心底的两颗种子促成创业动力

2012年从上海交通大学毕业后，丁晓伟去往美国加州大学洛杉矶分校（以下简称“UCLA”）就读计算机系博士。只用了仅仅两年半的时间就获取了学位，因此丁晓伟也成为了UCLA计算机系历史上获取学位用时最短的博士。

在读博期间，丁晓伟有机会参与了全球心脏影像最顶尖的Cedars-Sinai医学中心的AI医疗项目。这时，丁晓伟意识到了自己可以将心底的两颗种子结合起来，最自己最喜欢的事情。

毕业三个月左右，丁晓伟放弃了安稳的工作，正式创立了体素科技。但实际上在毕业前半年，丁晓伟就已经基本确定了创业方向。他告诉记者，体素科技是全球最早将人工智能深度学习运用于医疗诊断的团队。

通过运用人工智能和云计算技术，深度挖掘海量医疗影像和临床数据，帮助医生对疾病进行精准、及时、高效的分析和诊断，提高阅片效率。同时，为医生提供全方位的医疗诊断服务，根据相应的临床需求提供端到端解决方案。目前，体素科技的业务覆盖早期肺癌、糖尿病视网膜病变、心血管疾病等几个业务领域。

体素这个词对于我们大部分不了解的人来说并不知道其真正含义。但对于医学影像的研究人员来说，这是一个非常熟悉的名词。在二维图像上，最小的单位被称为像素。而在三维图像中，最小的单位即是体素。

在丁晓伟看来，自己只是行业里的一粒小小的体素，但希望通过人工智能的辅助，让诊断变得触手可及，让医疗事业获得更大的突破。

为了实现这一使命，丁晓伟在中美两地创业。在几年的创业经历中，令他印象最深的困难是回国后与医生的交流。在美国研究期间，丁晓伟几乎天天和医生打交道，但他没想到即便是与医生如此熟悉，回到国内后也还是出现了不小的摩擦。

一开始，甚至他还没来得及详细介绍自己的产品，医生就已经出现了严重的抵触情绪。他对此有些不理解，但后来才发现，原来在90年代，相同的技术也曾兴起。但当时一方面技术不过关，另一方面有不少公司四处忽悠，所以给医生留下了不好的印象。

其实严格说起来，体素科技的愿景和当初90年代的企业愿景一样，都是为了帮助医生更好的分析医学影像。在遭到不断拒绝之后，丁晓伟意识到自己没有充分尊重医生日常实际的情况。后来在与医生的长期沟通中，逐渐取得了互相理解和信任。

“计算机永远不可能代替医生”

——对话体素科技CEO丁晓伟

AI让医疗资源更加公平

锌刻度：体素科技官网中的标语“让精准医疗触手可及”应该如何去理解？

丁晓伟：在发达地区，水平高的医生更多，病例也更多。但这些医生承担着非常重的压力，我们希望通过AI来解决效率问题。让医生的生活状态得到改善，避免因为一些重复性工作造成过长的加班。

而另一方面，我们希望让AI学会大医院的经验和数据，然后下沉到偏远的基层地区，帮助当地的医生做出类似水准的判断。这一步算是提高基层医疗水平，让医疗资源更加公平，让每个人都能够得到好的诊断和服务。

锌刻度：如今在AI与医疗结合领域布局的企业越来越多，您认为这对体素科技来说是不是一项挑战？

丁晓伟：首先，AI+医疗这个领域很大，这是因为医疗领域本身就很大。即便是我们所选择的医疗影像领域也存在很多细分领域，包括光学影像、放射影像、超声影像等。

其次，从我所在的领域来说，现在也的确出现了越来越多的企业。这其中的确存在竞争关系，但这既是挑战也是激励。这可以让我们一同促进行业升级，也起到联合教育市场的作用，大家的声音能够强增大众对产品的认识。

缺乏统一行业标准

锌刻度：让医疗行业接受AI是否是一件难事，尤其是对年龄稍长的医生来说？

丁晓伟：从去年的情况来看，医生的接受度不高，对产品的作用也持怀疑态度。一方面是因为产品带来的便利比较有限，另一方面是有的企业产品参差不齐，过度宣传。同时，有部分医生很排斥自己的工作被机器代替。

但从今年开始，情况迎来了转变。好的产品在市场上涌现，实际案例增多，受到了更多的认可。现在的机器依旧不完美，但人也不完美。我们更愿意让机器去解决对于医生来说繁复无聊的工作，以及人眼不适合看的，如精准病灶量化。计算机永远不可能代替医生去完成整体过程，反而是让医生更大地发挥自己的价值。

锌刻度：那么从目前看来，你认为AI医疗领域存在哪些亟待解决的问题？

丁晓伟：最重要的是标准问题，医疗行业存在严格的标准。但AI+医疗领域由于是新兴行业，所以缺乏统一的标准。

其次是监管问题，AI医学影像功能强大，但目前缺乏明确定位。同时在研发、落地、检测这一系列过程中缺乏规范的法规。这两大问题是目前AI医疗行业人士的共同期待。

与大医院合作是主流

锌刻度：目前对于AI医疗企业来说，主要的合作对象还是医院。但医院（尤其是有条件引入AI医疗仪器的医院）数量有限，这是否是行业内竞争集中的地方？

丁晓伟：目前的情况的确是这样，一家医院与多家AI公司合作的情况不少。与大医院取得合作，对于我们来说十分重要。但在这段合作关系中，学术背景和经验比较重要。就以我们与医院的合作来看，他们对于我们的科研价值、论文质量等均有考量。

锌刻度：有人曾说AI医疗已经进入下半场，你作为从业者，看到的具体变化有哪些？

丁晓伟：其实AI医疗离下半场还早，甚至可以说是刚从混沌状态，逐渐看清了前路方向。在这个领域当中，我们目前能够看到的，已经做到的还只是冰山一角。还有极大部分根本没有涉及，还有太多值得去做的东西等待挖掘。

在我看来，现在行业内的企业已经从一开始扎堆研发几个应用，逐步开始分化。通过自己对市场价值的不同判断，开始在各自的领域中发展。这样的现象有助于保持自身的优势，并且促进行业良性发展。