董事及AI實驗室主任馮源博士。
馮源為荷蘭屯特大學應用數學博士，浙江大學計算機博士后，她在公司主要負責醫療圖像大數據挖掘以及人工智能模型和算法研究。加入天琴之前，她曾在上海聯影科技放療事業部任職，負責放療軟件系統架構、建模和算法設計。
將AI用于醫療影像分析，可以幫助醫生定位病癥分析病情，輔助做出診斷。目前醫療數據中有超過90%來自醫療影像，這些數據大多要進行人工分析，如果能夠運用算法自動分析影像，再將影像與其它病例記錄進行對比，就能極大降低醫學誤診，幫助做出準診斷。
自2016年起，乘著人工智能的熱潮，國內涌現出一批將AI技術用于醫療影像智能分析的公司，雷鋒網曾在一篇文章中做了盤點。
馮源告訴雷鋒網，天琴醫療的特點是以技術為導向，提供的是中間件和服務，通過專業的設備生產廠家和專業的醫療影像公司走向市場。根據不同的需求，他們會開發不同的算法模塊，以這種形式與合伙伙伴推動醫療影像。
“我們的主要客戶不是醫院、醫生，而是醫療影像公司和醫療設備生產廠家。我們有一套適用于醫療影像的通用算法平臺，能針對不同的問題，快速開發出解決特定問題的專用系統。”
據了解，天琴也在與主流的醫療設備生產廠商作合作與技術研究，也在醫院中進行技術研究。
馮源認為，公司雖然今年才成立，但自14、15年已開始研發，而且國內醫療影像分析與美國相比還不算成熟，仍處于起步階段，機會還有很多。最明顯的是國內公司多處于天使輪的階段，而美國公司已經進入A、B輪。
她認為，很多公司的產品是某一具體器官的輔助診療，但天琴做的是一個通用平臺，客戶如果需要肺部診斷服務，就可以開發專門的算法模塊。通用平臺上，只需要少量時間，利用自動化構建模型平臺，就能開發出算法模塊。
這種通用型的平臺，是否面臨影像數據的不足呢？畢竟相比國外，國內信息化不足，沒有標準化的體系來提供高質量的數據。
馮源認為，這要看具體用到了什么技術，數據是一個問題，但技術可以解決。“如果是強監督學習，確實需要大量且高質量的數據，但如果用半監督與弱監督學習的方式，可能只用少量標注好的數據，還有大量未標注數據。”
在本月9號的CCF-GAIR未來醫療專場，她將會做主題演講，介紹自己對醫療影像市場的看法，以及哪些技術會對醫療行業帶來改變。
她告訴雷鋒網，深度學習有點被神化了，認為它能解決一切問題是很片面的。深度學習的理論研究還很薄弱，而缺乏理論支持的優化方法在實際應用上是令人擔憂的。作為數學系的畢業生，她希望能有嚴格的數學證明它是最優的。所以，她也看到還有很多傳統的方法（如果這么稱呼不同于深度學習的方法的話）也很漂亮。
她表示，公司正在將凸優化中的對偶理論應用到深度學習中，這也是因為她之前博士與工作中對這方面涉及頗多。在建模上，他們設計了一套自動化系統，能針對具體的應用場景，自動構建神經網絡結構，選擇合適的參數，整個過程可以在一周內完成。而更進一步的目標，“是讓訓練過程更簡化，整個過程可以在一天內完成。”
關于半監督與弱監督學習，以及深度學習與傳統方法的結合如何應用于醫療影像領域，馮源都會在9號的CCF-GAIR演講中有所涉及。如果你想近距離了解她和天琴醫療的研究，歡迎購票參會。
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