Bay Labs：心血管成像技术建设者
Bay Labs研发的深度学习人工智能技术联合了超声波检测技术，使其在心脏疾病的诊断方面具有更大的竞争力。
文|张昭勇
深度学习人工智能技术被广泛地运用于各个领域，而其在医疗领域的运用主要包括以下步骤：一是读取临床资料数据库，二是运用自身的计算引擎根据数据库对检测结果作出诊断。Bay Labs研发的深度学习人工智能技术联合了超声波检测技术，使其在心脏疾病的诊断方面具有更大的竞争力。
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公司名称：Bay Labs, Inc.
创立时间：2013年
公司属地：美国加利福尼亚州
所属行业：医疗保健
公司网址：https://baylabs.io/
公司CEO：Charles Cadieu
主要产品与服务：心血管成像及护理
Bay Labs, Inc创立于2013年，是一家致力于让医疗保健智能化的年轻公司。公司的创立目标是通过联合自主深度学习和超声波使得心血管医学影像学诊断更方便、更有价值、更有质量。Bay Labs组建了一个有临床医生、工程师、科学家的团队，希望能在心血管成像和护理方面发展先进技术来对抗心脏病。
Charles Cadieu是Bay Labs的CEO，同时也是联合创立人之一，是一名神经科学家和企业家，具有丰富的学习和工作履历。2010年1月至2011年12月是加州大学伯克利分校的博士后研究员；2007年12月至2013年8月担任IQ Engines的研发科学家；2012年1月至2014年6月是麻省理工学院的博士后研究员，研究方向是计算神经科学与深度学习；2014年7月至今担任麻省理工学院的研究成员，进行视觉处理的神经基础研究。
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深度学习(Deep Learning, DL)是人工智能的一个分支，而所谓的深度学习则是在机器学习的基础上再加上多层的人工神经网络，是机器学习的一种实现方式，是指让机器具备从海量的数据库和强大的计算引擎中获取信息，并让此类信息成为自己储备并能自如运用的一种人工智能技术。也就是说，机器学习仅仅包括了数据训练的学习算法的研究，而深度学习包括了数据训练的学习算法的研究再加上数据库和计算引擎，不断进行自我更新充实。
Deep Learning经过几十年的发展已经从学术研究、工业理论和实验阶段发展到今天逐渐地用于图像和数据驱动。到今天，深度学习技术已经在生物医学、电信、交通和行业有了一定的发展。
Bay Labs的目的则是将DL引进到心血管疾病的诊断上，深度学习基于被称作神经网络的数学结构，能从大规模数据集中提取模式，通过深度学习技术，计算机可以根据医学影像做出诊断。而深度学习人工智能和超声波结合起来的形式将能够提高心血管疾病的诊断的质量、价值和可行性，在心血管实践方面具有很大的潜力。
虽然深度学习是近几年才开始的新兴技术，但其在医学领域的相关研究不在少数，这也就意味着竞争激烈。单纯从人工智能的角度看，各个公司的竞争力决定于其深度学习算法和数据库，算法越精确，数据库越大，人工智能深度学习的能力越强，诊断的准确性越高。
目前竞争力较大的公司有Enlitic和Zebra。Enlitic的深度学习算法能对医学影像、诊断书和临床数据等多种医疗数据进行整合运算，诊断准确性有了很大提高；Zebra与戴尔公司达成合作协议，能与戴尔公司共享戴尔云服务器中的大量临床资料，极大地丰富了自身的数据库。
而Bay Labs与以上两个公司有所不同，它的深度学习人工智能技术联合超声波检测设备，提高了诊断的准确性，同时Bay Labs只精做心血管疾病相关的诊断。
深度学习是近几年开始热门起来的人工智能技术，2013年4月，《麻省理工学院技术评论》杂志将深度学习列为2013年十大突破性技术之首。
深度学习是传统神经网络的发展，他们之间有相似的多分层结构，不同的是，深度学习通过联结数据库和计算引擎，具备了更为全面和强大的训练机制和表达能力，成功解决了传统神经网络参数难于调整和训练速度慢等问题。
麻省理工是全世界范围内最早开展深度学习研究的机构之一，而Bay Labs公司的CEO—Charles Cadieu正是其研究团队的成员之一，研究方向是视觉处理的神经基础研究，这将为Bay Labs的研究进展提供很大的帮助。
此外，Bay Labs还将超声波与深度学习相结合，提高了心血管疾病诊断的准确性。
Bay Labs目前主要的合作伙伴有Allina Health和Minneapolis Heart Institute。
Allina Health是美国最大的家庭护理机构之一，能够为Bay Labs提供宝贵的一手临床资料，帮助其构建心血管疾病数据库；Minneapolis Heart Institute是全美口碑最好的心脏疾病医院，医院本身具有一整套国际认可的心血管疾病处理程序，能给Bay Labs提供技术、经验和数据库支持。
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Bay Labs心血管医学影像学诊断领域将会有很大的竞争力，原因如下：
1、精于心脏疾病的诊断。美国每一年有61万人死于心脏类疾病，相当于每4个死亡的人中有1人死于心脏病。同时，在美国每年有73.5万的心脏病新增病例，其中，52.5万为初发患者，21万为复发患者[4]。因此，在心脏病肆虐的当代，开发一种更精细更准确的心脏疾病诊断设备不仅迎合了市场的需求，符合企业的利益，从更大的层面上讲更是利国利民。
2、深度学习算法的开发。尽管深度算法是近几年的新兴技术，但其在人工智能方面也有了不少的贡献。如果医疗领域人工智能化是未来的趋势，那么深度学习就是推动这个趋势的动力。
3、联合了超声波检测技术。超声波技术是一种安全无创且准确度较高的检查技术。将先进的人工智能技术与优秀的经典检测技术联合起来用于心脏疾病的诊断，这也是Bay Labs的亮点。
The Wall Street Journal给出了这样的评价，Bay Labs的联合了超声波的深度学习人工智能技术成功地帮助了发展中国家的医学专业人员，这项技术将对心脏疾病的诊断很有帮助。
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