（图：Airdoc亮相微软Build2017大会） 此次Airdoc联手上海长征医院出现在Build开发者大会，展示了Airdoc在上海长征医院的应用场景。同时Airdoc成为第一家出现在Build大会Keynote上的中国创业团队，也是微软从全球140多个国家的人工智能企业中层层筛选出的关键案例。 人工智能让医疗更加高效 如今无数公司都在研究无人驾驶、研究人脸识别，很多人可能不知道，人工智能在医疗领域已经取得了不斐成就，很多关于人工智能医疗相关的论文登上了世界顶级杂志。 今年1月底《自然》杂志的封面是一篇人工智能识别皮肤癌的论文，通过2000个不同皮肤癌病例的12.9万张图像，建立了专门的深度神经网络，完成三项诊断任务：鉴别角化细胞癌、鉴别黑色素瘤，以及使用皮肤镜图像对黑色素瘤进行分类。在所有三项任务中，该人工智能算法准确度与人类皮肤科医生不相上下。
在中国，刘奕志教授领衔中山大学和西安电子科技大学的研究团队，利用深度学习算法，建立了先天性白内障人工智能平台，通过上传的图片即可智能做出诊断并给出治疗方案，原创论文在2017年2月登上了《Nature Biomedical Engineering》杂志封面。 Airdoc辅助医生进行科研 Airdoc是一家一流团队构成的医疗领域人工智能企业，由来自微软、三星、谷歌、雅虎、新浪等顶尖公司的技术产品团队组建，公司自成立以来已与国内外数十家顶尖医疗机构在影像识别分析领域建立深度合作，近两年来众多重磅医疗与人工智能交叉领域的论文背后都有Airdoc的默默支持。 我们已经进入到大数据时代，医疗行业每天都会产生海量的数据。2016年6月，国务院公布了《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，明确指出健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源，需要规范和推动健康医疗大数据融合共享、开放应用。但是因为医学数据比较斑驳，多为非结构性病历信息，分辨率特别大的医学影像等数据，给算法分析带来了困难。 放射影像是为了寻找病灶，对人体或人体部分以非侵入方式取得内部组织而获取的影像，是现在常用的检查手段。 病理学是研究人体疾病发生的原因、发生机制、发展规律以及疾病过程中机体的形态结构、功能代谢变化和病变转归的一种学科。随着计算机技术的发展，通过全自动显微镜或光学放大系统扫描采集我们可以得到高分辨数字病理图像。 CT核磁等放射影像和病理已经成为疾病诊断的主要手段，但是资源分配不平均，医生的增长速率无法赶超患者的数量，给患者就医带来不便。通过机器自动识别影像成为了一种解决方案，但是医疗影像大部分具有较高的分辨率，特别是病理切片的分辨率极高，传统方法识别起来比较困难。 Airdoc针对病理切片和CT等医学影像的特点搭建深度神经网络，实现对大尺寸医学图片智能处理，然后对算法进行训练和优化，从而训练出精准高效的算法模型。5月上旬《健康报》曾就Airdoc的病理成果进行了采访并刊登上报。 Airdoc可以对海量文本数据进行挖掘，发掘病人检查信息、既往病历和社会（自然）环境之间的联系，发现群体中的疾病模型及隐藏信息模型，建立预测分析模型。协助医生进一步探索疾病分布演化规律，确定危险因素，并对疾病流行趋势进行预测，如今已经与多家医院展开合作并发表多篇高分论文。 上海长征医院和Airdoc的合作 此次与Airdoc同时亮相的是有着百年历史的上海长征医院，双方很早就在人工智能医疗多个领域展开了深入的合作。目前，Airdoc人工智能辅助分析方案在包括上海长征医院在内的众多医院已经得到了普及，成为了医生快速准确分析疾病的得力助手。 2016年中华医学会全国眼科学术大会的公开信息显示，中国约有1.14亿糖尿病患者，眼科医生约为3.6万余名，患医比达到惊人的3166：1，使得这些医院和医生负担很重，上海长征医院的魏锐利主任看到了人工智能对眼科的价值。 为了更好的解决眼科病人问题，上海长征医院和医疗领域人工智能领先团队Airdoc很早之前就开始展开合作，Airdoc开发的多款医学影像筛查系统已经开始在上海长征医院使用，受到了医护人员和病人的欢迎，上海长征医院眼科的魏锐利主任表示，不但眼科和内分泌科可以应用Airdoc人工智能辅助分析系统，全国各地的基层医疗机构也可以应用。 为了最大程度减少漏诊，Airdoc正在和美国与中国数十家顶级医疗机构合作研发更多领域的人工智能产品，希望通过人工智能让医生更强，让医疗更高效。
