2018年11月伴隨著深睿醫(yī)療有六款新產(chǎn)品正式發(fā)布，一家成立僅一年半的初創(chuàng)公司，深睿醫(yī)療的研發(fā)實力受到業(yè)內(nèi)廣泛關(guān)注。深睿醫(yī)療聯(lián)合創(chuàng)始人、首席科學家俞益洲教授帶領(lǐng)的高質(zhì)素核心算法團隊（深睿研究院）是這輝煌成績背后的支撐。業(yè)精于勤，這只隊伍在核心人物俞益洲教授的帶領(lǐng)下，全線核心產(chǎn)品的算法研究與開發(fā)工作迅速推進，產(chǎn)品投入臨床后，獲得一致好評。研究院團隊成員大多來自北大、清華、中科院，香港大學等全球一流院校。在他的督建下，深睿研究院不斷完善壯大，碩博陣容在同行業(yè)中可謂首屈一指，是深睿核心技術(shù)力量的重要保障。

今年11月，俞教授當選為2018 ACM杰出科學家，以及2019年度 IEEE Fellow。剛剛獲得兩項殊榮的俞教授，依舊埋在研究院，潛心研思產(chǎn)品。獲得這樣的榮譽對于俞教授而言絕非偶然，作為人工智能深度學習、計算機視覺與圖形處理方向的權(quán)威專家迄今撰寫了超過130篇學術(shù)論文，其中在頂級行業(yè)學術(shù)盛會發(fā)表近70篇。

ACM是國際上歷史最悠久、規(guī)模最大、最權(quán)威的計算機專業(yè)學會，著名的圖靈獎即由該組織評定頒布。ACM杰出科學家必須是對計算機領(lǐng)域做出重大成就和影響的研究人員。全球只有49名在計算機工程、教育和科學等方面做出杰出貢獻的研究人員入選。俞教授憑借其在人工智能深度學習、計算機視覺與圖形處理方向的杰出科研成果成果入選。

IEEE全稱是Institute of Electrical and Electronics Engineers（國際電氣與電子工程師協(xié)會），它是一個國際性的電子技術(shù)與信息科學工程師的協(xié)會，IEEE是當今世界電子、電氣、計算機、通信、自動化工程技術(shù)研究領(lǐng)域最著名、規(guī)模最大的非營利性跨國學術(shù)組織。 IEEE Fellow即IEEE會士/院士，是該組織授予的最高榮譽，在學術(shù)科技界被認定為權(quán)威的榮譽和重要的職業(yè)成就，每年由同行專家在做出突出貢獻的會員中評選出，當選人數(shù)不超過IEEE會員總?cè)藬?shù)的0.1%。

俞益洲 教授

深睿醫(yī)療聯(lián)合創(chuàng)始人 首席科學家

對于科研的態(tài)度，除了嚴謹，俞教授秉持著不斷創(chuàng)新的精神。在計算機視覺方面，俞益洲在基于深度學習的顯著物體檢測方面提出了創(chuàng)新性的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，取得了國際領(lǐng)先的精確度，連續(xù)三年（2015-2017）在頂級會議CVPR上發(fā)表具有影響力的論文，得到了國內(nèi)外同行的廣泛關(guān)注。此外，他在大規(guī)模圖像識別方面研發(fā)出了層次卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)，在圖像的細粒度辨識方面提出了可選擇的聯(lián)合微調(diào)技術(shù)。

俞教授成功地把深度學習和計算機視覺技術(shù)應(yīng)用于生物信息學和醫(yī)學圖像分析，提出了非常有效的蛋白質(zhì)二級和高級結(jié)構(gòu)預(yù)測算法。他還巧妙地把統(tǒng)計學習和水平集方法相結(jié)合，提出了領(lǐng)先的交互式圖像分割算法。這個分割算法被進一步拓展，并成功應(yīng)用于二維和三維醫(yī)學圖像的分割。

同時俞教授注重研發(fā)具有實用價值的創(chuàng)新技術(shù)。他曾經(jīng)作為主要成員研發(fā)的部分計算機視覺和圖形處理技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于美國電影的特效制作（如《黑客帝國》、《碟中諜2》、《加勒比海盜3：世界的盡頭》、《哈利波特與混血王子》等）。深睿醫(yī)療的產(chǎn)品一直處于行業(yè)領(lǐng)先的地位，正是因為有以俞教授為首的這樣一群技術(shù)中堅力量，一直在其領(lǐng)域的不斷鉆研。

對于俞益洲教授而言，成立深睿研究院的初衷就是為了可以集中企業(yè)最核心的技術(shù)力量，探索前瞻性的技術(shù)，為醫(yī)療AI提供領(lǐng)先的技術(shù)，為醫(yī)療機構(gòu)提供優(yōu)質(zhì)的臨床痛點的解決方案，同時培養(yǎng)優(yōu)秀的醫(yī)療AI科技人才。目前深睿醫(yī)療已經(jīng)和10多家國內(nèi)外頂級學術(shù)機構(gòu)建立長期學術(shù)科研合作，20多家頂級三甲醫(yī)院建立長期臨床科研合作。以肺癌、乳腺癌早期篩查為代表的多個臨床產(chǎn)品，在近200家醫(yī)院進行落地應(yīng)用。落地應(yīng)用過程中吸取來自臨床的聲音，不斷打磨產(chǎn)品，使其實用性，用戶體驗等各個方向都優(yōu)于同類型的產(chǎn)品。對科研的嚴謹態(tài)度、對產(chǎn)品的精益求精成為深睿醫(yī)療產(chǎn)品最標致性的特質(zhì)。

俞教授認為，醫(yī)療AI和其它領(lǐng)域的AI具有共性，比如很多計算機視覺的最新進展可以拓展到醫(yī)學影像并取得較好的效果。但醫(yī)療AI也有其獨有的挑戰(zhàn)，如訓練數(shù)據(jù)少，數(shù)據(jù)分布高度不均勻，數(shù)據(jù)標注的一致性較差，數(shù)據(jù)類型豐富（多模態(tài)影像，文本+影像）等。這些挑戰(zhàn)決定了我們不能只是把已有的比較通用的AI技術(shù)應(yīng)用到醫(yī)療領(lǐng)域，而且需要為醫(yī)療領(lǐng)域“量身定制”新的AI技術(shù)和算法，只有這樣才能真正解決某些醫(yī)療領(lǐng)域的痛點。比如我們需要研制在小樣本上訓練但泛化性強，對數(shù)據(jù)分布不敏感，對標注一致性容忍度高的AI模型；我們還需要研制能對多模態(tài)、多類型數(shù)據(jù)進行有效融合的AI技術(shù)。所以醫(yī)療AI任重道遠，我們研究人員既要有克服困難的決心，也要有進行長期技術(shù)積累的耐心，相信屬于醫(yī)療AI的美好時光終將到來。

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