1、INSIGHT THE FUTURE飔拓智慧医疗服务介绍团 队 介 绍1公司介绍飔拓(武汉泰迪智慧科技有限公司)创立于2014年，是一家专注于“智能人机交互”领域的高新技术企业，由数位人工智能、大数据、物联网领域的海归博士后创建，团队核心成员来自于MIT、Maluuba、IBM、HP、京东等国内外知名IT公司。飔拓总部位于中国光谷，在北京、青岛、厦门分别设有子公司，业务已覆盖北京、上海、武汉、江西、广州等数十个省市。“飔拓”的名字源于古句“一举必千里,乘飔举帆幢”。“飔”是疾风之意，“拓”取开拓进取之意。飔拓人期望用飓风般的思维、疾风般的速度，卷起国内人工智能领域的狂潮，不断开拓人工智能的新领
2、域。团队介绍CEO 刘丽君董事长兼CTO 李成华曾任海信集团资深市场技术分析师、香港数据中国首席运营官。主要研究领域为大数据、智慧城市、智能家居、普适计算、物联网等。韩国全北大学博士，加拿大圣西维尔大学博士后，曾获得韩国BK21（21世纪韩国大脑计划）基金和加拿大NESEC(自然科学与工程研究基金会)基金支持曾任京东深度神经网络（深度学习）实验室首席科学家，曾任海信集团国家重点实验室数据挖掘技术专家，负责海信集团硬件智能化创新与数据挖掘的研发。韩国国立全北大学数据挖掘与机器学习方向博士，加拿大圣西维尔大学和加拿大约克大学博士后。美国麻省理工学院媒体实验室（MIT media lab）访问科学家
3、首席AI专家 叶正人工智能专家，曾担任加拿大 Maluuba公司深度学习研究科学家，主要研究通用领域机器阅读理解，使用深度学习技术理解文本内容，以回答用户提出与指定文本相关问题。加拿大约克大学博士后研究员公司近况武汉北京厦门青岛软著20项发明专利15项核心技术7项服务主要行业4个（金融、医疗、IoT、政务）核心产品线2条发展历程2014.6与Hortonworks建立战略合作伙伴关系2014.6飔拓成立2015.11荣获工业大数据奖项 2015.12数据科学家联盟社区加入2015.12完成天使轮融资2016.6荣获中国金软件金服务大数据领域最佳解决方案奖2016.6成功入选首批大数据认证企业2
4、016.7分布式机器学习平台 Ainspir正式面世2016.8获得3551重点企业pre-A投资2016.11.28 中国光谷人工智能产业技术创新战略联盟发起单位及副理事长单位2016.11.30 武汉东湖高新“瞪羚企业”2017.3.17 湖北省“双创战略团队”2016.12.13 高新技术企业2016.12.07 东湖高新区“互联网+”示范应用项目企业战略合作伙伴业务合作伙伴领导走访全国政协副主席、科技部部长万钢谈飔拓湖北省科技厅彭泉副厅长一行调研飔拓科技 摘要：在与飔拓智能对话机器人互动后，彭泉副厅长对公司机器学习平台、智能对话机器人给予了高度评价，对其市场价值充分肯定。并认为，飔拓科
5、技提供的智能对话机器人可不受场景限制，寻找不同行业的合作伙伴，开发应用于不同的场景，市场潜力巨大，以老年人陪伴机器人为例，可寻找敬老院等合作方，开发出老年人陪伴机器人。中国工程院潘云鹤院士来飔拓考察 摘要：在泰迪科技，潘云鹤院士听取了泰迪科技项目介绍。泰迪科技是一家根植于武汉本土专注人工智能领域的高科技公司，拥有丰富的大数据挖掘/人工智能实战经验、行业经验。潘云鹤院士与泰迪自主研发的智能机器人对话，仔细了解泰迪科技的项目进展。他建议，把大数据与制造业连接起来，利用大数据信息，指导制造行业改进产品，提高创新，为“智能制造”服务，创造更大的市场。摘要：万钢部长还对科技发展公司提出了一个发展方向，着
6、重讲了对人工智能行业相关的期望，在提到飔拓的人工智能客服时，万钢部长笑道：“你要是造一支网络水军，可能一天就把网络弄垮了！”万部长对飔拓未来的发展提出了一些期许。光谷人工智能产业联盟及年度大会（IAIS2016）产 品 服 务 介 绍22016年5月18日发文摘选“到2018年，打造人工智能基础资源与创新平台，人工智能产业体系、创新服务体系、标准化体系基本建立，基础核心技术有所突破”“支持在制造、教育、环境、交通、商业、健康医疗、网络安全、社会治理等重要领域开展人工智能应用试点示范，推动人工智能的规模化应用，全面提升我国人工智能的集群式创新创业能力”“推动基于感知数据、多媒体、自然语言等大数据
7、的深度学习技术研发，开展类脑神经计算系统、类脑信息处理等类脑智能领域的前沿理论和技术研究”国家发改委国家发改委“互联网互联网+”人工智能三年行动实施方案人工智能三年行动实施方案2016年6月24日发文摘选“培育健康医疗大数据应用新业态。加强健康医疗海量数据存储清洗、分析挖掘、安全隐私保护等关键技术攻关。积极鼓励社会力量创新发展健康医疗业务，促进健康医疗业务与大数据技术深度融合，加快构建健康医疗大数据产业链”国务院国务院办公厅办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见2017年1月24日发文摘选“充分发挥人工智能、虚拟现实、增强现实、生物三
8、维打印、医用机器人、可穿戴设备等先进技术和装备产品在人口健康信息化和健康医疗大数据应用发展中的引领作用”“利用新兴信息技术支持就医流程优化、人工智能辅助诊断等医疗服务模式创新”国家卫计委国家卫计委“十三五十三五”全国人口健康信息化发展规划全国人口健康信息化发展规划AI+医疗 政策篇AI+医疗 产品篇：SDP大数据存储管理平台整个SDP的体系架构包含4大块，总体分为：监管整合模块、数据使用工具模块、集群安全模块和集群运维模块这几大部分基于深度学习的语义处理技术理解对话意图超强大脑医学知识库持续集成基于医学问答库的主动学习自主学习接入方便多渠道覆盖，提供API和SDK两种方式，接入简单快捷灵活定制
9、基本知识库、公共能力可以自由选配医疗场景基于常见疾病、药品名称、手术知识等医疗场景定制床旁应用丰富对接丰富的应用和内容，音乐、电台，想听就听AI+医疗 产品篇：飔拓智能语义交互平台AI+医疗 产品篇：飔拓智能语义交互平台AI+医疗 产品篇：分布式机器学习平台AInspirAInspir是一套基于大数据和人工智能技术的工具平台，以分布式机器学习和深度学习算法为核心，提供海量数据的接入、清洗、管理、建模、挖掘、可视化等功能，简单的5步操作，洞察潜藏在数据中业务价值，提高智能生产力。5项发明专利10项软件著作权 PB级数据处理能力60+算法30+应用模型0.001s级响应速度AI+医疗 应用篇：四大
10、方向将AI用于 辅助诊疗 中，让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。辅助诊疗场景是医疗领域最重要、也最核心的场景，人工智能+辅助诊疗潜在市场空间巨大，至少是万亿级以上的营收规模。辅助诊疗AI 在医学影像应用主要分为两部分：一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像这类非机构化数据进行分析，获取一些有意义的信息；二是深度学习，应用于学习和分析环节，是 AI 应用的最核心环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握“诊断”的能力。医学影像AI+药物研发是指将深度学习技术应用于药物临床前研究，达到快速、准确
11、地挖掘和筛选合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。药物研发AI+医院管理应用于医疗战略运营,医疗团队建设,医院财务管理，成本控制,医疗信息化,应急管理。医院管理AI+医疗 应用篇：导诊机器人 导诊护士的执情接待和一声问候，可以消除病人及家属初来医院的茫然，感觉到亲切和温暖。礼貌接待 为病人指导就医方向、路线，预检、分诊。方便病人 向就诊病人和家属宣传预防常见疾病科普知识和健康保健的常识，慢性疾病的日常护理，不断扩大健康教育面，同时也扩大了医院的影响。健康教育InternetDICOMDICOM网络网络RAID文件打印机文件打印机CD-RCD-R刻
12、录机刻录机激光图像机激光图像机DICOM ModalitiesNon DICOM ModalitiesHIS网络网络存储存储获得获得显示显示NASCDCD制作制作服务器服务器AI+医疗 概念篇：PACS影像数据流向图DICOM：医学数字成像和通信国际标准 ISO 12052内分泌、眼科等：识别眼底病变，协助医生快速筛查糖尿病性视网膜眼底病变(DR)是糖尿病最常见的并发症之一,我国糖尿病患者数量逐年增加，已超过1亿人，其中糖网患者占糖尿病患者的25%38%。据世界卫生组织预测，到2030年，全球糖网患者人数将增加到3.66亿。DR是不可逆性致盲性眼病。早期的糖网患者通常无症状，出现症状时多属于较
13、重阶段，对糖网患者进行早期诊断和治疗能有效防止视觉的损失以及失明。在大量专家医生标注的眼底数据基础上，利用深度学习技术，设计特定的深度神经网络结构，实现糖网眼底图像识别及糖网病变区域检测。AI+医疗 应用篇：糖尿病视网膜病变检测AI+医疗 应用篇：糖尿病视网膜病变检测重度非增殖性糖尿病视网膜病变轻度非增殖性糖尿病视网膜病变中度非增殖性糖尿病视网膜病变无糖尿病视网膜病变增殖性糖尿病视网膜病变皮肤科、病理科等：识别皮肤病种类及分型，检测皮肤病理病变区域皮肤癌是最为常见的人类恶性肿瘤之一，其中黑色素瘤是来源于黑色素细胞的一类恶性肿瘤，发病呈逐年升高趋势。早期阶段检测并接受治疗，生存率在97%左右；但
14、在晚期阶段，存活率会剧降到14%。利用深度学习技术，在专家标注数据下，训练得到视诊分类模型及病理病灶分割模型，综合判断黑色素瘤发生率。AI+医疗 应用篇：皮肤病病理切片检测病理诊断通常认为是临床诊断的金标准肿瘤科、呼吸内科、胸心外科基于深度学习开发的算法，可以从肺部CT中定位结节，计算结节大小和结节恶性指标，辅助早期筛查支气管肺癌（简称肺癌）是世界上发病率及死亡率最高的恶性肿瘤，每年死亡人数达140万，占所有恶性肿瘤死亡人数的18%。预计中国到2025年每年新发肺癌患者将达到100万人。由于肺癌早期没有任何临床症状，如果有症状就是中晚期。目前约75%的肺癌患者在诊断时已属于晚期，5年生存率为1
15、5.6%。这一现状与缺乏筛查和科学鉴别肺结节的方法有关。要提高肺癌患者的长期存活率，肺结节的有效诊断和及时治疗至关重要。AI+医疗 应用篇：肺癌检测肿瘤科、普外科等：检测识别乳腺钼靶摄片病变组织，分级量化病变程度乳腺恶性肿瘤中约98%为乳腺癌，近年来我国乳腺癌发病率正呈逐渐上升趋势，乳腺癌已成为对妇女健康威胁最大的疾病，发病率位居大城市女性肿瘤的第一位。目前乳腺癌一级预防尚无良策，因而乳腺癌的早期发现、早期诊断和早期治疗史改善预后的重要因素。在大量专家标注的乳腺钼靶摄片数据上，设计特定的深度神经网络，自动识别乳腺钼靶摄片中的异常肿块、钙化灶、结构扭曲等病变，并生成危险度分级指数。AI+医疗 应
16、用篇：乳腺癌检测神经外科、神经内科等：检测识别CT/MRI中脑出血及脑损伤，预警高危病变脑出血一般是指非外伤性脑实质内的自发性出血。绝大多数是高血压小动脉硬化的血管破裂引起，故也称高血压性脑出血。男女发病相近，多见于50岁以上成人，是中老年人常见的急性脑血管病。其病死率占脑血管病首位。早期从脑部CT中做出准确和及时的诊断较为困难。在没有创伤性脑损伤的情况下，大部分脑CT没有明显出血症状，或出血症状在脑CT中表现非常微小很难观测。在大量专家医生标注的脑CT数据基础上，利用深度学习技术，设计特定的3D深度神经网络，实现对脑出血部位的检测定位。AI+医疗 应用篇：脑部检测合 作 方 式3科研课题共同申报01医学知识专家审核0204战略联盟03合作方式Thank
