8月25日，以“迪小驕”為名的迪英加團隊經(jīng)過(guò)重重比拼，最終獲得評委專(zhuān)家一致認可，一舉斬獲2018世界人工智能卓醫創(chuàng )新挑戰賽的獎項“創(chuàng )新挑戰獎”。這對迪英加過(guò)去一年付出的努力而言，無(wú)疑是的肯定。迪英加創(chuàng )始人楊林教授教每每回顧自己的創(chuàng )業(yè)歷程，不免感慨良多。 

      不斷奮進(jìn)的學(xué)霸教授

      “做學(xué)問(wèn)便要做專(zhuān)做精”，深受教授父親的影響，2002年從西安交大圖像所碩士畢業(yè)后，他決定赴美深造，攀登更高的學(xué)術(shù)高峰。

      上帝總是會(huì )眷顧不斷努力的人。博士期間，楊林有幸追隨多位計算機視覺(jué)和病理學(xué)領(lǐng)域的世界級大師，這其中包括生物信息學(xué)創(chuàng )始人，美國醫學(xué)院院士 Casimir Kulikowski、魯棒性計算機視覺(jué)（Robust Computer Vision）領(lǐng)域“教父級”導師Peter Meer，以及數字病理學(xué)奠基人之一的David Foran教授。

      2009年，楊林獲得電子與計算機工程專(zhuān)業(yè)博士學(xué)位，多家跨國企業(yè)如IBM、微軟以及西門(mén)子等紛紛向他投出了橄欖枝，15萬(wàn)美金的年薪觸手可及。一邊是優(yōu)渥的薪資待遇，一邊是更高的學(xué)術(shù)高峰挑戰，最終他還是決然的選擇了后者，然而這次他挑戰的不是計算機基礎科學(xué)領(lǐng)域，而是更高的學(xué)術(shù)應用領(lǐng)域——人工智能+數字病理。

      隨后，他分別在新澤西癌癥中心病理科(Department of Pathology)和放射科(Department of Radiology)擔任了一年的助理教授，后返回計算機系 (Department of Computer Science)擔任助教，并以獨立PI的身份連續獲得兩個(gè)NIH R01的經(jīng)費支持（超過(guò)300萬(wàn)美金）。幾年的跨學(xué)科學(xué)習與經(jīng)驗積累，為后來(lái)的技術(shù)突破奠定了夯實(shí)的基礎。

      醫學(xué)圖像分析存在若干的技術(shù)難題，如圖像噪聲、異常的病人數據、健康者和病患細微的區別等，而這些都需要魯棒的、高精度的計算機輔助技術(shù)來(lái)解決。楊林結合深度學(xué)習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法，提出了幾種新的統計先驗模型并應用到實(shí)際的計算機輔助診斷系統，可以精確的進(jìn)行數字化病理組織的分割和建模，大幅度提高傳了統算法的——特別是在處理病理學(xué)和顯微鏡圖像的——分析精度，同時(shí)也大幅縮短了處理時(shí)間。

      2014年，佛羅里達大學(xué)以高薪聘請楊林，并授予其終身（Tenure）教授稱(chēng)號。至此，楊林正式成為佛羅里達大學(xué)生物醫學(xué)工程系、電子與計算機工程系、計算機系三系終身教授、博士生導師。那一年，他37歲。

      從科研到實(shí)戰的創(chuàng )業(yè)路

      過(guò)去的十幾年里，楊林教授在深度學(xué)習、計算機視覺(jué)與模式識別方面取得了相當令人矚目的成績(jì)，并始終專(zhuān)注于A(yíng)I/數字病理領(lǐng)域中，不斷突破：連續三年在MICCAI，CVPR做大會(huì )口頭報告（Oral Presentation）；在CVPR、AAAI、MICCAI等世界頂級計算機視覺(jué)和機器學(xué)習會(huì )議和期刊上發(fā)表了100篇以上的數字病理／人工智能相關(guān)論文，累計引用超過(guò)6000次；多次獲得MICCAI論文提名獎和論文獎；參與在Nature Medicine（IF約30）上發(fā)表關(guān)于病理圖像的計算機輔助分析的文章2篇；他的工作曾登上2017年《Molecular Therapy》（分子治療領(lǐng)域頂級期刊）的封面；他也在醫學(xué)領(lǐng)域的兩大國際數字病理期刊擔任編委（Associate Editor）；2017年，他還參與了醫學(xué)影像+人工智能專(zhuān)著(zhù)（Deep Learning and Convolutional Neural Network for Medical Image Computing）的編寫(xiě)工作，專(zhuān)門(mén)負責AI/數字病理方面的章節。

      但是漸漸地，楊林博士開(kāi)始認識到：基礎科研固然重要，但如能將之應用于實(shí)踐，將創(chuàng )新的科研成果轉化為能令人受益的產(chǎn)品或服務(wù)，無(wú)論對社會(huì )還是對他自己，都將更有價(jià)值和意義。

      彼時(shí)是2016年前后，一直困擾著(zhù)中國大眾的醫療環(huán)境，終于開(kāi)始發(fā)生大變化。國家政府連續出臺了一系列醫療改革政策，顯示出了始終不渝堅持到底的改革決心。醫聯(lián)體和分級診療概念的提出，以及國家大力推動(dòng)高新技術(shù)應用于醫療領(lǐng)域的趨勢，讓楊林看到了時(shí)機。就在這時(shí)，他遇見(jiàn)了李康。

      李康教授本科畢業(yè)于清華大學(xué)，在美國排名前五名的公立大學(xué)伊利諾伊大學(xué)獲得了工學(xué)博士學(xué)位，現任美國羅格斯大學(xué)工業(yè)工程系副教授、生物醫學(xué)工程系和計算機系博士生導師以及新澤西醫學(xué)院兼職教授，是骨科機器人設備和骨科影像分析的世界級專(zhuān)家。除了炫目的履歷以及過(guò)人的科研能力，最重要的是，李康教授十分認同楊林的創(chuàng )業(yè)理念。

      一拍即合的二人說(shuō)干就干，經(jīng)過(guò)一番籌備，2017年1月，Deepinformatics ++正式成立。楊林教授饒有深意地將公司中文名定為迪英加，等待（迪）英才（英）加入（加）的迪英加，并親自擬定了迪英加的使命：人工智能+數字病理，解碼細胞背后的秘密。

      然而從成熟的技術(shù)到產(chǎn)業(yè)孵化，從來(lái)都不會(huì )簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單。

      從零開(kāi)始的公司，只有幾個(gè)人，只想做一件AI輔助病理診斷的產(chǎn)品?？墒请S著(zhù)不斷和病理醫生更多接觸，楊林的想法產(chǎn)生了更多轉變。

      創(chuàng )業(yè)初始，楊林頻繁地出入于各大醫院的病理科，切身感受到中國病理科醫生的不易，醫生數量少、負荷重、風(fēng)險大、收入低。幾乎每個(gè)高年資的病理醫生身上，都會(huì )有腰椎病、視力下降以及慢性神經(jīng)損害等多種職業(yè)病，很多醫院病理科醫生極度匱乏，導致患者不得不擁到大醫院確診，進(jìn)而導致了“看病難看病貴”的醫療現狀，這和他在美國所見(jiàn)到的完全不同。

      病理醫生的現狀和訴求，如針般地刺痛了楊林。他開(kāi)始了相當長(cháng)時(shí)間的深度思考，他意識到只是簡(jiǎn)單的做一個(gè)智能產(chǎn)品并不能從根本改變這種病理現狀，于是病理星球圖片庫、遠程病理互聯(lián)系統、便攜式智能掃描儀應運而生——即現在的迪英加軟硬一體化產(chǎn)品組合。

      楊林教授始終堅持產(chǎn)品應當“以用戶(hù)為中心” 并不斷打磨產(chǎn)品，親自聽(tīng)取病理專(zhuān)家建議，不斷改進(jìn)。迪英加與國內多家大三甲醫院緊密合作，如北京協(xié)和醫院、北京301醫院、復旦大學(xué)附屬上海腫瘤醫院等。很多病理專(zhuān)家對迪英加的產(chǎn)品都提出了期望和寶貴建議。正是得益于這些反饋與幫助，迪英加產(chǎn)品才能不斷升級迭代，最終形成如今成熟的一體化服務(wù)產(chǎn)品線(xiàn)。

      8月，世界人工智能卓醫挑戰賽正式開(kāi)賽。迪英加化身“迪小驕”，一舉奪得獎項“創(chuàng )新挑戰獎”。作為國內目前規格的AI醫療賽事，迪英加參賽并斬獲大獎，楊林教授很欣慰，更加堅定了自己過(guò)去一年半帶領(lǐng)團隊所做的努力都是值得的。

      15載的潛心鉆研，一朝厚積薄發(fā)?？蒲谐晒晒D化，讓病理醫生看得更快，算的更準，想得更遠。

      一路走來(lái)，迪英加成長(cháng)迅速，已經(jīng)形成完整的研產(chǎn)銷(xiāo)一體化的專(zhuān)業(yè)團隊?，F有團隊中，有近1/3的成員擁有博士學(xué)位，有資深的500強外企銷(xiāo)售精英加入，有來(lái)自大三甲醫院豐富經(jīng)驗的病理醫生助陣，更有多位拒絕Google、Facebook等高薪，加盟迪英加研究院的算法大牛等。

      目前，迪英加已經(jīng)形成了自己的D-Path系列產(chǎn)品組合。從D-PathScope進(jìn)行病理圖片掃描，到目前的病理圖片庫D-PathPlanet，再到核心產(chǎn)品，基于國際領(lǐng)先的、擁有自主知識產(chǎn)權的人工智能技術(shù)開(kāi)發(fā)的D-PathAI輔助診斷系統，可對細胞/組織/免疫組化/分子病理圖像進(jìn)行自動(dòng)檢測-識別-分割-判讀，高效快速處理分析數字病理圖像。更有遠程病理互聯(lián)系統D-PathConnect幫助病理醫生突破地域障礙，助力分級診療。

      迪英加預計將于今年年底獲得FDA認證，產(chǎn)品正式進(jìn)入市場(chǎng)。楊林教授正在和多家三甲醫院洽談試用與合作，歡迎更多的醫院參與到合作中來(lái)。迪英加團隊的成功，離不開(kāi)病理專(zhuān)家的幫助，希望能與之攜手共進(jìn)，更好地推動(dòng)病理事業(yè)的發(fā)展，為整個(gè)行業(yè)做出貢獻。

      搴舟逆流舒韌骨，踏破險浪拔龍旗。專(zhuān)注才能杰出，我們相信深耕數字病理/人工智能的迪英加未來(lái)可期。