专访大数医达创始人邓侃博士：以人工智能技术实现智慧医疗梦想
在创业之前，邓侃博士曾在美国甲骨文公司Oracle和百度公司长期担任技术部门负责人，一直从事机器学习和数据挖掘领域的基础研究和应用探索，是新一代智能搜索引擎标准的提出者。其导师CMU计算机学院院长AndrewMoore是国际互联网领域公认的技术专家，现任谷歌云AI最高负责人。
作为一名技术极客，邓侃博士认为“技术改变了我们的生活方式，生活方式提高了生活质量”。他相信人工智能技术可以提高三甲医院好医生的“产能”，使更多患者受益。作为一家技术驱动型公司，大数医达的技术团队在总团队人数中占比70%，且大多来自百度、阿里等知名互联企业甚至是海外机构，在自然语言识别、神经网络与深度学习、数据挖掘和信息安全、多源异构医疗数据的自动化处理等领域均有核心技术储备。
图：大数医达核心技术
NLP病历结构化、中文医学知识图谱、临床导航等人工智能技术以及分布式数据处理服务、分布式全文检索引擎、微服务软件架构技术、ETL数据抽取系统、离线任务调度系统等大数据技术让大数医达成为智慧医疗领域的佼佼者。
此外，专业医学团队为大数医达的发展提供了强大的医学支持。这支医学团队由三甲医院经验丰富的医生构成，为构建医疗知识图谱、临床病例数据标注及人工智能辅助诊断决策、智慧医疗大数据平台、智能自助问诊等产品开发打造高品质数据基础。大数医达的研发团队花费大量时间，反复研究专家的临床诊疗路径，使用机器深度学习和迁移学习技术用以模拟和复制专家诊疗全过程，利用技术手段通过做病例搜索引擎、进行病例结构化，共处理6.7亿份病例，形成了一份弥足珍贵的医学知识图谱。
当前，大数医达以大数据和人工智能技术做支撑，在智慧卫健委、智慧医院、智慧基层、智慧全民健康等四个领域提供全面的技术解决方案。
在“智慧卫健委”建设上，大数医达先对数据智能提取，再将数据进行标准化转换，最后对数据做结构化处理和数据分布式存储。在此业务上，汇集10189家医院的1.1亿人次就诊患者和3亿份电子病历的江苏省医疗大数据平台运行，背后正是大数医达的关键技术。大数医达承建的智慧大数据应用平台支持TB级病历搜索、健康全景视图、智能辅助诊疗、检验检查报告查询、体检报告查询等高级功能。
图：智慧卫健委产品演示平台
在“智慧医院”业务上，2016年，大数医达应用先进的大数据和人工智能技术参与支持广东省第二人民医院建设“全国首家智慧医院”，后者最终实现了院内跨系统跨病历数据的互联互通，学科智能临床路径建设，医联体内下级医疗机构基层医生的人工智能辅助决策诊断等一系列突破。这标志着大数医达让AI成功落地医疗。这之后，大数医达还为南方医科大学南方医院多个科室的科研团队开发了一套基于AI的科研平台。能够快速对科研入组病历进行搜索查询，AI自动标注字段信息，节省病历检索时间和标注时间，还能实时分配和跟进团队工作进程，极大提升了科研效率。
在建设“智慧基层”上，大数医达根据西藏曲水现实情况，将曲水县医生工作进行全面信息化管理升级，为曲水县开发了基于云计算的智能云his系统，内置中文临床决策支持系统，帮助曲水县医生提高临床诊疗能力，提升工作质量和效率。
在“智慧全民健康”领域，最为典型的合作案例是大数医达与上海万达健康云牵手，合作帮助医院建立智能问诊和智能分诊AI移动应用。项目首月上线后，客户总量156万人，平均日活数超过1万+，有效帮助用户提高挂号正确率80%。
随着我国社会老龄化趋势的加速，健康服务需求不断增长，早在2014年，中央及地方政府就围绕智慧医疗、医药行业，密集出台了一系列深化改革的政策，为智慧医疗的建设奠定了政策基础。在政策的助力下、市场需求的推动下、新技术发展的铺垫下，智慧医疗的发展将步入快车道，专注智慧医疗服务解决方案的大数医达未来可期。
了解更多大数医达的相关内容，请看希鸥网与创始人邓侃博士的QA问答：
希鸥网：为什么选择在医疗领域创业？
邓侃博士：首先，患者症状表现、治疗手法等医学知识多是梳理好的标准内容，而且知识点有限，并非漫无边际。其次，技术高超的医生是社会的稀缺资源，主要集中在大城市，基层比较缺乏，如果能够利用人工智能技术来“复制”创造优质医生资源，就能产生较大的社会价值。第三，很多医学知识随着老专家的离世极有可能会中断，而借助人工智能技术，不仅能够实现知识的传承，甚至可以进行优化。
希鸥网：大数医达更关注解决院内问题还是院外问题？
邓侃博士：患者治病分为诊前、诊中、诊后三个过程。诊前主要是导诊和分诊工作，就是让患者大概知道是什么病，应该找谁去看，基于人工智能技术的预问诊平台，可以告诉患者去哪里看病更合适。另外，患者在“第二诊疗意见”上也有刚性需求，即希望听取多方医生意见进行对比最终确定合适的治疗方案。在诊后，患者对康复过程的持续了解，也可以借助技术手段实现。技术角度看，诊前、诊中、诊后是一脉相承的，没有必要分开对待。
希鸥网：请介绍一下大数医达的团队情况？
邓侃博士：大数医达公司70%都是工程师。医疗行业是非常典型的toB行业，早有很多优秀的厂商在其中经营，因此，在业务拓展上，我们不需要大量销售团队去做推广，只需要和市场化的医疗服务商直接合作即可，充分发挥我们的技术优势，把技术和产品做好，对我们这样的技术导向型公司来说就是竞争优势。
希鸥网：您怎么理解“技术改变生活”？
邓侃博士：无论是寿命的增长还是生活的改善，技术都发挥了重要作用，技术改变了生活方式，生活方式改变了生活质量。之前患者去医院看病，又耗时间，又耗精力，对结果还不放心。技术普及之后，我们扩大了三甲医院医生的产能，人工智能技术可以直接提升医生的诊疗效率和品质，实现医术普世。
但人工智能技术并不能完全替代医生的工作，技术只能“重复”人类“重复”的工作。第二而个重复是指，不需要人类有很大创意的工作、机械化的工作都可以利用技术进行解决。比如常见病共129种，粗浅的诊断就是在做重复性工作，而事实上，如果能够节省优秀医生在此类工作上的时间，便可以产生更多的医疗价值。
希鸥网：大数医达目前的工作重点？
邓侃博士：给医院做病例搜索引擎，汇总所有医疗数据文件到数据仓库，实现病历结构化，形成医学知识图谱，做临床导航。大数医达的产品可以应用在基层医务室、三甲医院、卫健委等不用的场景。比如将卫健委下辖的居民病例放在一起，就可以用技术勾画出健康画像，形成居民健康档案。
希鸥网：请介绍一下大数医达的融资情况？
邓侃博士：上一轮融资是去年7月份，复星集团投资，但即使账上有钱还是需要再融资，一是从资本市场规律看，需要保持融资节奏，同时保持公司估值的上升状态，保护投资人利益；二是我们的融资对象主要是战略合作方，在跑马圈地、做大做强的路上，单打独斗是不行的，需要引入更多战略合作伙伴，形成共赢。
希鸥网：在创业过程中遇到的挑战是什么？
邓侃博士：技术导向性的团队有短板，略懂技术，不太擅长研究市场，我们花了很长时间通过整理很细微的点来了解医疗行业的需求，这个过程非常慢。后来通过和市场上的其他合作伙伴合作解决了这个问题，借船出海，把彼此的优势充分发挥出来，形成共赢。
希鸥网：您如何理解创业？
邓侃博士：“清华北大不如胆子大”的时代，已经过去了，制度创造的红利没有了，经济发展带动居民收入提高也使得大量的基础性需求成为过去式。因此，创业需要稳扎稳打。
创业是一种生活方式，是一种小众行为，在创业路上，创业者的性格比拥有的资源更重要。具备以下三个素质比较适合创业：
第一，兴奋点不能太多，爱好不能太多，否则分散精力，事实上很多创业者都是生活乏味的人；另外，体力和心理上要“耐磨”，创业路上跌宕起伏，挑战和困难很多，不仅要扛得住困难，还要长时间扛得住困难；最后，创业者自身要喜欢挑战。能够把逃脱困境，寻找解决方案，视为乐趣，痛并快乐着！如果不能接受风险，不愿承担压力，那就不适合创业。
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大数据、云计算、人工智能在安防领域实现融合应用
近两年，平安城市、智能交通、雪亮工程等不断开展和深入过程中，以视频监控为核心代表的行业发展正朝着超高清、智能化和融合应用的方向迈进，系统性工程中现有视频监控系统数据采集量正在呈现线性增长，尤其是物联网建设初露峥嵘。海量数据的出现对高效、及时的存储和处理的要求不断提升，并冲击着传统的存储系统，遗憾的是原有的存储系统无法满足大数据时代提出的新要求，亟需新的存储技术支撑现有业务模式，同时为人工智能技术在安防领域施展拳脚拓展新的空间。
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毋庸置疑，人工智能必将是安防视频监控发展的未来方向。一方面是视频监控自身具备的特点，使其成为人工智能落脚的优秀试验场，另一方面也是视频监控智能化发展到今天的必然需求。从人工智能发展现状来看，能够真正在商业中应用落地的技术主要是深度学习在图像及语音方面的识别分析。由于借助机器视觉及深度学习能够迅速对视频进行结构化处理、对人、车、物进行快速识别比对，这也与安防对智能化的需求不谋而合。
安防进入了AI时代，激发潜在的安全需求，促进安防新技术、新产品的开发，实现新的应用模式和市场，同时大量的人工智能算法企业在安防领域施展拳脚，商汤科技、旷视科技、依图科技、云天励飞等等，都带来了针对安防行业应用级的产品及解决方案。与传统安防企业争夺AI时代下安防这块蛋糕。
人工智能技术是安防行业实现从非智能向智能转变的催化剂，打开了安防行业实现新的突破的天花板，当然，各个阵营的企业之间有竞争也有合作。
以云计算为例，云计算是观念创新产生的信息技术应用的新模式和新业态，资源配置的新观念。是新一代信息技术的主要标志。它通过虚拟化技术把分散、分布的资源虚拟为一个巨大共享的资源库，进行自动、智能、灵活的调度和调控。并依托互联网实现开放、分布、并行的多任务、网格化计算的商业化，这样就可以为用户提供"按需即取"的计算服务。
在安防行业，针对大规模和跨地域的系统性视频监控海量数据的存储中，选用云计算为基础的云存储促使其呈现更多的优势与特点。一方面简化存储及管理模式，能够完好地支持非结构化数据存储，通过智能化的处理方式，非结构化数据存储效率得到了大幅度的提升。另外，安防云存储以全集群化方式协同运行。通过负载均衡技术，可自动解决节点性能瓶颈与不均衡问题，同时可实现容量和性能动态扩容和增强;可实现单、多台节点故障，云存储服务不中断，全面保障系统性能稳定可靠。
大数据技术给安防行业带来翻天覆地的变化。大数据技术通过对不同种类的数据进行分析、碰撞、发现潜在联系，抽取中有价值的信息，并形成可视化结果呈现。例如人员分析应用，依托人工智能系统的人员特征识别服务输出的结果，进行数据分析，实现人员身份的识别、人员布防、人脸轨迹等功能。例如车辆分析应用，可以满足全地图操作，实现可视化的应用，包括：轨迹分析、跟车分析、碰撞分析、频次分析、套牌分析、隐匿车辆挖掘等功能。
在多资源时空应用中，可以基于GIS地图的指挥调度，通过地理信息系统实现对各项视频资源进行一体化管理，实现监控图像的直观可视化应用。实现快速调取需要关注的监控点或监控区域图像，实现目标在线追踪。通过视频图层叠加、视频资源搜索和视频定位，将道路情况、资源分布情况、人员分布情况、地理坐标信息、警力部署情况以图形化的形式展示出来，直观的对全局信息进行全面多维的展示，使指挥调度更加直观高效。
随着大数据、人工智能等技术在安防领域落地应用，给公共安全管理带来极大的便利，一方面取代原有人工的低效率，另一方面，可以实现安防技术在更多领域的应用，提高其应用价值，尤其是在社会治理方面，融合各项前沿技术，实现安防产品技术在社会治理领域落地。