VoxelCloud是一家位于洛杉矶的创业公司，在中国苏州和上海开展业务，开发了一套人工智能和云计算技术，帮助医生解释医学图像。该技术提供全自动医学成像分析，并且可以与各种成像技术一起使用，例如计算机断层扫描或视网膜的数字彩色成像。目前，该系统已被开发用于诊断肺癌，视网膜疾病和冠心病。

该平台旨在补充和协助临床医生的决策过程。该公司目前正在使用最近获得的一些资金扩大其服务范围。VoxelCloud与中国和美国的各种医疗机构合作，对该技术进行了试验。

Medgadget有机会向VoxelCloud的首席执行官Xiaowei Ding询问有关该技术的一些问题。

Conn Hastings ，Medgadget：请介绍一下自己，并告诉我们你是如何进入这个领域的。

Xiaowei Ding，VoxelCloud：我是VoxelCloud 的联合创始人兼首席执行官。我于2015年在洛杉矶创办了VoxelCloud。实际上，VoxelCloud是我研究项目的延伸，我从博士研究开始。

在我从2015年获得上海交通大学电子工程学士学位和加州大学洛杉矶分校计算机科学博士学位后，我决定将我的计算机科学背景应用于医疗行业。事实上，在加州大学洛杉矶分校计算机科学实验室的博士研究期间，我探索了医学可以从计算机科学的发展中受益的可能性。后来，我在Cedars-Sinai医学中心担任生物医学影像研究所和人工智能医学项目的研究助理。

在我的研究中，我发现在2013年之前，医学研究计划中的AI受到可用数据量的限制，并且没有足够的良好机器学习算法来应用这些临床数据。我想解决这个问题。

因此，经过一年的调查，我共同创立了VoxelCloud，一家旨在为临床实践提供医学图像分析和诊断帮助的创业公司。借助人工智能和云计算技术，我们可以教授机器了解医疗数据并提高医生的效率和诊断信心。

Medgadget：简单地说，该技术如何运作？系统使用哪种类型的成像？

丁小伟：直观地说，我们用大量的医学数据和相应的诊断来呈现我们的算法。在培训过程中，我们让模型学习规则，从原始数据中获得这些见解。

在临床实践中，这些信息将帮助医生更有效地做出明智的临床决策。到目前为止，我们已将此方法应用于X射线计算机断层扫描和眼底摄影图像，并且对我们的技术应用的位置没有理论上的限制。

Medgadget：系统解决了什么问题？目前难以准确地解释这些图像吗？

丁小伟：解读医学影像是一门高度专业化的专业，需要从业人员接受多年的广泛培训。不断增长的图像解释需求正在超越训练有素的医生。在时间压力下，提供准确的诊断可能成为许多人类读者的问题。

我们的技术旨在帮助医生更有效地解读医学图像，并通过我们的数据驱动的算法见解做出更明智的临床决策。反过来，我们也使更多的受众更容易获得准确的诊断。

Medgadget：请告诉我们您扩展VoxelCloud提供的服务范围的计划。

丁小伟：我们的服务至少包括三个方面。首先，我们将通过临床工作流程集成的云计算解决方案直接向医疗保健提供商（如医院，医疗中心等）提供服务。其次，我们将与现有的硬件和软件供应商合作，提供AI服务。第三，我们将构建一个平台，使第三方医疗开发人员能够通过我们的医学知识图API更轻松地开发自己的应用程序。使用此API，开发人员可以更高效地工作，因为我们已经开发了基本算法并从头开始收集了大量匿名培训数据。我们的医学图像知识图将通过此API提供。我们项目的进一步扩展将利用异构数据源与现有成像数据协同工作。

Medgadget： 目前系统使用的方式和位置？临床医生发现它有用吗？

丁小伟：我们正与中国领先的医疗机构并肩合作，积极开发和评估我们的肺癌筛查和眼科疾病诊断产品。我们收到了与我们合作的医生的非常积极的反馈。

临床医生发现，我们的产品可以提高工作流程效率，并有可能通过我们的AI和云计算平台带来更准确，基于成像的疾病筛查和诊断。

Medgadget：这些类型的应用程序的AI有哪些限制？你有没有看到该系统是临床医生的替代品，或者总是辅助技术？

丁小伟：人工智能系统的性能与其所见的数据一样好。收集和利用大量高质量的医疗数据是一项巨大的挑战，并且在短期内将成为一项挑战，因为世界上许多地方都存在患者隐私问题和缺乏数字化记录。

这也意味着，在许多情况下，AI系统在医学中的能力可以限于狭窄的范围。为了做出明智的诊断，医生必须考虑患者情况的所有情况。因此，我们不预见AI系统是临床医生的替代品，但对临床医生来说是非常可靠的帮助，因为它们允许临床医生将重复的手动任务委托给机器，并将他们宝贵的时间集中在他们的工作上最好的，它收集所有必要的信息，并为患者决定最佳解决方案。