医疗人工智能在经历了2017年的波涛汹涌，慢慢归于平静，而看似平静表象之下则是另一场没有硝烟的赛场，而这个环节的参赛者们无疑有着更加清晰的方向与目标，有着更加清晰的行业布局。而很明显的在这些参赛者中，深睿医疗无疑是一支厚积薄发的生力军。2018年，深睿医疗用最短的时间组建了一支以IEEE Fellow俞益洲教授领衔的行业首屈一指的研发团队。2019年行将过半，原华大基因人工智能实验室总监刘小青博士正式宣布加入深睿医疗，无疑为深睿的算法团队注入了新的生命力。北京、杭州、上海齐发力，开启深睿产品研发新篇章。

深睿医疗算法总监刘小青博士

在人工智能浪潮席卷全球的势头下，刘博士的加入无疑将提升深睿算法团队的综合实力，在人工智能/机器学习算法上都将有新的突破。深睿医疗作为医疗AI领域的领军企业，从2017年3月成立至今，已经将其人工智能的产品落地到了近300家医院。深睿的产品不仅仅应用于三甲医院，基层医院同样是深睿以AI技术去普惠更多患者的主要场景。

作为医疗AI临床科研赛道的巨匠， 深睿致力于推动医疗AI落地基层，提升基层医疗机构的诊疗能力，让更多基层百姓享受到技术进步带来的诊疗体验提升，最终实现整体医疗资源医疗水平的提升。2019年，深睿医疗将响应国家号召，继续助力基层医院，不断完善进化产品，为建设健康中国助力。 以下是采访实录：

您曾涉猎人工智能很多领域，请问您投身医疗领域的初衷是什么？

刘小青：医疗健康领域与人类的发展休戚相关，最为密切。中国医疗资源非常紧缺且分配不均衡：一方面一线城市三甲医院的医生忙于各种重复性的基础诊断。另一方面，偏远地区非常缺少优秀的医疗资源。智能医疗产业化后，可以极大的减少医生负担，大幅提高工作效率和准确度，降低高昂的人力成本。与此同时，亦可以降低看病门槛，为患者提供更加精准的诊断及优质的个性化健康服务。由此，也可以缓解医疗资源分配不均，降低社会医疗成本，提过国民健康水平。

是什么原因让您选择加入深睿医疗？

选择加入深睿医疗主要是被深睿医疗强大的多元化的团队所吸引。深睿医疗董事长雷鸣是“百度七剑客”之一，他对技术和商业都拥有非常透彻的理解。CEO乔昕具备深厚的医学背景，曾经先后在国内三甲医院和西门子医疗位居要职。

CTO李一鸣则曾经就职于百度和高德信息技术有限公司，在大数据和机器学习方面有着深厚的造诣。首席科学家俞益洲教授在计算机视觉及机器学习领域具有根深的造诣与前瞻性。多元融合的团队使得深睿医疗能够真正从临床的角度出发思考问题，又很好地平衡了商业性，同时还引领技术前沿，这才是真正吸引我的地方。

您加入深睿后的负责的工作及规划？

刘博士：加入深睿，主要负责深睿医疗在华东地区（杭州，上海）的算法技术团队的建设及项目攻关。同时作为技术团队的负责人，还会和外部高校、科研院所及医院合作，进行前瞻性技术的研发。

您认为现阶段医疗AI需要攻克的难关？

刘博士：虽然人工智能在包括医学影像、临床决策支持、药物挖掘、病理学等众多医疗领域中的应用已日趋广泛，其技术也呈现与医疗领域不断融合的趋势。但是，医疗人工智能的发展依然面临着新的机遇和挑战。

一方面，临床医学本质上对AI算法的鲁棒性要求非常高。另一方面，在数据量不够的病种诊疗场景下，依赖复杂结构和大规模参数训练的人工智能模型表现往往差强人意。然而，在实际医疗实践中，数据采集和规范数据标注往往颇有难度，在领域数据不足的条件下，开发小数据、脏数据情况下的机器学习应用势在必行。

请您谈谈对医疗AI未来发展的看法？

刘博士：随着精准医疗时代的到来，为每个患者提供量身定制的个性化的医疗保健服务模式已成为可能。不仅患者的临床信息，他们的基因、分子信息、病理影像等都可以被用来进行多方位的诊断。基因组学、影像组学、疾病表型等多组学数据，在医疗大数据平台强大的存储、共享和计算能力的支持下，结合先进的人工智能技术，深度挖掘、融合大数据和多组学信息，提高对疾病发展趋势和规律的预测能力，使得整合多组学数据来辅助临床诊断，成为近几年医疗行业的大趋势。

与此同时，在多组学大规模大数据的支持下，人工智能领域的分析建模方法也发生了质的变化，大数据配合深度学习比起传统的人工特征提取更能够发掘出数据内部的潜在信息，并利用基于深度学习的可视化技术，帮助医生看到人眼看不到的巨大信息，可以直观的帮助医生进行诊断，建立医生和患者对于人工智能技术在医学领域的信心。

刘小青博士，毕业于加拿大西安大略大学（University of Western Ontario），自2008至今, 作为项目负责人及核心研发人员，刘小青博士致力于包括机器学习，模式识别，计算机视觉，数据分析与挖掘， 图像分析与理解，图像/信号处理，自然语言处理，大数据可视化等方向，研发产品应用范围跨及生物医药，机器人，无人驾驶，国防科技等人工智能在多个领域。

刘博士的研究成果陆续发表在20多个包括机器学习及计算机视觉的顶级期刊及会议如IEEE Transaction on PAMI及CVPR，并获得若干美国国家专利或国际专利。刘小青所指导的团队，在中国顶级视觉大会“中国计算机视觉大会CCCV2017”上荣获专题竞赛心血管OCT易损板块识别技术挑战赛二等奖。在2018中国国际大数据产业博览会上，其团队研发的智能眼科诊断系统DeepEye荣获2018领先科技成果奖-金奖。在2018深圳医疗健康大数据创新应用国际大赛，其团队研发的基于ECG信号及深度学习算法的房颤和心肌梗塞预测，获得了创新应用组第二名。