回国创业，和医生同吃同住

回国后，说干就干。2014年，陈宽在深圳成立推想科技，打算利用深度学习模型帮助医生筛查癌症，目前他们已经在肺癌的辅助筛查中取得不错成绩。他们的产品：智能X线辅助筛查产品（AI-DR）、智能CT辅助筛查产品（AI-CT）和智能深度学习科研平台（AI-Scholar），已经在北京协和医院、武汉同济医院、上海长征医院和大连中山医院等几家医院进行临床诊疗试用。

上海第二军医大学长征医院放射科主任、中华放射学会副主任委员刘士远在接受澎湃新闻专访时说，他与陈宽的合作开始于2016年中华医学会的苏州年会上。当AlphaGo在围棋领域赢下人类棋手李世石后，人工智能浪潮席卷而来，许多人开始期待人工智能在其他领域里的应用。拥有大量数据的医疗成为这个浪潮里的排头兵。刘士远所在的长征医院是国内最早拥抱人工智能技术的医院之一。在当时的年会上，两人一拍即合。

不过，合作的初始阶段是痛苦的。推想科技设计的模型一开始并不能准确识别肺癌，假阳性的概率比较高。为了能尽快提高识别准确率，陈宽和他的团队们就近办公，干脆在医院附近住下了。陈宽在采访中告诉澎湃新闻，虽然自己在北京租了房子，但他大部分的时间都在医院和去医院的路上。

“医院环境复杂，比如数据安全、系统稳定性这些问题。他们的开发流程和模式是不一样的。包括医生到底是真的需要什么，不需要什么，这些你在医院外的环境，在小实验室里面是根本想象不出来的。你需要坐下来，零距离地听他们的需求。如果不在医院呆到3-6个月时间，不了解他们的痛苦，问题是不会解决的。”陈宽说。澎湃新闻到长征医院采访时，陈宽的团队正在地下的医疗影像科工作，他们的办公室和医生的办公室仅一条走廊之隔。

推想科技与长征医院的合作目前已经有很大的进步。经过6个月的数据训练，与医院里年轻的医生相比，机器发现肺部小结节的敏感度比人的肉眼要高出50%左右。人类肉眼可能错过的小结节，目前机器已不会漏掉。许多医生也从一开始的不信任转变为信赖这样的机器。

只要推想科技还有我一个人在，它就不算失败

在采访的当天下午，陈宽还需要赶去参加另外一个活动，由于时间紧迫，他只能边吃饭边聊。

谈到创业路上的艰辛，陈宽一笔带过，他说比起同行竞争，他更多的挑战来自传统医院对于新技术的不认可。而对于创业失败的假设，陈宽告诉澎湃新闻：“我觉得只要推想科技还有我一个人在，它就不会失败。我是抱着这样的心态去做任何事情的。”

对于推想科技的未来，他的设想是能用产品把医生从重复无聊地过程中解放出来，从而让医生有更多的时间放在与病人的沟通和诊疗服务上。目前，肺部癌症的筛查还只是第一步，腹部、肝脏、大脑等部分的医疗影像识别还在逐步推进。另一方面，推想科技还打算整合更多的医疗数据信息，为医院打造智能管理的服务。

尽管不愿多讲艰辛，但陈宽还是谈到了自身的压力。“真要说困难的话，其实大家不认可你，导致我一开始做的时候没事可干，这对我来说非常痛苦。但是现在情况变好了，反而压力变大了，因为大家对这个事情的预期越来越高了。压力还来自于产品上线后的表现。这关系到每一个家庭的健康幸福，是很实在的问题，我们多努力一分，可能就能让一个病人早点找到他的问题。”陈宽说。

（澎湃新闻记者 王心馨）