1、医疗看片机器人医疗看片机器人面向面向C C端病患的人工智能医疗影像诊断应用平台端病患的人工智能医疗影像诊断应用平台应用人工智能复制和扩展医生应用人工智能复制和扩展医生能力，提供平衡能力，提供平衡 医疗资源的可能性医疗资源的可能性-优质医生稀缺，工作强度密集-基层缺少优质医生医疗资源不平衡普通病患诊断环节的困惑-信息极度不对称、医患关系信任危机-新渠道拓展困难，试错成本高辅助患者决策辅助患者决策 ，借助人工智能提供患者疑问客观诊借助人工智能提供患者疑问客观诊断结果断结果人工智能在图像领域发展成熟，针对医疗影像 可以提供可信的second opinion深度学习在医疗读图受到关注-Deepmind2、，即Alpha Go的公司今年开始推进眼底影像应用-Enlitic，美医疗读图创业公司，被MIT连续评为2015、2016全球最智慧的50家企业-肺部CT恶性肿瘤检测率超医生50%以上；相比于医生7%的漏检出率，漏检出率为02014ImageNet96%2015人脸识别99.47%人工智能在医疗应用难点 在于数据、标记和应用数据、标记和应用 业界缺少规模的盈利模式 数据科学家找不到足量的数据 医生缺少参与的驱动力行业初起阶段，直接连接行业初起阶段，直接连接C C端的应用平端的应用平台做法有很大的机会台做法有很大的机会构建医疗读图应用平台，打通人工智能应用的 全环节，推进市场快速发展 数据科学家3、数据科学家 ：快速获取数据、应用 核心算法的能力取得实际收益 医生医生 ：参与构建诊断机器人，收获 名声，年轻医生则学习对战 设备厂商设备厂商 ：直接机器人对接，提供 数据参与分成提供数据 提供服务平台提供应用目标、数据和标记提供优势算法和应用提供服务提供标记和反馈XX拥有切实的技术和 数据启动平台应用 基于眼底图做出分级诊断、病灶识别，并 具有较好的诊断效果 初步建立和中山医院眼科中心的合作关系，正在联合申请国家科技补重点转向项目 已获取X光乳腺、OPT的足量训练数据XX深度技术已取得可临床的应用效果95%92%病灶标示 98%国际顶尖医生病变诊出应用类型应用类型应用领域应用领域技术方案技术4、方案领先性和独特性领先性和独特性分级诊断几乎全部VGG，InceptionV3,res-net等深度方法熟练掌握，训练trick病灶标示区域标定框出病灶区域，不进行边 缘描绘，几乎全部领域可 用类似上述熟练掌握，训练trick组织切分组织切分、大面积病灶分 离，eg：神经结节区域划 分Unet利用FC方法，结合病灶区域语意 特点，获取较好的分离效果病灶标志小面积病灶点描绘，eg：眼底病变分泌物的获取FCpixel net独创的FC pix label方法，整合传 统做法，取得非常好的效果，整 理paper3D标示和重建CT、MRI、OPTVnet已经在OPT、Ct样本完成技术积 累动态追踪超声5、-XX技术储备完备、拥有领先性和独创性 董事长、首席智能官-美国伊利诺伊大学香槟分校：物理和电子及 计算机工程双硕士-中国科技大学少年班：物理学学士-美国精算协会准精算师(ASA)-硅谷和纽约等地工作多年，专长于海量数据 分析、数学建模、时间序列预测、人工智能 及其系统实现-50亿大数据公司创始人 博士 深度学习顾问-英国伦敦玛丽女王学院电子工程博士-ACM、IEEE、IRSS会员-电子科技大学计算机视觉副教授-下一代互联网数据处理技术国家地方联合工程实 验室，执行秘书-计算机视觉相关专利20余项-国内深度学习领域重要论坛：视觉与学习青年学 者研讨会秘书长 CEO-大数据领域的连续创业者，知名6、大数据 公司信柏科技、时趣互动核心创始成员，负责产品、运营和战略-曾供于埃森哲(ACCENTURE)任咨询顾 问，领导并参与多个千万级数据分析决 策类咨询项目-曾发表论文12篇，引用次数863次，主 要集中在算法、非线性科学领域，擅长 数学建模 博士 CMO-美国纽约州立大学石溪分校生物化学博 士，中国科技大学生物系学士-医疗康复平台术康网创始人，COO；目 前团队近百人；搭建医生与康复患者之 间沟通平台-曾就职于鼎晖投资和名力中国成长基金，任多家知名医疗公司董事；领导并深度 参与多个大型医药企业，主导数个千万 级别投融资项目团队介绍 3个月 眼底、X光片获取部分数据集，完善应用算法并且工程化7、；探索产品推广运营模式；积 累第一批种子用户 合作医生医院资源，推出品 牌机器人 3-6个月 正式推出应用平台产品，吸 引开发者和医生资源的参与 深度定制项目推出付费应用 和项目 36个月 正式推出产品，全方位宣传推广 强化医生资源，推出品牌机器人 广泛采集病患数据运营路线图应用产品正式发布应用产品正式发布试点产品发布试点产品发布平台产品发布平台产品发布融资计划 目前处在天使阶段，完成第一阶段产品和技术储备的工作，拟融 资500万人民币。主要用于：核心技术的完善，包括进一步完善X光、MRI和CT的诊断技术 初期产品和平台的更新和完善 一阶段产品推广和一期用户的积累 建立医生、医院的合作关系，并且获得医院的临床验证