80後推想科技陳寬：不想當諾獎得主門徒，更想回國追求理想
陳寬，一家致力於應用人工智能深度學習技術為醫療影像輔助診斷提供快捷、準確的解決方案的科技公司——北京推想科技有限公司創始人兼CEO，該公司成立於2015年年初。
據澎湃新聞27日報道，陳寬是海歸，但他沒有完成自己在美國的學業就回國了。為何做出這樣的選擇，80後的他回答非常簡單：我在國內找到了自己非常想要做的事，我很堅定。
讓他決心回國的事和你我都息息相關，他打算利用人工智能深度學習技術，幫助醫生診斷肺癌等疾病。這只是第一步，更大的願景是他希望自己創辦的推想科技公司能利用技術，解放更多的醫療資源，從而能平衡落後地區的醫療資源。
推想科技創始人陳寬（資料圖）
師從諾貝爾經濟學獎得主，但輟學了
陳寬是深圳人，在決定回國創業前，陳寬有着令人豔羨的學習背景。初中畢業後，陳寬進入新加坡萊佛士書院讀高中。這個學校曾被譽為是培養新加坡領導人的搖籃，也是李光耀、吳作棟的母校。高中畢業後，他在美國芝加哥大學完成了本科學業，並繼續在該校攻讀經濟和金融雙博士，師從2000年諾貝爾經濟學獎獲得者詹姆斯·赫克曼（James Heckman）。如果不出意外，博士畢業後，陳寬會進入華爾街。
得益於老師對教學態度的開放和發散，陳寬在美國的金融學習和計算機相關。
“在美國讀經濟和金融這一塊，我覺得基本上和計算科學沒有太大區別。我有很大的精力是從海量的數據當中去挖掘規律，然後利用規律建立一個數學模型，來預測金融現象。” 推想科技創始人兼CEO陳寬在接受澎湃新聞專訪時説。
在學校做過的研究裏，陳寬有兩個研究讓人深刻印象。一是，拿大量的媒體數據進行建模，然後預測接下來半個小時之內某個股票是否會發生特別大的波動，以及一段時間內會不會發生黑天鵝事件。另外一個是研究人與人之間的貧富差距，這個研究也是詹姆斯·赫克曼著名的研究。有趣的是，有一年時間裏，陳寬一直在幫猴子做基因測序。赫克曼認為人與人的差距並不是基因決定的，可能來源於個人小時候的影響。為了證明這個觀點，陳寬的老師找了許多雙胞胎猴子，然後以不同的撫養方式培養猴子，從而對比變化。
“當時不輟學的話，我剛剛好今年畢業。如果我是按照正常的人生軌跡的話，畢業後要不我就是去學校教書、做教授。要不就是去華爾街，因為我們有很多學長學姐在華爾街創業，很多響徹華爾街的公司也是他們做的。”陳寬説。
或許正是平時研究中與計算機技術密不可分，陳寬在2012年，和朋友合作，根據Twitter上網民發佈的狀態數據，用機器學習模型成功預測了奧巴馬的連任。這個研究還吸引了很多媒體注意，有人還願意購買他們的成果。
與許多早已成名的科技大佬一樣，陳寬最終沒有完成自己的博士學習。原因甚至也與科技大佬們如出一轍：找到了自己畢生的追求，如果我現在不做，就來不及了。
從2012年到2013年間，陳寬多次回國交流。他發現在許多專家學者的PPT中，大數據成為互聯網和人工智能兩個領域裏起承轉合的關鍵。在眾多行業中，中國醫療數據龐大，卻沒有被完善地開發，甚至國內的醫療資源還非常缺乏，各地區的資源也相當不平衡。關於這點，陳寬深有體會。他的姑姑在四川綿陽，由於醫療資源相對落後，姑姑肺癌確診時間較晚，錯過了最好的就診時間。
這些原因最終促成了陳寬決定從美國輟學回國創業的決心。在採訪中，陳寬告訴澎湃新聞其實這個決定對於他自己而言非常簡單，但對於家人、學校導師來説並不簡單。
“當時家人更多是希望我能完成學業，畢竟已經開始唸了。學校導師也是希望如此，但他們的態度相對還好一些。因為我找到的是我自己感興趣要做的事。但最終我還是決定先回國，我不想錯過。我自己已經決定了。”陳寬説。
回國創業，和醫生同吃同住
回國後，説幹就幹。2014年，陳寬在深圳成立推想科技，打算利用深度學習模型幫助醫生篩查癌症，目前他們已經在肺癌的輔助篩查中取得不錯成績。他們的產品：智能X線輔助篩查產品（AI-DR）、智能CT輔助篩查產品（AI-CT）和智能深度學習科研平台（AI-Scholar），已經在北京協和醫院、武漢同濟醫院、上海長征醫院和大連中山醫院等幾家醫院進行臨牀診療試用。
上海第二軍醫大學長征醫院放射科主任、中華放射學會副主任委員劉士遠在接受澎湃新聞專訪時説，他與陳寬的合作開始於2016年中華醫學會的蘇州年會上。**當AlphaGo在圍棋領域贏下人類棋手李世石後，人工智能浪潮席捲而來，許多人開始期待人工智能在其他領域裏的應用。擁有大量數據的醫療成為這個浪潮裏的排頭兵。**劉士遠所在的長征醫院是國內最早擁抱人工智能技術的醫院之一。在當時的年會上，兩人一拍即合。
不過，合作的初始階段是痛苦的。推想科技設計的模型一開始並不能準確識別肺癌，假陽性的概率比較高。為了能儘快提高識別準確率，陳寬和他的團隊們就近辦公，乾脆在醫院附近住下了。陳寬在採訪中告訴澎湃新聞，雖然自己在北京租了房子，但他大部分的時間都在醫院和去醫院的路上。
“醫院環境複雜，比如數據安全、系統穩定性這些問題。他們的開發流程和模式是不一樣的。包括醫生到底是真的需要什麼，不需要什麼，這些你在醫院外的環境，在小實驗室裏面是根本想象不出來的。你需要坐下來，零距離地聽他們的需求。如果不在醫院呆到3-6個月時間，不瞭解他們的痛苦，問題是不會解決的。”陳寬説。澎湃新聞到長征醫院採訪時，陳寬的團隊正在地下的醫療影像科工作，他們的辦公室和醫生的辦公室僅一條走廊之隔。
推想科技與長征醫院的合作目前已經有很大的進步。經過6個月的數據訓練，與醫院裏年輕的醫生相比，機器發現肺部小結節的敏感度比人的肉眼要高出50%左右。人類肉眼可能錯過的小結節，目前機器已不會漏掉。許多醫生也從一開始的不信任轉變為信賴這樣的機器。
只要推想科技還有我一個人在，它就不算失敗
在採訪的當天下午，陳寬還需要趕去參加另外一個活動，由於時間緊迫，他只能邊吃飯邊聊。
談到創業路上的艱辛，陳寬一筆帶過，他説比起同行競爭，他更多的挑戰來自傳統醫院對於新技術的不認可。而對於創業失敗的假設，陳寬告訴澎湃新聞：“我覺得只要推想科技還有我一個人在，它就不會失敗。我是抱着這樣的心態去做任何事情的。”
對於推想科技的未來，他的設想是能用產品把醫生從重複無聊地過程中解放出來，從而讓醫生有更多的時間放在與病人的溝通和診療服務上。目前，肺部癌症的篩查還只是第一步，腹部、肝臟、大腦等部分的醫療影像識別還在逐步推進。另一方面，推想科技還打算整合更多的醫療數據信息，為醫院打造智能管理的服務。
儘管不願多講艱辛，但陳寬還是談到了自身的壓力。“真要説困難的話，其實大家不認可你，導致我一開始做的時候沒事可幹，這對我來説非常痛苦。但是現在情況變好了，反而壓力變大了，因為大家對這個事情的預期越來越高了。壓力還來自於產品上線後的表現。這關係到每一個家庭的健康幸福，是很實在的問題，我們多努力一分，可能就能讓一個病人早點找到他的問題。”陳寬説。
（澎湃新聞記者 王心馨）