商汤科技后，鼎晖投资AI版图再增一子 投资汇医慧影意欲撬动千亿医学影像市场

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这场人工智能盛宴永远不会缺少资本。

2015年，汇英汇英首席执行官柴费翔独自从硅谷回到家中创业，试图将人工智能应用于医学影像。当时，他的选择是不同的和有争议的。今天，“三位斯坦福大学和加州大学伯克利分校的医生刚刚放弃了他们在美国的工作，准备在不久的将来加入我们。”在接受《中国投资网》记者采访时，易慧汇英首席运营官郭娜谈及最近的发展时充满了兴奋。

中国作为医学人工智能的主战场，拥有绝对的数据优势和场景优势。对人工智能人才的竞争正在如火如荼地进行着，而人工智能领域也吸引了郭娜这样的高级人才的加速回归。正如汇英首席执行官柴所说，人工智能行业的竞争归根结底是人才和知识储备的竞争。作为一个人工智能+医学图像，慧英，一个回族医生，一直坐在窗口。

这场人工智能盛宴永远不会缺少资本。就像CDH投资一样，它已经深入人工智能领域很长时间了。CDH投资在安防、金融、工业等领域进行了人工智能布局，并投资了上塘科技、数字联盟名人牌、Eft机器人等人工智能企业。现在，CDH投资又出鞘了。中国投资网获悉，CDH投资已完成对汇英汇英的新投资，为人工智能地图增加了一个孩子。

用人工智能提高医学图像识别的效率和准确性

医学图像识别是通过计算机断层扫描、核磁共振和x光图像来帮助医生识别病变并做出医学诊断。目前，我国医学影像的现状是:影像识别设备和技术成熟，但影像医生匮乏，医生水平参差不齐。特别是在基层医院，影像诊断的准确率甚至低于70%，误诊和漏诊的情况很多。

考虑到这些难点，有助于提高医学图像识别效率和准确性的人工智能技术是很有前途的。正如bertalan mesko在2017年北美放射年会上提到的，使用人工智能的影像医生将取代那些不使用人工智能的医生。医学人工智能正从幕后走向前台，这样的变化正在发生。

此次由CDH投资的易慧汇英是一家人工智能+医学影像企业。该公司专注于在医学影像领域应用深度学习技术，帮助医生诊断肺结节、骨折、血管和其他疾病。该公司由柴和于2015年创立，2017年获得了由大泰资本牵头的数亿元融资，是当时行业内单笔融资金额最高的公司。柴，美国斯坦福大学博士后研究员，在世界顶尖机构从事医学影像研究多年。郭娜毕业于清华大学本硕，在tmt和咨询行业有多年的市场和销售经验。

据中国投资网记者介绍，本轮投资是由CDH投资tmt团队和医疗团队共同完成的。根据CDH的投资，CDH非常关注人工智能在各个行业的应用。以前投资过的人工智能公司，如上塘科技、数字联盟名人和Eft机器人，在安全、金融、工业和其他领域表现良好。医疗行业是CDH投资布局的重点，也是人工智能近期可能突破的方向之一。医学影像学是一个数据积累丰富、人工智能技术应用相对成熟、在医疗行业具有巨大临床价值的领域。

投资惠鹰，惠鹰对创始人柴、互补的技术预见和商业落地能力感兴趣，对首席科学家教授在斯坦福大学几十年积累的医学影像前沿研究成果和人力资源也持乐观态度。早在2014年，邢蕾教授就带领实验室成员率先将人工智能技术应用于医学成像和放射治疗。目前，有20多个实验室团队，许多博士生在全球影像人工智能的顶尖人才阵营中占有一席之地。据报道，慧英和邢蕾教授正准备在硅谷建立人工智能实验室。

易慧汇英首席执行官柴告诉中国投资网记者，70%的临床诊断需要专业的医学影像，而临床医疗将更多地依靠影像检查。在影像检查中，只有不到20%的人真的生病了。例如，人们每年都进行身体检查，并进行胸部x光检查或低剂量螺旋ct检查，所有这些都涉及到成像。此外，疾病治疗方案和预后监测等几乎所有环节都离不开图像的辅助。

首先，人工智能诊断可以快速筛选出健康和不健康的人。目前，中国每年有4亿多人进行体检，对健康筛查的需求巨大。因此，易慧汇英与多家医院和体检机构合作，通过人工智能图像提高体检效率，预防和筛查肺癌、宫颈癌和乳腺癌。

其中，肺癌一直是我国发病率和死亡率最高的癌症，因为其早期症状难以发现。在早期影像诊断中，肺癌由于病灶面积小而容易漏诊。柴透露:“通过人工智能技术，3到5毫米的肺结节识别率可以提高到92%以上，5毫米以上的识别率可以提高到99%。”

除了提高识别准确率，人工智能还可以大大提高影像医生的工作效率。“技术的发展给影像部门带来了新的转机。深度学习平台和开源框架降低了基本算法的门槛。gpu、fpga和asci等处理器的性能迅速提高，医学成像领域的计算能力不断被突破。医学影像和深度学习的结合可以帮助医生提高阅读效率。过去，医生看一部电影要花十分钟甚至半小时。现在电脑可以在一两秒钟内看完一部电影，而且速度非常快。”柴对说道。

中国放射学会磁共振专业委员会副主任、北京大学第一人民医院放射科主任王小鹰是慧英慧英的合作伙伴。王小鹰带领团队尝试人工智能着陆练习。谈到与易慧惠英的合作，王玉英表示，他对易慧惠英的技术实力和技术态度非常乐观。“在过去的100年里，中国影像学科的发展一直跟随西方的脚步。我们学习西方的先进技术和理念，追求影像服务的标准化和规范化；未来，影像服务将转变为以病人为中心的模式，追求安全、质量和效率。信息学方法的使用是改变自身和适应新医学模式的有力工具。”

目前，经过三年的积累和布局，易慧汇英已经为肺结节、心血管疾病、脑梗塞、骨折等七八种疾病提供了人工智能辅助诊断，公司的相关技术已经在全国八省的700家医院实施。

当然，与中国2.6万家医院和98.3万家医疗机构的巨大市场相比，郭娜表示，还有很长的路要走。

人工智能数据争议

医学影像的发展经历了三个时期:第一个时期是由ct和核磁共振设备的发明推动的；然后是造影剂和其他应用的发明。现在是大数据改变的时候了。虽然还处于初级阶段，但这股浪潮的势头更加凶猛。

数据是人工智能医学成像的基础。易慧汇英首席执行官柴表示，持续获取高质量的准确标签数据是相关领域企业的核心竞争力。目前，易慧惠英的数据主要来自两个维度:一是国际公共数据集和斯坦福大学以往的临床研究；第二，通过与国内医院的合作，获得了大量精确标记的数据。目前，获得的数据总量为100万例。

无论是人脸识别还是人工智能医学图像，为了让计算机进行训练，在早期阶段都需要大量的人工标注。区别在于前者是告诉计算机鼻子和嘴在哪里，而医学图像是标记病变。另外，人脸识别的标签人可以是普通人，但医学图像标签必须是专业医生。

为了保证预标签数据的准确性，易慧汇英的每一个病例都由至少两名甲等以上医院的医生同时进行了标签和比对。目前，该公司已经获得了数万个准确的标签数据。鉴于国内医院影像科和临床科实力的直接相关性，公司将考虑医院在数据收集方面的差异。

“每家医院都有特殊的疾病和强大的项目，所以治疗计划和数据都会有自己的特点。例如，浙江大学第一附属医院擅长肝移植，其肝脏图像数据特别好和完整；鼻咽癌在中山大学肿瘤医院是最好的，相应的数据也会比较完善。”柴对说道。

获得这些数据后，医生的经验可以通过算法和初步模型进行修正，然后可以扩展到基层医院。在推广过程中，医生会不断地对数据进行修正和反馈，从而不断提高数据的准确性，最终形成人工智能数据的闭环。"我们的机器学习可以将诊断准确率提高到至少95% . "柴费翔透露。95%，这是国家对甲级医院医生的考核要求。

目前，除了将人工智能应用到影像领域外，易慧惠英的深度学习还可以延伸到血管外科、肿瘤学等部门。“通过结合图像、病理甚至基因等多维数据，我们不仅可以进行疾病筛查和诊断，还可以帮助医生制定个性化的治疗计划，并结合相关数据进行康复后的监测，例如了解五年后的复发率。”柴告诉中国投资网记者。

商业化着陆

“医学影像占医疗领域总收入的20%，这个行业的市场每年超过6000亿元。”郭娜透露。

在她看来，今天的人工智能创业竞争不仅仅是技术和资本的竞争，还需要产品化和商业化来构筑一条护城河。其中，商业化是一个公司成败的关键，“产品可用性和商誉”是评价一个产品是否商业化的基础。

在短短两年多的时间里，易慧汇英聚集了从影像到临床、从市场到销售的多维专业人才，优秀人才的不断参与成为公司不断创新的源泉。

目前，有很多公司对ai医学影像领域持乐观态度，包括长期深入ai领域的腾讯和iFlytek。前者于2017年8月发布了ai医学影像产品腾讯米英，后者于2017年11月发布了基于图像识别和深度学习技术的医学影像辅助诊断系统。此外，许多初创公司已经进入这个领域。

在郭娜看来，与这些公司相比，易慧汇英的优势在于其多元化的团队背景和对医疗行业的深刻理解。她说，垂直行业的人工智能应用不同于单纯的人工智能平台应用，前者要求对垂直行业有较高的认识。特别是在医学这样的高门槛领域，对疾病、图像和算法的理解是必不可少的。因此，公司一直在积极寻求跨学科的人才分布。在其60多人的技术团队中，有多达30人具有医学和工程背景，包括近20名海外医生。"这是公司第三次搬家了。"郭娜指着正在装修的办公区，印象非常深刻。

“人工智能行业的竞争归根结底是人才和知识储备的竞争。因此，在下一个阶段，该公司将在人工智能方面的人才和技术。”柴表示，在人才培养方面，公司计划在首席科学家的领导下，将医学背景的人才输送到斯坦福等大学深造。此外，公司还计划与斯坦福大学和清华大学建立联合创新实验室。

这场人工智能盛宴永远不会缺少资本。

2015年，汇英汇英首席执行官柴费翔独自从硅谷回到家中创业，试图将人工智能应用于医学影像。当时，他的选择是不同的和有争议的。今天，“三位斯坦福大学和加州大学伯克利分校的医生刚刚放弃了他们在美国的工作，准备在不久的将来加入我们。”在接受《中国投资网》记者采访时，易慧汇英首席运营官郭娜谈及最近的发展时充满了兴奋。

中国作为医学人工智能的主战场，拥有绝对的数据优势和场景优势。对人工智能人才的竞争正在如火如荼地进行着，而人工智能领域也吸引了郭娜这样的高级人才的加速回归。正如汇英首席执行官柴所说，人工智能行业的竞争归根结底是人才和知识储备的竞争。作为一个人工智能+医学图像，慧英，一个回族医生，一直坐在窗口。

这场人工智能盛宴永远不会缺少资本。就像CDH投资一样，它已经深入人工智能领域很长时间了。CDH投资在安防、金融、工业等领域进行了人工智能布局，并投资了上塘科技、数字联盟名人牌、Eft机器人等人工智能企业。现在，CDH投资又出鞘了。中国投资网获悉，CDH投资已完成对汇英汇英的新投资，为人工智能地图增加了一个孩子。

用人工智能提高医学图像识别的效率和准确性

医学图像识别是通过计算机断层扫描、核磁共振和x光图像来帮助医生识别病变并做出医学诊断。目前，我国医学影像的现状是:影像识别设备和技术成熟，但影像医生匮乏，医生水平参差不齐。特别是在基层医院，影像诊断的准确率甚至低于70%，误诊和漏诊的情况很多。

考虑到这些难点，有助于提高医学图像识别效率和准确性的人工智能技术是很有前途的。正如bertalan mesko在2017年北美放射年会上提到的，使用人工智能的影像医生将取代那些不使用人工智能的医生。医学人工智能正从幕后走向前台，这样的变化正在发生。

此次由CDH投资的易慧汇英是一家人工智能+医学影像企业。该公司专注于在医学影像领域应用深度学习技术，帮助医生诊断肺结节、骨折、血管和其他疾病。该公司由柴和于2015年创立，2017年获得了由大泰资本牵头的数亿元融资，是当时行业内单笔融资金额最高的公司。柴，美国斯坦福大学博士后研究员，在世界顶尖机构从事医学影像研究多年。郭娜毕业于清华大学本硕，在tmt和咨询行业有多年的市场和销售经验。

据中国投资网记者介绍，本轮投资是由CDH投资tmt团队和医疗团队共同完成的。根据CDH的投资，CDH非常关注人工智能在各个行业的应用。以前投资过的人工智能公司，如上塘科技、数字联盟名人和Eft机器人，在安全、金融、工业和其他领域表现良好。医疗行业是CDH投资布局的重点，也是人工智能近期可能突破的方向之一。医学影像学是一个数据积累丰富、人工智能技术应用相对成熟、在医疗行业具有巨大临床价值的领域。

投资惠鹰，惠鹰对创始人柴、互补的技术预见和商业落地能力感兴趣，对首席科学家教授在斯坦福大学几十年积累的医学影像前沿研究成果和人力资源也持乐观态度。早在2014年，邢蕾教授就带领实验室成员率先将人工智能技术应用于医学成像和放射治疗。目前，有20多个实验室团队，许多博士生在全球影像人工智能的顶尖人才阵营中占有一席之地。据报道，慧英和邢蕾教授正准备在硅谷建立人工智能实验室。

易慧汇英首席执行官柴告诉中国投资网记者，70%的临床诊断需要专业的医学影像，而临床医疗将更多地依靠影像检查。在影像检查中，只有不到20%的人真的生病了。例如，人们每年都进行身体检查，并进行胸部x光检查或低剂量螺旋ct检查，所有这些都涉及到成像。此外，疾病治疗方案和预后监测等几乎所有环节都离不开图像的辅助。

首先，人工智能诊断可以快速筛选出健康和不健康的人。目前，中国每年有4亿多人进行体检，对健康筛查的需求巨大。因此，易慧汇英与多家医院和体检机构合作，通过人工智能图像提高体检效率，预防和筛查肺癌、宫颈癌和乳腺癌。

其中，肺癌一直是我国发病率和死亡率最高的癌症，因为其早期症状难以发现。在早期影像诊断中，肺癌由于病灶面积小而容易漏诊。柴透露:“通过人工智能技术，3到5毫米的肺结节识别率可以提高到92%以上，5毫米以上的识别率可以提高到99%。”

除了提高识别准确率，人工智能还可以大大提高影像医生的工作效率。“技术的发展给影像部门带来了新的转机。深度学习平台和开源框架降低了基本算法的门槛。gpu、fpga和asci等处理器的性能迅速提高，医学成像领域的计算能力不断被突破。医学影像和深度学习的结合可以帮助医生提高阅读效率。过去，医生看一部电影要花十分钟甚至半小时。现在电脑可以在一两秒钟内看完一部电影，而且速度非常快。”柴对说道。

中国放射学会磁共振专业委员会副主任、北京大学第一人民医院放射科主任王小鹰是慧英慧英的合作伙伴。王小鹰带领团队尝试人工智能着陆练习。谈到与易慧惠英的合作，王玉英表示，他对易慧惠英的技术实力和技术态度非常乐观。“在过去的100年里，中国影像学科的发展一直跟随西方的脚步。我们学习西方的先进技术和理念，追求影像服务的标准化和规范化；未来，影像服务将转变为以病人为中心的模式，追求安全、质量和效率。信息学方法的使用是改变自身和适应新医学模式的有力工具。”

目前，经过三年的积累和布局，易慧汇英已经为肺结节、心血管疾病、脑梗塞、骨折等七八种疾病提供了人工智能辅助诊断，公司的相关技术已经在全国八省的700家医院实施。

当然，与中国2.6万家医院和98.3万家医疗机构的巨大市场相比，郭娜表示，还有很长的路要走。

人工智能数据争议

医学影像的发展经历了三个时期:第一个时期是由ct和核磁共振设备的发明推动的；然后是造影剂和其他应用的发明。现在是大数据改变的时候了。虽然还处于初级阶段，但这股浪潮的势头更加凶猛。

数据是人工智能医学成像的基础。易慧汇英首席执行官柴表示，持续获取高质量的准确标签数据是相关领域企业的核心竞争力。目前，易慧惠英的数据主要来自两个维度:一是国际公共数据集和斯坦福大学以往的临床研究；第二，通过与国内医院的合作，获得了大量精确标记的数据。目前，获得的数据总量为100万例。

无论是人脸识别还是人工智能医学图像，为了让计算机进行训练，在早期阶段都需要大量的人工标注。区别在于前者是告诉计算机鼻子和嘴在哪里，而医学图像是标记病变。另外，人脸识别的标签人可以是普通人，但医学图像标签必须是专业医生。

为了保证预标签数据的准确性，易慧汇英的每一个病例都由至少两名甲等以上医院的医生同时进行了标签和比对。目前，该公司已经获得了数万个准确的标签数据。鉴于国内医院影像科和临床科实力的直接相关性，公司将考虑医院在数据收集方面的差异。

“每家医院都有特殊的疾病和强大的项目，所以治疗计划和数据都会有自己的特点。例如，浙江大学第一附属医院擅长肝移植，其肝脏图像数据特别好和完整；鼻咽癌在中山大学肿瘤医院是最好的，相应的数据也会比较完善。”柴对说道。

获得这些数据后，医生的经验可以通过算法和初步模型进行修正，然后可以扩展到基层医院。在推广过程中，医生会不断地对数据进行修正和反馈，从而不断提高数据的准确性，最终形成人工智能数据的闭环。"我们的机器学习可以将诊断准确率提高到至少95% . "柴费翔透露。95%，这是国家对甲级医院医生的考核要求。

目前，除了将人工智能应用到影像领域外，易慧惠英的深度学习还可以延伸到血管外科、肿瘤学等部门。“通过结合图像、病理甚至基因等多维数据，我们不仅可以进行疾病筛查和诊断，还可以帮助医生制定个性化的治疗计划，并结合相关数据进行康复后的监测，例如了解五年后的复发率。”柴告诉中国投资网记者。

商业化着陆

“医学影像占医疗领域总收入的20%，这个行业的市场每年超过6000亿元。”郭娜透露。

在她看来，今天的人工智能创业竞争不仅仅是技术和资本的竞争，还需要产品化和商业化来构筑一条护城河。其中，商业化是一个公司成败的关键，“产品可用性和商誉”是评价一个产品是否商业化的基础。

在短短两年多的时间里，易慧汇英聚集了从影像到临床、从市场到销售的多维专业人才，优秀人才的不断参与成为公司不断创新的源泉。

目前，有很多公司对ai医学影像领域持乐观态度，包括长期深入ai领域的腾讯和iFlytek。前者于2017年8月发布了ai医学影像产品腾讯米英，后者于2017年11月发布了基于图像识别和深度学习技术的医学影像辅助诊断系统。此外，许多初创公司已经进入这个领域。

在郭娜看来，与这些公司相比，易慧汇英的优势在于其多元化的团队背景和对医疗行业的深刻理解。她说，垂直行业的人工智能应用不同于单纯的人工智能平台应用，前者要求对垂直行业有较高的认识。特别是在医学这样的高门槛领域，对疾病、图像和算法的理解是必不可少的。因此，公司一直在积极寻求跨学科的人才分布。在其60多人的技术团队中，有多达30人具有医学和工程背景，包括近20名海外医生。"这是公司第三次搬家了。"郭娜指着正在装修的办公区，印象非常深刻。

“人工智能行业的竞争归根结底是人才和知识储备的竞争。因此，在下一个阶段，该公司将在人工智能方面的人才和技术。”柴表示，在人才培养方面，公司计划在首席科学家的领导下，将医学背景的人才输送到斯坦福等大学深造。此外，公司还计划与斯坦福大学和清华大学建立联合创新实验室。

来源：央视线