建立异构数据模型，实现小数据训练，智成科技推出AI医疗辅助诊断系统

随着科技的发展，人工智能逐渐从云端走向物联网终端，端智能的概念正进入人们的视野。一方面，端智能技术可以实现在本地的实时计算，大大提高响应速度，另一方面，由于在本地计算，端智能技术可以保证数据的安全性和隐私性。

端智能的兴起，一方面因为芯片技术的快速发展，比如英伟达Nvidia和AMD等芯片公司的GPU 产品性能不断提高，可以广泛应用于移动终端；另一方面则得益于算法的改进，通过对算法的优化和压缩，把能耗大大降低，使得人工智能算法在终端部署成为可能。

杭州智成科技就是一家专注于端智能医疗领域的人工智能公司。CEO王德刚告诉36氪，他们的端智能算法除了可以在部署在终端设备上，还拥有另外两个核心优势。

首先智成科技可以实现异构数据建模，即不同类型的数据都可以在同一个算法模型中处理和分析，这对算法建模能力要求很高。异构数据建模带来的优势也很明显，使用多维度数据分析，可以提升判断结果的准确率。王德刚告诉36氪，以AI肺癌诊断辅助为例，现有的AI算法模型大多是基于CT影像数据的结节检测，而智成科技可以将包括影像数据、病例文本数据、病人基因数据等在内的多维度数据输入同一个算法模型中，从而实现全局诊断。据悉，智成科技的肺癌诊断系统已经在美国麻省大学医学院实现临床应用，准确率和特异性指标已经达到拥有十年医龄的美国医生水平。

智成科技端智能算法另一个优势在于小数据训练。医疗领域的数据具有稀缺性、隐私性等特点，跟其它领域动辄百万、千万级别的数据比较，经过标注的医疗数据往往远远低于这个数量级别。王德刚告诉36氪，通过迁移学习的算法，他们的端智能模型可以把对数据量的依赖降低一个数量级而达到原来同样的训练效果。

之所以可以建立先进的算法模型，主要依托智成科技强大的研发团队。据悉智成科技的研发中心位于波士顿，拥有20多人的研发团队。CTO曹渔是美国麻省大学计算机系终身教授/博导，麻省大学数字医疗研究中心主任，拥有超过15年的AI研发经验，曾担任华为、东芝、美敦力等公司的资深工程师和项目负责人。

王德刚告诉36氪，智成科技在近期都会专注于智慧医疗领域。其中AI肺癌辅助诊断系统已在美国医院临床应用，下一步是想将这项技术在国内市场落地。

智成之所以聚焦肺癌辅助诊断， 是因为在中国，肺癌每年呈直线增长趋势。病人数量的高增长对应的却是影像科医生超负荷工作，以及诊断水平的参差不齐。一位经过严格训练、有着多年临床经验的医生，诊断一个病例平均需要查看200张以上的CT扫描图片，诊断时间在20分钟以上。而AI肺癌辅助诊断系统通过学习大量有经验医师标注的样本，能在几秒钟给出判断结果，辅助临床医生提升诊断效率、减少误诊，从而有助于解决医疗资源严重不均衡的社会现象。据悉，智成科技已和国内多家顶尖的三甲医院达成合作，通过中国本地数据来检验和训练模型，帮助产品在中国市场的落地。

智成科技已完成200万美金的天使轮融资，由金研资本领投，此轮融资主要用于公司在中国本土的团队建设和产品的落地。