获AI最佳商用成长奖企业--Airdoc的商业探索之路

人工智能

636人已加入

描述

AI是辅助医生的工具,Airdoc要做的是服务医生,基于医疗需求研发产品

2018年6月29日,由中国计算机学会(CCF)主办的2018CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会在深圳召开,大会上雷锋网与CCF-GAIR 共同推出更具权威性的「2018 AI最佳成长奖」,寻找时代最具增长潜力的创新公司,医疗领域人工智能领军企业Airdoc成功从数百家企业中脱颖而出,获得AI最佳商用成长奖。

2015年成立的Airdoc,已经探索出了多条医疗人工智能落地路径。

01

AI商业化探索超过了60年

1308年,加泰罗尼亚诗人兼神学家者雷蒙·卢尔出版《The Ultimate General Art》,通过机械手段用简单的逻辑操作进行组合,进而获取新的知识,在当时看来极其荒谬的想法打开了后世学者对智能思考的潘多拉魔盒。

1956年,在由达特茅斯学院举办的一次会议上,计算机专家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词,人工智能开始正式进诞生。

任何一个新的产品和学科的诞生都是为了更好的服务人类,如何让人工智能更好在现实中应用成为了很多科研学者和企业的研究方向。

随着人工智能发展,诞生了第一个机器人,第一个互动程序,第一次在国旗象棋中战胜人类世界冠军;

同样人工智能因为数据量和机器内存问题,因为人工智能的兼容性问题,也纷纷导致了人工智能的低谷。

但是人工智能商业化的探索也从未停止,1980年,卡内基梅隆大学为数字设备公司设计了一套名为XCON的“专家系统”。 简单的理解为“知识库+推理机”的组合,在1986年之前能为公司每年节省下来超过四千美元经费。但是因为各种困境仅仅在维持了7年之后,这个曾经轰动一时的人工智能系统就宣告结束历史进程。

2012年ImageNet图像分类竞赛中,基于深度学习的算法结果远远超过其他算法结果获得了冠军,从此之后深度学习被广泛应用在各行各业当中,人工智能的商业化探索开始出现在各行各业,正式走进主流社会。

微软、谷歌、Facebook等科技巨头纷纷拥抱人工智能,Airdoc等创业公司也开始对人工智能商业化展开了探索。

02

商业要尊重医疗,

应该思考医生需要的是什么样的产品

人工智能具有相对独立的思考能力,很多人对人工智能产生了恐慌,都在担心人工智能是否能够让自己失业?

很多人和企业在说人工智能要取代医生,加深了医生的顾虑,很多医生担心自己被人工智能取代,人工智能真的可以取代医生么?

首先,我们看病不仅仅是诊断,后面还有治疗,还有人文关怀这些是人工智能目前所不具备的;其次,从应用角度来看,作为使用者,你有是否会使用能够让你失业的产品呢?在Airdoc看来,人工智能只是新时代的听诊器,医生的好助手。

在和三甲医院和基层医院的沟通中,Airdoc发现了不同的医生对人工智能临床应用的期待也不一样。

在大型医院中,科室齐全,医生经验丰富,可以诊断各种各样的疾病,困扰他们的是病人太多,以至于连上厕所的时间都没有,很多医生都不敢喝水,只能在中午和晚上休息的时候去厕所,如何能够让医生可以更加轻松,是大型医院医生的诉求。人工智能可以帮助医生对患者完成初步筛查,从而节约医生大量时间。

在基层医院,设备不齐全,医生经验相对不足,现在国家推广分级诊疗和家庭医生签约服务,患者重新回到基层,这对基层医生工作产生了巨大的压力,这是基层医院的诉求。将人工智能从专家身上学习的经验赋能给基层医疗,从而服务更多的患者。

03

Airdoc商业化探索

在商业化之前,Airdoc问自己,Airdoc产品的目的是什么?

之所以把公司名字取作Airdoc,也是希望好的医疗服务像空气一样,让每个人都能拥有。同时,也希望自己的产品成为一个人生活中必备的部分,如何用技术手段让大家不得病,或者少得病,以及在早期发现疾病。

花了3年时间,Airdoc基于数百万精准标注的视网膜影像数据研发出了人工智能慢性病识别算法。在医学专家的帮助下,Airdoc对算法进行更深一步的完善,通过视网膜上面血管、神经、黄斑、视盘等组织的病变可以识别30多种慢性疾病,包括白内障、青光眼、老年性黄斑变性等常见眼科疾病,以及糖尿病、高血压、动脉硬化、视神经疾病等全身性慢性疾病。

基于不同应用场景,Airdoc摸索出了不一样的盈利模式。帮助三甲医院的医生的日常工作外,Airdoc产品已经走出医院,在体检机构、基层医疗机构、职场等场所开始大面积应用。

在收费业务外,为了帮助更多人能够享受优质的医疗服务,Airdoc联合搜狗搜索同样推出了免费产品,皮肤识别算法(黑色素瘤智能识别)和性病艾滋病智能自测系统。

在搜狗搜索上线了黑色素瘤人工智能识别服务,进入Airdoc页面上传照片之后,Airdoc即可帮助患者分析诊断黑色素瘤;同样可以在性病艾滋病智能自测系统根据自己的身体反应和行为来智能识别性病艾滋病风险。

打开APP阅读更多精彩内容
声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉

全部0条评论

快来发表一下你的评论吧 !

×
20
完善资料,
赚取积分