公司简介医学影像诊断的现状及问题海量医学影像及痛点中国前10大恶性肿瘤排名图表有关前10大恶性肿瘤的几组数据为什么首选做AI乳腺癌诊断产品皮肤Melanoma（黑色素瘤）简介早期乳腺癌：可通过Mammography（乳房X线照相术）中的钙化点发现研究证明两个专家看同一张X光可以大大提高准确率但专家费用高，预约时间长CT或MRI图像是诊断脑瘤的常用方法我们可以用DL对脑图像分类可以探测一张图像是否有肿瘤技术产品：人工智能+专注于恶性肿瘤+医学影像分析及辅助诊断产品系统的开发平台我们采用的是国际上最先进的人工智能（DL）技术及最优化的算法在医学影像分析中的应用开发我们拥有自主开发的AI特殊深度神经网络结及独特的病变标记技术我们的产品专注于恶性肿瘤医学影像辅助诊断的细分市场我们提供一个低成本、辅助精准诊断的云服务平台其产品医学院可用来更有效的培训学生的诊断技能应用几何代数对高维医学影像进行实时而且准确地重建、分析与处理，从而得到清晰可见的癌细胞组织图像；克服原有癌细胞图像强度不均一的缺点，提高癌细胞分类的准确性和具体性。根据不同的医学影像模式，设计不同的深度学习的算法。对于高维度医学影像，我们设计了适合高维图像深度学习的机器，允许同时分析所有维数的影像信息（从空间到时间），获取准确的癌细胞图像分类。我们的特殊深度学习的算法，只学习与癌细胞有关的patch，提高了深度学习的有效性。建立半监督的深度学习,我们首先根据影像学特征精细划分一幅图像到许多细小的区域,然后聚类细小的区域到相对大的patch。最后结合深度学习分割癌细胞。这种处理方法能够建立更有效的深度学习模型，避免大量训练样本的需求。我们半监督学习的初衷是去获得最大可分离的训练和测试的样本集，从而提高图形分割的准确性和精度。速度快：只需微秒即可做出诊断，可对海量图像进行实时处理分析精度高：达到、甚至超过单一专家的诊断精度成本低：远低于专业医生的成本简单易用：其界面和操作医生几分钟即可学会随时随地：电脑、手机及平板电脑均可操作高效的云服务：最大限度的减轻了医生的工作量及时间，使得医生可以救治更多的患者连续无间断：自动化操作、提高工作时效判断结果稳定：不受情绪或其它因素的干扰DL在医学影像图片分析中的应用还处于早期阶段，虽然近几年市场上涌现出了一批做医学影像分析的类似企业，但因其市场容量巨大，我们将聚焦在恶性肿瘤的细分市场上，作为突破和切入点并迅速占领市场！目前美国一些刚起步的类似企业因缺乏大量的病例（数据），故其发展一直处于缓慢的状态中我们在图片分类及分析上有多年研究基础及经验我们拥有资深医疗行业的专家和背景，并有获得大量病例（组建大数据库）的资源和能力我们已完成DL基础模型及第2款产品原型；因其有共用性，建立基础模型后，即可用来做类似产品我们有保障数据安全的技术例如混合云等（不丢失或泄露隐私）国内竞争对手分析根据美国IBM研究院统计：美国每年平均拍摄医学影像的数据为8亿人次，总影像数据量达600亿张单个病例的总影像数据量从几张到几百张，几千张，甚至于可达3万张中国估算每年有2000亿张以上的医学图像中国医学影像数据的年增长率约为30%，其市场需求潜力巨大影像行业的非典型上下游市场及切入市场的策略01病例影像创业团队产品开发计划、进度、资金投入时间表及里程碑财务预测估算(1-5年)公司产品定位明确：AI快速处理海量医学影像数据，直击痛点！市场需求巨大专注恶性肿瘤医学影像分析及辅助诊断的细分市场，避免与AI巨头正面竞争创业团队由美国硅谷及海外一流名校医学院及AI巨头企业（加大旧金山医学院、IBM）及国家“千人计划”入选者等一批高级AI专业博士及医学科学家组成团队具有成功创业经历和管理经验；拥有完整的技术、管理、及市场营销核心骨干自主开发出AI特殊深度神经网络结及独特的病变标记技术，具有世界先进性及创新性拥有医学影像大数据资源和能力（数千万级），与南方医科大及其附属医院紧密合作拥有潜在市场资源：南方医科大学现有57家附属医院及其PACS公司（合计达100家+）数名国家级X线、CT、MRI等临床医学影像专家团队加盟第一款乳腺癌AI钼靶辅助诊断产品原型已完成，正在临床影像专家指导下调试及改进中。6个月内可完成精准化产品并投放市场产生营收。第二款乳腺癌AIMRI产品原型已完成，正在增加数据量及改进中。感谢！ThankYou!Q&A