一直以来，对放射治疗科医生来说，勾画靶区是一项繁琐费时的事情。以头部为例，每张CT有多层图像，每层图片中又有30多个器官需要医生圈注，使用传统的算法，医生要找出头部肿瘤靶区需要4-5个小时，可见这对于医生是多大的工作量。「邃蓝智能」要做的是就是用AI将放射科医生从这项繁琐的工作中解放出来。
「邃蓝智能」成立于年9月份，目前主要布局的产品有肿瘤放疗靶区智能勾画系统、肺小结节AI筛查及精细化鉴别全流程方案等；现已医院、医院、中医院、医院，北京医院达成科研合作。
据邃蓝智能联合创始人CEO王励勇介绍，每年有超过六十万人被诊断患有头颈部癌症，多数人会选择接受放射治疗；但头颈部重要器官比较集中、解剖关系复杂，若在治疗前未仔细隔离，放疗时周围组织可能会严重受损，对于靶区的精确勾画和剂量计算精度要求极高。
为此，公司联合腾讯医疗AI实验室和加州大学提出一种深度学习模型——器官神经网络（AnatomyNet）。它输入的是头颈CT图像的所有切片，可一次性产生所有危及器官的预测结果。因此，该模型能快速对整张CT的所有切片进行全自动化器官分割（Segmentation），在小于1秒钟的时间内完成一整幅头颈CT的危及器官勾画，且不需要很复杂的预处理和后处理。
绿色为医生标注、红色为器官神经网络预测，*色表示二者重合
测试结果显示，该器官神经网络算法，相较于MICCAI（医学影像分析顶会）竞赛中最好的方法相比，平均提升了3.3%的Dice指标——仅使用0.12秒就可以完全完成一整幅CT图像的分割。目前，该成果已发表于国际权威期刊《MedicalPhysics》（年11月12日）。
演示结果：左边为医生标注，右边为器官神经网络预测结果
不过王励勇表示，医院的产品模型已在论文基础上更进一步，并优化了分析系统GPU的兼容性，即能在低级别的GPU工作站上同样能实现算法，为医院奠定基础。
其实，在放疗靶区勾画领域，连心医疗、柏视、慧软、Manteia等都有产品布局。王励勇指出，“头颈部危及器官勾画的算法建模是最难的，但同时又是最容易实现产品标准化，我们在这一点突破了，产品其它的功能拓展也会显得驾轻就熟。”
据介绍，其算法设计和训练均来自于实际临床数据，目前该算法已适用于头颈部28个器官部位的危及器官勾画；至于商业落地的方案，王励勇表示，目前邃蓝智能已联合腾讯与放疗集成服务商洽谈合作，将软件打包销售，并探索与国际著名直线加速器厂商合作的路径，也会在明年年初启动申报CFDA三类器械注册证（后续也会启动FDA和CE注册）。
另外，邃蓝智能还推出了肺小结节AI筛查及精细化鉴别全流程方案。据团队高级战略顾问孙志*介绍，该方案能在高分辨率扫描前提下，直接鉴别结节种类及其良恶性质，并给出辅助诊疗方案，简化临床路径。据悉，其肺结节智能诊断方案曾获得天池医疗AI大赛第一名。
其实，AI医疗赛道发展到现在，业内已经形成共识——优势资源向头部企业聚集以及行业加速洗牌；再赶上资本寒冬，对于布局略晚的初创公司而言，现在可能到了一个艰难时刻。对此，王励勇表示，差异化的产品布局会是公司的主要战略。他认为，目前临床上存在的需求痛点还很多，而AI能做的事也有很多，邃蓝智能主要会继续基于大多数企业的“盲区”去做深，譬如强直性脊柱炎的MR人工智能鉴别诊断系统，全自动网织红细胞和外周血细胞推片及智能阅片一体机等。
最后介绍一下团队，联合创始人首席科学家谢晓晖博士为加州大学尔湾分校计算机系终身正教授，人工智能领域H-index科学家排名46，麻省理工博士、哈佛大学博士后，加州大学尔湾分校机器学习和生物信息实验室(MLB)主任，ChaoFamily癌症中心会员；联合创始人CEO王励勇毕业于复旦大学生物系，香港大学MBA，拥有二十年以上生物医药领域运营经验；联合创始人研发总监曾亮为清华大学电子工程系博士在读，专注于计算机统计建模和人工智能的研究，今年入选福布斯中国“30位30岁以下精英”榜单；首席医学官孙志*在PHILIP医疗担任高级经理多年，在放射影像领域拥有丰富经验。
据介绍，邃蓝智能已获得由旗开投资领投千万元级Pre-A轮融资，去年它曾获得赛晟投资的天使投资，预计明年上半年启动A轮融资。